基礎知識
2 / 5 ページクラウドAIとエッジAIの違いとは？処理する場所で何が変わるか
AIの計算をどこで行うかで、速度・通信・プライバシー・コストが大きく変わります。クラウドAIとエッジAIの違いを、スマホ搭載AIを例に基礎からわかりやすく解説します。
人間とAIの「役割分担」の考え方——どこまで任せるか
AIに何を任せ、何を自分でやるべきか。可逆性・検証コスト・再現性・説明責任という4つの判断軸と、業務前に確認すべきチェックリストで、実践的な役割分担の基準を解説します。
AIの偏り(バイアス)とは？偏った回答が生まれる理由を解説
AIチャットボットの回答がなぜ特定の属性に偏ることがあるのか、その原因と現れ方、業務で使う際の対策チェックリストを解説します。
AIの「精度・再現率」とは — 数字の意味を正しく読む
AI性能を語る「精度」「再現率」の数字は、意味を取り違えると判断を誤ります。具体例とチェックリストで、正しい読み方を整理します。
推論モデルと通常モデルの違いとは？「考える時間」をかけるAIの仕組み
AIモデルには「即座に答える」タイプと「時間をかけて考えてから答える」タイプがあります。両者の違いと使い分けの基準を、具体例とチェックリストで解説します。
AIの「思考の連鎖」とは？途中経過を出力させて精度を上げる工夫
AIに「順番に考えて」と頼むだけで答えの精度が上がることがあります。この「思考の連鎖」という仕組みと、業務で使える具体的なプロンプトの工夫を解説します。
マルチエージェント構成とは？複数のAIが協働する仕組みを解説
複数のAIが役割を分担して一つの業務を進める「マルチエージェント構成」の基本を、身近な例と導入前チェックリストで分かりやすく整理します。
AIエージェントの「ツール利用」とは何か? 検索や計算を任せる仕組み
AIが検索や計算を自ら実行する「ツール利用」の仕組みを、基本の流れと代表的な種類、業務導入時の注意点までやさしく解説します。
Zero-shotとFew-shot学習とは？例を見せる・見せないの違い
AIに例を見せずに頼むZero-shotと、お手本を示してから頼むFew-shot。両者の違いと使い分けのコツを、手順とチェックリストで実践的に解説します。
AIの「温度」設定とは？出力のランダム性を理解し使いこなす基礎知識
AIチャットやAPI設定に出てくる「temperature（温度）」とは何か。出力のランダム性を左右するこの設定の仕組みと、業務目的別の使い分け方を、具体例とチェックリストで分かりやすく解説します。
Transformerとは何か——生成AIを支える基本構造をやさしく解説
2017年にGoogleの論文で発表されたTransformerは、現在の生成AIブームを支える技術的な出発点です。Self-Attention機構や並列処理の仕組みを、専門知識がなくても理解できるようやさしく解説します。仕組みを知れば、生成AIサービスの得意・不得意も見えてきます。
自己回帰モデルとは？AIが文章を一文字ずつ予測する仕組み
生成AIが文章を作る際に使われる「自己回帰モデル」の基本的な仕組みを、身近な例えを使ってやさしく解説します。文章生成の得意・不得意を理解するための基礎知識です。