基礎知識

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「70億パラメータ」「1兆パラメータ」という表現の意味を、専門用語を使わずに解説します。パラメータ数とモデル性能・コストの関係が読み解けるようになります。

以前からある「チャットボット」と、近年話題の「生成AIチャット」は何がどう違うのでしょうか。仕組みの違いから実務での使い分けまで、具体例とチェックリストでわかりやすく解説します。

ニュースでよく聞く「生成AI」という言葉。実は「AI」全体のごく一部を指す言葉です。この記事では生成AIと従来型AIの違いを、身近な例とチェックリストで整理し、正しく見分けられるようになります。

「AI」「機械学習」「ディープラーニング」の関係を、入れ子構造の階層図でわかりやすく整理します。専門記事の用語を正しく読み解くための基礎知識です。

「AI」という言葉が指す範囲は曖昧になりがちです。ルールベースの自動化から機械学習、生成AIまでの違いと、AIブームの歴史をざっくり整理し、ビジネスの場で使う際の共通認識を持てるように解説します。

AI開発の加速でGPUの争奪戦が続いています。なぜGPUが必要で、なぜすぐに増産できないのかを基礎から整理し、関連ニュースの読み方を解説します。

「AGIはもうすぐ実現する」「まだ何十年もかかる」——ニュースで飛び交うAGI論争を、専門用語なしで理解するための基礎知識と読み解き方を解説します。

「安全性評価済み」というAIの主張、どこまで信じてよいのでしょうか。レッドチーム演習と第三者評価の仕組みを整理し、主張を見極める視点を紹介します。

AIへの入力に悪意ある指示を紛れ込ませる「プロンプトインジェクション」の仕組みと被害シナリオ、企業が今すぐ取れる対策をチェックリスト形式で解説します。

生成AIの普及によりデータセンターの電力消費が急増し、電力網の逼迫や環境負荷が世界的な課題となっています。なぜAIは電力を大量に消費するのか、その仕組みと各国・企業の対応をわかりやすく解説します。

AIで作られた偽の映像・音声「ディープフェイク」の仕組みと、なりすまし詐欺から身を守るための見分け方・行動習慣をチェックリスト形式で解説します。

AIガバナンスの基本と、EU・米国・日本がなぜ異なる規制スタンスを取るのかを整理。企業がAI活用を進める際に押さえておきたい実務上の視点をわかりやすく解説します。