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自治体で生成AIはどのように役立つ？導入状況や活用事例を解説
少子高齢化が進み労働人口不足が深刻化している昨今、国や都道府県などの自治体では慢性的な人手不足の問題を抱えています。そこで期待されているのが、急速に進化を遂げている生成AIの技術です。 総務省によると、令和5年12月末時点で、51.1％の都道府県で生成AIを導入済み、44.7％が実証実験中という状況でした。多くの自治体で生成AIが導入されていることがわかります。それでは、自治体で生成AIはどのように役立てられているのでしょうか？ ここでは、各自治体で生成AIの活用が進んでいる背景や、生成AIを導入するメリット、導入状況、具体的な活用事例などについて解説します。
2025.03.31詳しく見る -
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ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説
近年、AIや機械学習などの新しい技術がビジネスで活躍するようになりました。そのなかで、ニューラルネットワークという言葉を耳にすることもあると思います。しかし、その意味や具体的な仕組みなどを知らない方は多いでしょう。 この記事では、ニューラルネットワークとは何か、その仕組みや種類、活用事例などについて解説します。
2025.03.28詳しく見る -
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AutoMLとは？対応範囲やメリット・デメリット、おすすめツールを解説
近年、ビジネスの分野において、機械学習の技術が幅広く活用されるようになりました。しかし、機械学習モデルを構築するには、目的にあったデータを収集して適切な設定を行い、機械学習を繰り返す必要があります。そのため、機械学習に関する高度なスキルや経験が求められます。 そこで注目されているのが「自動化された機械学習」のAutoMLです。この記事では、AutoMLについて詳しくご説明したうえで、そのメリットや注意点、具体的な活用例なども解説します。
2025.03.11詳しく見る -
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プロンプトとは？意味や活用方法、書き方を例文つきでわかりやすく解説
近年、AIの技術があらゆる分野で浸透しています 。AIと対話する際に「プロンプト」という 単語がよく使われますが、具体的にどのようなものなのでしょうか？ AIに質問を投げかけたり、指示を出したりすると、それに応じた回答や結果が返ってきます。このとき、私たちがAIに伝える『質問』や『指示』のことをプロンプトと呼びます。プロンプトは、AIを利用するうえで必要不可欠なものであり、適切なプロンプトを選ぶことで、得られる結果の精度を高めることが可能です。 ここでは、プロンプトとは何か、その重要性やプロンプトを書く際のポイントなどについて解説します。
2025.03.05詳しく見る -
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Microsoft Copilot Studioとは？利用するメリットやライセンス、使い方を解説
近年、AIを活用した業務運用や顧客対応の自動化を進める企業が増えています。いまやAIを組み込んだ自動化ツールやチャットボットは、企業にとって必要不可欠な存在になりました。 現在は、プログラミングの知識などがなくても、チャットボットや自動化ツールを簡単に開発できるプラットフォームのMicrosoft Copilot Studioが注目されています。 ここでは、Microsoft Copilot Studioとはどのようなプラットフォームなのか、活用するとどのようなメリットを得られるのか、実際の活用例や料金体系などについて解説します。 ※2025年1月時点の情報に基づいて制作しています。
2025.03.05詳しく見る -
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AI OCRとは？特徴・メリット・選定ポイントと活用事例を徹底解説！
最近は、Webサイトを利用した申し込みや手続きなどが主流になってきましたが、紙の申込書などがなくなったわけではありません。 いまだに手書きの申込書を読み取ってデータ入力する作業が必要な場面もあります。 そこで期待されているのが、AI OCRの技術です。これは、画像から文字を読みとるOCRとAIを融合させた技術で、手書き文書や伝票などの入力作業の効率化につながると期待されています。 この記事では、AI OCRとはどのような技術なのか、AI OCRを導入するメリットや実際の活用事例などについて解説します。
2025.03.03詳しく見る -
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Vertex AIとは？利用するメリットや主な機能、使い方について解説
機械学習を活用した開発プロジェクトを進めるためには、優れたプラットフォームが必要不可欠です。機械学習のプラットフォームにはさまざまな種類の製品が存在し、今回はGoogle CloudのVertex AIをご紹介します。 Vertex AIは、Google Cloudの機械学習の統合型プラットフォームです。ここでは、Vertex AIとはどのようなプラットフォームなのか、Vertex AIの機能やメリットなどを解説します。
2025.02.19詳しく見る -
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RNNとは？ LSTMやGRUとの違い、特徴、活用事例をわかりやすく解説
ニューラルネットワークとは、人間の脳の働きに似た方法で、データを処理する機械学習プログラムです。近年、AIの技術は目覚ましい進化を遂げ、ニューラルネットワークにおいても、次々と新しい技術が生まれています。 そのなかでもRNN（回帰的なニューラルネットワーク）は、株価の予測や自然言語処理などの時系列データを扱うことが得意なモデルです。そして、ニューラルネットワークは日々進化しており、RNNが改良されたLSTMやGRUなどのモデルも登場しています。 この記事では、RNNについて、LSTMやGRUとの違い、活用事例や構成要素などを解説します。
2025.01.31詳しく見る -
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GPT-4o APIとは？できることや料金、使い方、注意点をわかりやすく解説
質問を入力すると、まるで人間が答えたかのような回答を返してくれるChatGPTサービスは、近年さまざまな場面で活躍しています。このChatGPTには「GPT-4o API」というサービスがあるのをご存じでしょうか？ GPT-4o APIの活用により、ブラウザからChatGPTを利用するだけではなく、自社で開発したシステムなどと連携して、ChatGPTを利用できます。そして、ChatGPT の機能を組み込んだ自動応答システムの開発や、プログラミングコードの作成などが可能です。 この記事では、GPT-4o APIについて、実現できることや料金体系、使い方、利用時の注意点などを解説します。
2025.01.31詳しく見る -
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画像生成AIとは？ビジネスでの活用事例や注意点、代表的なモデルを解説
近年はAI技術が急速に進歩し、いまやビジネスに欠かせない要素になりました。なかでも画像生成AIの進化は著しく、誰でも簡単にイラストや写真を生成できるため、ビジネスに画像生成AIの技術を活用するケースも増えています。 しかし、画像生成AIツールをビジネスに使う際に「著作権などの問題はないのか」「どのようなツールがあるのか」などと疑問をもつ方も多いでしょう。 この記事では、画像生成AIについて、活用事例や利用時の注意点、代表的なモデルなどを解説します。
2025.01.23詳しく見る -
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Googleの画像生成AI「ImageFX」とは？使い方や注意点を解説
近年はさまざまなAI生成サービスが登場しており、GoogleのAI画像作成サービス「ImageFX」が注目を集めています。ImageFXではどのようなことを実現できるのか、使い勝手はどうなのか、生成された画像の質は高いのかなど、気になることも多いでしょう。 ここでは、ImageFXとは何か、利用するメリットや実際の使い方、プロンプトのつくり方、注意点などについて解説します。 ※2024年12月時点の情報に基づいて制作しています。
2025.01.20詳しく見る -
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BERTとは？Googleの自然言語処理モデルがもつメリット、活用例を解説
質問に対して、まるで人間が対応しているように回答してくれるAIチャットツールといえば、ChatGPTが有名です。ChatGPTは、OpenAI社が開発した生成AIツールであり、GPTという言語モデルを使用しています。 このような言語モデルはOpenAI社のGPT以外にも存在し、Google社が開発したBERTも優秀な言語モデルです。しかし、BERTとはどのようなモデルなのかわからない、具体的にどのような場面で役立つのか知りたいという人も多いでしょう。 この記事では、BERTについて、導入のメリットや活用例を解説します。
2024.12.19詳しく見る -
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OpenAI APIとは？モデルの種類やできること、メリット・注意点を解説
ChatGPTの開発元であるOpenAI社は、大規模言語モデルのAPIを提供しています。一般の企業や個人がOpenAIのさまざまなモデルを活用することで、高度なAI機能の利用やツール、アプリケーションの開発などが可能です。 しかし、OpenAI APIを使うと何ができるのか、OpenAI APIの使い方や料金体系はどうなっているのかなど、わからないことも多いでしょう。 この記事では、OpenAI APIの基本情報や実現できること、活用するメリットや注意点などについて解説します。 ※2024年11月時点での情報に基づいて作成しています。
2024.12.19詳しく見る -
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ハルシネーションとは？発生する原因や改善方法、トラブル防止のための対策を解説
生成AIの技術は日々進化を遂げており、ChatGPTなどをビジネスに活用する企業が増えてきました。コンテンツ生成や文書の作成、新しいアイデアの創出など、さまざまな分野で生成AIが活用されています。 AIの技術が進化したとはいえ、AIが導き出した結果が必ずしも正しいとはいえません。「ハルシネーション」と呼ばれる、AIが誤った結果を出力する現象が起こることもあります。現在のAI技術では、ハルシネーションの発生を確実に防ぐ方法はありません。しかし、ハルシネーションによるトラブルを防ぐための対策を講じることは可能です。 この記事では、生成AIで発生するハルシネーションの問題について、原因や改善方法などについて解説します。
2024.12.13詳しく見る -
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Whisperとは？メリットや使い方、料金、注意点をわかりやすく解説
Whisperとは、OpenAI社が開発した音声認識モデルで、人間の会話の文字起こしや翻訳などができるAIツールです。このようなAIツールをビジネスに活用すれば、業務効率の改善や作業品質の向上が期待できます。 しかし、Whisperによる文字起こしの精度はどの程度なのか、まわりの騒音などが含まれる音声データに対応できるのかなど、気になる点も多いでしょう。また、Whisperを導入すると具体的にどのようなメリットがあるのか、簡単に導入できるのかなども気になるところです。 この記事では、Whisperとは何か、音声認識モデルとはどのようなものか、Whisperを利用するメリットや注意点、具体的な使い方などについて解説します。 ※2024年11月20日時点の情報に基づいて制作しています。
2024.12.13詳しく見る -
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RAG（検索拡張生成）とは？生成AIとの関連性やメリット、活用事例を解説
現在、ChatGPTをはじめとする生成AIは、企業活動に欠かせないものとなりました。生成AIの核となるLLM（大規模言語モデル）で注目されているのが、RAG（検索拡張作成）の技術です。RAGの技術を活用して、外部情報とLLMを組み合わせることで、特定の情報の精度を向上させることが可能です。 生成AIによる回答の精度が低い、コストがかかる追加学習を行わずに回答精度を高めたいといったケースで、RAGの技術が役立ちます。 この記事では、RAGとは何か、活用するとどのようなメリットがあるのか、注意点は何かなどについて解説します。
2024.12.09詳しく見る -
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Claude（クロード）はChatGPTよりも凄いAI？機能や活用方法を解説
対話型のAIチャットサービスといえば、OpenAI社の「ChatGPT」が有名ですが、ほかの種類のAIサービスも登場していることをご存じでしょうか？有名なものとしては、Google社の「Gemini」、Anthropic社の「Claude」があります。 ここでは、Claudeとはどのようなものなのか、Claudeが実現できることや強み、ChatGPTとの比較などについて解説します。 ※2024年10月時点での情報に基づいて作成しています。
2024.12.05詳しく見る -
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AGI（汎用型人工知能）とは？従来のAIやASIとの違い、できることを解説
AGIとは、従来のAIよりも高度な機能をもち、人間のように自ら問題を解決できる「強いAI」と呼ばれるものです。しかし、現在のところ、まだその技術は実現しておらず、近い将来に登場するのではないかといわれています。 この記事では、AGIについて、実現できること、いつごろ実現できそうなのか、今後の課題などを解説します。 ※2024年10月時点での情報に基づいて作成しています。
2024.11.29詳しく見る -
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LLM（大規模言語モデル）とは？文章を作成する仕組みや種類について解説
LLM（大規模言語モデル）は、ビジネスの世界でも大きな注目を集めています。質問をすると、まるで人間が返したかのような回答が返ってくるChatGPTなどの開発に、LLMは不可欠です。 しかし、実際にLLMとはどのような働きで人間が操る自然言語を理解するのか、どのような場面で使われているのかなどは、意外と知られていないかもしれません。 ここでは、LLMとは何か、どのような仕組みで文章を理解して生成しているのか、どのような場面で活躍しているのかなどについて解説します。 ※2024年11月7日時点の情報に基づいて制作しています。
2024.11.29詳しく見る -
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ChatGPTのコア技術「GPT」とは？できることや仕組みについて解説
ChatGPTは、米国のOpenAI社が開発したAIチャットサービスです。2022年11月に公開されて以来、革新的なサービスとして世界中で利用されています。しかし、ChatGPTの「GPT」とはいったい何なのか、説明できる人は意外と少ないのではないでしょうか？ ここでは、GPTとは何なのか、実現できることやその仕組みについて解説します。
2024.11.29詳しく見る -
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OpenAIとは？サービスの使い方や料金、ビジネスでの活用場面を解説
OpenAIといえば、「ChatGPT」が有名です。ChatGPTは、OpenAI社が開発したテキスト生成系のAIで、2022年11月に公開されてから一気に世界中に広まりました。 OpenAI社とは、どのような企業なのでしょうか？OpenAI社は、ChatGPT以外にも多くのAIサービスを開発しており、AI業界では大きな存在感をもつ企業です。 ここでは、OpenAI社はどのような企業なのか、OpenAI社のAIサービスとビジネスでの活用場面などについて解説します。 ※2024年10月時点での情報に基づいて作成しています。
2024.11.26詳しく見る -
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ChatGPTとは？GPT-4oができること、メリット・注意点をわかりやすく解説
ChatGPTとは、米国のOpenAI社が開発した、質問に対してAIが対話形式で回答する生成AIの一種です。2024年10月時点で最新バージョンのGPT-4oでは、高度な画像認識なども可能になり、回答の精度も向上して実現できることが幅広くなりました。 この記事では、ChatGPTについての基本知識や実現できること、無料版と有料版の違い、ChatGPTをビジネスに活用するメリット、注意点などについて解説します。 ※2024年10月時点での情報に基づいて作成しています。
2024.11.22詳しく見る -
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GPT-4oとは？GPT-4から進化した点、機能別のアップデート内容を解説
ChatGPTといえば、まるで人間と会話しているかのようなやりとりができる、AIチャットツールです。2022年11月に登場すると世界中に爆発的に広まり、注目を集めました。 そのChatGPTがベースとしているのが、大規模な言語データを事前に学習した言語モデルのGPT-3.5です。GPTは進化をつづけ、2024年5月にGPT-4oがリリースされました。 ここでは、GPT-4oとはどのような言語モデルなのか、GPT-4からどのように進化したのかなどについて解説します。 ※2024年11月7日時点の情報に基づいて制作しています。
2024.11.22詳しく見る -
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過学習とは？機械学習で起きる原因や対策、解決方法について解説
機械学習分野の開発において避けなければならないのが、過学習の問題です。過学習が起きることで、学習モデルの精度が下がることもあります。偏ったデータに引っ張られて起きる過学習により、機械学習による開発がうまくいかなくなることもあるため、十分な対策が必要です。 この記事では、過学習の定義、原因と対策、早期に発見する方法と解決方法について解説します。
2024.09.02詳しく見る -
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- ソフトウェアテスト・品質保証
画像認識とは？AIを活用する仕組みやメリット、今後の課題について解説
「自動運転技術で車や人を認識して安全に運転してくれる」「防犯カメラで指名手配中の犯人がつかまった」など、画像認識技術の活躍の場が広がっています。画像認識の精度が向上した背景には、AI技術の進化があることをご存じでしょうか？画像認識技術に、ディープラーニングの技術は欠かせません。 では、実際に画像認識技術とはどのようなもので、導入するとどのようなメリットがあるのでしょうか？ この記事では、画像認識の定義、種類、画像認識におけるAIの重要性などについて解説します。
2024.08.30詳しく見る -
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- ソフトウェアテスト・品質保証
マルチモーダルAIとは？生成AIや各業界での活用事例、課題について解説
生成AIの技術は、いまやなくてはならないものとなりました。さまざまな業界に活躍の場を広げており、日々進化しつづけています。 そのなかで注目を集めているマルチモーダルAIとは、どのような技術なのでしょうか？マルチモーダルAIとは、複数の種類のデータを複合的に活用することで、高度な判断や機能を実現するAIのことです。 この記事では、マルチモーダルAIの定義、マルチモーダルAIで実現できること、活用事例などについて解説します。
2024.08.28詳しく見る -
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OWASP Top 10 for LLMとは？生成AI開発の安全性を高める方法について解説
生成AI技術がますます進化を遂げ、あらゆる業界や分野で実用化が進んでいます。特に、大規模言語モデル（LLM）の分野が急速に進化し、その精度は格段に向上しています。 しかし、その一方で、生成AI開発によってもたらされる問題や、セキュリティ面での課題への対策が求められるようにもなりました。LLMモデルに欠かせないデータを悪用する脆弱性や、プロンプトインジェクションなどの脆弱性を悪用するといった、さまざまなセキュリティの脅威が起きています。そこで重要視されはじめたのが、OWASP Top 10 for LLMです。 本記事では、LLMやOWASP Top 10 for LLMの定義、OWASP Top 10 for LLMの10の項目について解説します。
2024.08.19詳しく見る -
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- ソフトウェアテスト・品質保証
AI TRiSMとは？対策できるAIリスク、導入時のポイントを解説
近年、AI技術は身近になり、なくてはならない存在になりました。しかし、AIによる判断ミスが起きることも十分に考えられ、倫理面やセキュリティ面の問題も存在します。そこで必要とされているのが、AI TRiSMです。 この記事では、AI TRiSMの定義や4つの要素、導入時のポイントや活用事例などについて解説します。
2024.08.14詳しく見る -
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音声認識とは？AIを活用する仕組み、導入するメリット・注意点を解説
音声認識技術とはどのようなもので、どういった場面で活躍しているのでしょうか？ スマホで何かを調べる際に文字入力をするのではなく、「イタリアンレストラン」などと話しかけることで、近場のおいしいレストランの情報を検索できるツールがあります。このツールには、音声認識技術が使われています。 音声認識技術の開発がはじまったのは意外と古く、1960年代です。しかし、当時はそこまで爆発的に広まることはなく、広範囲に広まったのは、2000年代にAI技術と結びついてからです。AI技術と音声認識技術は非常に親和性が高く、そこから急速に発展しました。 この記事では、音声認識の定義、動作する仕組み、どのような分野で音声認識技術が活用されているか、メリットや注意点について解説します。
2024.08.09詳しく見る -
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ディープラーニングとは？機械学習との違いやできること、活用事例を解説
ディープラーニング（深層学習）とは機械学習のなかのひとつで、大量のデータを学習することにより、データの特徴やルールなどを自動的に学ぶ技術です。ディープラーニングの技術は、多くの業界ですでに活用が進んでおり、今後も進化していくでしょう。 この記事では、ディープラーニングの定義や実現できること、その種類と違い、ディープラーニングにおける学習方法、活用事例について解説します。
2024.08.01詳しく見る -
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自然言語処理（NLP）とは？仕組みやできること、活用事例、課題について解説
自然言語処理（NLP）とは、人が使っている自然言語をコンピュータで処理する技術のことです。自然言語処理により、テキストデータや音声データの要約・翻訳などが可能です。すでにチャットボットや機械翻訳、検索エンジンなどで幅広く活用されています。 この記事では、自然言語処理の定義や仕組み、活用事例、自然言語処理ができないことや課題などについて解説します。
2024.07.31詳しく見る -
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アノテーションとは？意味やAI開発における重要性、実施手順を解説
アノテーションとは、データにタグをつける仕組みのことで、AI開発の分野においてとくに重要な役割を果たすものです。AI開発以外の分野でも、ビッグデータを活用する機会はますます増えており、アノテーションの必要性は高まっています。 この記事では、アノテーションの役割や種類、活用事例などについて解説します。
2024.07.22詳しく見る -
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機械学習とは？AIやディープラーニングとの違い、活用事例などを解説
近年、機械学習の技術が大きく発達し、あらゆる場面で利用されるようになりました。医療業界や金融業界、モノづくりの業界、小売業など、幅広い分野で役に立っています。 しかし、機械学習とは実際にどのようなものなのか、どのような場面で役立つのか、どのような種類があるのかなどを、実は理解していないという人も多いでしょう。ある程度の仕組みや活用事例を知れば、それぞれの企業の業務に役立てることも可能です。 この記事では、機械学習についての定義、実現できることや種類、活用事例などについて解説します。
2024.07.19詳しく見る -
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シンギュラリティとは？意味や迎えるタイミング、社会に与える影響を解説
シンギュラリティという概念をご存じでしょうか？これは、AIやICTなどが人間の知能を超える境界のことです。いつかAIが人間を超えるときがくるのか、そのときに何が起こるのか気になる人も多いでしょう。 この記事では、シンギュラリティについての基本情報や、シンギュラリティ到来時のAIが実現できること、社会への影響などを解説します。
2024.07.18詳しく見る -
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生成AIとは？できることや種類、活用事例、リスクについて解説
近年、生成AIの技術が進歩し、ChatGPTや画像生成ツール、自動音声によるニュースの読みあげなど、身近なところで見られるようになりました。しかし、便利な技術である一方、生成AIで生み出されたコンテンツの品質に問題があるケースや、著作権、倫理面での問題などについても考慮が必要です。 この記事では、生成AIで実現できること、生成AIモデルの種類、生成AIを利用するメリット・デメリットなどについて解説します。 ※2024年6月の情報を基に作成しています。
2024.07.18詳しく見る -
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AIテストとは？具体的な方法についてわかりやすく解説
AIのテストと聞いてどのような作業を思い浮かべますか？「2回か3回、実際に動かしてみて、それらしい答えが返ってくるか」というようなテストを想定される方が多いと思います。前回までの記事をご覧になった方は、性能劣化といったAIならではのテストも必要だとお考えかもしれません。今回の記事ではその中でも「2回か3回、実際に動かしてみて、それらしい答えが返ってくるか」というようなテストの問題点と、それを解消するための具体的な方法について紹介していきます。
2024.05.31詳しく見る -
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AIテスト -オーバーサンプリング手法-
AIタスクにおいて、データセットの質・量がAIの推論精度を決めるうえで重要なポイントの１つになりますが、データセットが不均衡であることは往々にして存在します。 特に分類問題において、データセットが不均衡だと大きな問題になることがあります。 ※分類問題とは、例えば診断予測で陽性か陰性かのような2値分類の問題のことを指します。
2024.05.31詳しく見る -
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AI品質保証とは？
生成AI（ChatGPTなど）に代表されるAIサービスの精度が非常に上がり実用性が高くなってきたことを背景に、AIサービスを組み込んだシステム開発が非常に盛んに行われるようになってきました。次々と革新的なアプリケーションが生み出されるなか、システム開発プロジェクトはいままで通りの進め方でよいのでしょうか？何か考慮することはないのでしょうか？本コラムでは従来型のWebシステム開発とAI搭載のシステム開発とを比較することで、AIの特性を理解し、また「AI品質保証」という考え方を説明します。
2024.05.09詳しく見る -
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ディープフェイクとは？活用例や悪用された場合のリスク、対策について解説
近年、ディープフェイクと呼ばれる技術が登場し、話題になっています。ディープフェイクの技術を活用すれば、有名人などの映像を作成して、好きなことをしゃべらせることが可能です。この技術は役立つ場面も多いですが、その反面、悪用されると大きなリスクがともないます。 この記事では、ディープフェイクとはどのようなものなのか、実際の活用例や悪用される事例、悪用を防ぐための対策などについて解説します。
2024.02.20詳しく見る
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ソフトウェアテスト入門 講座
ソフトウェアテストの目的、役割といった基礎知識を学びたい方におすすめの入門動画です。
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- ソフトウェアテスト・品質保証
プロダクトライフサイクルの「成長期」に必要な開発組織・チームのつくり方
ITプロダクトの成長期に必要な開発組織やチームのつくり方のご紹介
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テスト計画 講座
テスト計画とはどのようなものか、テスト計画には何が必要なのかといった基礎的な考え方について事例を交えてご紹介しています。
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セキュリティベンダー選定のための比較チェックシート
最適なセキュリティベンダーの選定に役立つ比較チェックシート
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クラウド時代のスピードと柔軟性を兼ね備えた「SOC as a Service」
クラウド時代のスピードと柔軟性を兼ね備えた「SOC as a Service」のご紹介
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UX開発の実態調査 2023
本資料では、ソフトウェア開発におけるUXの取り組み状況に関する調査結果をご紹介いたします
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