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AI IoT

「指標が目標になると、それは“良い指標”ではなくなる」という逆説的な法則のこと。もともとは経済政策の現場で知られてきたが、教育評価や業績管理など、目標を数値化する場面でも応用されることが多い。AIや機械学習の文脈でも、評価指標に関する議論などで言及されることがある。

一色政彦()

「MCPってよく聞くけど、自分には関係ない?」──そんな人にこそ読んでほしい! Claude Desktopを使えば、“AIが外部サービスとつながる新時代”を誰でも簡単に体験できます。MCPとは何か? なぜ注目されているのか? 気になる課題や今後の進化まで、思いの丈を語りました。未来を切り開くのは、“今”試してみるその一歩かもしれません。

一色政彦()

成果の大半(80%)は、一部の要素(20%)から生まれる──この構図を示す経験則が「80:20の法則(パレートの法則)」。経済やビジネスの世界で広く知られ、しばしば引用される。この法則はAI・機械学習の分野でも比喩的に用いられることがあるが、そこに理論的な根拠があるわけではない点には留意しておきたい。

一色政彦()

気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回は、生成AIで注目の「RAG」を試せる環境を「Open WebUI」で構築する方法など、Open WebUIを本格活用するためのポイントを解説します。

岡本隆史,正野勇嗣()

人間は経験(=暗黙知)として知識を身に付けるが、それを言葉(=形式知)にして他人に伝えるのは難しい、という逆説を指す。このため、知的活動をAIに教えることも困難とされてきた。これはルールベースのAIの話であり、近年の機械学習では暗黙知に近い振る舞いを模倣できるようになってきている。ただし、本質的な課題は依然として残されている。

一色政彦()

Googleは、複雑な問題に取り組むためのリーズニングモデル「Gemini 2.5」を発表した。最初のリリースとなる「Gemini 2.5 Pro Experimental」は、一般的なさまざまなベンチマークで最先端の性能を示しており、特にリーズニング能力とコーディング能力に優れているという。

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用語「交差エントロピー」について説明。分類タスクを解くための機械学習モデルの訓練に広く用いられる損失関数の一つで、「“正解ラベルの確率分布”から“モデル出力の確率分布”がどれくらいズレている(=不一致)か」を数値で表す。特に、ロジスティック回帰やニューラルネットワークの分類タスクでよく使用される。

一色政彦()