2025年7月– date –

AIとの対話術：プロンプトエンジニアリングの要点 本稿で学ぶ「プロンプトエンジニアリング」は、AIの能力を最大限に引き出すための「的確な指示を与える技術」です。優れた指示の型から応用テクニック、そして医療現場で最も重要な安全ルールまで、AIを単...

学習のポイント：AIの世界を変えた「基盤モデル」 生成AIの心臓部「基盤モデル」とは何か？その仕組み、ビジネス活用の課題、そして自律的に行動する「AIエージェント」という未来まで。 ① 基盤モデルとは？ AI開発の発想転換 特定タスクごとにAIを開発す...

以下は、 Google NotebookLM により自動生成された音声解説です 学習のポイント：医療分野における生成AI 生成AIは、医療現場の膨大な情報処理を助け、医師を知的パートナーとして支える革新技術です。その仕組みから具体的な活用法、そして向き合うべき課...

AI開発戦略の進化：3つのパラダイムシフト AIの性能向上は、闇雲な試行錯誤ではなく「スケーリング則」という戦略的な指針に基づいて進められてきました。その開発思想は、リソース配分の最適化を巡り、この数年で劇的に変化しています。ここでは、その進...

AI開発のパラダイムシフト：要点サマリー AIの学習方法が根本的に変わろうとしています。人間が作った「お手本」から学ぶ時代は終わり、AI自身が試行錯誤する「経験」から学ぶ新時代へ。DeepSeekというAIがその扉を開き、医療分野にも大きな可能性と新たな...

学習のポイント：AIとGPU 学習のポイント：AIとGPU AIの計算にはなぜGPUが不可欠なのでしょうか？GPUが持つ並列処理アーキテクチャの優位性、市場を支配するNVIDIAの強さの秘密、そして未来の技術動向までを視覚的に解説します。 GPUがAIに最適な理由 並列...

学習のポイント 本章では、従来の静的な医療AIから一歩進み、「時間」という概念がいかに診断や治療を革新するかを学びます。具体的な応用事例から、体系的な学習ロードマップまで、時系列AIの全体像を掴むことが目標です。 なぜ「時間」が重要か 静的デー...

学習のポイント：時系列Transformerの世界 本章では、時系列データを扱うAIがどのように進化したかを探ります。過去の情報を忘れてしまうRNNの課題を、Transformerの「自己注意機構」がどう解決し、さらに最新モデルがどう効率化しているのか、その核心を...

学習のポイント：Softmax関数 AIの生の出力「スコア」は直感的ではありません。Softmax関数は、このスコアを合計100%の「確率（信頼度）」に変換する重要な役割を担います。これにより、AIの予測を誰もが理解し、比較・活用できるようになります。ここでは...

学習のポイント：AIの最適化アルゴリズム AIの学習は、ただ損失関数の坂道を下るだけでは成功しません。非効率な「ジグザグ移動」や偽のゴール「局所最適解」といった罠が待ち受けています。この課題を克服するため、慣性を利用する「モーメンタム」や、両...