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「自分だけのAIラボ」構築ロードマップ この記事の要点は、研究者が自身のPC上にAI開発環境を構築するメリットと、その実現に向けた4ステップのロードマップです。クラウドにはない「試行錯誤の自由」と「絶対的なデータセキュリティ」を手に入れ、研究を...

AI研究室 構築ロードマップ このガイドは、個人研究者が自分専用のAI研究室（GPUワークステーション）をゼロから構築するための3つのステップを解説します。計画から環境構築、快適な開発スタイルの確立まで、高速な研究サイクルを実現する全工程の地図で...

外科医が手術に臨む際、メスやガーゼが滅菌され、正確に配置されていることを確認しない、などということはあり得ないでしょう。万全に準備された環境こそが、手技の成功と患者の安全を支える基盤だからです。 実は、医療AIの研究開発もこれと全く同じです...

この記事のポイント この記事では、SFのように聞こえる「AGI（汎用人工知能）」が、今や現実的な開発目標となっている現状を解説します。AGIが現在のAIとどう違うのか、医療現場にどんな革命をもたらすのか、そして私たちが向き合うべき倫理的な課題まで、...

AIモデル『Transformer』の核心ポイント 現代の自然言語処理に革命をもたらした「Transformer」モデル。一つずつ単語を追う逐次的なアプローチ(LSTM)から脱却し、文章全体の単語間の関連性を一度に捉える「並列処理」を実現しました。この革新的な仕組みと...

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...