生成AI ChatGPTとGeminiの違いは「性能差」より“検索・根拠・提案”の初期設定：体感 → 仮説 → パラメータ分解 → おもちゃモデル
ChatGPTとGeminiの体感差（個人の推測）を先に具体化し、その体感を「根拠・概略・提案・リスク」に分解。期待値の式で整理したうえで、Pythonのおもちゃモデルで用途により優位が逆転する構造を可視化します。
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数値計算 MCPとREST API・LangChainの違いは？「ただのREST」と見るとハマる理由をLLM視点で解説
MCPとREST API・LangChainの違いと共通点をLLM視点で整理し、「ツール定義＝プロンプト」という設計の勘所を解説します。
数値計算 数理的なエッセイ集｜数理OSで世界認識をアップデートする「破壊系シリーズ」
「引用は出典リンク必須・必要最小限」「FAQ全文転載・図表転載は禁止」「社内資料/研修利用は要連絡」その他数理関連(MATLAB、Python、Scilab、Julia比較ページ)はこちらはじめになんとなく思いつきで書いたエッセイ集。「普通...
G検定 G検定のカンペは禁止？「G検定 カンペ禁止」で検索する人向けに、受験規約・利用規約から読み解くNG行為（Google検索・ChatGPTは？）
「G検定 カンペ禁止」で不安な人向け。受験規約（同意画面）のカンニングNG、利用規約の漏えい禁止から安全な対応を整理。Google検索・ChatGPTの注意点も。
生成AI 生成AIパスポートの禁止事項は「性格の問題」じゃない｜“カンニング不安”を設計で消す方法
生成AIパスポートの禁止事項・失格条件を「いつもの癖（習慣）」として再設計。デュアル環境や“即ChatGPT”、終了ボタンの事故を、学習段階から潰す具体策を解説。
G検定 G検定が毎回「難化した！」と言われる理由：作問スタイルのズレを5軸で分解し、コサイン類似度のおもちゃモデルで理解する
G検定で毎回「難化した！」と言われる理由を、作問スタイルのズレとして5軸で分解。シラバス→公式例題→ズレ耐性の最短対策も解説。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#13｜AIプロジェクトの進め方（CRISP-DM / CRISP-ML / PoC / BPR / MLOps ほか）
G検定「AIの社会実装に向けて」対策。CRISP-DM／CRISP-ML、アジャイルとウォーターフォール、BPR・PoC・MLOpsまで、AIプロジェクトの進め方を因果関係図で整理し、PoC止まりを防いで価値創出につなげるポイントを解説します。
G検定 G検定カンペの作り方まとめ｜究極カンペ動画＆記事バックナンバー一覧
G検定対策で使える「究極カンペ」の作り方をまとめたバックナンバー一覧です。導入編からその他シラバスのカテゴリ単位で解説する動画＋記事へのリンクを整理しています。G検定究極カンペを自作したい人向けのナビゲーションページです。また究極カンペ×用語カンペの実用的な二刀流運用へのリンクも含んでいます。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#12｜モデルの軽量化（エッジAI・蒸留・宝くじ仮説・プルーニング・量子化）
DLモデルの巨大化が招く現実制約（計算資源・遅延・電力・通信・プライバシ）から、モデル圧縮（プルーニング/量子化/蒸留/宝くじ仮説）と効果・注意点、そしてエッジAIのユースケースまでを因果で一本化して整理する。
G検定 【2026年版】生成AI時代のG検定勉強法・2024シラバス攻略── 時間軸と自分事軸、それから小さな「崖」の話
ChatGPTは触っているけれどG検定テキスト第1章で挫折した人へ。G検定 シラバス 改訂 2024 に対応した2025年、2026年向けのG検定 勉強法として、「G検定 どこから 勉強するか？」に答えるシラバス攻略エッセイです。生成AI時代のG検定勉強法のコツと、おすすめの読み順サンプル・30日ミニプランを解説します。