G検定 G検定のカンペ・外部参照問題 緩い解釈はAI法務・倫理にも流れうる
G検定のカンペや外部参照の是非そのものより、曖昧な場面で緩い解釈へ流れる判断姿勢に注目します。受験産業の合格最適化、AI資格の技術偏重、資格取得者の社内説明役化という構造から、なぜこの違和感がAI法務・倫理にもつながって見えるのかを整理します。
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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)はこちら兄弟エッセイの技術的なエッセイ集はじめになんとなく思...
G検定 G検定に数学は不要？ 強化学習・ロジスティック回帰・正則化を数式で理解するメリット
G検定は数学必須ではありませんが、数式を知っていると強化学習、ロジスティック回帰、sigmoid、softmax、マルチラベル分類、勾配降下法、正則化の理解が深まり、「最も適切な説明を選べ」問題に強くなります。数式で見抜くポイントと例題を整理します。
G検定 G検定はカンペ・検索・チャットサービスがないと無理？ 問題集と本番の差をオリジナル例題で整理
G検定はカンペ・検索・チャットサービスがないと無理なのか。問題集は過去問そのものなのか。公式の公開例題を踏まえたオリジナル例題、既存記事への内部リンク、契約・著作権・統計情報の整理を通じて、問題集と本番の差とシラバス理解の重要性をまとめます。
G検定 生成AIパスポート→G検定：自己回帰・自己教師あり・Transformerと法律倫理を一本線でつなぐ地図
生成AIパスポート→G検定の学習を、ロジスティック回帰→多層NN→CNN→Attention→Transformer→自己回帰×自己教師ありで一本線に整理。生成AIの「性格」を理解し、法律・最新版ガイドライン・契約・倫理まで守りのフローとして統合します。
G検定 G検定の法律・倫理は頻出問題暗記が危険 シラバス起点で解く仕分けチェックシート
G検定の法律・倫理は、頻出問題の丸暗記だけでは危険です。シラバスを基準に、法律・倫理・ガバナンスを仕分ける考え方と、守り視点のチェックシート、例題での思考プロセスを整理します。
生成AI 【全コード開示】VOICEVOXで口パク付き会話システムを自作：OpenAI APIとLocal LLM、EngineとCoreを比較した実験記録
VOICEVOXを使った口パク付き会話システムを自作し、OpenAI APIとLocal LLM、VOICEVOX EngineとCore、ユーザー辞書、lab生成、3人会話の自動進行機能を比較した実験記録です。
数値計算 技術的なエッセイ集｜現場OSで技術観をアップデートする「邪道系シリーズ」
クラウドやGPU盛り盛り環境を前提にせず、現場にある計算資源でどこまで実務につながるかを探る技術エッセイ集。ローカルAIやMCP、代替実装まわりを扱う。
生成AI 【全コード開示】ローカルLLMとOpenAI APIでPID自動調整を比較検証 追加指示への追従性と実運用の差
ローカルLLMとOpenAI APIを使ってPID自動調整のMVP（Minimum Viable Product）を実装・比較検証した。追加指示への追従性、trial横断の指示設計、Vector XL経由の実験構成、実行時間、波形比較、実運用での選び方を整理する。
G検定 G検定 合否を分ける光と影｜体感難易度の分解で見える準備の型
G検定の合否の分け目は断定できません。そこで体感難易度（難しくなかった／難しかった）を起点に、難しかったを「対策不足」「対策しても難しい」に分解。n=13の観測から、落とし穴（法律倫理・時間配分・情報過多）と、究極カンペ・用語集カンペ・実力測定問題集への繋げ方まで整理します。