生成AI 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。
AI、データサイエンス
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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。
生成AI 生成AI導入を「量×質×専門距離」で設計する：出口条件E0-E2と過信防止チェックリスト
生成AI活用を量（生産性）と質（説明責任）の混入として整理し、専門距離（0-3）と実測校正で過信を抑制。出口条件をE0-E2（公開範囲・監査耐性）に段階化し、根拠リンク・反証Q・再現手順・証跡パッケージで運用可能にします。
生成AI Codex app-serverで承認つきCLI実行を制御する最小実験【Pythonサンプルコード付き】
Codex app-server を Python から起動し、承認つきでローカル CLI を扱う最小サンプルを解説します。OpenAI API 直叩きとの構造差、認証の仕組み、SDK の位置づけ、WebSocket transport、smart approvals、Agents SDK + MCP との比較、工程制御への広げ方までまとめます。
生成AI 生成AIパスポート対策 究極カンペをつくろう#2 生成AI｜生成モデルの系譜・Transformer・ChatGPTの仕組みと歴史・主要テキスト生成AI
生成AIパスポート対策向けに、生成モデルの系譜を古典からTransformerまで一本で整理。ChatGPTの仕組みと歴史、RLHFやハルシネーション、Gemini・Claude・Copilotとの違いまで、図で理解できるように解説します。
生成AI 生成AIパスポート対策 究極カンペをつくろう｜動画＆記事バックナンバー一覧
生成AIパスポート対策の「究極カンペ」動画＆記事バックナンバー一覧。AIの定義・仕組み・歴史をつなげて理解し、暗記に頼りすぎない学習導線を作るための総合ページ。
生成AI Windows 11 Intel iGPU + OpenVINOでローカルLLMコードアシスタント比較：Qwen3 8B/14B/30Bとgpt-oss 20B
Windows 11のIntel Core Ultra 9 288VとRAM 32GB環境で、OpenVINOとContinueを使い、Qwen3-8B、Qwen3-14B、Qwen3-Coder-30B、gpt-oss-20bを比較した検証記録です。C言語リングバッファ生成、CMakeLists.txt自動生成、テスト実行、応答時間、モデルごとの傾向をまとめます。
生成AI 生成AIパスポート対策 究極カンペをつくろう#1 AI（人工知能）（定義／仕組み／種類／歴史／シンギュラリティ）
AI（人工知能）を「地図」で一本化。ダートマス会議を起点に、ルールベース（探索・推論）→機械学習（教師あり等）→ニューラルネット／深層学習（重み）→過学習と対策→ANI/AGI→ブームと冬→シンギュラリティとAI効果まで、試験で迷いにくい整理で解説します。
生成AI 生成AIパスポート勉強方法｜用語集カンペで最短合格、究極カンペで理解を伸ばす
生成AIパスポートの勉強方法を、用語集カンペ（シラバスの抜け漏れ潰し）と究極カンペ（頭の中の因果マップ）で解説。第3章「現在の動向」を例にイメージ図も掲載。カンペは本番では使いません。
生成AI Windows 11のCPU onlyでローカルLLM開発環境を検証｜Ollama、qwen2.5-coder、Continue、Aider、OpenAI API
Windows 11のCPU only環境で、Ollamaとqwen2.5-coderを使ったローカルLLM構築、ContinueとAiderによるコード生成・ファイル反映・ビルド・テスト実行を検証。1.5B、3B、7Bの差、代表的な失敗例、AIコードアシスタントを中心に見た構造、OpenAI APIを補足比較として加えた結果まで、具体的なコマンドと公式ドキュメントのリンク付きで整理します。