数値計算 AIコーディングはなぜ予想外の手を選ぶのか｜Codex・Claude Code時代の spec.md / README.md 運用とベクトル合成モデル
AIコーディングで予想外の実装や判断が出る理由を、ベクトル表現と候補集合の観点から解説。Codex・Claude Code運用で効く git / spec.md / README.md / AGENTS.md / CLAUDE.md の実践例を、数式とPythonの補足つきで整理する。
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生成AI 生成AIパスポート対策 究極カンペをつくろう#4 情報リテラシー・基本理念とAI社会原則
メタディスクリプション：生成AIパスポート第4章の情報リテラシー、個人情報保護、制作物の権利、AI生成物の確認、AI社会原則、AIガバナンス、AI新法を流れで整理します。
数値計算 AIはコードもテストも回せる。それでも承認は人間に残る｜エンジニアに微分積分の直感が必要な理由
AIはコード生成だけでなく、テストコード実装、テスト実行、ログ確認まで進められます。それでも承認ゲートは人間に残ります。三角関数、PID制御、金融、BIの例から、エンジニアに微分積分の直感が必要な理由を整理します。
生成AI バイブコーディングとは何か｜本番コードのリスク、向く場面、AIコーディング支援の使い分け
バイブコーディングとは何かを整理し、AIコーディング支援のメリット、リスク、向く場面、向かない場面、本番コードに入れる境界、実務での使い分けを解説します。
生成AI 生成AIパスポート対策 究極カンペをつくろう#3 現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向(ディープフェイク/RAG/AIエージェント/MCP)
生成AIパスポート対策として、現在の生成AIの動向を整理します。テキスト・画像・音声・動画生成、ディープフェイクの危険性、RAGの仕組み、AIエージェント、MCPによる外部連携まで、図を使いながら理解できます。
G検定 G検定に数学は不要？ JDLA公式例題で分かる KLダイバージェンス・勾配消失・スキップ結合・CNN・PCA の数式理解
G検定は数学必須ではありませんが、JDLA公式例題で扱われる KLダイバージェンス、勾配消失、スキップ結合、CNNのパディング、GAP、PCA、重回帰分析は、数式を知っていると判断しやすくなります。公式例題の論点整理とオリジナル例題で解説します。
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。
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。