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。
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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。
数値計算 「完全に理解した」を数式にして遊ぶ ── ダニング＝クルーガー効果・ハイプサイクル・生成AIの話
ネットの「完全に理解した／何もわからない／チョットデキル」ミームを、ダニング＝クルーガー効果とハイプサイクルになぞらえて、ロジスティック関数＋山と谷の「おもちゃモデル」で数式化してみるエッセイです。生成AI時代の自己評価バイアスとのつながりも軽く眺めます。
G検定 【2026年度最新】G検定最新2024シラバス対応：究極カンペ×用語集カンペで合格力を高める学習法
G検定最新シラバス対応の勉強法として、「究極カンペ」と用語集カンペExcelを組み合わせた学習プロセスを具体的に解説します。
G検定 【2026年対応】G検定チートシート｜用語集カンペExcel無料DL（究極カンペ×二刀流）
JDLA G検定最新シラバス対応の用語集カンペExcelを無料公開します。公式シラバス準拠の補助資料として「究極カンペ理論」を支えるサブノート的カンペの位置づけを解説します。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#11｜モデルの解釈性（CAM / Grad-CAM / LIME / Permutation Importance / SHAP / XAI）
G検定頻出「モデルの解釈性／XAI」を、背景→ユースケース→グローバル/ローカル→モデル依存/非依存→代表手法（CAM・Grad-CAM・LIME・PI・SHAP）の因果で一枚に整理する。
数値計算 AI時代に暗記は不要？ 九九・フェルミ推定・セレンディピティから考える、本当に残すべき「頭の中の知識」
AI時代だから暗記は不要？──そうした“合理的な結論”の裏で失われかねないのが、セレンディピティ（思いがけない幸運な発見）と直感的な思考力です。九九やフェルミ推定を例に、人間にとっての「わざと残す非効率」の意味を、少し数理的に考えます。
生成AI GUGA生成AIパスポート試験｜2025年版と2026年版シラバスの違いを徹底比較
GUGA生成AIパスポート試験の2025年版と2026年版シラバスを比較。GPT-o1/3/4/4.1/5やRAG・AIエージェント・AI新法など、追加された範囲と出題のポイントを整理します。
数値計算 日本の「詰め込み教育」は本当に悪か？──高校教育をAIの強化学習メタファーと報酬設計の視点から読み解く
日本の高校教育はなぜ「詰め込み」「暗記偏重」と言われるのか。本記事では、AIの強化学習（greedy方策・ε-greedy・UCB）と報酬設計の視点から、日本の教育構造と暗記教育のメリット・課題、そして高校生・教師・AI好きの読者が今日から実践できる現実的な改善のヒントを整理する。