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。
AI
G検定 
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。
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。
数値計算 RNNで速度型PIDを拡張する｜通常PID・RNN-PID風・quasi-sliding-mode付きのPython比較
RNNで速度型PIDの増分生成部を置き換える考え方を整理し、通常の速度型PID、RNN-PID風、quasi-sliding-mode付きの3系統をPythonで比較する。incremental PIDの基礎、RNNが何を学習するか、普通のスライディングモードとの違い、保護機能、既存研究との位置づけまでまとめる。
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。