AI、データサイエンス G検定対策 究極カンペをつくろう#19 不正競争防止法（営業秘密, 限定提供データ）
G検定対策として不正競争防止法の営業秘密と限定提供データを解説。営業秘密の秘密管理性・有用性・非公知性、限定提供データの限定提供性・相当蓄積性・電磁的管理性、特許との違いを整理します。
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AI、データサイエンス G検定対策 究極カンペをつくろう#18 特許法（発明, 新規性, 進歩性, 知的財産権, 発明者, 職務発明, 特許権）
G検定対策として、AI関連の特許法を判断フローで整理。発明、新規性、進歩性、知的財産権、発明者、職務発明、特許権、営業秘密との違いをわかりやすく解説します。
AI、データサイエンス G検定対策 究極カンペをつくろう#17 著作権法（創作性, 著作物, AI 生成物, 利用規約, 著作権侵害, 著作権）
G検定対策向けに、著作権法の創作性・著作物・AI生成物・利用規約・侵害リスク・第30条の4をAI利用フローで整理します。
AI、データサイエンス G検定対策 究極カンペをつくろう#16 個人情報保護法（GDPR,仮名加工情報,個人識別符号,個人データ,個人情報,第三者提供,匿名加工情報,保有個人データ,要配慮個人情報,利用目的, 委託）
G検定対策として、個人情報保護法の重要論点をAI活用の判断フローで整理します。個人情報、個人データ、保有個人データ、要配慮個人情報、第三者提供、委託、匿名加工情報、仮名加工情報、GDPRまで、試験と実務の両方で使える形で解説します。
G検定 G検定カンペの作り方まとめ｜究極カンペ動画＆記事バックナンバー一覧
G検定対策で使える「究極カンペ」の作り方をまとめたバックナンバー一覧です。導入編からその他シラバスのカテゴリ単位で解説する動画＋記事へのリンクを整理しています。G検定究極カンペを自作したい人向けのナビゲーションページです。また究極カンペ×用語カンペの実用的な二刀流運用へのリンクも含んでいます。
AI、データサイエンス G検定対策 究極カンペをつくろう#15 AIに必要な数理・統計知識（平均, 分散, 標準偏差, 確率分布, 仮説検定, 相関, 距離・類似度）
G検定で押さえたいAIに必要な数理・統計知識を、平均・分散・標準偏差・確率分布・仮説検定・相関・距離類似度の流れで図解整理します。
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。
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兄弟エッセイ(？)創...
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。
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。