生成AI ChatGPTとGeminiの違いは「性能差」より“検索・根拠・提案”の初期設定：体感 → 仮説 → パラメータ分解 → おもちゃモデル
ChatGPTとGeminiの体感差（個人の推測）を先に具体化し、その体感を「根拠・概略・提案・リスク」に分解。期待値の式で整理したうえで、Pythonのおもちゃモデルで用途により優位が逆転する構造を可視化します。
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生成AI 生成AIパスポートの禁止事項は「性格の問題」じゃない｜“カンニング不安”を設計で消す方法
生成AIパスポートの禁止事項・失格条件を「いつもの癖（習慣）」として再設計。デュアル環境や“即ChatGPT”、終了ボタンの事故を、学習段階から潰す具体策を解説。
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。
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。
SEO AI時代に「資格ブログ」とSEOはどう変わるのか――ゼロクリック検索とGeminiで変わるゲームの話
AIやGeminiによるゼロクリック検索が広がる中で、「試験概要を整理した資格記事」はどんな役割に変わっていくのか。ゼロクリック率のシンプルな数式とPythonシミュレーションを使って、SEOの価値を否定せずに、これから求められるコンテンツと実務での一歩目を考えます。
AI実装検定 AI資格はどれから受ける？生成AIパスポート・G検定・AI実装検定B級・DS検定の順番と難易度を徹底比較
生成AIパスポート・G検定・AI実装検定B級・DS検定はどの順番で受けるべきかを整理。難易度だけでなく学習の筋やサンプル問題を通して、生成AIパスポートの位置づけとG検定との違いを解説します。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#8 データ生成(CycleGAN, DCGAN, Diffusion Model, NeRF, Pix2Pix, 音声生成, 画像生成, GAN, 文章生成)
生成AIは タスク→モデル→学習原理→データ要件→評価→応用 の因果で理解すると全体像が掴めるのである。手法選定は目的（タスク）と制約（データ・計算・権利）から逆算し、GAN／拡散／NeRF／言語モデルを使い分けるべきである。評価は単一指標に依存せず 複数指標＋人手評価 を併用し、再現性と法倫理を運用に組み込むべきである。