機械学習・生成AI
ChatGPTをはじめとする生成AIを仕事でどう使うか、そして機械学習が何をしているのかを解説しています。ツールの操作手順だけでなく、AIが出した数字や文章をどう検証するかまで扱うのが、数学・統計を教えてきた和からの視点です。
-
OpenClawとは？自律AIエージェントの仕組み・作業例・安全に試すための確認事項
OpenClawは、チャットでの依頼をAIとツールによる作業につなぐ仕組みです。資料整理の例から、窓口・AI・ツールの役割、ローカル環境と外部へのデータ送信の違い、必要最小限の権限で試す方法を解説します。
2026年10月16日
-
Sakana AIの「Fugu」とは？複数AIを束ねるオーケストレーションモデル
Fuguは、複数のAIモデルを選び、連携を調整するSakana AIのモデルです。資料比較の想定例でオーケストレーションとAPIの意味を説明し、単一モデルとの違い、TRINITY・Conductorの背景、導入前の確認点を整理します。
2026年10月14日
-
バイブコーディングを仕事で使うには｜非エンジニア向け活用例と安全確認
非エンジニアがバイブコーディングを仕事で使う方法を、ファイル整理やExcel集計などの活用例から解説。試作品を業務に取り入れる前の情報管理、動作確認、実行権限、著作権・ライセンスの注意点を整理します。
2026年10月12日
-
アクチュアリー試験「数学」の出題範囲とは｜合格への学習順序
2026年度アクチュアリー試験の科目構成と、「数学」で学ぶ確率・統計・モデリングの意味やつながりを解説。学習順序の考え方、CBT方式と2027年度制度改正の注意点も整理します。
2026年10月4日
-
QC検定に必要な統計・数学とは｜品質管理で使う計算を分野別に解説
QC検定で使う統計・数学を、級ごとの範囲と品質管理での活用例から解説。平均・ばらつき・検定などの意味、学び方、実務で使う際の前提条件を整理します。
2026年10月2日
-
FOBOとは？｜仕事が不要になる不安、米就業者の27%で過去最高
FOBOとは、技術の進歩で自分の仕事や技能が不要になるのではないかという不安です。身近な仕事の例から意味を説明し、米国調査の27%を読む際の注意点と、仕事を作業ごとに分けて考える方法を紹介します。
2026年10月1日
-
逆ケンタウロスとは？｜AIが頭で人間が手足になる働き方のこと
逆ケンタウロスとは、機械が仕事の手順やペースを決め、人間がその手伝いをさせられる状態です。配達員やAIの最終確認の例から、人が判断するために必要な範囲・量・時間の見直しを考えます。
2026年9月30日
-
トークンマキシングとは？｜トークン消費量でAI活用度を測る文化の落とし穴
トークンマキシングとは、AIのトークン消費量を活用度とみなし、多く使うこと自体を競う文化です。ランキングや要約の例から、利用量だけでなく品質・手戻り・時間を確かめる大切さを紹介します。
2026年9月29日
-
ブレインフライとは？｜米調査でAI利用者の14%が自己申告した頭の疲れ
ブレインフライは、AIの使用や出力の監視に伴う精神的疲労を表す言葉で、医学的な診断名ではありません。複数のAIの出力を確認する例から、米国調査の14%の注意点と、作業量・確認時間・休憩の見直しを考えます。
2026年9月28日
-
理解負債とは？｜AIが書いたコードの量に人の理解が追いつかない差
理解負債とは、コードの量と人の理解との差です。AIが書いたコードが動いても説明・変更・原因追跡ができない例から意味を整理し、理解を確かめる方法と小規模研究の限界を紹介します。
2026年9月27日
-
認知的降伏とは？｜AIの答えを確かめず、自分の判断にしてしまう状態
認知的降伏とは、AIの答えを吟味せず、自分の判断として受け入れる状態です。自分の見立てを確かめずに変える例から意味を整理し、自信と正しさを分ける確認方法、査読前研究の結果と限界を紹介します。
2026年9月26日
-
バイブ・レベニューとは？｜ARRを将来売上として読むときの落とし穴
バイブ・レベニューとは、話題性やお試し利用から生まれ、継続性がまだ確かでない売上を指す言葉です。PoCの例からARRの年換算と将来売上の違いを説明し、契約期間・解約や更新・実際の利用を確かめるポイントを紹介します。
2026年9月25日
-
バリューマキシングとは？｜AIの利用量と成果を分けて確かめる
バリューマキシングとは、AIの利用量より役立つ成果を重視する考え方です。提案資料やコードの例から、品質・手戻り・作業時間の確かめ方を整理し、体感と測定値、ROIの仮想例と実績の違いを説明します。
2026年9月24日
-
AIが数学の未解決問題を解く流れは加速するのか｜「答えが出る速さ」と「数学として認められる速さ」の違い
AIが数学の未解決問題を解いたというニュースが増えています。答えの候補を出す速さは今後も上がる一方、数学として認められるまでには人の確認が欠かせません。これまでの経緯と、「解けた」が確定するまでの3つの関門、ニュースを見るときの確認点を解説します。
2026年9月23日
-
Botshitting（ボットシッティング）とは？｜未確認のAI成果物を出すと誰が損をするのか
Botshittingとは、AI成果物を十分に確認・理解しないまま提出する行為です。未確認の調査メモを同僚に渡す例から、受け手に生じる負担と提出前の確認方法を説明。botsittingとの違い、自己申告調査の結果と限界も整理します。
2026年9月23日
-
ミススキリングとは？｜AIの誤りを覚えてしまうリスクと防ぎ方
ミススキリングとは、AIの誤りを正しい知識として覚え、後の判断でも使い続けてしまうことです。統計手法の条件を誤って覚える仮の例で、気づきにくい理由と、出典確認・未確認の明記・訂正の方法を説明します。
2026年9月22日
-
Excel×生成AIでできるデータ分析の実務｜営業・人事・経理の活用例
Excelと生成AIを組み合わせる意味と、営業の売上確認、人事の自由記述分類、経理の予実差異整理を紹介。具体例から入力・依頼・検証・報告の手順へ進み、数式の照合や情報管理の注意点を解説します。
2026年9月22日
-
生成AIの捏造はなぜ起きるのか｜OpenAI公式の6事例と、主要3モデル15問の実測
生成AIの捏造とは、根拠のない数字や出典を事実として示すことです。考えられる原因と限界を説明し、OpenAI公式の6事例、主要3モデル・計15通りの実測を紹介。数値の創作は観測されなかった一方、404の出典URLがありました。数値・年度・出典の確かめ方を整理します。
2026年9月21日
-
ネバースキリングとは？｜AI時代に基礎技能を身につけるために
ネバースキリングとは、AIが先に作業を済ませることで、基礎技能を身につける機会が減る問題です。身近な例から、自分で考える練習が減る理由、AIの回答を説明する・AIなしで課題に取り組むなどの学び方を紹介し、関連研究の結果と限界を補足します。
2026年9月21日
-
AIが作ったグラフは信用できる？経営判断の前に確認したい7つのポイント
AIが作ったグラフを経営判断に使う前の7項目を解説。縦軸・分母・期間・欠損や外れ値・グラフ種類・相関と因果・元データを具体例で確認し、作図条件や未確認事項を残す方法を紹介します。
2026年9月20日
