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。
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Claude Slidesで研修資料は作れるか｜統計研修1コマを作って分かった数式とグラフの壁
Claude Slidesで統計研修1コマ分・全10枚を作成した、2026年9月18日の検証記録です。構成と文章は下書きに使える一方、数式とグラフには手直しが必要でした。日本語・数式・グラフ・出典の観察結果と、PowerPoint書き出しの注意点を紹介します。
2026年9月18日
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AIにデータ分析を任せる前に｜精度を左右するデータの渡し方・整え方
AIに分析を頼む前に必要な準備を、円と千円の売上データを例に解説。表記ゆれ・欠損値・列の意味を整理し、加工前後の件数や合計の照合、処理の記録、個人情報・機密情報の確認へ進めます。
2026年9月18日
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生成AIで勉強は大丈夫？Z世代62.6%が利用、信頼48.5%｜数学10問でAIの間違いを検証
生成AIを勉強に使うとき、答えをどう確かめればよいのでしょうか。数学・統計10問の試行で見つかった計算ミスから、検算・具体例・定義の確認を紹介。楽天調査の利用62.6%・信頼48.5%の読み方と、独学や相談で理解を確かめる方法も整理します。
2026年9月14日
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生成AI検索の利用率52.3%、AI経由の流入は0.72%｜2026年の実測
生成AIで検索する人は52.3%（サイバーエージェント調査・2026年8月）。一方、和からのGA4ではAI経由の流入は全体の0.72%でした。調査の偏りと定義の問題を統計の目で読み、中小企業のLLMOで何をすべきかを自社データで検証します。
2026年9月14日
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生成AI活用企業の18.8%が「使いこなし格差」を認識｜社内研修で見直したい4つの確認点
帝国データバンク調査では、生成AI活用企業の18.8%が使いこなし格差を認識しています。数字の母数を確認しながら、和から式「AI出力・数字4点チェック」で社内研修の見直し方を整理します。
2026年9月13日
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「学び直さなきゃ」と思って何年ですか｜40代の76.5%が仕事継続に不安、それでも始めにくい理由
40代の76.5%が将来の仕事継続に不安を感じた調査と、リスキリング経験者が全体の24.3%だった別調査を分けて紹介。和から式「数字3点メモ」で、無理のない学び直しの入口を探します。
2026年9月11日
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モデル崩壊とは？｜AIがAIの出力で学ぶと分散が消える仕組みを計算する
モデル崩壊は、AI生成データで次のAIを学習させる過程で、元のデータの特徴が失われる現象です。珍しい事例が抜け落ちる例から、起こる条件とNature論文を解説。後半では正規分布の数値実験を使い、分散の期待値と典型的な変化の違いを考えます。
2026年9月8日
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ワークスロップとは？｜AIで作った成果物が組織を遅くする分岐点を計算する
ワークスロップは、見た目は整っていても、受け手の仕事を進めるのに役立たないAI生成の成果物です。議事録や報告書の例から、受け手に増える作業と送付前の確認を解説。調査の限界を押さえ、作成時間と手戻りを合わせた時間の分岐点を計算します。
2026年9月7日
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ChatGPT Business Premium席は誰に必要？100名企業の年額を試算
生成AI研修のご相談で、ほぼ毎回出てくる質問があります。「全社に配ると、結局いくらかかるのか」です。 2026年8月24日、OpenAIのChatGPT BusinessリリースノートにPremium席の追加が掲載されました。年払いでは1人あたり月100ドルで、公式料金ページでは100ドルのBusiness席に「Pro…
2026年9月7日
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Claudeがフェルマーの最終定理を11日で形式化｜1,300万行の証明を検証する仕組み
Anthropicが発表したフェルマーの最終定理のLean形式化を、公式発表・公開コード・数学者の検証報告で確認。11日間と1,300万行の意味、使用モデル、公理の検査、人間のプロジェクトとの違いを整理し、業務への応用で注意すべき点を解説します。
2026年9月6日
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オートメーション・バイアスとは？｜AIの答えをどれだけ信じるかをベイズの式で決める
オートメーション・バイアスは、AIなどの答えを過信して確認を省く傾向です。仕事で起こる例と対策を押さえ、1万件の判定例からベイズの定理を理解します。研究結果と仮定した計算を分け、AIの性能や見逃しの影響に応じた判断を考えます。
2026年9月6日
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GPT-6 Astraは99.9%か62.7%か｜ARC-AGI-3を統計で読む
GPT-6 AstraのARC-AGI-3スコアは、標準ハーネスのmaxで62.7%、Provider Adapterのhighで99.9%。ただし両者は推論量も異なるため、37.2ポイントすべてをハーネス差とは言えません。RHAE、同条件比較、実験計画の視点からAIベンチマークの読み方を整理します。
2026年9月5日
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AIデスキリングとは？｜AIに任せる仕事と、自分で練習を続ける仕事
AIデスキリングは、AIに仕事を任せるなかで、自力で行う技能が低下する問題です。文章・計算・判断の例から、AIを使う工程と練習を残す工程を考えます。医療研究や自己申告調査の限界を整理し、技能を確かめる方法と、誤りの見逃しを考える計算も紹介します。
2026年9月5日
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人事・HRデータ分析入門｜離職・採用を数字で見る方法をやさしく
人事・HRデータ分析を、離職率・定着率・採用ファネルの定義から解説。和から式「7つの定義」で分母・期間・比較条件をそろえ、個人情報と相関・因果に注意して施策へつなげます。
2026年9月4日
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機械学習に必要な数学｜最低限の範囲はどこまでかをやさしく
機械学習に必要な数学を、線形代数・微分積分・確率統計の3本柱で整理。ツールを使う人とモデルを作る人の必要レベル、学ぶ順番、和から式の回帰モデル診断を一次資料に沿って解説します。
2026年9月2日
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ChatGPTのカスタム指示・メモリの使い方｜毎回の前置きを省く
ChatGPTのカスタム指示・メモリ・一時チャットの違いを、2026年8月時点の公式仕様で整理。和から式「固定・記憶・一時」の3層ルールと、安全な使い分けを解説します。
2026年8月27日
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制作会社ゼロ、撮影ゼロ。和からの法人研修CM、実はぜんぶAIで作りました【制作秘話】
撮影・制作会社への発注なしで、和からの法人研修CM2本を生成AIで制作。日本語テロップ、社名の読み、0.35秒の間、映像の連続性など実際の試行錯誤と公開前チェックを紹介します。
2026年8月15日
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アルゴリズムとは？文系向けに身近な例と業務での使い方を解説
アルゴリズムとは目的を達成するための実行可能な手順。入力・処理・出力・停止条件を身近な例で学び、和から式5項目チェックで業務手順を改善します。
2026年8月15日
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LM Studioの使い方｜画面操作だけでローカルLLMを動かす手順とつまずき対処
LM StudioをWindows・macOS・Linuxで始める手順を公式要件に沿って解説。モデル選び、4bit量子化、速度・メモリ対策と、現在のOllamaアプリとの違いも確認できます。
2026年8月12日
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ローカルLLMのおすすめと選び方｜必要スペック早見表【2026年9月】
Qwen3.5・Qwen3.6、Gemma 4、GPT-OSS Swallowを含むローカルLLMの選び方。日本語の品質、必要メモリ、量子化、ライセンスを確認するポイントを整理します。
2026年8月10日
