人工知能
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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
Sakana AIのFuguは、複数のAIを一つの窓口から連携させるオーケストレーションモデルです。仕組み、Fugu-Ultra v1.1、企業が導入前に確認したい4つの判断軸を解説します。
2026年10月14日
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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
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AI研修で失敗しない業務テーマの選び方｜最初の成功事例をつくる10の候補
AI研修で最初に試す業務テーマの選び方と10の候補を紹介。自社で扱う情報や確認体制に合わせて比べ、小さな試行で時間・品質・手戻りを確かめる進め方を解説します。
2026年9月24日
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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
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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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AI研修を内製化するには？社内講師・推進者を育てる3段階ロードマップ
AI研修を内製化する3段階の進め方を、固定の12か月計画ではなく、役割・教材更新・相談体制から整理。和から式「研修引継ぎシート」で、社内講師を属人化させない設計を紹介します。
2026年9月16日
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AIエージェント導入の前にやるべき業務棚卸し｜自動化すべき仕事・すべきでない仕事
AIエージェント導入前の業務棚卸しを、定型性・影響度・例外頻度・機密性の4軸で整理。和から式「自動化候補カルテ」で、権限・承認・停止条件・ログ・戻し方まで設計する方法を解説します。
2026年9月14日
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生成AIの社内ガイドラインの作り方｜禁止事項だけでは定着しない運用設計
禁止事項だけで終わらせない生成AIガイドラインの作り方を、データ区分・承認・ツール条件・事故対応・更新責任まで整理。和から式「1ページ運用表」と一次情報を基に、現場で判断できる運用設計を解説します。
2026年9月12日
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AI時代の管理職に必要な5つの仕事｜部下に使わせるだけでは足りない理由
AI活用を部下任せにしないため、管理職の仕事を業務選定・レビュー体制・KPI・リスク対応・横展開の5つに整理。和から式「5マス運用カード」で、入力ルール・確認者・停止条件まで設計します。
2026年9月10日
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AI研修の担当者が最初にやるべきこと｜導入前30日の進め方
AI研修の導入前30日を、目的設定・対象業務・利用環境・入力ルール・確認体制・効果測定に分けて整理。和から式「6マス設計シート」で、受講後すぐ試せる研修準備を進めます。
2026年9月8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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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
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Ollamaの使い方入門｜ローカルLLMを自分のパソコンで動かす手順
ローカルLLMの定番ツールOllamaの使い方を、インストールから日本語モデルの実行・つまずき対処まで解説。コマンドは3つ覚えれば動かせます。必要スペックの目安つき。
2026年8月8日
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G検定とE資格の違い｜AI資格の選び方と勉強法をやさしく
G検定とE資格は、どちらもJDLAのAI資格。G検定はAIを「使う」ジェネラリスト向け、E資格はAIを「作る」エンジニア向けです。違いと目的別の選び方・勉強法を、和からの講師がやさしく解説します。
2026年8月3日
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ディープラーニングを支える数学｜行列と微分の役割をやさしく
ディープラーニングの中心にあるのは「行列」と「微分」の2つの数学。行列は計算（予測）、微分は学習（誤差を減らす方向）を担います。AIがなぜ学習できるのかを、数式に立ち入らず和からの講師がやさしく解説します。
2026年7月24日
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生成AI講座・セミナーの選び方｜初心者向けと業務活用向けの違い
生成AI講座選びで失敗する原因は“段階と目的のミスマッチ”。リテラシー型と業務活用型の違い、受講形式、申し込み前の5チェックポイント、個人・法人別の選び方を、和からの講師がやさしく解説します。
2026年7月12日
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生成AIを仕事で使いこなす入門｜初心者が最初に覚える5つの活用パターン
「生成AIが仕事に役立つらしいが、何にどう使えばいいか分からない」という初心者へ。AIを“たたき台の相棒”として使う発想と、最初に覚える5つの活用パターン・プロンプトの基本を、和からの講師がやさしく解説します。
2026年7月2日
