2026年1月16日(金)の最新AIニュース、今回はOpenAIが公開した「広告とアクセス拡大に対する取り組み」についてです。本記事のポイントは以下の通りです。 この記事のポイント OpenAIは2026年1月16日(金)、米国にて無料版および「ChatGPT Go」への広告テスト導入を予告。 広告は「回答の下部」に明確に区別して表示され、回答内容の独立性には影響を与えない。 広告表示は18歳以上が対象で、健康・メンタルヘルス・政治などの機微なトピックは除外される。 低価格プラン「ChatGPT Go」（ ...

指数分布（Exponential Distribution） 指数分布（Exponential Distribution）は、統計学や確率論において「次にある出来事が起こるまでの待ち時間」をモデル化するために非常によく使われる連続型確率分布です。 例えば、「次に電話が鳴るまでの時間」「電球が寿命を迎えるまでの時間」「打者がヒットを打つまでの間隔」などを表すのに適しています。 指数分布の主な特徴は下記の通りです。 無記憶性（Memoryless Property）: これが最大の極限です。「それまでいくら待 ...

ショートQ&Aコーナー Q：RAGの精度改善がうまくいかない原因は？A：前処理が不適切だったり指示出しの精度が低かったりなど。 Q：RAGの精度改善・チューニング業者の選び方は？A：最適なモデル選定ができるか、精度改善実績が豊富かなどを見る。 Q：RAGの精度改善を専門業者に依頼するメリットは？A：回答精度が向上することやコア業務にリソースを使えること。 【無料相談受付中!!】AI活用に関する相談はコチラから！ 社内データを活用した生成AI（RAG）を導入したものの「回答の精度が低い」「ハルシネー ...

ポアソン分布（Poisson Distribution） ポアソン分布（Poisson Distribution）とは、「目に見えないことが、ある一定の時間（または場所）の間に何回起こったか」を表す確率です。 二項は「回数が決まっている（ｎ回中）」のに対し、ポアソン配信は「時間は決まっているが回数に上限がない」という特徴があります。 成立するための条件は下記の通りです。 独立性：ある時間帯に発生したことは、別の時間帯の発生に影響を与えない。 希少性：ごく短い時間内には、その事象は2回以上同時に起きない。 ...

多項分布（Multinomial Distribution） 多項分布（Multinomial Distribution）は、「結果がｎ通りある試行をｎ「繰り返したとき、それぞれの結果が何度も起こるか」のパターンを表す確率分布です。 成立するための条件は下記の通りです。 結果がけ個数： 1回の試行の結果が「A、B、C…」と複数あります。 確率は一定：それぞれが起こる確率$p_1, p_2, \dots, p_k$はいつまでも変わらない。 独立試行：前の結果が次の結果に影響なし。 合計は100%：すべての選 ...

二項分布（Binomial Distribution） 二項分布（Binomial Distribution）は、「結果が2通りしかない試行（コイントスなど）を「何度繰り返した、ある結果が何回起こるか」を表す確率分布です。 成立するための条件（ベルヌーイ試行） 二分配項が成り立つには、以下の条件が必要です。 試行の独立性： 1 回目の結果が 2 回目に影響しないこと。 結果が2つ：「成功」か「失敗」か（あるいは「表」か「裏」か）の2通りであること。 確率が一定： 1回ごとの成功確率$p$が、全試行ずっと変 ...

ショートQ&Aコーナー Q：生成AIに社内データを学習させるリスクは？A：機密情報が漏えいしたり書作権侵害になったりなど。 Q：生成AIで社内データを学習させないための方法は？A：法人プランを契約することや自社専用のローカルLLM環境を構築することなど。 Q：社内データを学習させない仕組み構築を専門家に相談すべき理由は？A：技術的課題を解決できたりアップデートに即座に対応できたりするから。 【無料相談受付中!!】AI活用に関する相談はコチラから！ 生成AIの導入が進む中、多くの企業が直面しているの ...

ベルヌーイ分布（Bernoulli Distribution） ベルヌーイ分布（Bernoulli Distribution）は、結果が2つだけの出来事を表す一番シンプルな確率モデルです。例えば、成功・失敗、ON・OFF、YES・NO、1・0 のような二択の事象を1回だけ観測する状況を想像してください。 必要なのは「成功する確率がどれくらいか」という1つの数（0〜1）だけ。この数が大きいほど1（成功）が起きやすく、小さいほど0（失敗）が起きやすくなります。 この分布の平均は「成功する確率」そのものだと捉え ...

一様分布（Uniform Distribution） 一様分布（Uniform Distribution）は「取りうる範囲のどの値も同じ確からしさ」をもつ分布です。 連続型 U(a,b)：区間 [a,b]のどこでも同じ密度。平均は (a+b)/2、ばらつきは (b−a)2/12。 離散型：例）1〜6 のサイコロ。各目が 1/6。 特徴はシンプルさと偏りの無さ。上限と下限が決まっていて、その中で公平に値を取りたい場面に向きます。実務では、 乱数の基礎：多くの疑似乱数生成器（PRNG）はまず一様乱数を出し、そ ...

正規分布（Normal Distribution） 正規分布（Normal Distribution）は、平均値をてっぺんに持つ左右対称の釣鐘型の分布です。山の高さの中心が平均、横方向の広がりを決めるのが標準偏差（ばらつきの大きさ）。山が細いほどデータは平均の近くに集まり、山が広いほど平均から離れた値もよく出ます。 実務で便利なのが「68–95–99.7 則」。平均から標準偏差1つぶんの範囲に約68%、2つで約95%、3つで約99.7%のデータが入ります。これで「どれくらい珍しい値か」を素早く見積もれます ...