目次標準化（Standardization）標準化（Standardization）関連用語標準化（Standardization）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 標準化（Standardization） 標準化（Standardization）は、データの平均値を0、標準偏差を1に変換する前処理方法です。これは、特徴量（feature）のスケールが異なると機械学習モデルが正しく学習できない問題を防ぐために行われます。特に、線形回帰・ロジスティック回帰・SVM・K近傍法（KNN）・ニューラルネット ...

ショートQ&Aコーナー Q：生成AIの営業での活用事例は？A：メール文面の自動生成や競合分析の効率化などさまざま。 Q：生成AIを営業に活用するメリットは？A：生産性の向上や顧客満足度の向上など。 Q：生成AIを営業に活用する際の注意点は？A：個人情報や機密情報を入力しないことや情報の正確性を確認することなど。 Q：生成AIを営業に活用するコツは？A：明確な目的をもって導入することや専門家の知見を活用することなど。 【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を営業に活用し ...

目次スケーリング（Scaling）スケーリング（Scaling）関連用語スケーリング（Scaling）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 スケーリング（Scaling） スケーリング（Scaling）とは、データの値の範囲や分布を一定の基準に変換する前処理手法のことです。機械学習の多くのアルゴリズム（例：線形回帰、SVM、ニューラルネットワークなど）は、入力データのスケール（値の大きさ）が異なると学習が遅くなったり、うまく収束しなかったりします。そのため、データの特徴量を適切にスケーリングすることが重 ...

ショートQ&Aコーナー Q：生成AIを人材育成に活用できる理由は？A：個別最適な学習を提供できたり研修準備や評価を効率化できたりなど。 Q：生成AIを人材育成に活用する方法は？A：研修コンテンツの作成やAIメンターの導入などさまざま。 Q：生成AIを人材育成に導入する際の注意点は？A：情報の正確性を担保することや個人情報・機密情報を入力しないことなど。 Q：生成AIを人材育成に使うコツは？A：導入目的を明確にすることやスモールスタートを意識することなど。 【無料相談受付中!!】AI活用に関する相談 ...

目次パープレキシティ（Perplexity）パープレキシティ（Perplexity）関連用語パープレキシティ（Perplexity）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 パープレキシティ（Perplexity） パープレキシティ（Perplexity）は、主に言語モデル（Language Model）の性能を評価する指標の1つです。簡単に言うと、「モデルが次に来る単語をどれくらい予測しやすいか（または予測に迷っているか）」を数値で表します。 例えば、もしパープレキシティが 50 なら、「モデルは次の単語 ...

ショートQ&Aコーナー Q：生成AIとは？A：学習したデータをもとに新しいコンテンツを創り出す人工知能のこと。 Q：生成AIの製造業での活用事例は？A：製品の設計案の生成や技術マニュアルの生成などさまざま。 Q：製造業で生成AIを活用するメリットは？A：生産性の向上やコストの削減など。 Q：製造業で生成AIを活用する際の注意点は？A：個人情報や機密情報を入力しないことや生成される情報の正確性を確認することなど。 Q：製造業で生成AIを活用するコツは？A：スモールスタートで効果を検証することや活用し ...

目次パラメータ初期化（Parameter Initialization）パラメータ初期化（Parameter Initialization）関連用語パラメータ初期化（Parameter Initialization）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 パラメータ初期化（Parameter Initialization） パラメータ初期化（Parameter Initialization）とは、ニューラルネットワークの学習を始める前に重み（weights）やバイアス（bias）に初期値を設定するプロセス ...

目次ドロップアウト（Dropout）ドロップアウト（Dropout）関連用語ドロップアウト（Dropout）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 ドロップアウト（Dropout） ドロップアウト（Dropout）とは、ニューラルネットワークの学習時にランダムに一部のノード（ニューロン）を無効化する手法です。2014年に Geoffrey Hinton らによって提案され、過学習（Overfitting）防止に非常に効果的な正則化（Regularization）の一種として広く使われています。 学習中にラ ...

目次バリアンス（Variance）バリアンス（Variance）関連用語バリアンス（Variance）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 バリアンス（Variance） バリアンス（Variance）とは、統計学で「データのばらつきの大きさ」を表す指標です。機械学習においては、モデルの予測結果が学習データの違いによってどれくらい変動するかを示します。 具体的には、同じ問題を解くAIを別々のデータセットで学習させたとき、予測が大きく変わる場合はバリアンスが高いと言えます。バリアンスが高いモデルは学習デー ...

ショートQ&Aコーナー Q：GoogleスプレッドシートのAI関数とは？A：指定したセル内で「=AI()」と入力することで、Googleの高性能AI「Gemini」の能力を直接利用できる新機能のこと。 Q：スプレッドシートのAI関数を使い始めるには？A：シート上にGeminiアイコンがあるか確認して言語設定を英語に変更する。 Q：AI関数の具体的な活用例は？A：大量のテキスト生成・リライトや情報の要約・抽出など。 Q：スプレッドシートのAI関数を使う際の注意点は？A：必ずファクトチェックをすること ...