AI を、
使いこなせる人になる。
やさしい言葉と図で読む、AI の学習ノート。
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AI はアドバイザーとして雇えるか ── ダイエット・英語・お金・キャリア・メンタルの 5 領域で試して見えた境界 ダイエット・英語・お金・キャリア・メンタルの 5 領域で、AI に任せていい話と専門家が必要な話の境界を見ていきます。 2026/05/22 -
AI が普及した先に、人間に残っている役割とは ── 責任を負うこと、感情でつながること AI に仕事を奪われる──そんな不安に、「責任」と「感情」の 2 軸で答えます。EU AI Act・厚労省通知・ABA 意見書など一次資料をもとに、人間にしか担えない役割の輪郭を引きます。 2026/05/20 -
自社サーバーで動かせる AI はある？ ── オープン・クローズドの構造と業務判断 「自社サーバーで動かせる AI はないの？」── AI の『公開』には段階があります。重みのみ公開・コード+重み公開・学習データも含む完全公開の 3 層と業務選択の判断軸を整理します。 2026/05/20 -
ロボット工学三原則とは ── SF の安全設計が、AI エージェントで通用しない理由 ロボット三原則が AI エージェントで通用しない理由を、4 つの前提が崩れる仕組みから整理します。AI ニュースで「誰の責任か」という議論を読み解く視点も手渡します。 2026/05/20 -
RPA・マクロと AI エージェント、何が違う？ ── 「手順型」か「判断型」かで見極める マクロ・RPA・AI エージェントを「手順型か判断型か」1 本の軸で整理。RPA で十分か・AI エージェントが必要か・混在させるか、3 ツールの使い分け判断軸が持てます。 2026/05/17 -
丸投げした AI エージェントが途中で崩れる、確率のかけ算 AI エージェントに長い仕事を任せると、確率のかけ算で成功率が急落します。なぜ途中から成果物が壊れるのかの仕組みと、人間がチェックポイントを刻む粒度の決め方を整理します。 2026/05/16 -
AI と壁打ちする ── 1 回で完璧を求めずに、返ってきた答えを次の問いに変える 最初の返答は下書きです。返ってきた答えをどう次の問いに変えるか、3 つのパターンで往復して磨く方法を整理します。 2026/05/15 -
シンギュラリティってなに？「ギュられる」前に知っておきたいこと AI の進化がある時点で急加速し、人間の知性を超えるという「シンギュラリティ」。その正体と指数関数的成長の仕組みを整理しながら、漠然とした不安を地に足のついた行動に変えます。2026 年 5 月時点の情報。 2026/05/15 -
AI への頼み方、もう 1 段階 ── 「例を見せる」だけで返答が変わる理由 何度説明してもズレる返答が、例を 1〜2 個添えるだけで変わります。なぜ例を見せると AI の精度が上がるのか、その理由とメール・議事録・分類タスクでの具体的な組み立て方を整理します。 2026/05/15 -
AI に貼り付ける前に確認すること ── 個人情報・守秘義務・社内規程の 3 ライン ChatGPT や Claude に何を入力してよいか、個人情報・守秘義務・社内規程の 3 本のラインで整理します。法的知識なしで判断できる自己チェック軸も紹介します。 2026/05/14 -
推論モデルとは ── 自分で考えてから答える AI の仕組みと使い方 推論モデルが普通の AI と何が違うのか分からない。o3・Gemini 2.5・Claude Extended Thinking を例に、仕組み・能力水準・プロンプトの変え方を整理します。 2026/05/14 -
AI エージェントの「設定」は共有できる ── skills.sh という配布棚が何を変えるか Claude Code や Cursor などの AI エージェントを使うたびに同じ設定を書いている人へ。手順を使い回せる「skill」と、Vercel が運営する公開配布棚 skills.sh の全体像を整理します。 2026/05/11 -
AI と著作権 ── 「使っていい？」に答える 3 つの問い AI が作った画像・文章は使っていいか。学習・利用・帰属の 3 フレームで、2026 年 5 月時点の著作権の判断地図を作ります。 2026/05/10 -
AI が外のツールを「動かせる」理由 ── MCP という接続口の話 「AI がカレンダーを予約した」話と自分の AI は何が違うのか。その差を生む MCP（Model Context Protocol）という接続口の仕組みを整理します。 2026/05/10 -
AI エージェントとは何か ── 1 往復型と連鎖型を、1 枚の図で整理する AI エージェントとは、目標を渡すと自分でステップを決めて動く AI の使い方。「1 往復型」と「連鎖型」というパターンの違いを図で整理します。 2026/05/10 -
AI に教科書を渡してから聞く ── 自分の文書を答えに使わせる方法 ChatGPT に町内会の規約や取扱説明書を読ませて答えさせたい。けれどうまくいかない。その理由と、教科書を渡す仕組み（RAG）を、やさしく解きほぐします。 2026/05/09 -
AI 活用の見つけ方 ── ニュースの事例を、自分の仕事に翻訳する 6 つの型 ニュースや事例集を読んでも、自分の仕事のどこで使えるかが見えない。事例の名前ではなく動詞で AI 活用を整理し、6 つの型から自分の作業に翻訳する道筋を示します。 2026/05/09 -
AI はいつ学ぶのか ── 「話せば覚える」が思い込みである、シンプルな理由 ChatGPT に話した内容はどこへ行くのか。AI の記憶には「重み」と「文脈」の 2 種類があり、普段の会話が届くのは片方だけ。メモリ機能・学習データの締切日・プライバシーの疑問を一気に整理します。 2026/05/09 -
AI は会話を覚えていない ── 毎回ぜんぶ読み直している、その仕組み AI と長く話していると、最初の指示を忘れたり、噛み合わなくなる。コンテキストウィンドウという『机の広さ』の上限から、毎ターン裏で何が起きているかをたどります。 2026/05/09 -
ハルシネーション ── AI に「本当」の感覚が無い、という話 AI が「もっともらしい嘘」を堂々と言うのはなぜか。原理から付き合い方まで、構造ごとに整理します。バグではなく、AI の作り方から来る現象です。 2026/05/09 -
プロンプトの書き方 ── 目的・状況・出力形式を伝えて、欲しい答えを引き出す 5 つの型 ChatGPT に頼んでも思った答えが返ってこない ── その違和感の出どころを、目的・状況・出力形式の 3 軸で整理し、5 つの型に落とします。 2026/05/08 -
AI・機械学習・深層学習・生成 AI の違い ── 入れ子で見ると、ニュースが読める AI・機械学習・生成 AI・LLM ── 言葉の関係を入れ子で整理します。ニュースで聞いた言葉が、すぐ位置付けできるようになります。 2026/05/08 -
LLM の仕組み ── 同じ問いに違う答えが返ってくる、その理由 LLM の仕組み ── ChatGPT が毎回違う答えを返す理由を、確率の点数表・コンテキストウィンドウ・学習の 3 段階から解きほぐします。 2026/05/08 -
ChatGPT・Claude・Gemini はなぜ違うのか ── コンビニ・職人・科学者でつかむ ChatGPT・Claude・Gemini、どれを使えばいい？ コンビニ・職人・科学者の比喩で設計思想の違いを整理します。 2026/05/07 -
AI でできること、できないこと ── ChatGPT や Gemini を使う前に知っておきたい判断軸 ChatGPT や Gemini に何を任せていいか、何は任せてはいけないか。半年後も使える判断軸を AI の仕組みから整理します。 2026/05/07