AIとは何か例から規則を見つける道具
いちばん根っこの話。機械学習とは何か、「学ぶ時間」と「使う時間」の違い、なぜこの数年で急に賢くなったのか、そして得意なことと苦手なこと。
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AIと事業のことを、専門用語をなるべく使わずに書いています。読む順番が分かるように、3つの棚と9つの章に分けました。章の下には、その話をさらに深く掘る記事が入ります。1本あたり約2,000字、4〜6分で読めます。
／読み方 ── HOW TO READ
はじめての方は、棚AのA-01 から順にどうぞ。すでに使っている方は、棚Cから読むと、いま困っていることに早く当たります。全体の位置関係は見取り図で一枚にまとめました。読んだ章には印が残ります。
AIという言葉は、人によって指すものが違います。ここを読むと、社内の会話が同じものを指しはじめます。導入を決める前の棚です。
いちばん根っこの話。機械学習とは何か、「学ぶ時間」と「使う時間」の違い、なぜこの数年で急に賢くなったのか、そして得意なことと苦手なこと。
章の入口を読む → ／ 約5分ChatGPT や Gemini の中身。トークン、プロンプト、文脈の窓。そしてなぜAIが、もっともらしい嘘を自信たっぷりに書いてしまうのか。
章の入口を読む → ／ 約5分AIは、あなたの会社を知りません。答える前に社内の資料を検索して読ませる仕組みがRAGです。ベクトル検索、チャンク、出典表示、そして追加学習との違い。
章の入口を読む → ／ 約5分答えるAIから、働くAIへ。役割を分けて、束ねる話です。何を作るかを決める段階の棚です。
動かしはじめてからの棚です。測る、線を引く、落ちたときに気づく、いくらかかるか。半年後にいちばん読み返されるのは、ここです。
返ってきただけで確かめ終えた気になるのが、いちばん多い落とし穴です。採点基準を先に書く理由、抜き取りの選び方、別のAIに反証させる意味。
章の入口を読む → ／ 約6分「戻せるか」「外に出るか」の二つで線を引きます。当社が実績を積んでも自動には移さない五つの区分を、そのまま開きます。
章の入口を読む → ／ 約5分いちばん多い壊れ方は、静かに止まることです。約20分おきに外から触る監視、戻せる作業だけを自動で直す範囲、そして監視そのものを監視する仕組み。
章の入口を読む → ／ 約6分直近30日の実測をモデル別の内訳ごと公開します。全体の1.3%しかない23回が、金額の8割を占めていました。膨らむ三つの原因と、抑え方。
章の入口を読む → ／ 約6分※全9章、深掘り27本。棚を選んでも、A-01から順に歩いても構いません。