投稿者: takagi1

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参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版

ILSVRC

・【2012年】AlexNet: SuperVisionチームによる。初のディープラーニング。

[黒341,342,385,392]
・【2014年】GoogLeNet: Inceptionモジュール_(スキップ結合は無い)
・【2015年】ResNet: スキップ結合_ボトルネック構造_人間の画像認識エラー4%を下回る [テ105] (→ WideResNet: ResNetの層を減らし、畳み込みのチャンネル数を増やしたもの [黒372])
・【2017年】SENet (Squeeze-and-Excitation Networks): Attentionを適用

参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版

水素チャンネルニュース 第272回 2026年2月8日号

水素チャンネルニュース
第272回 2026年2月8日号

この番組は、水素エネルギーに関するニュースをお伝えするラジオ番組です。

お聞きいただきまして、ありがとうございます。キャスターの新浜メチスです。

今回は、およそ2026年1月31日から2月8日までのニュース、記事15本です。では、スタートです。

【1】2月6日の日本自動車会議所。「経産省、水素やグリーン鉄で新たな官民ロードマップ策定へ　今春までに取りまとめ」( https://www.aba-j.or.jp/info/industry/25780/ )

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「メチスの目」！

人工知性 新浜メチスで培った技術と、蓄積された水素エネルギーニュースのデータを掛け合わせて、最新の注目記事を選抜します。

本日ここまでで紹介した記事以外に、注目の記事はこれ！

次の3本の記事は、同じニュースです。
【2】2月4日のLogistics Today。「SKホールディングス、宮城で水素FCトラック導入」、引用、4日、グループ会社のサイコー(…)において、…水素燃料電池（FC）トラック1台を2月から導入し、古紙回収など仙台市内の資源物回収業務で運行を開始すると発表した( https://www.logi-today.com/908573 )

【3】2月4日のトラックニュース。「宮城県など／官民連携で県内4事業者が水素燃料電池トラックを導入、脱炭素物流目指す」、引用、宮城県内で事業を行う4社（サイコー、サトー商会、仙台丸水配送、中越通運）…水素燃料電池（FC）小型トラックを計5台導入( https://www.trucknews.biz/article/s020403/ )

【4】2月5日のTBS。「水素で走る燃料電池トラック 宮城県で初めて導入され出発式が行われる 水素ステーション充実の早急化が望まれる」、引用、水素を燃料に走る燃料電池トラックが宮城県内で初めて導入され2月5日、出発式が行われました。( https://newsdig.tbs.co.jp/articles/-/2449502 )

次のニュースです。

【5】2月4日の日本経済新聞。「石川のジータ、水素燃料グリルをレンタル　可搬性や焼き上がり訴求」、引用、水素を燃料とするグリルのレンタルサービスを始める。予約開始は3月17日から。( https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCC047040U6A200C2000000/ )

次の3本の記事は、同じニュースです。
【6】2月7日の福島民友新聞社 みんゆうNet。「水素の燃料電池キャリアカー、福島トヨタが全国初導入」、引用、福島トヨタ自動車（福島市）は、水素を燃料とする燃料電池キャリアカー（車載専用車）１台を導入した。…６日、本社でお披露目会が開かれた。( https://www.minyu-net.com/news/detail/2026020708494745887 )

【7】2月7日のFNN。「全国初「水素の燃料電池のキャリアカー」を福島県の自動車ディーラーが導入」( https://www.fnn.jp/articles/-/998821 )

【8】2月7日の福島民報。「「車両運搬用水素トラック」全国初導入へ　福島トヨタ　くるまックス本宮店（福島県本宮市）で運用」( https://www.minpo.jp/news/moredetail/20260207130246 )

「メチスの目」はここまでです。

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次の2本の記事は、同じニュースです。
【9】2月6日のasahi.com。「TOTOが衛生陶器生産で水素混焼を実用化、CO2排出量を7%削減」、引用、TOTOは6日、…便器などの衛生陶器を焼成する工程で、水素を都市ガスに混ぜて燃料の一部にする技術を実用化したと発表した。…1月から導入している。( https://www.asahi.com/articles/ASV264GMMV26ULFA02HM.html )

【10】2月7日の西日本新聞。「TOTOが小倉第一工場で水素混ぜ焼成　衛生陶器製造時のCO2排出量、年7％の削減効果」( https://www.nishinippon.co.jp/item/1455214/ )

次のニュースです。

【11】2月4日のTBSラジオ。「船で水素社会の実現を目指す！造船ニッポン再興も図る」( https://www.tbsradio.jp/articles/105112/ )

【12】2月4日の産総研。「地域熱供給システムを「水素吸蔵合金」でアップデート 東京都＋清水建設＋産総研の水素社会実現に向けた挑戦」( https://www.aist.go.jp/aist_j/magazine/20260204.html )

【13】2月2日の日本経済新聞。「NTTアノード岸本社長「通信インフラ活用で水素運搬、技術標準化」」、引用、NTTアノードエナジーは、通信用の地下インフラを生かした水素の輸送技術を開発中だ。2026年度に東京都内で水素の輸送実証を始める予定だ。( https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC196DF0Z11C25A2000000/ )

【14】2月3日の北海道新聞。「北海道電力社長　ガス参入「製造から販売まで一貫」　水素、アンモニアへ転換も＜一問一答　注目会見＞」( https://www.hokkaido-np.co.jp/article/1270619/ )

【15】2月4日の中国新聞。「ジャパンハイドロ（広島県福山市）の神原満夫社長　水素の地産地消目指す」( https://www.chugoku-np.co.jp/articles/-/780693 )

ニュースは、以上です。

今回お届けしました記事へのリンクは、動画の説明欄をご覧ください。

最新ニュースへのアクセスと2001年からの過去ニュースの検索は、Webサイト 水素チャンネルへ。
アドレスは、https://takagi1.net/h2
たかぎいちドットネットスラッシュエイチツー です。

次回は、2月15日 日曜日の予定です。また、お会いしましょう。
お相手は、新浜メチスでした。
バイバイ。

RNN → トランスフォーマー

[テ233-, 237-]
RNN: Attention (各時刻の状態に重みづけを行い、どのデータに注目すればよいかを計算する機構 [黒392])

トランスフォーマー: Encoder・Decoder両方からRNNを一切排除し、代わりにSelf-Attentionを採用 [テ236,251]

　Self-Attention: 文章内の単語間の関連性を捉えるための機構 [黒342]。(Encoder・Decoder両方において、計算に利用 [テ237,250])
　Source-Target Attention ＝ Encorder-Decorder Attention: デコーダに入力文の情報を伝達するための機構 [黒342]。Decoderの計算に利用 [テ237]。

参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版

RNN ∋ LSTM / GRU

[テ227, 229]
時系列データ_勾配消失問題の解決
・LSTM: ゲート機構{入力ゲート・忘却ゲート・出力ゲート}、セル{CEC(Constant Error Carousel)、誤差を内部に留まらせる [テ320]}
・GRU: リセットゲート・更新ゲート

[黒377]
・双方向RNN: 過去から未来だけでなく、未来から過去の方向についても考慮して出力ができるRNN。
・Seq2Seq: エンコーダ、デコーダと呼ばれる2つのRNNで構成。入力と出力の長さが異なるタスクを扱えるネットワークである。
・エルマンネットワーク: 1990年発表。初期のRNN。

参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版

教師あり学習・教師なし学習

●教師あり学習

[黒339]
・サポートベクターマシン
・ランダムフォレスト
・AdaBoost: ブースティング。(よく似た名前のAdaBound、Adamは、勾配降下法の手法) [黒341]

●教師なし学習

[黒339]
・k-means (階層無しクラスタリング [黒390])

・ウォード法

・協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング

[黒369]
・トピックモデル

・次元削減(次元圧縮)
[黒390]
　- 主成分分析(PCA, Principal Component Analysis)
　- 特異値分解(SVD)

●強化学習

[黒348]

バンディットアルゴリズム (探索と活用 [黒390]、多腕バンディット問題 [黒72])
・UCB方策
・ε-greedy方策

価値関数
・SARSA: 行動価値関数(Q値)を最適化する手法 (DQNは不採用 [黒186])
・Q学習

　　DQN: 強化学習(の中でもQ学習)+ディープラーニング＝深層強化学習 [黒359]
　　・Ape-X
　　・ノイジーネットワーク

方策勾配
・Actor-Critic ∋ A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
・REINFORCE: 方策勾配法 (強化学習のアルゴリズム。ディープラーニングは使用していない、即ち深層強化学習ではない [黒359])

　　→よく似た語(強化学習とは無関係) [テ284]
　　RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback): ChatGPT

→よく似た語
RNNでの 教師強制: 前の時刻の出力に対応する教師データを現在時刻の入力として用いる手法 ([黒385])

参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版

G検定の勉強法

公式テキストと黒本で勉強しました。

すなわち、
　【公式テキスト】『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版
　【黒本】『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版
です。

試験 2か月前から3週間前にかけて、【公式テキスト】を平日は 10ページ／日、在宅の休日は 20ページ／日で読み、章末の例題を解きます(間違えた問題は、正しく解けるまで、時間を開けて繰り返します。以下同じ)。
並行して、読み終わった章に相当する【黒本】の問題を解きます。

3週間前に【黒本】の最終章の総仕上げ問題(模試1回ぶん)を時間を計りながら実施。

最後に、今まで間違えた問題を再度解きました。

G検定受験のきっかけ

しぶちょー技術研究所 さんの動画『#88 AI入門はコレで決まり!! 今こそ受けよう「G検定」』を見たことが、G検定受験の きっかけです。

私は、以前から独自に機械学習システムを開発・公開しており、それを一般的な用語で定義しなおしたい、
AIについて、どのような用語があり、正しい意味は何なのか、どのような体系のなかにあるのか等、ひととおり勉強しておきたい と考え、
勉強・受験を決めました。