カテゴリー: AI

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。

G検定に合格しました

JDLA Deep Learning for GENERAL 2026#1 (日本ディープラーニング協会 G検定 2026年第1回試験) に合格しました。

■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向：87%
２．機械学習の概要：86%
３．ディープラーニングの概要：84%
４．ディープラーニングの要素技術：90%
５．ディープラーニングの応用例：84%
６．AIの社会実装に向けて：100%
７．AIに必要な数理・統計知識：100%
８．AIに関する法律と契約. AI倫理・AIガバナンス：80%

水素チャンネルニュース 2025年5月18日号 NotebookLM で振返る#244～#247

Googleの、AIを活用した情報整理・リサーチアシスタントツール「NotebookLM」を使用しました。

基本的に、正しい情報が出力されますが、文字が1文字抜けたり、追加されたり、読みを誤ることが、数件ありました。

・誤「カワサキコウギョウ」→正「川崎重工業」
・『CORLEO』誤「コレオ」→正「コルレオ」
・『焙煎』誤「ハイセン」→正「バイセン」
・『大相撲』誤「おおすもう」→正「おおずもう」
・誤「オーストラリア」→正「オーストリア」
・誤「JOMEC」→正「JOGMEC (ジョグメック)」
・『正念場』誤「セイネンバ」→正「ショウネンバ」

NotebookLMに与えたソース:
水素チャンネルニュース 第244回 2025年4月5日号
第245回 2025年4月20日号
第246回 2025年5月4日号
第247回 2025年5月10日号

Google Gemini apiの調子が継続的に良くない場合の解決方法

Google Gemini apiの調子が継続的に良くない場合、
modelの名前が以前から変わっていたり、以前のmodelが標準的なラインナップから削除されていることが原因であることが多い。

これが原因の場合には、model_name (下記の「***」)を変えると、調子が直る。

model = genai.GenerativeModel(model_name=’***’)

model_name の例:
‘gemini-2.0-pro-exp-02-05’
‘gemini-2.0-flash-exp-image-generation’

Chat | Google AI Studio で、model_nameが分かる。

人間に気持ちよくデータを提供してもらう仕組み

AIにとって学習用のデータは重要である。したがって、人間に気持ちよくデータを提供してもらうためのシステムが重要である。

発想の元:
（人間発見）ポピンズ社長 轟麻衣子さん 命を育み、輝かせるために(4). 日本経済新聞, 2025/ 3/ 6, 夕刊, 2面.

部門ごとの競争意識が強く、もっと連携すればいいのにと思っていました。やがて私は自分の居場所を見つけました。各部門の橋渡し役、潤滑油になろう。これは女性、日本人という少数派の自分にしかできない仕事だと確信しました。

角を突き合わせ、停滞するプロジェクト。どこの誰に、どのように働きかければ動き出すのか。その解や勘所を見つけるのが得意でした。

AIは、悟性(知性)の神秘をなくそうとしている

ルネ・デカルトは、 解析幾何学(座標幾何学)によって、幾何学から悟性(知性)の神秘をなくし、
ダフィット・ヒルベルトは、ヒルベルト・プログラム (ヒルベルト計画)によって、数学を形式化して、悟性(知性)の神秘をなくそうとし、
AIは、悟性(知性)の神秘をなくそうとしている。

学習と、論理・計算

学習
・言語的に二次的(言葉で表し難い)。知的に一次的。

論理・計算
・言語的に一次的。知的に二次的。

NHK大河ドラマ『光る君へ』で語られた和歌と漢詩の違いを連想しました:

〈社会に受け入れられる「人工知能」〉の定義は広い

「ChatGPT」は、間違った回答をするかもしれないが、新たな視点を提供してくれる、と好意的に受け入れられている。

デキる人が持っている「知性」の正体とその身に付け方 | ビジネスジャーナル

　突然だが、「知性」と「知能」の違いを答えられるだろうか？

　著者[:田坂広志 氏。『知性を磨く― 「スーパージェネラリスト」の時代』(光文社)の著者] によれば、この二つは似て非なるものであり、まったく逆の意味を持っているという。

　「知能」とは、「答えの有る問」に対して、早く正しいことを見出す能力。「知性」とは、「答えの無い問い」に対して、その問いを、問い続ける能力だとしている。

〈間違った回答をするかもしれない〉ということは、「知能」としては問題なのである。

しかし、その「ChatGPT」が「AI (人工知能)」の代表格に捉えられつつある。

〈社会に受け入れられる「人工知能」〉の定義は広いのだ。

画像の生成AI と 会話型の生成AI

生成AIが話題である。

画像の生成AIは、画家、イラストレータに敵視されがちである。

一方で、「ChatGPT」などの会話型の生成AIは、間違った回答をするかもしれないが、新たな視点を提供してくれる、と好意的に受け入れられている。

実際のところ、画像の生成AIも、間違いを侵す。良い生成画像の裏には、大量のボツ画像がある。

会話型の生成AIの間違いはチャームポイントになったが、画像の生成AIの間違いはグロい(気持ち悪い)ため あまり報道されない。

これが、画像の生成AI と 会話型の生成AI の社会受容の程度の違いの一因であるように思う。