XAI（説明可能なAI）の系統図と各手法の分類・特徴をわかりやすく解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能（AI）が提示した判断や予測に対して、「なぜその結論に至ったのか」という根拠を人間が理解できるように説明する技術体系を、XAI（Explainable AI：説明可能なAI）と呼びます […]
ディープラーニングの学習結果が毎回変わる理由：初期値・ミニバッチ・ハードウェア要因の解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングのプログラムを実行する際、同一のデータと同一のモデル設計を用いているにもかかわらず、実行するたびに異なる計算結果や精度が得られる現象が生じます。規則正しく処理を行う計算機にお […]
画像認識アルゴリズムの系統図と代表的手法の基礎知識新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 コンピューターが写真や映像に何が写っているかを判断する技術を画像認識と呼びます。人間は目から入った光の情報を脳で瞬時に処理して周囲の物体を把握しますが、コンピューターにとっては画像も単なる数値 […]
初心者向けに解説するニューラルネットワークの活性化関数と系統図の分類新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能やディープラーニングを学び始めると最初に出会う基礎概念の一つが、活性化関数です。活性化関数は、人間の脳にある神経細胞が次の細胞へと信号を伝える仕組みを計算機上で模倣したものです。 例え […]
機械学習における勾配降下法の最適化手法と系統図の完全解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習や深層学習において、モデルの予測精度を高めるためには、パラメータの調整作業が欠かせません。この調整を担う中核のアルゴリズムが勾配降下法です。勾配降下法には、計算効率や収束速度を改善する […]
機械学習の系統図 全体像を一枚で捉える新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習を学び始めた人が最初に困るのは、用語の多さです。 教師あり学習、クラスタリング、ランダムフォレスト、強化学習、Transformer。次々と新しい名前が出てきますが、それぞれがどういう […]
CNNにおけるプーリング層の役割と必要性を初心者向けに解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識の技術として広く用いられる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、画像から特徴を抽出する畳み込み層の直後に、プーリング層と呼ばれる処理層が頻繁に配置されます。畳み込み処理によって […]
画像データのチャネルの概念と仕組みを初心者向けに解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 デジタルカメラやスマートフォンで撮影した写真は、コンピュータの内部では数値の集まりとして処理されます。画像認識や深層学習の分野を学ぶ際に頻繁に登場する概念の一つに、チャネルと呼ばれる要素が存在 […]
CNNでパディングを用いる理由と画像サイズ維持の仕組み新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識の分野で活用される畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、入力画像に対してフィルタと呼ばれる小さな数値の枠組みを重ね合わせ、特徴を抽出する畳み込み処理を行います。この処理を進める […]
CNNでフィルタを用いる理由と画像認識における役割新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識の分野で広く活用されている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、入力画像に対してフィルタと呼ばれる小さな数値の枠組みを適用します。一般的な全結合型のニューラルネットワークとは異 […]
ニューラルネットワークの重み初期値をランダムに設定する理由新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 ニューラルネットワークが画像認識や自然言語処理などの課題を解決するためには、モデル内部に存在する重みと呼ばれる変数を適切な値へと更新していく必要があります。学習を開始する際、重みの初期値にはゼ […]
Adamの仕組みと計算手順を具体例で解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習のモデルが予測の精度を向上させるためには、誤差を最小にするように重みパラメータを調整する最適化アルゴリズムが不可欠です。代表的な手法として広く活用されているアルゴリズムに、Adam（A […]
Momentum（モーメンタム）の仕組みと具体的な計算手順新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習のモデルが適切な予測を行えるようにするためには、パラメータを更新して誤差を徐々に減らす作業が必要です。この調整手法の一つに、確率的勾配降下法（SGD）の挙動を改良したアルゴリズムである […]
確率的勾配降下法（SGD）の仕組みと計算手順を具体例で解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習のモデルがデータを学習する過程では、誤差を最小にするためのパラメータ調整が行われます。その代表的な最適化アルゴリズムの一つが、確率的勾配降下法（Stochastic Gradient […]
計算グラフとは何か？仕組みと自動落差計算の基礎を初心者向けに解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 現代の深層学習（ディープラーニング）や機械学習の基盤を支える重要な技術の一つに「計算グラフ」があります。人工知能のプログラムを構築する際、数式をそのまま解くのではなく、グラフ構造を用いて処理を […]
ディープニューラルネットワークのパラメータ数計算の仕組みと計算方法新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識や自然言語処理などの分野で用いられるディープニューラルネットワーク（DNN）において、モデルが保持するパラメータ数を把握することは、計算機のメモリ消費量や動作速度を見積もる上で基本とな […]
CNNの畳み込み層における出力サイズの計算方法と仕組みの解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識の分野で広く活用されている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、画像データを処理した後のサイズを正しく把握することは、モデル全体の構造を設計する上で重要な基礎となります。 […]
誕生日のパラドックスとは何か？ペア数計算から確率の仕組みを解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 集団の中に同じ誕生日の2人組が存在する確率を考える際、直感と計算結果の間に大きな隔たりが生じることが知られています。この現象は「誕生日のパラドックス」と呼ばれます。 一見すると、1年は365日 […]
購入した本をAIの情報源にする Gemini NotebookのExpert Intelligenceを研修講師はどう使うか新着!!
研修教材を作るとき、専門書を何冊も机に積んで、付箋を貼りながら要点を拾っていく。この作業に時間を取られている講師は多いはずです。 その本を、そのままAIの情報源にできるとしたらどうでしょうか。 2026年8月27日、Go […]
シン・営業力の本 第7章「シン・営業力のマインドセット」――売る人から、相手と一緒に価値をつくる人へ新着!!
営業という仕事について、皆さんはどのようなイメージをお持ちでしょうか？ 「商品を売る仕事」「お客様を説得する仕事」「価格や条件を交渉する仕事」 もちろん、どれも間違いではありません。 しかし、営業力をもう一段高いところか […]
ニューラルネットワークの学習で精度ではなく損失関数を指標に用いる理由新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングや機械学習を学び始めると、モデルの良し悪しを判断する基準として、正解率などの精度と、誤差の大きさを示す損失関数という2つの指標に出会います。完成したモデルを評価する場面では、 […]
ディープラーニングにおけるミニバッチごとの順伝播と逆伝播の仕組みと実行単位新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングのモデルを学習させる際、入力されたデータを先へ送って計算結果を出す「順伝播」と、その計算結果と正解とのズレを後ろへ遡って伝える「逆伝播」という2つの基本操作が存在します。膨大 […]
交差エントロピー誤差の最大値が無限大になる理由と数学的仕組み新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の分類問題において、予測の正確さを測る指標として交差エントロピー誤差が広く利用されています。モデルが出力した予測のズレを計算する際、この交差エントロピー誤差が取り得る数値の範囲、特に最 […]
損失関数とコスト関数の違いと機械学習における役割新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の学習を進める中で、損失関数とコスト関数という非常によく似た2つの用語に出会う場面があります。専門書や解説記事によっては同じ意味として扱われる場合もありますが、厳密な数学的定義や統計学 […]
勾配法と勾配降下法の違いと機械学習における役割新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 数学や機械学習の学習を進める中で、「勾配法」と「勾配降下法」という非常によく似た2つの専門用語に出会う場面があります。文献によって同じ文脈で扱われることもあれば、区別して記述されている場合もあ […]
機械学習の前処理である白色化の名称の由来と仕組み新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習や統計学の分野では、集めたデータをモデルに学習させる前処理として白色化という計算処理を行うことがあります。名前の中に色を表す文字が含まれているため、画像データを白く加工する処理と受け取 […]
機械学習で検証データに加えてテストデータを用意する理由と役割の違い新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習のモデルを構築する際、収集したデータを「訓練データ」「検証データ」「テストデータ」の3つに分割することが標準的な手順とされています。学習に使う訓練データと、性能を確かめる検証データがあ […]
アフィン変換の名前の由来と数学的な仕組みおよびAI技術での活用新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 画像編集ソフトで写真の大きさを変えたり、人工知能が画像データを認識したりする処理の背景には、アフィン変換と呼ばれる計算手法が使われています。数学や情報技術の分野で幅広く用いられている技術ですが […]
機械学習の基礎となる活性化関数：奇関数と偶関数の由来から学ぶ選択基準
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習やディープラーニングの仕組みを学ぶ際、活性化関数という専門用語が登場します。活性化関数の性質を深く理解するためには、数学の基礎である奇関数と偶関数の違いを知ることが役立ちます。本記事で […]
期待値の線形性とは：2つのサイコロを用いた計算手順と性質の解説
こんにちは。ゆうせいです。 確率や統計を学ぶ際、期待値という概念が登場します。期待値とは、ある試行を行ったときに得られる結果の平均的な値のことです。本記事では、期待値の重要な性質である期待値の線形性について、サイコロを用 […]