新入社員
【新人研修】Java開発環境構築手順書｜JDK・VS Codeのインストールから実行まで新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、新人研修で使えるように「Javaの開発環境を構築する方法」を手順書形式で解説します。 初めて環境構築をする方でも作業できるように、パソコンの確認からJDKのインストール、環境変数の設定 […]
混同行列からベイズの定理へ：適合率と再現率の裏にある確率の考え方
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習モデルの評価指標を学ぶとき、多くの人は混同行列、適合率、再現率という言葉を、それぞれ独立した公式として暗記します。しかし、この三つは、実はベイズの定理という一つの確率の枠組みでつながっ […]
ディープラーニングにおける偏微分の理解の重要性
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングを学ぶ新人エンジニアから、「PyTorchやTensorFlowを使えば、微分の計算はフレームワークが自動でやってくれる。それなら、偏微分の数式を自分で理解する必要はあるのか […]
誤差逆伝播法はなぜ順伝播より微分の計算が楽になるのか
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングの学習では、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）という手法で、各パラメータの勾配を計算します。この名前を初めて聞いたとき、「なぜわざわざ逆向きに計算するのか。順伝播の途中で […]
GoogleがGDPRの制裁金を受けた件を解説：規制と技術的実装のギャップ
こんにちは。ゆうせいです。 2021年12月、フランスの国家情報委員会（CNIL）は、Googleに対して9000万ユーロ（日本円で約120億円）のGDPR違反に関する制裁金を課すことを決定しました。違反の内容は、Coo […]
C2PAとは何か：デジタルコンテンツの出所と真正性を証明する技術
こんにちは。ゆうせいです。 SNSに投稿された写真が本物なのか、生成AIで作られた偽物なのか、判断するのが難しくなってきました。ディープフェイク技術により、著名人の顔を別の映像に合成したり、存在しない人物の動画を作ったり […]
代理変数とは何か：見えないバイアスの真犯人を理解する
こんにちは。ゆうせいです。 前の記事で、再犯予測システムCOMPASが黒人被告人に対して差別的に機能していることを解説しました。興味深いのは、COMPASのアルゴリズムには、直接的に「人種」という変数が組み込まれていなか […]
再犯予測システムCOMPASを解説：AIの差別性が明らかになった歴史的事例
こんにちは。ゆうせいです。 2016年、調査報道メディアのProPublicaが、米国の刑事司法制度で広く使用されている「COMPAS」という再犯予測システムに対して、衝撃的な報告を発表しました。このシステムが黒人被告人 […]
準同型暗号を解説：なぜこんな変な名前なのか、そして何ができるのか
こんにちは。ゆうせいです。 「準同型暗号」という言葉を初めて聞いた人の多くは、この名前に戸惑うと思います。何を意味しているのか、数学的な背景がない人には全く想像できない言葉です。しかし、この技術が実現する能力は、極めてシ […]
連合学習を解説：データをサーバーに集めない機械学習の新しい形
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の従来のやり方は、「データを中央のサーバーに集める」というものでした。しかし、スマートフォン、医療機器、自動運転車など、個々のデバイスやシステムが大量の個人データを生成する現代において […]
差分プライバシーを解説：個人データを守りながら統計情報を活用する技術
こんにちは。ゆうせいです。 プライバシーとデータ活用のあいだに存在する根本的な矛盾があります。医療研究やマーケティング分析のために、多くのユーザーデータが必要ですが、同時にそれらのデータには個人の秘密が含まれており、保護 […]
ソーシャルスコアリングとは何か：社会監視システムの危険性を理解する
こんにちは。ゆうせいです。 AI技術が急速に発展する中で、「ソーシャルスコアリング」という言葉を目にすることが増えています。EU AI法で禁止されるAIの筆頭として登場するこの概念は、個人の振る舞いを数値化し、その人物の […]
EU AI法（EU AI Act）を解説：欧州が示したAI規制の枠組み
こんにちは。ゆうせいです。 2024年に施行されたEU AI法（EU Artificial Intelligence Act）は、世界初の包括的なAI規制法として、大きな注目を集めています。この法律は、AI技術がもたらす […]
全結合層が行列の積と和が基本であることを解説：数式から計算実装まで
こんにちは。ゆうせいです。 ニューラルネットワークの最も基本的な構造である「全結合層」（fully connected layer）を学ぶとき、「Y = XW + b という式を計算するだけだ」と説明されることがあります […]
キーボード配列の謎を解く：なぜ四則演算の記号はそこに置かれたのか
こんにちは。ゆうせいです。 毎日プログラミングをしていると、キーボードの記号配置について違和感を持つことがあります。なぜ -（ハイフン）や /（スラッシュ）は Shift を押さずに入力できるのに、+（プラス）や *（ア […]
プライバシーバイ・デザインとセキュリティバイ・デザインを解説：システム設計の最初から守ることの重要性
こんにちは。ゆうせいです。 AI技術やデータシステムが社会の多くの領域に浸透するにつれ、「プライバシーをどのように保護するのか」「サイバーセキュリティをどのように確保するのか」という問題が、技術開発の最前線で議論されるよ […]
AIガバナンスの用語としてのインクルージョンを解説：包括性と公平な意思決定
こんにちは。ゆうせいです。 AI技術が医療、採用、教育、金融といった社会の重要な領域に導入されるにつれ、「AIガバナンス」という概念が注目を集めています。AIガバナンスを説明する際に、頻繁に登場する用語に「インクルージョ […]
エコーチェンバーとフィルターバブルの違いを解説：AIアルゴリズムが生み出す二つの情報閉鎖
こんにちは。ゆうせいです。 SNSやニュースサイト、動画配信プラットフォームなど、現代人が情報を受け取る場の多くは、推奨アルゴリズムによって、個人の行動や好みに基づいた情報が自動的に配信されています。その結果として、「似 […]
Adversarial Attackを解説：AIの意外な脆弱性
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングモデルは、画像認識、音声認識、テキスト分類など、多くの領域で高い精度を達成しています。しかし、近年の研究により、これらのモデルに対して「敵対的攻撃」（Adversarial […]
人工知能開発との関係でバイアスを解説：不公正さが生まれるメカニズムと対策
こんにちは。ゆうせいです。 AI技術が採用判定、融資審査、医療診断といった重要な意思決定に使われるようになるにつれ、「AIバイアス」という問題が注目を集めています。しかし、「バイアスとは何か」「なぜAIに偏りが生じるのか […]
人工知能開発との関係でリスクベースアプローチを解説：危険度に応じた規制の考え方
こんにちは。ゆうせいです。 AI規制の国際的な議論の中で、「リスクベースアプローチ」という概念が繰り返し登場します。これは、EU AI法で採用されている規制手法であり、現在世界中の政府やAI企業がこの考え方に基づいて政策 […]
著作権法30条の4を人工知能開発との関係で解説：情報解析と学習データの法的根拠
こんにちは。ゆうせいです。 生成AIの開発においてしばしば議論の中心になるのが、「学習データとして大量のテキストや画像を著作権者の許可なく使用してもよいのか」という問題です。この問題に直接関係する法律が、日本の著作権法3 […]
AIにおけるハード・ローとソフト・ローの違い：規制と自主規制を理解する
こんにちは。ゆうせいです。 AI技術の急速な発展に伴い、その利用を規制する法律やルールが世界中で議論されています。そうした議論の中で、「ハード・ロー」と「ソフト・ロー」という二つの概念が登場します。この二つは、AI企業が […]
自然言語処理における分散表現とは：単語をベクトルで表現する
こんにちは。ゆうせいです。 自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）を学ぶ際、「分散表現」という概念が何度も登場します。Word2VecやGloVe、BERTといった話題のモデルもす […]
なぜ勾配クリッピングが必要なのかを解説する
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングの実装を学ぶ際、「勾配クリッピング」という技術が登場します。訓練過程で計算された勾配の値を制限する手法です。しかし、なぜこのような処理が必要なのか、どのような問題を解決してい […]
シグモイド関数はソフトマックス関数の一種？：二値分類と多クラス分類の数学的関係
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングの学習を進めていると、「シグモイド関数とソフトマックス関数は本質的に同じものだ」「シグモイド関数は2クラス版のソフトマックス関数だ」という説明に出会います。一見すると全く異な […]
交差エントロピー誤差を求める時の入力がなぜOne-Hotベクトルなのか
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングの分類問題を学ぶ際、損失関数として交差エントロピー誤差（Cross Entropy Error）が登場します。その際、正解ラベルを必ずOne-Hotベクトル（一つの要素だけが […]
ソフトマックス関数がなぜネイピア数eを使うのか：確率分布と情報理論の視点
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングで分類問題を学ぶ際、必ず登場するのがソフトマックス関数です。その式を見ると、ネイピア数e（およそ2.718）を使った指数が入っています。なぜわざわざeの指数なのか、という疑問 […]
オープンウェイトモデルとは何か：オープンソースとの違いを理解する
こんにちは。ゆうせいです。 生成AIのニュースを読んでいると、「オープンウェイトモデル」という言葉を目にする機会が増えています。MetaのLlamaシリーズや、MistralのモデルなどがAIコミュニティで注目される際に […]
ロジスティック回帰と線形回帰の関係：分類問題への拡張を理解する
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習を学ぶ際、「線形回帰」と「ロジスティック回帰」という二つの手法が登場します。一見すると別の手法のように思えますが、実は密接な関係があります。ロジスティック回帰は、線形回帰の考え方を分類 […]