G検定対策 ニューラル常微分方程式とは？Neural ODEの仕組みを徹底解説【G検定対策】
G検定で問われる「ニューラル常微分方程式（Neural ODE）」の基礎や仕組み、ResNetとの関係、実装例までわかりやすく整理。AI・ディープラーニングの最新トレンドを押さえ、合格に直結する知識を身につけたい受験者必見の内容。
2025-10
G検定対策 
学びと解説 Soraが示す動画生成AIの新時代｜OpenAIが導入する著作権管理と収益モデルの全貌
OpenAIの動画生成AI「Sora 2」が発表したアップデートでは、権利者コントロールの強化と収益モデルの導入が進む。キャラクターの利用可否を権利者が設定でき、収益を分配する仕組みを構築中。AIと著作権の関係が変わり、クリエイター経済の新しい形が見え始めた。
学びと解説 動画生成AI「Sora」が著作権対策を強化 日本キャラクター酷似問題と生成AIの課題を解説
米オープンAIの動画生成AI「Sora」が、日本のアニメやゲームキャラクターに酷似した映像を生成できた問題を受け、著作権保護の観点から修正対応を行った。アメリカのIPを避け、日本のIPのみが数日間生成可能だった背景を分析し、AI時代の知的財産保護のあり方を考える内容になっている。
G検定対策 AAAIってどんな会議？人工知能の国際会議を正しく理解しよう【G検定対策】
G検定では人工知能分野の国際会議に関する設問が頻出する。特にAAAIは、米国で開催される代表的な会議として重要なキーワードだ。この記事では、AAAIの特徴と他の選択肢（IEEE、JSAI、OpenAI）との違いを明確に解説し、G検定の合格に必要な知識を効率よく整理できる内容となっている。
学びと解説 Sora 2と著作権問題：動画生成AIが引き起こす法的リスクと知的財産の境界線
OpenAIの最新動画生成AI「Sora 2」は、革新的な技術で注目を集める一方、著作権・肖像権・パブリシティ権など複雑な法的問題を引き起こしている。本記事では、オプトアウト方式の危険性やAI生成物の責任主体、そして日本の著作権法との摩擦点を専門的に解説。商業利用を検討する企業やクリエイターにとって必読の内容。
G検定対策 CIFARが正解となる理由とは？画像認識データセットの違いを解説【G検定対策】
G検定で頻出の画像認識に関する設問を徹底解説。CIFAR-10とCIFAR-100の構成や特徴を整理し、他の選択肢（MNIST・ImageNet・Kaggle）との違いを明確にする。試験対策だけでなく、実務にも活用できる知識を身につけよう。
G検定対策 AIのリスクって何？ブラックボックス化の危険性を解説【G検定対策】
G検定で頻出する「AIの社会実装に伴うリスク」について、過去問を交えてわかりやすく解説。特に重要な「AI自身のリスク」であるブラックボックス化問題を中心に、選択肢の見極め方や実務での具体例も紹介。リスクの4分類を理解し、G検定の得点力を高める。