資格取得 正則化とは？“ひっかけ問題”の見抜き方を徹底解説【G検定対策】
G検定で頻出の「正則化」に関する基礎知識と過去問の選択肢を通じて、Euclid距離との違いやひっかけ問題の見抜き方をわかりやすく整理。Lasso回帰やRidge回帰など、代表的な手法の特徴も丁寧に解説する。
資格取得 
資格取得 「人間中心のAI社会原則」とは？出題傾向と不適切選択肢の見抜き方を徹底解説【G検定対策】
G検定で頻出となっている「人間中心のAI社会原則」をテーマに、実際の過去問をもとに正答と誤答を徹底解説。なぜその選択肢が不適切なのかを深掘りしながら、AI倫理の本質を理解し、合格力を高める実践的な内容。
資格取得 「GANの派生モデル」問題の対策法とは？【G検定対策】
G検定で頻出の「GAN（敵対的生成ネットワーク）」に関する出題傾向を解説。CycleGAN・StyleGAN・AttnGANといった実在モデルとの違いを比較し、「AnnotationGAN」のような存在しない選択肢を見抜く力を養う。正確な知識と判断力で得点源に変える実践的な対策法を紹介。
資格取得 FCNとは？画像サイズの制限は本当にあるのかを徹底解説【G検定対策】
ディープラーニングにおける完全結合ネットワーク（FCN）は、セマンティック・セグメンテーションにおいて重要な技術である。この記事では、G検定で問われた実際の問題をもとに、FCNの特徴や誤解されがちなポイントを丁寧に解説する。単なる暗記ではなく、選択肢の正誤を見抜くための思考力を養いたい方に最適。
資格取得 偏微分ってどう解く？G検定によく出る数学問題を徹底解説【G検定対策】
G検定の数学問題で頻出する「偏微分」の考え方と解き方を、過去問を例にわかりやすく解説。各項目の微分手順や、選択肢の誤りの見抜き方まで丁寧に整理している。AIやディープラーニングの理解にも役立つ知識が得られる内容。
資格取得 End-to-End Learningとは？自動運転や音声認識にも応用される理由を徹底解説【G検定対策】
G検定ではAIや機械学習の基礎用語が頻出する。その中でも「End-to-End Learning」は特に重要な概念だ。単一のニューラルネットワークで入力から出力までを一貫して学習する仕組みは、自動運転や音声認識といった分野でも活用が進んでいる。本記事では、過去問を通じてこの手法の仕組みや他の学習手法との違いを解説する。
資格取得 隠れマルコフモデルの落とし穴とは？G検定でよく出るHMMの基本と間違いを解説！【G検定対策】
G検定で頻出の「隠れマルコフモデル（HMM）」について、実際の過去問をもとに正解と不正解の根拠を丁寧に解説。音声認識や自然言語処理に用いられるHMMの基本構造と、誤解されやすいポイントをわかりやすく整理。合格に向けた理解の土台が身につく内容。
資格取得 「データクレンジング力」はスキルセットに含まれない！？公式定義をもとに徹底解説【G検定対策】
G検定では、データサイエンス協会が定義する3つの公式スキルセットが頻出である。本記事では「データクレンジング力」がなぜ不適切な選択肢とされるのかを過去問を例に解説。スキル定義と実務の違いを理解することで、出題意図を正しく読み解く力が身につく。
資格取得 強化学習アルゴリズムとは？AlphaGoシリーズの進化順を完全解説【G検定対策】
G検定では、AlphaGoに代表される深層強化学習アルゴリズムの登場順や技術的な進化が頻繁に問われる。本記事では、AlphaGo FanからAlphaStarまでの進化過程を時系列で整理し、それぞれの特徴をわかりやすく解説。試験対策として重要なポイントと、よくある誤答例も併せて紹介する。
資格取得 AIで新薬開発が変わる！AlphaFoldとは何か徹底解説【G検定対策】
G検定では、AI技術の実応用が問われる問題が増えている。中でもDeepMindが開発したAlphaFoldは、タンパク質構造予測に革命をもたらした代表的な事例だ。本記事では過去問を題材に、正解だけでなく誤答の理由まで丁寧に解説。医療×AIの最新動向も押さえられる内容となっている。
資格取得 BERTとは？Transformerとの違いや実用例を徹底解説【G検定対策】
G検定ではTransformerやBERTなど、自然言語処理の実用技術も頻出テーマとなっている。本記事では、BERTの基本的な仕組みや従来技術との違い、実際の応用例までを過去問と共にやさしく解説する。AI技術の背景理解にも役立つ内容。
資格取得 決定係数とは？回帰分析で「当てはまりの良さ」を見極める方法を徹底解説【G検定対策】
G検定頻出の「決定係数（R²）」について、意味や選び方、他の選択肢との違いをわかりやすく解説。回帰分析におけるモデルの評価指標としての重要性や、実務での活用例も紹介する。暗記だけでなく、本質理解につながる内容を目指した。
資格取得 Linked Open Data（LOD）とは？知識グラフやDBpediaとの関係も一発理解【G検定対策】
Linked Open Data（LOD）は、ウェブ上の構造化データをリンクして公開する仕組み。G検定でも頻出するLODの定義、代表例、実務での活用事例までを過去問とともにわかりやすく解説。AIや知識グラフ分野に関心がある方にも役立つ内容。
資格取得 ChainerからPyTorchへ！PFNのフレームワーク移行の背景を解説【G検定対策】
深層学習フレームワークの進化はG検定にも直結する重要なテーマ。Preferred NetworksがChainerからPyTorchへ移行した理由と、過去問に基づいた出題傾向をわかりやすく解説。各選択肢の誤りや技術的背景にも触れ、実務でも役立つ知識として整理している。
資格取得 SVDとは？LSIとの違いをわかりやすく解説【G検定対策】
G検定で頻出の自然言語処理分野から、特異値分解（SVD）とLSIの関係をわかりやすく解説。過去問を例に出題意図を読み解き、他の選択肢が誤りである理由も丁寧に整理。トピックモデルの本質理解に役立つ実用情報をまとめた。
備忘録 【個人開発】「闘病垢」専用の16タイプ診断テストを作った話
闘病中の孤独な戦いに寄り添う性格診断を開発した背景と、その設計思想を解説する。Big Five理論を闘病文脈に翻訳し、4つの軸で診断する仕組みを紹介。単なる占いではなく、心理学に基づく実用的な診断の構造を詳しく説明する。
備忘録 Selenium×Pythonで”input type=”file”がボタンクリック後にしか出現しない場合の対処法
はじめにSeleniumとPythonで自動テストを行っていると、ファイルアップロード処理が壁になることがある。特に、<input type="file">要素が初期状態では非表示で、ユーザーが「アップロード」ボタンをクリックした後にのみD...
備忘録 GmailのPOP受信終了とは？対処方法を分かりやすく解説
2026年1月に行われるGmailのPOP受信終了により、他社メールをGmailへ取り込む機能が使えなくなる点について要点を整理した。Gmail同士でしか送受信できなくなるわけではなく、影響を受けるのはPOPで外部メールを取得していたケースに限定される。
備忘録 【個人開発】ブラウザで“ちょうどいい”抽選を｜Webルーレットを作った話
HTML Canvasと素のJavaScriptで動くWebルーレットの実装手法を紹介する。UI構成、当たり判定のロジック、減速アニメーション、項目リストの操作性など、実際のコードを交えてわかりやすく解説。小規模なフロントエンド開発や抽選ツール制作の参考になる内容。
雑記 飲み会前の“待ち時間問題”をスマートに解決する方法
はじめに定時は18時。しかし飲み会は19時00分から。こうした微妙な空白時間、どう過ごすべきか悩む人は多い。特に、参加者の業務終了時間がバラバラだと、待つ側も待たせる側も心理的に負担がかかる。この問題、実はちょっとした工夫で驚くほどスムーズ...
備忘録 もうプロンプト設計に悩まない！AIに「プロンプトを作らせる」だけで結果が変わる理由
AIとのやり取りが噛み合わない原因は、曖昧なプロンプトにある。そこで有効なのが、AI自身にプロンプトを作らせる方法だ。タスク内容や文脈を自動で整理し、最初から精度の高い出力を得られる。ChatGPTなどを使う際の初期設定の手間を減らし、効率的に結果を引き出す実践的な手法を紹介する。
資格取得 sim2realとは？強化学習×現実応用のカギを徹底解説【G検定対策】
G検定の頻出トピック「強化学習」の中でも注目される「sim2real」について、実例とともに分かりやすく解説。選択肢の正誤理由まで丁寧に触れ、試験対策だけでなく現実世界でのAI応用力も身につけられる内容。
資格取得 DQNとは？Q学習との違いや活用事例をわかりやすく解説！【G検定対策】
DQNは、Q学習にディープラーニングを組み合わせた強化学習の手法。G検定にも頻出であり、基礎から実用例、過去問の正答理由まで幅広く解説。ゲームAIやロボット制御、自動運転にも応用される重要技術を体系的に学べる内容となっている。
資格取得 間違いやすいアンサンブル学習の落とし穴とは？ARIMAの正体を解説【G検定対策】
G検定ではアンサンブル学習の理解が必須だ。本記事ではスタッキング、ブースティング、バギングといった基本手法とともに、過去問を通じてARIMAが不適切とされる理由を丁寧に解説する。選択肢の見極め方や試験で狙われやすいポイントも明示する。
備忘録 ChatGPTで「Too many concurrent requests」エラーが出る原因と対処法まとめ
ChatGPTで「Too many concurrent requests（同時要求が多すぎます）」エラーが発生する主な原因と実務的な対処法を詳しく解説する。サーバ負荷やアカウント単位のレート制限、VPN・ネットワーク設定による影響を整理し、すぐに試せる解決ステップを紹介。安定利用を目指すための実践的なポイントをまとめた。
資格取得 未来と過去を同時に読む！BiRNNの仕組みと出題パターンを完全理解【G検定対策】
G検定では、時系列データ処理に関する問題が頻出する。特に双方向RNN（BiRNN）の理解は合否を左右する重要なポイント。本記事では過去問をもとに、BiRNNの特徴と他の選択肢との違いをわかりやすく整理。自然言語処理や音声認識での具体的な活用例も紹介する。
雑記 AIが書いた文章はなぜ心に響かないのか？
AIが生成する文章は整っていて読みやすいが、そこには熱も意図も存在しない。本記事では、AI文章の弱点と人間が担うべき役割を掘り下げ、「伝わる文章」に必要な要素を解説する。整っただけの文に頼らず、自分の声をどう残すかが問われている。
資格取得 ディープラーニングの学習順序を完全理解！前処理・学習・評価の流れを過去問で解説【G検定対策】
G検定で頻出の「ディープラーニングにおける学習の順序」について、実際の過去問をもとに徹底解説。前処理・学習・評価という3ステップの意味と流れを具体的に紹介し、試験対策だけでなく実務にも応用できる知識として身につける。
備忘録 Linux MintでWindows風のスクリーンショット操作を再現する方法
Linux Mintに移行すると、スクリーンショット操作がWindowsと違い少し戸惑う。標準設定やFlameshotを活用すれば、自動コピーや自動保存が簡単に実現できる。キー設定を調整するだけで、Windowsのようなスムーズな撮影環境を再現できる内容だ。
資格取得 AIは「どの情報が関係あるか」がわからない？フレーム問題をやさしく解説！【G検定対策】
人工知能が抱える代表的な課題「フレーム問題」は、必要な情報だけを選び出す難しさに関するもの。この記事では、G検定での出題例をもとにフレーム問題の本質をやさしく解説し、他の選択肢との違いや実務での応用例にも触れている。