mikashun– Author –

調査名：対話型生成AIの使用に関するアンケート調査調査主体：アウェアファイ調査時期：2025年8月13日（水）調査対象：18歳以上で対話型生成AIを利用した経験がある日本国内在住者回答者数：957件分析対象：品質基準に満たない150件を除外した807件調査結...

調査目的：人々の行動と感情について日々の変化をトラッキングする調査方法：web調査調査対象者：NRCサイバーパネル会員　全国20～69才男女　毎日（平均）約150人回収　・日本の人口構成比（エリア、男女、年代）に合わせてウエイト集計調査期間：2022年5...

調査主体：株式会社インテージ・生活者調査調査地域：日本全国対象者条件：18～75歳の男女標本抽出方法：弊社「マイティモニター」より抽出しアンケート配信標本サイズ：n=21,255　※国勢調査にもとづき性別・年代・地域を母集団構成に合わせて回収調査実施...

Transformerは、2017年にGoogleが発表した論文「Attention Is All You Need」によって提案された深層学習モデルであり、現在の生成AIと大規模言語モデル（LLM）の基盤を成すアーキテクチャです。これ以前の自然言語処理では、RNNやLSTMのような「単語を順...

Transformerは、2017年に登場して以来、生成AIの発展を根本から作り変えたアーキテクチャです。その革新性は、単なる性能向上ではなく、AIが「人間に匹敵する言語能力」を実現するための構造的条件を整えた点にあります。Transformerが生成AIを変革した理...

生成AIは、人間のように文章・画像・音声などを新たに「生成」する人工知能であり、その中心的技術が自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）である。特に文章生成や対話においては、NLPとLLMが結びつくことで人間に近い言語...

生成AIの自然言語処理（NLP）は、単に大量のテキストを学習して言語を模倣するだけの仕組みではありません。むしろ、人間の実践（実際の使用・対話・フィードバック・応用）と相互作用しながら、動的に性能を高め、役割を拡張していく技術です。この「実践...

Office KMは、社会心理学者３名のおしゃべりがきっかけで生まれた場です。本サイトは、ここで得たインスピレーションがもとになって作られています。ご関心のある方は、「お問い合わせ」ページのメールアドレス（三上）までご連絡ください。

■ ディープラーニングとは何か ディープラーニング（Deep Learning）とは、多層のニューラルネットワークを用いて、データの特徴を自動的に学習する人工知能技術です。「深い（Deep）」という名の通り、入力層と出力層の間に多数の隠れ層を持ち、層を通じ...

ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークによってデータの特徴を自動的に学習できるため、従来の機械学習では到達できなかった精度や柔軟性を実現しています。その応用範囲は、画像・音声・自然言語・動作制御・生成モデルなど、多岐にわたり...