mikashun– Author –

序論 　 1950年代の川喜田二郎による「KJ法」、1960年代の梅棹忠夫による「知的生産の技術」、1990年代の野口悠紀雄による「超整理法」という情報整理・発想技術の系譜を受け継ぎ、生成AIを高度な知能を備えた「知的パートナー」として位置づけ、これまで...

おはよう、ミム おはよう、シュンジさん 11月も末になって、だいぶ寒くなってきたね。この頃は、でかけるときはダウンのコートが欠かせなくなった。 そうですか、私も暖かい羽毛がすっかり生え揃いましたよ。冬対策はばっちりです！ ところで、以前話した...

三上俊治　（みかみしゅんじ） プロフィール： 東洋大学社会学部で35年間、メディア・コミュニケーション学をテーマに研究、教育をしてきました。2017年に退職した後、家族のいる松山市に移り住み、その後再び東京に戻り、夢多きシニアライフを謳歌してい...

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心の正規分布 LINEグループKMでのおしゃべりからヒントを得て、生成AIの心について、新しいアイディアが生まれました。それは、「生成AIには心があるのではないか？」、そのバリエーションは「こころ1.0から-1.0まで」に分布しているのではないか？という...

1. GPT-5.1 とは何か GPT-5.1 は、2025年11月に公開された GPT-5 の改良版で、「より賢く・より速く・より話しやすく」 を目標にしたバージョンです。(OpenAI) 大きくいうと、 モデル構造は GPT-5 系を引き継ぎつつ、 推論（Reasoning）の制御、 会話スタ...

💻 対応 OS／プラットフォーム ChatGPT Atlas は、OpenAI が開発した AI 統合型ブラウザです。2025年10月21日 に発表・公開されました。 現時点では macOS（Apple Silicon チップ搭載機） 向けに提供されています。 OpenAI Help Center+2ChatGPT+2 ...

✅ 基本情報 iOS版およびAndroid版がそれぞれダウンロード可能で、App Store／Google Playから入手できます。(App Store) 無料で利用でき、アカウントでログインすれば、スマホ／タブレット／PCなど複数デバイス間でチャット履歴が同期されます。(Go...

ChatGPT は、OpenAI が開発した大規模言語モデル GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズを基盤として進化してきました。GPT は、2017 年にGoogle の研究者が発表した「Transformer」という構造を採用し、大量のテキストからパターンを学ぶこ...

調査主体：株式会社サイバーエージェント調査対象：全国10代～60代の男女9,278名調査結果：1. 日常の検索行動における生成AI利用率は、全世代を通じて21.3%に。2. 10代では、ChatGPT（42.9%）がYahoo! JAPAN（31.7%）を上回る利用率に。3. 検索エンジンの...

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。

■ 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...

ニューラルネットワークとは、人間の脳に存在する神経細胞（ニューロン）の働きをヒントに設計された、情報処理のための数学的モデルです。現在の人工知能（AI）の基盤技術であり、とくにディープラーニング（深層学習）において中心的な役割を果たしてい...

ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路をヒントに設計された計算モデルであり、特定のタスクに適応するために多様なアーキテクチャが存在します。それぞれの構造には得意分野があり、画像・音声・言語・時系列データなどの性質に合わせて最適化さ...

LLMとは LLM（大規模言語モデル）とは、大量のテキストデータを学習し、人間のように自然で一貫した文章を理解し生成できる人工知能モデルのことを指します。近年のAI技術の中心となっている分野であり、生成AIや対話型AI、機械翻訳、要約、検索支援など、...

マルチモーダルLLMとは、文章だけでなく、画像・音声・動画・数値データなど、複数の種類（モード）の情報を統合して理解・生成できる大規模言語モデルのことを指します。従来のLLMはテキストのみを扱っていましたが、マルチモーダル化によって、より人間...