CrewAIとLLMで人工知能裁判官を作る
arigaram
LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にするCrewAI、LangChain、AutoGenなどの様々なエージェントフレームワーク、知識グラフ、推論システムを組み合わせ、人工知能(AI)裁判官を構築する方法について探求します。
中級以上
AI, LLM, AI Agent
AIが確率的な判断ツールであるということに対する理解
統計的思考に基づき、AIが算出した結果を解釈する能力
データの偏りや不確実性を考慮し、AIの限界を補完する姿勢
現在、講義を完成させている途中です。講義がすべて完成するまで(随時補講を行いますが)、長くお待ちいただく必要があるというデメリットがあります。これらの点を考慮した上で、購入をご検討ください。
2026年3月18日
全授業を[第2版]に改訂します。改訂期間中は動画なしで第2版の授業資料のみを先に掲載し、その後、数日にわたって動画を録画してアップロードします。そのため、数日間は動画がない状態が続きます。
2026年1月13日
講義を初めて公開しました。まずは3つの授業動画を公開しました。
講義を完成させているところです。
あらゆる高級数学が飛び交う統計を理解するのは容易ではありません。そのため、最初は数式やコードを使わずに、概念の理解に努めるのが良いでしょう。
この講義は、数学・統計の背景知識がほとんどない非専門家のために設計された入門課程です。
現代の人工知能(AI)が作動する原理と核心的な統計概念を、平易かつ直感的に理解し、
実務や政策、企画業務においてAIの結果を正しく解釈し、活用できる能力を養うことを目標としています。
数式や証明なしに概念中心で学習
視覚資料、事例、比喩中心の説明
AIの確率的判断、データ偏向、不確実性の理解
社会的文脈と倫理的配慮を含む
この講義を通じて、受講生は以下のことを学ぶことができます。
AIは思考する存在ではなく、データに基づいて確率的に判断するツールであることを理解
平均、中央値、分散、標準偏差、確率、条件付き確率など、AIの理解に不可欠な統計概念の習得
データ構造、変数、標本、現実データの不完全性の理解
データが多いからといって、常に良いわけではないことを実感
予測結果の不確実性、過学習、データの偏り(バイアス)の認識
AIの結果をそのまま使用した際に発生し得る社会的・倫理的問題の理解
非専門家でも安全にAIを参考用の判断ツールとして活用できる基礎能力の確保
AIを初めて接する企画者、デザイナー、政策担当者、一般の会社員
数学や統計に詳しくなくても学習可能な入門レベル
AIの結果を判断し、活用できる基礎的な能力を身につけたい方
レベル:入門
対象:非専門家
所要時間:各レッスン10分前後、全56講、計10時間前後
メリット:数式を使わず直感的に理解
黒板に描かれた絵のように華やかな図表を、初期には提供しません。ある時が来れば……だんだんと……
AIが確率的な判断ツールであることを理解し、
統計的思考に基づきAIの結果を解釈できるようになり、
データの偏りや不確実性を考慮し、責任ある意思決定が可能になります。
統計知識の深化:講師が用意した企画者/開発者/機械学習エンジニアのための人工知能統計学講義群
機械学習の基礎学習:教師あり/教師なし学習、分類/回帰
データ分析実習:Python、Excel、可視化
AI倫理および社会的影響の理解:バイアス、差別、政策適用の検討
人工知能に必要な統計に関する最初の講義であるこの講義(非専門家向けの入門レベル)から始めて、企画者レベルを経て開発者レベルへ、開発者レベルを経て機械学習エンジニアレベルへと、段階的に進んでいくことができるでしょう。
学習対象は
誰でしょう?
従来の人工知能の説明が、どこか掴みどころがないと感じていた人
人工知能に関する知識を広げることに限界を感じた人
人工知能の根底に流れる原理をより深く理解したい人
前提知識、
必要でしょうか?
人工知能
715
受講生
40
受講レビュー
2
回答
4.6
講座評価
18
講座
ITが趣味であり、職業でもある人間です。
執筆、翻訳、アドバイザリー、開発、講義など、多岐にわたる経歴を持っています。
全体
56件 ∙ (9時間 10分)
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