企業が求める効率的なAI活用 - 資料分析とディープリサーチ報告書
Masocampus
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￥7,531入門 / AI, ChatGPT
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私のためにすべてを探してくれるAI！ 企画と調査、分析と伝達を一つにつなぐAIリサーチの実践的解決策
入門
AI, ChatGPT
企画者とリーダーのためのLLM教養講座
人工知能（AI）とディープラーニング技術が産業全体を再編している一方で、肝心の大規模言語モデル（LLM）がどのような概念を基盤とし、どこへ向かっているのかを全体像として捉えるのは容易ではありません。
市場に出回っているものは、エンジニア向けの複雑な論文解説に偏っているか、逆に断片的なプロンプトのコツにとどまっていることが多くありました。この講義ではその中間を目指し、企画担当者やビジネスリーダーに必要な原理・概念、世界的な動向、コスト構造、業界別の活用事例を、できるだけ親しみやすい言葉と概念で解説します。視覚的な図解や実例を通じて、自然言語処理（NLP）や単語埋め込みから、TransformerやAttentionの概念、ChatGPT以降のビッグテック間の競争構図、ハルシネーション（Hallucination）の原因までを一連の流れで説明します。
この講義で扱う内容
人工ニューラルネットワークとディープラーニングの基礎
人工知能（AI）の全体像を説明するために、人工ニューラルネットワークの動作原理を解説します。Google TensorFlow Playgroundを使って、ニューラルネットワークがデータを学習（順伝播・逆伝播）し、推論する過程を実際に目で確かめながら、パーセプトロンから多層パーセプトロン（MLP）までの動作原理を説明します。
自然言語処理（NLP）とWord2Vec
コンピュータが人間の言葉を扱う自然言語処理（NLP）は、単語を数値に変換することから始まりました。One-hot encodingの限界を確認し、文中の周辺単語から中心単語を当てる（CBOW）、または中心単語から周辺単語を予測する（Skip-gram）Word2Vecの単語埋め込みの仕組みと、コサイン類似度の概念を紹介します。
TransformerとAttentionの概念
現代のLLM時代を切り開いたTransformerの中核概念であるAttentionを扱います。文中のどの単語に注目するかを、韓英翻訳で指示代名詞('It')が指す対象を見つける例を通して追いながら、エンコーダーのセルフアテンション・マスク付きデコーダーのセルフアテンション・クロスアテンションの3種類、マルチヘッドアテンション、そしてエンコーダー（BERT）系とデコーダー（GPT）系の違いを全体像として整理します。
LLMのライフサイクル：事前学習から知識蒸留まで
モデルが作られ、高度化していく全体の流れを見ていきます。事前学習（Pre-training）、推論、事後学習（ファインチューニング）と人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）、モデルを圧縮する知識蒸留へと続く4段階のパイプラインの中で、それぞれの技術がどのような位置を占めるのかを把握します。実際にオープンソースモデルをファインチューニングする実装演習は、後日公開される後続の講義で扱います。
動向と活用：ビッグテックの競争構図と業界別事例
ChatGPTの登場以降、ファストフォロワーによる追い上げや米中の技術覇権争い（DeepSeek、Qwenなど）、最新のフロンティアモデルの勢力図、ビッグテック各社のビジネス戦略を押さえます。検索・事務自動化・コーディングから、コンテンツ編集、IT教育、ヘルスケア、日常生活まで、業界別の活用事例を通じて、自組織に応用できるポイントを探ります。
限界とリスク：ハルシネーション、著作権、個人情報
LLM活用の裏側もあわせて見ていきます。具体例を通じて、ハルシネーション（Hallucination）が発生する理由や、時点ごとのデータが衝突する問題を実感し、ハルシネーションを補完するRAG（検索拡張生成）とベクトルデータベースの基本的な役割を紹介します。さらに、最新技術のデータが蓄積されないデータ不足の現象、オープンソースの学習をめぐる著作権紛争、個人情報や倫理上のリスクまで、導入前に知っておくべき限界を整理します。
3つのセクション、50レッスンのカリキュラムロードマップ（合計3時間25分）
セクション1. 言語モデルの歴史とAIトレンド・ハルシネーション（21レッスン／1時間33分）
オリエンテーションおよび言語モデル（LM）の定義、Word2Vec（CBOW・Skip-gram）の原理
超大規模言語モデル（LLM）とTransformerの誕生、Seq2Seq翻訳モデルの構造
TensorFlow Playgroundで実際に見る人工ニューラルネットワークの学習（順伝播・逆伝播）と推論
グローバル大手テック企業・ソブリンAIの動向、導入コスト（BEP）構造、分野別SOTA・コーディングAIと料金プランの進化
実例（文字数のカウント、標準語への変換など）から見るハルシネーション（Hallucination）の限界とRAG・ベクトルDBの概要
セクション2. LLMの規模・コストとAttentionの概念（15レッスン／55分）
従来の言語モデル（N-gram・RNN）における長文予測の限界と、Transformer以降のモデルの系譜
学習と推論の違い、事前学習・ファインチューニング・RLHF・知識蒸留の4段階パイプライン
パラメータ規模（B）の進化とGPUメモリの計算方法、量子化とMoE・オンデバイスAIの仕様
コンテキスト長（Token）と料金プランの相関関係、因果モデル（Causal）と指示モデル（Instruct）・フューショットの概念
Attentionの概念と代名詞追跡の例、マルチヘッドAttention、Vision Transformer（DLSS）とStable Diffusionの原理
セクション3. ChatGPT以降の競争と業界別活用事例（14レッスン／56分）
ChatGPT革命（ユーザー数10億人突破）とファストフォロワーの追撃、米中AI技術覇権競争（DeepSeekなど）
AI業界の勢力図と企業別の導入・内製化戦略、ビッグテック（Anthropic・Google・Meta）のビジネス戦略比較
検索・業務・コーディングの自動化から、コンテンツ編集・IT教育・ヘルスケア・日常生活まで、業界別の実務活用事例
LLMの限界：ハルシネーションと最新技術データの不足、オープンソースの著作権・個人情報・倫理上のリスク
今後の展望（超大規模・軽量化の二本柱、自動運転VLAモデル）とエピローグ
知識共有者の紹介
ハ・ソクジェ | 株式会社2HCUBE 代表
2HCUBEは、最先端の人工知能技術の本質を、一般の人々や産業界に最も明快で実践的な言葉で伝える、AI専門の教育・コンサルティング企業です。
ソウル大学校 コンピュータ工学 学士・修士・博士課程修了
国策研究機関（ETRI）、Samsung SDSマルチキャンパスなどの主要研究機関・大企業で、AIの中核技術に関する講義を実施。
高麗大学校、崇実大学校、明知大学校、忠南大学校などで講義
「技術の表層ではなく、本質的な原理と文脈を伝える」という教育哲学のもと、数多くのリーダーや実務者のAIトランスフォーメーションを支援しています。
