大規模言語モデル（LLM）の基礎原理の理解

LLM企画、LLM応用企画担当者向けに、LLMが必要な理由と技術的背景、および基本概念を説明します。

ChatGPTは使うけれど、 なぜこのような回答が出てくるのか、説明するのは難しいと感じたことはありませんか？ 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけれど、正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと、言葉に詰まってしまう」 「AIに関する会議では、概念の説明がいつも曖昧になってしまう」 この講義は、まさにこのような方のために作られました。 この講義は、LLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのかを説明できる基準を身につけられます。

コーディングなしにエクセルで制覇するゼロからのディープラーニング数学および実務データ視覚化

📢 "工場にAIを加えると、何が起こるのでしょうか？" 🤖 従来の製造業の時代は終わり、今やAIとデータを中心としたスマートファクトリーの時代です！ "スマートファクトリーとは正確には何なのか気になっていた方"、"AI技術が実際の製造現場でどのように活用されているのか知りたい方"のために、とてもわかりやすく明快な入門講座をご用意しました。

👉 AIを初めてしっかり理解したい方のための出発点です。 AIが何をするものかは分かるけれど、なぜそのように動作するのかはよく分からないという方は、この講座から始めてみてください。 このコースでは、人工知能が従来のプログラムとどのように異なるのか、学習と判断がどのような流れで行われるのかを、最初から順を追って説明します。 複雑な数式やコーディングを使わずに、AIの動作原理を全体像として理解できるように構成しています。

世界を変えるAIの全てをたった4講で完全攻略！ 第1講. 人工知能の本当の正体 AIは魔法ではない。人間の「知能」を数式のように分析して作ったデジタル頭脳！ 賢いふりをする人工知能の核心構造を徹底的に解明します。 第2講. アルゴリズム、AIの創造的（？）思考法 悩むAIはどのようにして答えを見つけるのか？ 囲碁を打ち、道を探し、あなたの検索結果を予測するAIの戦略を直接見てみましょう。 第3講. AIハードウェア、想像を現実に変えるエンジン！ あなたのスマートフォンの中のチップがAIの心臓だ。 CPU、GPU、TPU、そして未知のその名前まですべて解剖します。 第4講. マシンラーニングとディープラーニングの大激突！ AIが「学ぶ」というのは一体どういう意味なのか？ 古典的なルールベースAIから、最近話題のChatGPTまで！学習の進化を追跡します。

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるように分かりやすく解説します。 受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを使ってウェブ上で実行することができます。 基礎から実習までを経験しながら、AI活用の第一歩を確実に踏み出すことができます。

AIが単に答えるだけの時代は終わりました。 今は自ら判断し行動するLLM Agentの時代です。 この講座はわずか90分の実習でエージェントの核心原理と構造を直接実装しながら学ぶ入門型講座です。 複雑な理論は最小限にし、コード中心の実習フローで「AIがどのように判断しツールを使用するのか」を直接体験できます。 プロンプトエンジニアリングを超えて、AI自動化の第一歩を一緒に始めてみましょう。

ユーザーの質問に対してリアルタイムでSQL文を生成し、照会を行うText-To-SQLシステムについて学ぶことができます。

<大規模言語モデル、要点だけを素早く！>（インサイト、2025）をもとに、LLMの理論と実践例を扱う講義です。

AI監査、どこから理解すればよいか分からず、途方に暮れていませんか？ AIは今や単なる技術トレンドを超え、企業の意思決定、業務自動化、顧客対応、採用、セキュリティ、リスク管理の領域まで急速に拡散しています。しかし、AIを導入するスピードに比べ、「AIが適切に統制されているか？」「AIの判断を信頼できるか？」「データとモデル、運用過程でどのようなリスクが発生し得るか？」を体系的に理解している人は、まだ多くありません。 特にIT監査、セキュリティ、内部統制、プロジェクト管理の業務に携わっている方は、次のような悩みを抱えているはずです。 * AI監査は従来のIT監査と何が違うのか？ * AIモデルはコードだけを見ればよいのか、それともデータや学習過程まで見るべきか？ * AIガバナンス、リスク、バイアス、説明可能性、MLOps、インシデント対応は、それぞれどのように関連しているのか？ * AAIAのようなAI監査関連の資格課程で扱う概念を、実務の観点で理解するにはどこから始めればよいのか？ この講座は、まさにこのような「漠然とした不安」を解決するために作られました。 私は約20年間、ITサービスの企画、開発、PM、コラボレーションプラットフォームの運用、グループウェアの構築、チャットボットサービスの企画、セキュリティおよび監査関連の業務を経験してきました。実際の組織でシステムがどのように企画・開発・運用され、障害・変更・セキュリティ・ユーザー要件がどのように繋がっているのかを、実務の現場で直接経験してきました。また、CISAやAAIAの学習過程を通じて、IT監査とAI監査の観点を整理してきました。 この講座では、複雑なAI技術を数学や開発中心に深く掘り下げるのではなく、監査人とIT実務者が必ず理解しておくべき「核心的な概念」を中心に説明します。AIシステムをデータ、モデル、運用、セキュリティ、ガバナンス、リスク、監査手続きの流れに分けて見ていき、各段階でどのような統制と確認ポイントが必要かを整理します。 受講生はこの講座を通じて、AI監査が単に「AIを評価する仕事」ではなく、AIが組織内で安全かつ責任を持って使用されるよう、ガバナンスとリスク、統制体系を点検する仕事であるという点を理解することになります。 この講座は、AI監査が初めての方、IT監査やセキュリティ業務をしながらAI領域へと広げたい方、AIガバナンスとリスクを実務の観点で整理したい方、AAIAなどのAI監査関連の学習を始める前に全体的な概念を掴みたい方に適しています。 講座を終えると、次のような質問に自ら答えられるようになります。 * AIシステムはどのような構成要素で成り立っているか？ * AI監査人はデータ、モデル、運用の段階で何を確認すべきか？ * AIガバナンスと責任あるAIはなぜ重要なのか？ * AIリスク、バイアス、説明可能性、プライバシー、セキュリティはどのように繋がっているのか？ * AI監査報告書にはどのような観点と根拠を盛り込むべきか？ 急速に変化するAI時代には、技術を使いこなすことと同じくらい、技術を信頼できるように管理・点検する能力が重要です。 この講座は、AI監査の全体像を最初から一歩ずつ理解したい方のための入門コースです。 ITとAIを監査の観点から捉える「最初の基準」を、一緒に作っていきましょう。

この講義は拡散モデル(Diffusion Model)の進化過程を論文とコードで完全制覇する実戦中心のマスタークラスです。 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)とDDIMなど、生成AIの核心モデルたちを論文原理から直接実装しながら学習します。 各モデルの登場背景、数式、ネットワーク構造(U-Net、VAE、Transformer)、学習過程(Noise Schedule、Denoising Step)、そして性能向上を導いたアイデアたちを段階別に分析します。受講生はすべてのモデルをPyTorchベースで直接コーディングし、論文を理解することに留まらず「再現し応用できる実務能力」を得ることになります。 また、モデル間の違いと発展の流れを比較し、どのように拡張されるかを明確に理解するようになります。 この講義は理論・コード・実習を一つに、研究者・開発者・創作者すべてに生成モデルの進化を体系的に習得できる旅程を提供します。 論文を「読むこと」を超え、直接実装しながら「理解し再創造」する経験を今始めてください。

毎日繰り返される資料調査と文書作成、いつまで抱え込み続けるつもりですか？ 私自身も溢れる情報の中から核心を見つけ出すために、毎日残業していた平凡な会社員でした。 しかし、Gemini 3を実務プロセスに導入した後、業務スピードが劇的に速くなる経験をしました。 Geminiを活用して、業務の生産性を高めてみてください。

月1回または年1回などの情報セキュリティの日、個人情報保護の日といった行事・キャンペーンの実績がやや低調になりつつある現状において、規程に定義されておらず、記念品を配布するだけで終わってしまう意識向上キャンペーンを、さまざまな機関の優秀事例を参考にして導入し、昨年比で改善することを目的とする。 これからは、情報セキュリティチーム主催の記念品配布行事から、役職員が一緒に守っていく行事へとつなげていく必要があり、セキュリティの内在化に向けたコミュニケーション体制を整備し、相互理解を深める必要がある。 最終的には、役職員が情報セキュリティや個人情報保護法などを十分に理解してこそ、ハッキングや内部者による脅威から組織を守ることができる現実的な状況にある。各種事業の発注から受託者管理、アプリケーションの統制およびセキュリティ設定、各種情報化事業の企画、IT監査など、セキュリティチームではない部署の担当者・責任者が総括責任を負うことになっている業務が多い。そのため、セキュリティチームは業務を各部署に分担しているものの、各部署は不満を表明するだけにとどまっている現状から脱却するための時間として活用する必要がある（内部協議体だけでは不十分）。 強力な人事評価において、セキュリティに関する評価点制度を反映させる必要がある。また、抜き打ち監査を通じて規則を守らなかった者には減給や停職などの懲戒を行う一方、セキュリティを適切に遵守し、セキュリティ面で成果を立証した者には、インセンティブ制度を通じて多額の報奨金を支給し、役職員が自ら取り組むセキュリティの内在化を実現する必要がある。そのため、CISO主導のもとCEOへの報告を通じて、部署評価・個人評価のKPIを調整する必要がある。また、部署別の情報セキュリティ責任者・担当者の指定制度を設け、役職手当を支給することにより、各部署が管理する文書の漏えいや委託業者の管理など、ハッキングや情報漏えいから組織を保護できる人的セキュリティ体制を強化する必要がある。

Java開発者のためのAI活用マスターガイド！ この講座は、AIがPythonだけの領域だという偏見を打ち破り、 皆さんのJavaアプリにAIの目、耳、口、そしてコーディング能力まで付与します。 OpenAI APIをベースに、AIアーキテクトへと成長しましょう。 AI作家、翻訳家、画家、コーディング仲間など、多様なAI専門家を直接開発し、 テキスト要約、感情分析、画像解説、Javaコード生成、音声/テキスト変換、 画像/字幕生成などの核心機能を統合した多機能AIアシスタントを作成します。 システムメッセージでAIに役割を与え、有害コンテンツの検閲まで学びながら、 既存のJavaシステムの競争力を最大化する絶好の機会です。

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この講義は、LDM（Latent Diffusion Model）からDiT（Diffusion Transformer）まで、生成AIの核心技術発展を完全解剖する実戦型マスタークラスです。 LDMの潜在空間ベース学習原理とStable Diffusionの構造、そして最新のDiffusion Transformerの実装方式を論文とコードで直接分析します。 受講生はPyTorchベースでLDM、CFG（Classifier-Free Guidance）、DiTモデルを直接実装し、生成モデルの最新トレンドと構造的進化を体系的に習得します。

時間は絶えず流れ、データは蓄積し続けます。このダイナミックな世界では、時系列データは私たちの生活のあらゆる面で重要な役割を果たしています。金融市場のボラティリティから気候変動の微妙な信号に至るまで、時系列データにはこれらすべてが含まれています。さて、この強力なデータをPythonとディープラーニングの力を使って解釈して活用する方法を学びましょう！

大規模言語モデル、検索拡張生成、エージェント型AIシステムを活用し、最新の生成AIアプリケーション構築における完全なライフサイクルを習得します。プロンプトエンジニアリングからデプロイまで、LLMとベクトルデータベース、外部ナレッジソースを組み合わせ、実運用に対応したアプリケーションを実現するエンタープライズグレードのAIソリューション設計を学びます。