Blog ～ f-mignon代表による、できれば役立って欲しい情報ブログ

AIについて語るとき、私たちは「次のモデルでは何ができるようになるか」を考えがちです。しかし、ペンシルベニア大学ウォートン校のイーサン・モリック氏は、すでに使えるAIの能力と、私たちが実際に使っている範囲の間にも、大きな […]

前回は、「AIベンチマークとは何か」について説明しました。AIベンチマークとは、AIの能力を一定の問題や条件で測るためのテストのようなものです。数学、推論、プログラミング、知識、画像理解など、どの分野に強いAIなのかを比 […]

前回は、「エージェントAIとは何か」について説明しました。 エージェントAIとは、人間から与えられた目的に向かって、必要な作業を考え、外部のツールを使いながら行動するAIです。たとえば、旅行の予定を作るために天気を調べた […]

前回は、「マルチモーダルAIとは何か」について説明しました。 マルチモーダルAIとは、文章、画像、音声、動画など、複数の種類の情報をまとめて扱えるAIです。AIは、文章を読むだけでなく、画像を見たり、音声を聞いたり、動画 […]

前回は、「推論モデルとは何か」について説明しました。 推論モデルとは、複雑な問題を段階的に考えることに強いAIモデルです。数学、プログラミング、計画立案、原因調査など、少しじっくり考える必要がある場面で力を発揮します。 […]

AIを使っていると、「その通りです」「素晴らしい視点です」「あなたの考えは非常に妥当です」といった返答に出会うことがあります。 もちろん、丁寧で感じのよい返答そのものが悪いわけではありません。問題は、AIがユーザーに気に […]

2026年、AIは「答える道具」から「仕事を任せる存在」へ ここ数年、生成AIは急速に進化してきました。最初の衝撃は「文章を書ける」「質問に答えられる」「コードを書ける」というものでした。しかし、2026年現在、焦点はそ […]

Excelは便利ですが、実際の業務では「入力する」よりも「整える」「確認する」「集計する」「説明する」部分に時間がかかりがちです。 しかも、関数やピボットテーブルに慣れていない場合、少し複雑な表になるだけで作業が止まって […]

Andrej KarpathyがXで投稿した内容が、AI業界の空気感をよく表しているとして注目を集めています。テーマは、AIそのものの性能比較ではなく、AIをどう見ているかの“認知ギャップ”です。 Karpathyの指摘 […]