AIツール「Claude Code」が変える職場の働き方と新たな可能性
AIツール「Claude Code」は、プログラミング支援を通じて職場の作業効率を向上させ、技術者以外の職種でも活用できる新たな可能性を示しています。
【第51話】AIはどこまで知っていいのか？便利さと安心を支える「データプライバシー」の話
AIの便利さと不安の間にある「データプライバシー」は、個人情報を守るための重要な考え方であり、信頼できるAIを実現するために欠かせない要素です。
【第50話】AIが自信満々に間違える理由とは？知っておきたい「ハルシネーション」の正体
AIが自信満々に間違った情報を生成する現象「ハルシネーション」は、言葉のパターンを学ぶAIの限界を示しており、特に医療や法律分野では注意が必要です。
【第49話】AIを安心して使うために必要な「ガバナンス」という考え方とは
AIガバナンスは、人工知能を安全かつ公平に利用するためのルールや仕組みであり、透明性や責任を重視し、技術の進歩に対応する重要な考え方です。
金融業界におけるエージェンティックAIの進化とその実用化がもたらす変革とは
金融業界におけるエージェンティックAIの進化は、カスタマーサポートや不正検知などでの自動化を進め、業務効率化と顧客体験向上を実現する重要な変革をもたらしています。
【第48話】AIの答えに”なぜ？”と聞ける時代へ──「説明可能なAI」が目指す信頼と安心
AIの判断を理解できるようにする「説明可能なAI」は、信頼性や安全性を高めるために重要であり、医療や金融など多くの分野での活用が期待されています。
【第47話】AIにも”不公平”がある？公正な判断を目指す「フェアネス」という考え方
AIにも「不公平」が存在し、特定の人や集団に不利な判断を避けるための「フェアネス」という考え方が重要であり、技術と倫理の両面から公正さを追求する努力が求められています。
AIの信頼性を高める「リード付き」アプローチとは何か？
AIの信頼性を高める「リード付き」アプローチは、制御と検証を通じてビジネスにおけるAIの安全な活用を促進し、透明性のある成果物を生み出す手法です。
【第46話】AIの判断が偏る理由とは？「バイアス」が生まれる仕組みと私たちにできること
AIの判断が偏る理由は、学習に使われるデータに含まれる人間社会の先入観や偏見が影響しており、これを理解することが公平な利用につながります。
【第45話】AIと上手につきあうために知っておきたい「LLMOps」という運用の考え方
LLMOpsは、大規模言語モデルを安定して運用するための管理術であり、AIと共に働く社会において重要な視点となります。