図解入門 最新 AI技術がよ～くわかる本　／ 神崎洋治

テクニカルライター兼コンサルタントの著者が、2025年現在のAI技術とその活用事例、それによる社会の変化や将来の私たちの生活を幅広く解説する入門書です。

• ユーザーからの質問や会話の投げかけをテキストで行うことを「プロンプト」と呼び、AIにうまく答えさせるための最適な質問をする技術を「プロンプトエンジニアリング」という。
• 人とコンピュータが自然言語で会話できるようになるということは、AIと別のAI（メーカーや用途が異なるものも含む）が会話でコミュニケーションできるようになることを意味する。
• 個人にパートナーとして寄り添うAIエージェントを「AIバディ」と呼ぶ。人の仕事内容を理解し、人に情報提供やアドバイスをし、将来は人の代わりに打ち合わせに参加したり、議事録を作成するなど、分身のような役割を担うことを目標に開発されている。
• 機械学習には大別して「分類問題」と「回帰問題」がある。「分類問題」とは、犬か猫かというような、回答が離散値である問いであり、「回帰問題」とは、回答が連続的な実数値となる問いである。
• 従来のディープラーニングには「過学習」という問題があった。「過学習」とは、見慣れた訓練データに対しては角度が高い回答ができる一方で、訓練データの影響を受けすぎた結果、訓練データにはない未知のデータに対しては制度が下がる現象である。
• 「過学習」の問題は、CNN(convolutional neural network, 畳み込みニューラルネットワーク)によって、解決された。
• 「CNN」は人の脳神経を模した「ニューラルネットワーク」の一種で、関係性の低い位置情報等を削ぎ落し、関係性の高い本質的な情報のみを伝播させることで、「過学習」という問題を解決した。
• 「XAI」とは、「eXplainable AI」の略で「説明可能なAI」と訳される。AIが推論の結果をどのように判断したのか、人が理解できるようにする技術である。「AIによる概要」に、引用元が表示されるのはこの「XAI」技術が使われているからである。