機械学習の「精度保証」を正しく理解する 〜 RMSE・R²・MAEなど主要評価指標を具体例で徹底解説 〜 1. はじめに 機械学習のモデルを構築したあと、最も重要なのは「どれくらい正確に予測できるのか？」を評価することです。 このとき使われるのが 精度指標（…

Model Context Protocol（MCP）：AIと外部データソースをつなぐ新たな標準 近年、AIアシスタントや大規模言語モデル（LLM）の進化が著しい一方で、これらのモデルが外部のデータソースやツールと効果的に連携するための仕組みは、依然として課題の多い分野で…

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？— 仕組みと活用方法 1. RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、情報検索（Retrieval） と テキスト生成（Generation） を組み合わせた自然言語処理（NLP）の手…

2025年最新！AIを活用した自動テストの最新動向と未来展望 （注記：本記事は2025年2月時点の情報に基づいています。） 近年、ソフトウェア開発のスピードが加速する中で、品質保証の重要性がますます高まっています。特に、AI技術の進化により、自動テストの…

知識蒸留（Knowledge Distillation）とは？仕組みと活用法を解説 1. 知識蒸留（Knowledge Distillation）とは？ 知識蒸留（Knowledge Distillation） とは、大規模な機械学習モデル（教師モデル）から、小型のモデル（生徒モデル）に知識を転送する手法 です…

初めての機械学習：分類タスクを学ぶ はじめに 機械学習はデータからパターンを学び、予測や分析を行う技術です。その中でも「分類（Classification）」は、与えられたデータを事前に定めたカテゴリに分類する手法であり、メールのスパム判定や画像認識など…

LLMのファインチューニングとRAG（Retrieval-Augmented Generation） 1. はじめに 近年、大規模言語モデル（LLM）が急速に発展し、様々な分野で活用されています。しかし、LLMは学習済みのデータに依存するため、新しい情報を即座に反映できない という課題…

LLM（大規模言語モデル）自作入門 1. はじめに 近年、GPT-4やLLaMA、Mistralのような大規模言語モデル（LLM）が注目を集めています。これらのモデルは、自然言語処理（NLP）の幅広い応用に使われ、チャットボットや文書生成、コード補完などに活用されていま…