合成データとは、現実の観測や記録から直接集める代わりに、ルール・統計モデル・シミュレーション・生成AIなどで人工的に作るデータです。AIの学習例を補ったり、実データを使いにくい環境でソフトウェアを試したりする用途があります。ただし、作れた件...

敵対的サンプルとは何かを、同じ変更量でも判定が変わる2次元の数値例で解説。普通のノイズやデータ汚染との違い、FGSMと敵対的学習の考え方、防御の限界、評価結果の条件と分母の読み方を整理します。

データドリフトとは何かを、製品の割合と予測誤差が変わる数値例で解説。概念ドリフトとの違い、KS検定・PSIの注意点、正解が遅れる場合の監視、検知後に再学習を判断する手順を整理します。

合成データとは、現実の観測や記録から直接集める代わりに、ルール・統計モデル・シミュレーション・生成AIなどで人工的に作るデータです。AIの学習例を補ったり、実データを使いにくい環境でソフトウェアを試したりする用途があります。ただし、作れた件...

敵対的サンプルとは何かを、同じ変更量でも判定が変わる2次元の数値例で解説。普通のノイズやデータ汚染との違い、FGSMと敵対的学習の考え方、防御の限界、評価結果の条件と分母の読み方を整理します。

データドリフトとは何かを、製品の割合と予測誤差が変わる数値例で解説。概念ドリフトとの違い、KS検定・PSIの注意点、正解が遅れる場合の監視、検知後に再学習を判断する手順を整理します。

差分プライバシーとは何かを、40人と41人の人数集計で解説。εとノイズ量、プライバシー予算、中央型と局所型、匿名化・連合学習との違い、AI学習で使うDP-SGDと保護単位の注意点を整理します。

知識蒸留の仕組みを、教師・生徒モデルの配置と3クラスの確率計算で図解。ソフトターゲット、温度、量子化・プルーニングとの違いを整理し、精度・推論速度・学習費用の評価方法まで解説します。

連合学習（Federated Learning）の意味と仕組みを、3拠点の架空例で図解。中央集約型との違い、FedAvgの加重平均、水平・垂直の分類、プライバシー・通信・データの偏りを整理し、導入前の評価方法まで解説します。

説明可能AI（XAI）の意味と、SHAP・LIMEの違いを解説。需要予測の架空例で、個別の予測と全体の傾向、基準値・寄与の読み方を図解し、予測精度や因果関係と混同しないための確認点を整理します。

AIガードレールの意味と仕組みを、架空の問い合わせ対応で解説。入力・出力の検査と操作権限の違い、許可・マスク・拒否・引き継ぎの判断、誤検知率と見逃し率の計算方法を図解します。

ハルシネーションの意味と原因を、架空のアンケートで解説。数字の誤りと根拠不足の違い、出典・条件を照合する5つの手順、指示やRAGによる対策と限界を図解します。