インターフェースINTERFACES01
AIの擬人化とは何か——人間らしくすると信頼されるのか
AIの擬人化とは、人間らしい声や見た目を付けることだけではない。2026年の研究から、擬人化・信頼・協働の関係と、人間らしさが逆効果になる条件を整理する。
ARCHIVE / ALL RECORDS
観測アーカイブ
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25 件を表示
2026年の観測
25 RECORDS最新観測LATEST02
認知的オフローディングとは何か——生成AIに任せる作業と残す判断
認知的オフローディングは、道具を使って頭の中の負担を外へ移すこと。生成AIの研究を一律の「思考力低下」と読まず、任せる作業と自分で保つ判断を分けて考える。
論考ESSAYS03
AIコンパニオンとは何か——AIとの「関係」は人間関係の代わりになるのか
AIコンパニオンとは、会話AIを友人や話し相手のように使う関係的な体験。2026年の研究から、孤独感、ウェルビーイング、親密さ、継続性の境界を整理する。
ツールTOOLS04
MCPとは何か——AIエージェントとツールをつなぐModel Context Protocol
MCP（Model Context Protocol）とは何かを2026-07-28仕様から解説。ツール・データ接続の仕組み、RAGやA2Aとの違い、権限設計まで整理する。
カルチャーCULTURE06
AIと著作権はどこで分かれるのか——学習・生成・利用を分けて考える
AIと著作権を考えるときは、学習に使う、生成する、公開・利用するを分ける。文化庁の公式整理をもとに、確認すべき境界を考える。
論考ESSAYS08
AI倫理とは何か——「正しさ」を運用へつなぐ
AI倫理とは、AIをどのような目的・条件で使うべきかを考える視点。公平性、説明可能性、プライバシー、責任をガバナンスとの違いから整理する。
最新観測LATEST10
AIハルシネーションとは何か——もっともらしさと事実を分ける
AIハルシネーションとは、AIが誤った内容をもっともらしく出力する現象を指す。引用・根拠・確認の境界から、使い方を考える。
ツールTOOLS12
ファインチューニングとは何か——LLM・RAG・プロンプトの違いを整理
ファインチューニングとは、学習済みモデルにタスクや領域の情報を追加して適応させる工程。RAGやプロンプトとの違い、向き不向きを整理する。
ツールTOOLS13
生成AIのプロンプトと使い方——質問文より先に決める四つの設計
生成AIのプロンプトとは、目的・文脈・入力・出力を伝える指示。質問文の技巧だけに頼らず、使う前の設計と確認手順を整理する。
ツールTOOLS14
生成AIに個人情報を入力しても大丈夫？——送る前に確認する四つの境界
生成AIに個人情報を入力する前に、目的、入力範囲、保存・利用、削除・見直しを確認する。公的な注意喚起をもとに整理する。
ツールTOOLS15
RAGとは何か——検索してから生成する仕組みの境界
RAGとは、質問に関連する情報を検索してから生成AIへ渡し、回答を組み立てる仕組み。検索結果の質、権限、出典、検証の境界を整理する。
最新観測LATEST16
生成AIとは何か——「認識するAI」と「生成するAI」の境界
生成AIとは、入力データの特徴をもとに文章・画像・音声などの合成コンテンツを生成するAIモデルの一群。従来のAIとの違いと使い分けを整理する。
最新観測LATEST17
LLMとは何か——大規模言語モデルと生成AIの違いを分けて考える
LLMとは、大量のテキストで学習した大規模言語モデル。生成AIとの関係、アプリケーションとの役割分担、RAGやプロンプトの位置づけを整理する。
インターフェースINTERFACES21
音声AIの進化がもたらす新しいコミュニケーション
正確な認識の先にある、間、息継ぎ、割り込み、沈黙。音声AIとの会話を自然にする要素をインターフェースとして考える。