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。
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最新観測
速さだけを競わず、いま起きている変化が人の体験や文化へどう届くのかを記録します。
25 OBSERVATIONS
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。