Shikata Ga Nai

Private? There is no such things.

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第39回:敵対的攻撃・誤情報・著作権リスクにどう備えるか?

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Hello there, ('ω')ノ AIエージェントの導入が進む中で、 セキュリティリスクや法的リスクも同時に大きな問題となっています。 とくに注目されているのが次の3つです: 敵対的攻撃(Adversarial Attack) 誤情報(Misinformation) 著作権リスク(Copyrig…

第38回:AIに倫理はあるのか?開発者の責任を考える

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Hello there, ('ω')ノ AIは私たちの生活やビジネスに深く入り込んできました。 便利さが増す一方で、 差別的な発言 偏った判断 フェイク情報の拡散 誰が責任を取るのか問題 など、倫理的な課題も顕在化しています。 今回は**「AIに倫理はあるのか?」**とい…

第37回:プライバシーと同意──データはどう守るべきか?

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Hello there, ('ω')ノ AIエージェントは、多くの場合**ユーザーの情報(データ)**を扱います。 名前 住所 連絡先 購入履歴 行動パターン などがAIに渡されるため、プライバシーとデータ保護は絶対に無視できない課題です。 プライバシー保護の2大原則 ① デ…

第36回:出力の信頼度を伝えるには?ユーザーとの合意形成

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Hello there, ('ω')ノ AIが提案や回答をしたとき、 「これ、本当に正しいの?」と不安に思ったことはありませんか? どれだけ高性能なAIでも「100%正しい」とは限りません。 そこで大事なのが「出力の信頼度(confidence)」を明示することと、 「ユーザーと…

第35回:偏り(バイアス)をどう検出・抑制するか?

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Hello there, ('ω')ノ AIはあくまで「学習したデータからパターンを見つけて判断する」という特性を持ちます。 そのため、データや設計に偏り(バイアス)が含まれていると、AIも無意識にそのバイアスを引き継いでしまいます。 これは差別的・不公平な判断や…

第34回:説明可能なAIとは何か?

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Hello there, ('ω')ノ AIの判断や行動は、人間には「なぜそうなったのか」がわかりにくいことが多くあります。 とくにディープラーニングや大規模言語モデルは、いわゆるブラックボックスと呼ばれ、 「正しい答えは出したが、理由が説明できない」 という問…

第33回:なぜAIに「信頼」が必要か?

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Hello there, ('ω')ノ どんなに性能が高くても、「このAIを本当に使って大丈夫?」という不安があれば、 人はAIを実務の現場で使おうとはしません。 エージェントAIの普及においても、“信頼できること”が最大の条件になります。 信頼とは「安心して任せられ…

第32回:エージェント設計に必要な「監視」と「適応」の技術

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Hello there, ('ω')ノ 「設定した通りに動いたけど、結果はイマイチだった」 「環境が変わったのに、AIは気づかず古いまま動き続けた」 ──そんな失敗、ありませんか? 実用的なエージェントAIには、周囲の変化を“見張って”反応できる力=監視と適応が欠かせ…

第31回:シーケンシャル処理とパラレル処理──最適なワークフローとは?

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Hello there, ('ω')ノ エージェントAIにタスクを実行させるとき、 「どういう順番で処理させるか?」を決めるのはとても重要です。 順番通りに1つずつ進めるのか?(シーケンシャル) 複数を同時に進めるのか?(パラレル) この選択によって、処理時間・精…

第30回:エージェントの記憶設計──短期・長期・エピソード記憶の違い

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Hello there, ('ω')ノ 人間が「会話を続けられる」「同じミスを繰り返さない」「経験から学べる」のは、記憶があるからですよね。 それと同じように、エージェント型AIにとって「記憶」は極めて重要な機能です。 ただし、AIの記憶にも種類があり、それぞれ役…

第29回:状態空間って何?環境モデリングの考え方

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Hello there, ('ω')ノ エージェント型AIは、「ただ命令されたことを実行する」だけではありません。 周囲の状況を把握しながら、自分で行動を選ぶ必要があります。 では、AIはどのように「状況(環境)」を捉えて、判断を下しているのでしょうか? その答え…

第28回:AIに「目的」を伝える最適なプロンプト設計法

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Hello there, ('ω')ノ ChatGPTを使ったことのある人なら、こんな経験があるかもしれません: ちゃんとお願いしたのに、思ってたのと違う答えが返ってきた。 これは、AIに「何をしてほしいか」ではなく、「なぜそれをしてほしいのか」まで伝えきれていないケ…

第27回:エージェント同士の連携術──交渉・知識共有・協調とは?

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Hello there, ('ω')ノ エージェント型AIが複数で動く場面が増えています。 ですが、ただ「同時に動いているだけ」では、真の意味でのチームとはいえません。 人間のチームがうまく回るには: 仕事を分け合うだけでなく 状況を共有し、 必要に応じて話し合い…

第26回:コーディネーター/ワーカー/デリゲーターの役割

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Hello there, ('ω')ノ 前回紹介したCWDモデルでは、AIエージェントが「分担して協力する仕組み」が重要だという話をしました。 今回はその中でも、「誰が何をやるのか」という役割設計の3タイプに注目します。 コーディネーター(Coordinator) ️ ワーカー…

第25回:AIがタスクを「分担する」仕組み(CWDモデル)

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Hello there, ('ω')ノ 人間の職場でも、効率よく仕事を回すためには「誰が何をやるか」の分担が重要です。 同じように、AIエージェントたちもチームで動くときには「タスク分担の仕組み」が必要になります。 そこで登場するのが、CWDモデル(Collaborative W…

第24回:ツールと計画の統合設計を成功させるコツ

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Hello there, ('ω')ノ エージェント型AIは「考えて動く」存在です。 しかし、“動く”とは実際にはツールを使って計画通りに作業をこなすことを意味します。 つまり、「使うツール」+「やるべき手順」=統合設計が重要になります。 今回は、この「ツール」と…

第23回:CrewAI、AutoGen、LangGraphの特徴をざっくり解説

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Hello there, ('ω')ノ 「AIをもっと複雑なタスクに使いたい」 「AI同士を協力させたい」 ──そんなニーズに応えるように登場したのが、マルチエージェントフレームワークです。 今回はその中でも特に注目されている: CrewAI AutoGen LangGraph の3つを、…

第22回:プランニングアルゴリズムって何?FF・A\*の違いを知ろう

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Hello there, ('ω')ノ エージェントAIが「目的に向かってどう行動するか」を考えるとき、 実はプランニングアルゴリズム(計画立案のための計算手法)が裏側で使われています。 たとえば、 「東京出張の予約をするには、何から始めてどう進めればいい?」 「…

第21回:AIがAPIや外部ツールを使うとはどういうこと?

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Hello there, ('ω')ノ 最近のAIは、ただ会話をするだけではなく、 「カレンダーに予定を入れる」「予約を取る」「Webから情報を集める」など、“手を動かす”ようなことまでできるようになってきました。 それを可能にしているのが、APIや外部ツールとの連携で…

第20回:落とし穴と限界──AIの“過信”を防ぐには

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Hello there, ('ω')ノ AIが身近になった今、「これはAIに任せれば大丈夫!」と思ってしまう場面が増えています。 でもその一方で、思わぬ誤動作や“やらかし”が起きてトラブルになることも。 今回は、AIを仕事やサービスに活用する際に注意すべき「過信の落と…

第19回:チャットボットの裏側で何が起きているか?

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Hello there, ('ω')ノ 「最近のチャットボットって、やたら自然に返してくるな…」 「まるで人と話してるみたいだけど、裏ではどう動いてるの?」 こう思ったことはありませんか? 実は、チャットボットの裏側では、複数の処理が瞬時に組み合わされて動いてい…

第18回:自己説明・自己モデル──AIが自分を知る仕組み

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Hello there, ('ω')ノ AIが何かを説明しているとき、ふと「このAI、自分のことわかってるの?」と感じたことはありませんか? たとえば: 「私は天気予報を取得する機能を持っていません」 「この情報は2023年の時点までしか知りません」 このように、AIが自…

第17回:AIが「振り返る」ってどういうこと?リフレクションとは

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Hello there, ('ω')ノ 人間の仕事でよく使われる言葉に「振り返り(リフレクション)」があります。 仕事が終わったあとに、「あの対応はよかったか?」「次はこうしよう」と考える──これは非常に人間らしい行動です。 では、AIも同じように“振り返る”ことが…

第16回:生成AIがエージェントの能力をどう拡張するのか

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Hello there, ('ω')ノ これまで、エージェント型AIの「考える」「行動する」仕組みを紹介してきました。 では、あの有名なChatGPTをはじめとする**生成AI(Generative AI)**は、 エージェントにどんな“新しい力”を与えているのでしょうか? 生成AIとエージ…

第15回:意思決定と計画立案──AIが「最適解」を選ぶ仕組み

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Hello there, ('ω')ノ エージェント型AIは、ただ命令を受け取るだけの存在ではありません。 「どれを選ぶべきか?」「何から始めるべきか?」を自分で判断し、計画を立てて動くという特徴があります。 AIの意思決定とは? 「いくつかの選択肢から、最も目的…

第14回:AIの学習方法──どうやって知識を増やすのか?

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Hello there, ('ω')ノ 人間は経験を通じて学びますよね。 では、AIエージェントはどうでしょうか? ただ作られた知識だけで動くのではなく、「新しい情報を学び、行動の質を上げていく」──これができてこそ、真の“賢いAI”といえます。 そもそも「学習するAI…

第13回:推論とは?「考えるAI」の3つのロジック

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Hello there, ('ω')ノ エージェント型AIの強みは、「情報を受け取って、目的に合わせて考え、行動できること」です。 この“考える”という行為の中核にあるのが、推論(Inference)という仕組みです。 推論とは何か? 推論とは、既知の知識から新しい結論や…

第12回:セマンティックネットワークとフレーム表現とは?

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Hello there, ('ω')ノ 前回は、AIにとっての「知識」とは何か?というテーマを扱いました。 今回はその続きとして、「その知識をどうやって表現するのか?」という技術的な土台を掘り下げていきます。 登場するのは2つのキーワード: ️ セマンティックネット…

第11回:AIが“知識”を持つとはどういうことか?

AAI

Hello there, ('ω')ノ 私たち人間は「知識がある人」「物知りな人」と聞くと、「色々なことを覚えている」「経験が豊富」というイメージを持ちます。 では、AIに対しても「このAI、知識があるなぁ」と感じる場面がありますよね。 でもその「知識」とは、いっ…

第10回:実例で学ぶ!旅行予約AIアシスタントがどう動くか

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Hello there, ('ω')ノ これまでの記事で、「エージェント型AIは目的に向かって自律的に行動する」という話をしてきました。 でも「実際、どうやって動いてるの?」とイメージしにくい方も多いはず。 そこで今回は、ある典型的なケースとして 「旅行予約AIア…