CHAPTER
AIの種類と仕組み
AIの基礎を学ぶ「AIの種類と仕組み」のレッスン一覧です。
順番に読むと理解が積み上がるように、order 順で並べています。
Lesson 1
AI / 機械学習 / 深層学習 の関係図
「AI・機械学習・深層学習・生成AI」の4つの言葉が混同されやすい初心者向けに、入れ子(マトリョーシカ)構造で関係を整理します。各層の特徴・代表例・苦手分野を、公式・公的ソースに沿ってわかりやすく説明します。
Lesson 2
機械学習って何?
AIの中でも一番よく聞く「機械学習(ML)」をやさしく解説。大量のデータからパターンを自動で見つける仕組みと、3つの学習方式(教師あり/教師なし/強化学習)を、スパムメール判定や商品レコメンドなど身近な例で初心者向けに噛み砕きます。
Lesson 3
深層学習(ディープラーニング)って何?
「ディープラーニング」という言葉を一段階だけ深く理解するための入口。脳の神経細胞を模した『ニューラルネットワーク』を多層に重ねた仕組み、という核心を、公式・公的ソースに沿って小中学生でも分かるレベルに超訳します。
Lesson 4
生成AI(GenAI)の仕組み
ChatGPT や Claude が「新しい文章」を作れるのはなぜ? 学習フェーズと推論フェーズという2段階の仕組みを、公式・公的ソースに沿って小中学生でも分かるレベルに超訳します。
Lesson 5
LLM(大規模言語モデル)って何?
ChatGPT・Claude・Gemini・Grok の正体である「LLM(大規模言語モデル)」を、小中学生でも分かるレベルに超訳。何が『大規模』なのか、何ができるようになったのかを、公式・公的ソースに沿って整理します。
Lesson 6
LLM は「次の言葉」を予測する仕組み
ChatGPT・Claude・Gemini・Grok の中身である LLM が、どうやって文章を作っているのかを小中学生でも分かるレベルに超訳。『穴埋め問題を高速で解き続けている』という核心の仕組みを、公式・公的ソースに沿って整理します。
Lesson 7
マルチモーダルAI とは(テキスト+画像+音声)
「マルチモーダルAI」を初心者向けに超訳。1つのAIが文字・画像・音声・動画をまとめて扱える仕組みを、従来の専用AIとの違いと入出力の組み合わせ表で公式ソースに沿って解説します。
Lesson 8
推論型モデル(Reasoning Model)とは
「答える前にじっくり考える」複雑な問題向けのAIモデル。普通のチャットAIとの違い、どんな仕事に向いていて、どんな仕事には大げさすぎるのか。OpenAI・Anthropic・Google の公式情報をもとに小中学生でも分かるレベルに超訳します。
Lesson 9
オープンソースAI vs クローズドAI
AIモデルは「中身を公開しているかどうか」で大きく2陣営に分かれます。オープンソース(オープンウェイト)AIとクローズドAIの違い・強み弱み・どっちから始めるべきかを、公式ソースを元に小中学生でも分かるレベルに超訳します。
Lesson 10
主要 AI モデルの相関(GPT/Claude/Gemini/Grok)
ChatGPT・Claude・Gemini・Grok — よく聞く4つのAIチャットは、それぞれ別の会社が作った別のモデルです。開発元・系譜・強み・連携サービスを一枚の表に整理し、AI基礎セクションの総まとめとして、各ツール解説への入口にします。
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