ROUTE R4

AIルート

AIが学習し、予測し、文章を生成する仕組みを分けて考えられる。

世界エリア: AI知能区

入口の疑問

「AIは本当に考え、理解しているの?」

このルートを歩き終えると——機械学習、推論、Transformer、LLM、RAGの関係を説明できる。

最初の3記事

  1. AIとは?人間のように考えているように見える仕組み
  2. AI・機械学習・ディープラーニングの違いとは?
  3. 機械学習とは?データから規則を見つける仕組み

全学習順

定義から仕組み、比較、トラブルの順に並べています。準備中の記事は公開され次第つながります。

  1. AIとは?人間のように考えているように見える仕組み
  2. AI・機械学習・ディープラーニングの違いとは?
  3. 機械学習とは?データから規則を見つける仕組み
  4. AIの学習と推論は何が違う?
  5. Transformerとは?Attentionで言葉の関係を捉える仕組み
  6. AIは本当に言葉を理解しているの?
  7. 生成AIとは?従来のAIとの違いを初心者向けに解説
  8. LLM(大規模言語モデル)とは?文章を作る仕組み
  9. AIのトークンとは?文字数とは違う数え方
  10. AIのハルシネーションとは?なぜもっともらしい間違いを言うのか
  11. RAGとは?AIが外部資料を調べて答える仕組み

代表的な誤解

よくある誤解: AIは人間と同じように考えて答えている。

現在のAIは、大量のデータから学んだ規則をもとに、確からしい出力を計算しています。人間と同じ理解をしているかは、慎重に分けて考える必要があります。

よくある誤解: AIの答えは検索結果と同じで、常に事実だ。

生成AIは事実の照合ではなく文章の生成を行うため、もっともらしい間違い(ハルシネーション)を出すことがあります。

ミニワーク

AIに聞きたい質問を一つ書き、その答えが「事実の確認」か「文章の生成」のどちらを求めているか、分類してみましょう。

LAB WHITEBOARD

ルートのホワイトボード

上のミニワークで考えたことを、あとで続きを書ける形で残してみてください。

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最終確認日: 2026-07-29