このページでは、生成AIを「ちゃんと使いこなす」ために必要な入門知識・技術解説・活用事例・リスク・プロンプト術を、テーマ別に整理して一覧できるようにまとめています。
エンジニアではない方や、これから仕事や学習で生成AIを活用したい方でも、順番に読み進めることで、土台となるAIリテラシーを無理なく身につけられる構成を意識しています。
はじめての方は、まず「入門と全体像」のセクションから読んでいただくのがおすすめです。
生成AIの基本的な考え方や、従来のAIとの違いを先に押さえておくと、その後の技術的な記事や活用・リスクの記事も、ひとつの流れとして理解しやすくなります。
1. 入門と全体像｜まず「生成AIとは何か」をつかむ
生成AIの基本概念や社会的インパクト、従来型AIとの違いなど、 「ざっくり全体像」をつかむための記事です。最初の一周目に。
- 生成AIの社会的インパクトとは？ ― スマホ以上と言われるインパクトを、教育・産業・行政・市民生活の視点から整理。
- 従来のAIと生成AIの違いを理解しよう ― 用途特化型AIとの違い、入出力形式の違いなどを整理。
2. 技術のしくみ｜しくみを知って「ブラックボックス感」を減らす
LLM・基盤モデル・トランスフォーマー・学習手法・ハルシネーションなど、 生成AIの中身に踏み込んで理解するための技術寄りの記事です。
- 生成AIモデルに共通する技術的特徴とは？ ― テキスト・画像など、多様な生成AIに共通する技術的な土台を整理。
- 大規模言語モデル（LLM）の基本構造と学習方法とは？ ― LLMの構造や学習の流れを、数式をできるだけ避けてやさしく解説。
- 教師あり学習・自己教師あり学習・事前学習・ファインチューニングをやさしく解説 ― 4つのキーワードで、生成AIの学習プロセスを整理。
- 基盤モデル・トランスフォーマー・アテンションとは？ ― 現代的な生成AIの心臓部となるアーキテクチャを、図解イメージで解説。
- 確率モデルとハルシネーションとは？〜生成AIの“思考の癖”を正しく理解する〜 ― 「確率で次の単語を選んでいる」という仕組みから、ハルシネーションが起きる理由を解説。
- アラインメントとインストラクションチューニングとは？ ― モデルを「人間にとって都合のよい振る舞い」に調整する技術の基礎。
3. 活用事例｜「どこでどう使うか」の具体像
教育・ビジネス・行政・開発・語学学習など、「実際にどう使われているか」を イメージしやすくするための記事です。
- 生成AIはどう使われている？～具体的な活用事例で理解する「利活用の今」 ― 教育・ビジネス・行政・開発・日常生活など、分野別の代表的なユースケースを整理。
- 生成AI活用を妨げる「制限要因」とは？ ― 技術・法律・倫理・社会受容・コストなど、「なぜ簡単には導入が進まないのか」を解説。
- 英語初心者が生成AIで学ぶ！やさしい3ステップ学習法 ― 語彙強化 → 添削 → 会話練習という3ステップで、英語学習に生成AIを使う具体的なプロンプト例を紹介。
4. リスクとルール｜安全に使うための前提知識
ハルシネーション・バイアス・情報漏えい・法規制など、 生成AIを「安全に」「責任をもって」使うために知っておきたい記事です。
- 生成AIのリスクとユーザーによる低減策とは？5つの基本対処を解説 ― 一般ユーザーがとれる代表的なリスク低減策をまとめた「対処」寄りの記事。
- 生成AIへの入力リスクとは？安全に使うための注意点と対策 ― 個人情報・機密情報など、「何を入力してはいけないか」にフォーカスした解説。
- 生成AIの法律・倫理・セキュリティ上のリスクとは？具体例でわかる注意点 ― 法律・倫理・セキュリティを横断的に押さえるためのベース記事。
5. プロンプト活用｜実務で回すための「使い方の型」
AIリテラシーを「知識」で終わらせず、日常の仕事や学習で回していくための プロンプトパターンとワークフローの記事です。
- プロンプト基礎10パターン｜毎日使える“最小テンプレ”まとめ ― 役割付与・制約指定・段階思考・Few-shot・要約／抽出／変換・評価など、 汎用性の高い10パターンを「そのまま使えるテンプレ」とセットで整理。