リスクとルール 生成AIに入力する際のリスク対策の把握
生成AIの活用には、法律・倫理・セキュリティの3つのリスクが潜んでいます。本記事では、著作権・個人情報・差別表現・情報漏洩といった具体例を挙げながら、JDLA Generative AI Test対策として知っておきたい重要ポイントをわかりやすく解説します。
2025-04
リスクとルール 
リスクとルール 敵対的プロンプトとは？〜AIを“悪用”させないための対策を理解しよう
生成AIを安全に活用するには「敵対的プロンプト（Adversarial Prompting）」への理解が不可欠です。本記事では、攻撃的プロンプトの仕組み・実例・リスク・対策をわかりやすく解説。JDLA Generative AI Test対策にも役立ちます。
活用事例 生成AI活用を妨げる「制限要因」とは？～“便利なだけでは使えない”理由を理解しよう
生成AIは便利な一方で、技術的制約・法律・倫理・社会的受容・導入コストといった課題により活用が制限される場面もあります。本記事では5つの制限要因を分かりやすく解説し、JDLA Generative AI Testの試験対策にも役立つ内容を紹介します。
リスクとルール 法律・倫理・セキュリティの観点から見る生成AIのリスクとは？
生成AIを安全に活用するには、「どんな情報を入力してはいけないか」を理解することが重要です。本記事では、個人情報・機密情報の入力に関するリスクと、ユーザーが取るべき具体的な対策を解説。JDLA Generative AI Test対策にも最適です
活用事例 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」
生成AIは教育・ビジネス・行政・開発などさまざまな分野で活用が進んでいます。本記事では具体的な事例を紹介しながら、JDLA Generative AI Testに役立つ理解ポイントを解説します。
リスクとルール 生成AIのリスクを“自分で”低減するには？～ユーザーが知っておくべき基本的な対処法～
生成AIの誤情報・バイアス・著作権・プライバシーなどのリスクに対し、ユーザーが自らできる具体的な対策を5つの視点から解説。JDLA Generative AI Testにも対応したリテラシー強化記事です。
技術のしくみ 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？〜生成AIの“使いやすさ”を支える技術を理解しよう〜
生成AIが人間の意図や価値観に沿った応答を返すために不可欠な、アラインメント・インストラクションチューニング・RLHFの役割をわかりやすく解説。JDLA Generative AI Testの試験対策にも役立つ内容です。
技術のしくみ 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理解しよう！
生成AIの学習ステップである教師あり学習・自己教師あり学習・事前学習・ファインチューニングの違いや関係性をわかりやすく整理。JDLA Generative AI Testの頻出テーマを試験対策に役立つ形で解説します。
技術のしくみ 基盤モデル・トランスフォーマー・アテンションとは？〜生成AIの中核をなす技術をやさしく解説〜
生成AIの仕組みを支える基盤モデル・トランスフォーマー・アテンションの技術をやさしく解説。JDLA Generative AI Test対策として、各用語の意味や違い、試験で問われやすいポイントもまとめています。
技術のしくみ 大規模言語モデル（LLM）の基本構造と学習方法をわかりやすく解説！
大規模言語モデル（LLM）の仕組みと学習ステップ（事前学習・ファインチューニング・RLHF）を図解的に解説。試験対策に役立つ重要用語も一覧で紹介。生成AIの基礎をしっかり押さえましょう。