生成AIのリスクと対策 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。
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生成AIのリスクと対策 
生成AIの活用と応用 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。
生成AIのリスクと対策 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
生成AIの活用と応用 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。
生成AIの技術理解 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。
生成AIの技術理解 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。
生成AIの技術理解 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。
生成AIの技術理解 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。
生成AIの技術理解 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。
生成AIの技術理解 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〜
生成AIが事実でない情報を出力する理由は「確率モデル」にあります。この記事では、ハルシネーションの仕組みと対策、試験対策で押さえておきたいポイントをわかりやすく解説します。