生成AIのリスクと対策 各国の生成AI規制はどうなってる？〜ルールの違いとこれからの動き
世界で進む生成AI規制の動きを国別に整理。EUのAI Act、アメリカのガイドライン、中国の厳格規制、日本の自主ルールなどを比較しながら、テスト対策にも役立つようやさしく解説します。
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生成AIのリスクと対策 
生成AIプロンプト活用術 英語初心者が生成AIで学ぶ！やさしい3ステップ学習法
英語が苦手でも大丈夫！語彙強化・英文添削・会話練習の3ステップで、初心者でも生成AIを活用して効果的に英語を学べる方法を紹介します。
生成AIのリスクと対策 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。
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。
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。