AI 関連記事のまとめ一覧（随時更新）

2019年からNoteにおいて、あまり執筆計画も立てずに、本能の気の向くままに時間の合間に書き続けていた各種記事ですが、現在は、note（日本語）とMedium（英語）他、あわせて210本以上となってきました。

AI、データサイエンス、5G、ロボティクス、ブロックチェーン、DXと、書き連ねてきた中、AI 関連の記事は何を書いたのか（逆に、何を書いていないのか）を明らかにしようと以下に整理してみました。計60本。意外と記事全体の中ではそんなに多くない。

これだけに留まらず、「人事とAI」「金融とAI」というドメインスペシフィックな内容から、「不正検知」等の広範囲に活用されうるアプリケーションについてや、「AIと倫理」「国家とAI」という大きなテーマまで、ちょこちょこ書いています。「AIと倫理」「国家とAI」はテーマが難解過ぎてなかなかに書き進まないです。これも頑張っていきたいなと思っています。

2023年～2026年は、世を席捲した生成AIから推論AI誕生・AIエージェントのブームと変化してきて、AIに関する情報、必要となる知識、求められる洞察も変化してきているように見えます。ただ、本質的なところ、すなわちデータをどう整備するか、データに対する態度やアプローチは改めて大切だと考えられているようにも思います。

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AI 関連記事 60本。

AIの各種技術

モデル一覧: https://note.com/masayamori/n/n591a0c7b5baa

インフォグラフィック：https://note.com/masayamori/n/n47ac1aceca64

画像認識　　： https://note.com/masayamori/n/n02fffa7638b7
音声認識　　： https://note.com/masayamori/n/n4c616161cc14
言語生成　　： https://note.com/masayamori/n/nf8ad1a33b4b5
感情認識　　： https://note.com/masayamori/n/n9b339d2d47f3
需要予測　　： https://note.com/masayamori/n/n8e68d7caaf86

教師あり　　： https://note.com/masayamori/n/n8dc195e2419b
教師なし　　： https://note.com/masayamori/n/ne214e725ba81
教師あり拡張： https://note.com/masayamori/n/n92d28a3927dc

集合学習： https://note.com/masayamori/n/na0e691da56b8
強化学習： https://note.com/masayamori/n/n78729b982273
転移学習： https://note.com/masayamori/n/nd7d524ba7656
GAN　 ： https://note.com/masayamori/n/n9fddedd9a6f5
連邦学習：https://note.com/masayamori/n/n250f59071293

確率的プログラミング：https://note.com/masayamori/n/n70cdc5eb2f81

因果推論AI (o1)： https://note.com/masayamori/n/n3d373bc0a5f3
世界モデル： https://note.com/masayamori/n/n34df50d83489

AIの各種応用

チャットボット　　： https://note.com/masayamori/n/nf07c68df6afc
デマンドセンシング： https://note.com/masayamori/n/nd36cdd69df13
顧客離脱予測　　　： https://note.com/masayamori/n/na8bdb62b36ee
予知保全（PdM）　 ： https://note.com/masayamori/n/n74feaa1d11ea
生成AIの４つの活用： https://note.com/masayamori/n/n43dcce29cf19

データとAI

過学習　　　： https://note.com/masayamori/n/n6c3b343e756b
交差検証　　： https://note.com/masayamori/n/n355d78a1f4af
データ拡張１： https://note.com/masayamori/n/n63caf39a4cdf
データ拡張２： https://note.com/masayamori/n/n7f21db4e5e49

プロダクトカタログ： https://note.com/masayamori/n/n9168da213896

XAI（説明可能なAI）： https://note.com/masayamori/n/neae9102d2aa3

AIとの関係性

ECとAI　　 ： https://note.com/masayamori/n/n3867973906dc
D2CとAI　 ： https://note.com/masayamori/n/n2bd6c972c019

ERPとAI　　 ： https://note.com/masayamori/n/n5a7ca33f301c
ロボットとAI： https://note.com/masayamori/n/n2eb7f0ab5e
語学学習とAI： https://note.com/masayamori/n/naea3b7c9bb31
農業とAI　　： https://note.com/masayamori/n/n73ae45023d2c
ブロックチェーンとAI： https://note.com/masayamori/n/n4d9cb9c2f985

AIの活用手法

データサイエンス：https://note.com/masayamori/n/n622a4c760ad2
AutoML　　 ： https://note.com/masayamori/n/nd36a176dcc65
人間参加型 ： https://note.com/masayamori/n/n2764e3cecc05
E&Eモデル 　： https://note.com/masayamori/n/nd4a3e2cfd1b4
AIキャンバス： https://note.com/masayamori/n/n4311ffd303d5
データドリブン戦略：https://note.com/masayamori/n/n7bcf29a1c  

LLM （大規模言語モデル）

連邦学習によるLLM開発：https://note.com/masayamori/n/n2ae43ad934c3 
LLM使用コスト最適化： https://note.com/masayamori/n/n219545a9e069

AIエージェント

プロンプトエンジニアリング から コンテキスト・エンジニアリング：https://note.com/masayamori/n/n343363451ccb
MCP (Model Context Protocol)：https://note.com/masayamori/n/nf27766b0361d

AIと人・社会

2025年のAIと2026年のAI： https://note.com/masayamori/n/ne4fcf7a42b6d

貧困とAI： 　　https://note.com/masayamori/n/n8c6cb34869f7 
気候変動とAI： https://note.com/masayamori/n/n324065061731 
コンテンツ、エンタメとAI：https://note.com/masayamori/n/nabab2aa57f92
科学とAI： https://note.com/masayamori/n/n4b4f4ac3d7d9

信頼されるAIとサービスのための多層的アプローチ：
https://note.com/masayamori/n/n046a68630dea 
AIネイティブなる世代に向けて： https://note.com/masayamori/n/n61f93076442e 
AIを媒介とした世代の連携：https://note.com/masayamori/n/nb2b88c56b344
Polarity Thinking（両極思考）のすゝめ （「AIと人」）：
https://note.com/masayamori/n/n25e434d20a99

AI時代に求められるスキル「三領域能力モデル」：https://note.com/masayamori/n/n874e04c23517?from=notice

加速競争戦略：https://note.com/masayamori/n/nc784099434e5
AGI (汎用人工知能） ： https://note.com/masayamori/n/nc4de93f0a123  

AI関連ニュース

#1 次世代の画像生成AI等:  https://note.com/masayamori/n/n31eee2cece08
#2 ノーコードAI等　　 ： https://note.com/masayamori/n/n916fc854c0a6