MLOpsとは、機械学習モデルを作って終わりにせず、本番環境で安定して使い続けるための仕組みです。データの準備、モデルの学習、評価、デプロイ、監視、再学習までを一つの流れとして管理します。 AIは、モデルを一度作れば永久に同じ精度で動くわけでは...

AI・データ活用を理解するには、人工知能、機械学習、生成AI、ビッグデータを別々の単語として暗記するだけでは足りません。データを集め、分析し、判断やサービスに使い、運用中の問題を確認する一連の流れで捉えると、それぞれの役割が分かります。 この...

クラウドは、インターネット経由でサーバーやソフトウェアなどのIT資源を利用する考え方です。ITパスポートでは、クラウドコンピューティングの意味と、SaaS・PaaS・IaaSの違いがよく問われます。 このページでは、クラウドを単語ごとに暗記するのではなく...

特化型AIの意味を、汎用AI・生成AIとの違い、身近なサービスや仕事での活用例とともに解説します。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の意味、画像認識で使われる理由、ニューラルネットワークとの違い、仕事や生活での活用例をITパスポート向けに解説します。

ニューラルネットワークの意味、機械学習・ディープラーニングとの違い、身近な例、仕事での活用、ITパスポート試験対策のポイントを文系向けに解説します。

データの並べ替えとは、表や一覧を一定の基準で順序よく並べ直す操作です。ITパスポートで出る昇順・降順、ランキング、抽出や集計との違いをやさしく解説します。

非構造化データとは、表のように整理されていない文章、画像、音声、動画などのデータです。ITパスポートでの意味、構造化データとの違い、仕事や生活での使われ方を解説します。

データサイエンティストとは、データを分析して業務や事業の意思決定に役立つ知見を出す専門職です。ITパスポートでの出題ポイント、BIやAIエンジニアとの違い、身近な例を解説します。

AIサービスのオプトアウトポリシーは、入力データをAI学習に使わせないための選択ルールです。ITパスポート向けに意味と注意点を解説します。

データのねつ造・改ざん・盗用は、情報倫理で押さえたい不正なデータ利用です。ITパスポート向けに意味、違い、仕事での注意点を解説します。

ソーシャルメディアポリシーとは、企業や組織がSNSを使うときの方針や注意点をまとめたルールです。ITパスポートで問われる情報倫理、ネチケット、コンプライアンスとの関係を文系向けに解説します。