2025年 3月の記事一覧

報告書づくりから解放！進捗＆課題をAIが整理してドラフト化

はじめに：プロジェクトレポートの作成を効率化しよう中小企業でも、複数のプロジェクトを同時進行することは珍しくありません。とはいえ、進捗や課題を毎週・毎月まとめる「プロジェクトレポート作成」は、少ない人員で手間がかかる作業の代表例。本記事では、コミュニケーションと意思決定プロセスという観点も

はじめに近年、生成AIは教育現場やビジネスシーンで急速に普及し、その利便性と同時に出力内容の正確性や倫理性に対する懸念が高まっています。膨大なデータから最適な回答を導く一方で、事実誤認や不適切な表現、偏った情報が含まれる可能性も否めません。そこで、本記事では、生成AIの出力を評価するための

はじめに：幼児・児童の言語発達と批判的思考形成におけるLLM活用の重要性幼児期・児童期は言語能力が急速に発達し、同時に「なぜ？」「どうして？」という疑問を通じた思考力が育つ大切な時期です。近年、大規模言語モデル（LLM）との対話が教育現場に取り入れられる動きが進みつつあり、その可能性と課題

導入：ChatGPTを活用したメタ認知育成の重要性近年、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）によって、大学教育の学習支援に新たな可能性がもたらされています。レポート作成や調べ学習への補助だけでなく、学習者が自らの理解度を振り返り、学習方略を改善するメタ認知的スキルの育成に活用する

導入Society5.0時代において、大学教育には従来以上に思考力・判断力・表現力を鍛える仕組みが求められています。こうした能力を育むうえで活用が期待されるのが生成系AIです。AIのアウトプットを批判的に検証しながら、自分なりの意見を組み立てる過程はまさに高度な思考訓練となるでしょう。本記

導入近年、大規模言語モデル（LLM）の性能向上が目覚ましく注目を集めています。その中でも特に「創発的能力」と呼ばれる、モデルを大きくするだけでは予測しづらい急激な性能ジャンプが議論の的です。例えば単なる相関ではなく原因と結果を推定する「因果推論」能力の片鱗がうかがえたり、人間と協働すること

【導入】人間の意識は「連続的に流れている」としばしば語られます。しかし大規模言語モデル（LLM）は、言語をトークン単位で扱う「離散的」な仕組みです。この連続 vs. 離散の違いが、AIと人間の比較で重要な論点となっています。本記事では、意識の連続性や離散処理とのギャップを概観し、その上でL

はじめに学習成果を高めるうえで重要な概念として「メタ認知」が注目されています。これは自分の認知プロセスを客観的に把握・制御する力であり、効果的な計画や振り返り、学習戦略の選択などに深く関わります。近年、生成AI（大規模言語モデル：LLM）が外部の頭脳として機能し得る「拡張認知モデル」が脚光

はじめに急速に進化する大規模言語モデル（LLM）の世界において、GoogleはGeminiシリーズを通して常に革新的な挑戦を続けています。最新モデルであるGemini 2.5 Pro Experimentalは、従来モデルからの大幅な性能向上と、独自の「思考モデル」アーキテクチャの採用によ

はじめに現代社会において、AI技術の急速な発展は私たちの日常生活や産業構造に大きな変革をもたらしています。しかし、単に人間の仕事を奪う存在として捉えるのではなく、互いの強みを活かし合う「シンビオシス（共生）」という視点が注目されています。本記事では、脳科学・認知科学とAI技術の融合が生み出