AI Tips

AIの技術や知識についてを解説

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MCPはAI業界の標準になるのか

M... なんですか? 最近、OpenAIが「MCP」に対応というニュースにIT業界が震撼しました。「ライバル会社であるAnthropic(アンソロピック)の標準規格を採用」「AIエージェントが溢れ出るだろう」などの期待に満ちた記事で話題になりました。 Googleトレンドで「MCP」の検索量を照会してみると、特に2025年2月から徐々に上がったことが分かります。このブログを読んでいらっしゃる方も、どこかでMCPについて聞いたことがあると思います。 結局のところ、MCPって何でしょうか?MCPの意味から登場の背景、今後AI業界に及ぼす影響までをまとめてみました。 MCPの背景知識:プロトコルとは? MCPはAIに様々なプログラムを簡単に接続して使えるようにした標準通信形式です。略語は「モデルコンテキストプロトコル(Model Context Protocol)」で、一種の「プロトコル」です。MCPを理解するには、このプロトコルの意味から理解するのが良さそうです。(私は文系なので...) 通常、プロトコルは、コンピューターまたはシステム間で言葉が通じるように設定された共通言語を意味します

· Tessa

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ディープラーニングとは

ディープラーニング(Deep Learning, DL)とは? 多くの方がAIと言えば漠然と「ディープラーニング」だと認識していると思います。それだけ現在のAI業界で「ディープラーニング」は重要という感覚を超えて当然の概念です。ディープラーニングも結局は、マシーンラーニングの方法論の一つだと考えてください。 1. AIとは 2. マシーンラーニングとは ディープラーニングの定義 マシーンラーニングが"コンピューターが自らデータを学習するようにすること"であれば、これを実現するための方法もいくつかあるでしょう。その中の一つが人の脳を模倣した「ニューラルネットワーク(Neural network)」を構築する方法です。ディープラーニングは、このニューラルネットワーク、正確には"深い(=層が複数ある)"ニューラルネットワーク(Deep Neural Networks, DNN)を使用するマシーンラーニング技法です。 実はディープラーニングもニューラルネットワークの一種ですが、ディープラーニングの創始者であるジェフリー・ヒントンがわざとディープラーニングという言葉を使った理由は、2006年当時

· Tessa

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マシーンラーニングとは

マシーンラーニング(Machine Learning, ML)とは? マシーンラーニングはAIを具現するための方法の一つとして長い間研究されてきた分野です。単語を直訳すると「機械学習」という意味で、コンピュータが自らデータを学習するようにするという意味です。 1959年、アーサー・サミュエルはマシーンラーニングを"明示的にプログラムを作成しなくてもコンピュータに学習できる能力を付与するための研究分野"と定義しました。 [1] 直近の定義としては、1998年にトム・ミッチェルが「もしある作業Tで経験Eを通じて性能測定方法であるPで測定した時に性能が向上すれば、このようなコンピュータプログラムは学習をすると言う」と説明したことです。ちなみにトム・ミッチェルはカーネギーメロン大学の教授で、『マシーンラーニング』という著書を書いたマシーンラーニングの父です。 [2] もちろん、AI研究の初期には、人がいちいち数多くの規則をコンピューターに知らせる方式も試みられました。よくこのように作られたAIを「ルールベースAI」と呼びます。当然、可能であれば、人がいちいち方法を教えてくれるよりは、コンピュー

· Tessa

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AIとは

AIの定義 「考える機械を作ることができると信じる確実な理由は、人のどの部位に対しても、それを模倣する機械を作ることができるという事実だ。」[1] AIとは、コンピューターで人間の知能を構成する技術を意味します。また、この技術を研究する学問分野を指す言葉でもあります。名前であるAI自体が「人工知能(artificial intelligence)」の略称で、自然知能(natural intellgence)との対比です。しかし、"知能"さえ相変わらずその正体が明らかになっていない神秘的な領域のため、AIを定義するには多様な観点があります。 果たして、人が考える原理を完全に再現してこそAIと言えるのでしょうか?では、その原理は一体なんでしょうか?思考の原理さえ完全に明らかになっていないのに、これを土台にAIを作ることは可能でしょうか?そもそも人の思考をそのまま再現してこそ、知能があると見ることができるのでしょうか? このように"知能"の正体に焦点を合わせてAIを定義しようとすると、答えのない迷路に陥ることになります。AI分野の初期研究者であるアラン・チューニングは、問題を簡単にする思考実

· Tessa

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