AIの3分類 ― 動きでわかるAI・IT「ひもとき」第1回

例: 外観検査（需要予測・異常検知も同じ仕組み）

1 データが入る

→

2 覚えた「正常の型」と照合

→

3 OK / NG を判定

↺ これをひたすら繰り返す

検査待ち

学習済みモデル

過去データから覚えた「正常の型」と見比べる

OK

判定結果

OK

良品として通す

0

NG

はじいて人が確認

0

例: 議事録の要約

1 ここまでの文を読む

→

2 次の言葉の候補を確率で挙げる

→

3 1つ選んで書き足す

↺ 文が終わるまで繰り返す

出力される文

指示: 会議の議事録を1行に要約して

生成AIの中身

ここまでの文に「次に続く言葉」を、確率つきで並べている

確率で選ぶ＝毎回少し違う文になる。事実でない語が混じることもある（ハルシネーション）。だから「下書きはAI・最終判断は人」。

例: 会議の設定 ― 目標だけ渡して、あとは任せる

目標: 来週、参加者3人で企画会議を設定して

1周目

使える道具 ― 「実行」のたびに1つ選んで使う

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