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生成AI
生成AIの記事の一覧です。ChatGPTやClaudeの土台になる大規模言語モデル（LLM）の仕組みから、RAG・AIエージェント・MCP、画像生成AI、Claude CodeやCursorなどのAIツールの使い方まで解説しています。
まず読む記事
- 01生成AIの中心にある技術大規模言語モデル（LLM）の仕組みや種類について分かりやすく解説！
- 02LLMを支える仕組みTransformer（トランスフォーマー）をAI進化の流れと共にわかりやすく解説！Attention層に至るまで
- 03AIへの指示の出し方プロンプトエンジニアリングのコツや例文をまとめていく！テキスト版と画像版！
- 04手元の資料で答えさせる生成AI・LLM時代必須のRAG(検索拡張生成)について解説！Pythonで実装してみよう！
- 05AIに仕事を任せるLangChain・LangGraphを使ったAIエージェントの作り方を分かりやすく解説！
- 06AIと一緒にコードを書くClaude CodeでサブエージェントやMCPを駆使する使い方を伝授！
すべての記事
ディープフェイクとは？仕組み・実際の被害・見分け方と対策を分かりやすく解説！
ディープフェイクとは、AIで作られた本物そっくりの偽の映像や音声のことです。本記事では、意味や仕組み（顔の入れ替え・GAN・生成AI）、香港で起きたビデオ会議の詐欺などの被害、見分け方と「確かめる」ための対策を図解で分かりやすく解説します！
イライザ効果とは？AIに心があると感じてしまう理由を分かりやすく解説！
イライザ効果とは、コンピューターの受け答えに、人間のような心や理解があると思い込んでしまう心の働きのことです。本記事では、由来になったプログラム「ELIZA」、心を感じてしまう理由、AIとの上手なつきあい方を図解で分かりやすく解説します！
Hugging Faceとは？AIモデルを探して試せる「AI界のGitHub」を分かりやすく解説！
Hugging Faceとは、AIのモデルやデータを世界中の人が公開・共有できるサイトです。本記事では、「AI界のGitHub」と呼ばれる理由、意外な誕生の歴史、モデルを探す・試す・使う方法、使うときの注意点を図解で分かりやすく解説します！
AIアラインメントとは？ペーパークリップ問題やChatGPTでの使われ方を分かりやすく解説！
AIアラインメントとは、AIの行動を人間の価値観や意図と一致させるための研究です。本記事では、有名な思考実験「ペーパークリップ問題」、AIと人間のずれが起きる仕組み、ChatGPTにも使われているRLHFなどの技術、これからの課題を分かりやすく解説します！
Claude Cowork とは？料金・安全な使い方から資料作成までハンズオンで分かりやすく解説！
Claude Coworkは、パソコンのファイルを読み書きしながら、複数のステップの仕事を最後までやり切ってくれるAIです。本記事では、料金や安全に使うポイントから、フォルダー整理やパワポ作成のハンズオン、CLAUDE.mdで出力をそろえるコツまで解説します！
ラズベリーパイ×生成AIとは？手のひらサイズのコンピューターがAI時代に注目される理由を解説！
ラズベリーパイ（Raspberry Pi）は、名刺サイズの小さくて安いコンピューターです。本記事では、ラズベリーパイの基本、生成AI・エッジAIの時代に注目される3つの理由（オフラインAI・小型言語モデル・AIカメラ）、音声アシスタントやロボットなどの使い方を分かりやすく解説します！
SLM（小規模言語モデル）とは？LLMとの違いや注目される理由を分かりやすく解説！
SLM（小規模言語モデル）とは、パラメータの数を抑えて軽くした言語モデルのことです。本記事では、LLMとの違い、スマホや工場の機械でも動く・安い・データを外に出さないといった注目される理由、小さくても賢くなる仕組み（蒸留など）、使い分けを図解で分かりやすく解説します！
Chain of Thought（CoT）とは？AIに考える手順を書かせて正解に近づける仕組みを分かりやすく解説！
Chain of Thought（CoT、思考の連鎖）とは、AIが答えを出すまでの考えの道筋を順に書き出しながら、最終的な答えにたどり着く方法です。本記事では、意味や効果の具体例、「ステップバイステップで考えて」などの使い方、考えすぎやコストといった注意点を分かりやすく解説します！
MoE（Mixture of Experts）とは？専門家を使い分けるAIの仕組みを分かりやすく解説！
MoE（Mixture of Experts）とは、AIの中に複数の「専門家」を用意して、入力ごとに必要な専門家だけを選んで動かす仕組みです。本記事では、意味や仕組み（ルーター）、計算を減らせる理由、MoEを使った主なモデル、弱点や注意点を図解で分かりやすく解説します！
LoRAとは？大規模言語モデルを軽く追加学習する仕組みを分かりやすく解説！
LoRA（ローラ）とは、大規模なAIモデルの重みは固定したまま、小さな行列だけを学習して効率よくファインチューニングする技術です。本記事では、意味や仕組み、計算が少なくて済む理由、LLMや画像生成AIでの活用例、使うときの注意点を図解で分かりやすく解説します！
RLHFとは？人のフィードバックでAIを鍛える仕組みを分かりやすく解説！
RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）とは、人の「こっちが良い」という評価をもとにAIを鍛える方法です。本記事では、必要な理由、3つのステップの仕組み、ChatGPTが生まれた背景、課題と新しい流れを図解で分かりやすく解説します！
基盤モデル（Foundation Model）とは？LLMとの違いや仕組み、使い方を分かりやすく解説！
基盤モデル（Foundation Model）とは、大量のデータで学習し、いろいろな仕事に応用できる土台となるAIのことです。本記事では、LLMとの違い、いろいろな種類、仕組みと使い方（プロンプト・ファインチューニング・RAG）、メリットと注意点を図解で解説します！
DeepSeekとは？世界が驚いた中国発AIの安く作れた理由と、使うときの注意点を分かりやすく解説！
DeepSeekとは、中国・杭州のAI企業と、その会社が作る重みを公開した生成AIのことです。本記事では、2025年のDeepSeekショック、安く作れた理由（MoE・強化学習・蒸留）、最新モデル、使うときの注意点を図解で分かりやすく解説します！
Jevとは？判断だけに特化したAIの仕組みと使い方をPlaygroundで試しながら分かりやすく解説！
Jev（ジェブ）とは、TypeSafe AIが2026年9月に公開した「判断だけ」に特化したAIです。本記事では、LLMとの違い、stateとquestionsの仕組み、自信度の使い方、使いどころと注意点、Playgroundでの使い方まで図解で解説します！
マルチモーダルAIとは？文字・画像・音声をまとめて理解する仕組みを分かりやすく解説！
マルチモーダルAIとは、テキスト・画像・音声・動画など複数の種類の情報をまとめて扱えるAIのことです。本記事では、意味や仕組み（ベクトル・ネイティブマルチモーダル）、できること・ビジネスでの活用例、使うときの注意点を図解で分かりやすく解説します！
【初心者向け】Claude Code Skillsについて徹底解説！
当サイト【スタビジ】の本記事では、Claude Code Skillsの使い方から作り方まで初心者向けに分かりやすく解説していきます！
【Cursor2.0登場】Cursorの使い方について徹底解説！
当サイト【スタビジ】の本記事では、「Cursor」について解説します！AIコードエディタCursorの概要やCursor2.0による新機能に加えて基本的な使い方まで分かりやすく紹介します！
Claude CodeでサブエージェントやMCPを駆使する使い方を伝授！
当サイト【スタビジ】の本記事では、話題の「Claude Code」を徹底解説します。コーディングでの活用方法に加えて、最近注目されているサブエージェントやMCPを駆使した高度な使い方も紹介していきます！
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本記事では、プレゼンに強いパワーポイント資料が作成できる生成AIを徹底比較していきます！各ツールの特徴・メリット・デメリットを理解して、目的に合ったツールを活用していきましょう！
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当サイト【スタビジ】の本記事では、音声AI「Cartesia」を使って自分の声をクローン化し、Pythonから呼び出して使う方法を徹底解説していきます！自分の声を使って回答するチャットボットを作ってみましょう