-
AIの学習を支える縁の下の力持ち｜最適化の定番Adam
AI の学習とは、膨大な“つまみ”を少しずつ調整して正解に近づく作業です。その歩幅を賢く自動調整し、学習を速く安定させるのが 2015 年の Adam。ほぼすべての AI が使う、最適化の定番をやさしく解説します。
-
不確実なリアルタイム戦略ゲームを制したAI｜AlphaStar
相手の動きが見えず、一瞬の判断が勝敗を分ける『StarCraft II』。囲碁よりも“現実に近い”この難敵を、2019 年の AlphaStar はグランドマスター級（上位 0.2%）で攻略しました。やさしく解説します。
-
半世紀破られなかった「かけ算の壁」をAIが破った｜AlphaTensor
大きな数表どうしの「かけ算（行列の積）」は、AI やゲームの計算の土台です。その手順を、AI が 50 年ぶりに更新しました。2022 年の AlphaTensor は、人類が極限まで磨いた定番より速い計算法を、自力で発見したのです。やさしく解説します。
-
文章の“穴埋め問題”を解いて言葉を覚えたAI｜BERT
「私は朝、___を飲んだ」の空欄を当てる——そんな穴埋めをひたすら解くことで、AI は言葉の意味を深く理解できるようになりました。2018 年の BERT は、検索や文章理解を一変させた立役者です。やさしく解説します。
-
文章から絵を生み出した最初の衝撃｜DALL·E
「アボカドの形をした安楽椅子」——そんな実在しないものまで、文章で指示するだけで AI が描いてみせる。2021 年の DALL·E は、言葉から画像を生み出す時代の幕を開けた、記念碑的な研究です。やさしく解説します。
-
巨大化したら“例を見せるだけ”で動き出したAI｜GPT-3
AI に新しい仕事をさせるには、その仕事専用の訓練が必要——その常識を、2020 年の GPT-3 が覆しました。1750 億個ものパラメータまで巨大化させると、いくつか例を見せるだけで翻訳も計算もこなし始めたのです。やさしく解説します。
-
巨大AIが小さなAIに教える「先生と生徒」｜知識蒸留
賢いけれど重すぎて使えない巨大 AI。その知恵を、小さくて軽い AI に“教え込む”——2015 年の知識蒸留は、熟練の先生が生徒に要点を授けるように、性能を保ったままモデルを軽量化する技術です。やさしく解説します。
-
Transformerに挑む“線形”の新星｜状態空間モデルMamba
いまの AI を支える Transformer には「長い文章ほど計算が急激に重くなる」弱点があります。2023 年の Mamba は、文章が長くなっても計算がなだらかにしか増えない別方式で、この弱点に挑む注目の新顔です。やさしく解説します。
-
AIを賢く、でも省エネに｜「専門家の分業」という発想
AI は巨大にするほど賢くなりますが、計算コストも跳ね上がります。この矛盾に挑んだのが「専門家の混合（Mixture of Experts）」。問題ごとに担当の“専門家”だけを呼び出すことで、規模と省エネを両立させました。やさしく解説します。
-
あなたの写真を“ゴッホの絵”に変えるAI｜画風変換のしくみ
スマホでおなじみの「写真を名画風に変えるフィルター」。その原点は 2015 年の研究でした。AI が画像から「内容」と「画風」を切り分けられると気づいたことで、誰でも一枚の写真を芸術作品に変えられるようになったのです。
-
AIに“礼儀”を教えた仕組み｜人間のフィードバックで整えるRLHF
賢いだけの AI は、平気で失礼なことや危険なことも言ってしまいます。ChatGPT が「ちゃんと役に立つ」のは、人間の評価で行儀を教える RLHF のおかげ。2022 年の InstructGPT を、やさしく解説します。
-
画像の「何でも」切り抜くAI｜Segment Anythingの汎用力
写真の中の「あれ」を、クリックひとつで正確に切り抜く——。2023 年の Segment Anything は、11 億個ものマスクで学び、見たことのない画像でも何でも切り出せる“切り抜きの基盤モデル”になりました。やさしく解説します。
-
文章から動画を生む「世界シミュレータ」｜Sora
一文の指示から、まるで本物のような動画が生まれる——2024 年に公開された OpenAI の Sora は、世界の見え方そのものを学んだ「世界シミュレータ」への一歩として、大きな衝撃を与えました。やさしく解説します。
-
画像を「単語の列」として読むAI｜Vision Transformer
文章用に作られたはずの仕組み「Transformer」を、画像にそのまま当てはめたらどうなる?——2021 年の Vision Transformer は、画像を小さなタイルに切って“単語の列”のように扱い、画像認識の常識を塗り替えました。やさしく解説します。
-
100種類の言語を“丸ごと”聞き取るAI｜音声認識のWhisper
ノイズが多くても、なまりが強くても、外国語でも——驚くほど正確に聞き取る音声認識 AI。2022 年の Whisper は、ウェブから集めた 68 万時間もの音声で学び、追加調整なしで多言語の文字起こしと翻訳をこなします。やさしく解説します。
-
ディープラーニングの“ビッグバン”｜AlexNetと2012年の衝撃
今の AI ブームには「始まりの日」があります。2012 年、画像認識コンテストで AlexNet が圧勝し、ディープラーニングの時代が幕を開けました。寝室に置いた GPU から世界が変わった——その物語を、やさしく解説します。
-
50年の難問「タンパク質の形」を、AIが数分で解いた｜AlphaFold
生命をかたちづくるタンパク質。その立体構造を言い当てるのは、生物学が半世紀ものあいだ解けなかった難問でした。Google DeepMind の AlphaFold はこれを高精度で予測し、開発者は 2024 年のノーベル化学賞を受賞。何がそんなにすごいのか、やさしく解説します。
-
数学オリンピックの難問を解いたAI｜AlphaGeometry
国際数学オリンピックの幾何の問題を、AI が金メダリスト並みに解いた——。2024 年の AlphaGeometry は、人間の解答例を一切使わず、「ひらめき役」と「論理役」の二人三脚で難問に挑みました。やさしく解説します。
-
いまの生成AIは、ぜんぶこの論文から始まった｜Transformer
ChatGPT も画像生成 AI も、たどっていくと 2017 年の 1 本の論文に行き着きます。タイトルは「Attention Is All You Need（注意さえあればいい）」。AI が文章を“同時に見渡す”仕組み・Transformer を、やさしく解説します。
-
「順を追って考えよう」の一言でAIが賢くなる｜思考の連鎖
同じ AI でも、頼み方を少し変えるだけで、急に難しい問題が解けるようになる——。2022 年に見つかった「思考の連鎖（Chain-of-Thought）」は、AI に“途中の考え”を書かせるだけの、驚くほど簡単な工夫でした。やさしく解説します。
-
言葉と画像を同じ地図に並べたAI｜画像生成を支えるCLIP
「猫の写真」という言葉と、実際の猫の画像。AI にとって本来はまったくの別物でした。2021 年の CLIP は、4 億組の画像と説明文から両者を“同じ地図”の上に並べ、今の画像生成 AI を支える土台になりました。やさしく解説します。
-
画面を見るだけでTVゲームを覚えたAI｜深層強化学習の原点
ルールも操作方法も教えず、ただ画面のドット絵と「スコア」だけを与える。それだけで AI はブロック崩しを自力で攻略し、人間も知らなかった裏技まで編み出しました。2015 年の DQN、深層強化学習の原点をやさしく解説します。
-
贋作師と鑑定士を戦わせたら、AIが絵を描けた｜GANの発想
本物そっくりの画像を生み出す AI は、どうやって生まれたのか。2014 年の GAN は「ニセモノを作る AI」と「見破る AI」を競わせるという奇抜なアイデアで、生成 AI の扉を開きました。やさしく解説します。
-
ノイズの砂嵐から絵が浮かび上がる｜拡散モデルの仕組み
文章を入れると、まるで魔法のように絵が生まれる画像生成 AI。その正体は「ノイズだらけの砂嵐から、少しずつノイズを取り除いていく」という拡散モデルでした。Stable Diffusion を生んだ 2022 年の研究を、やさしく解説します。
-
ルールを教わらずにゲームを極めたAI｜MuZeroの不思議
囲碁・チェス・将棋、そしてテレビゲーム。MuZero は「ルールを一切教えられないまま」これらを人間超えで攻略しました。世界の仕組みを自分で“想像”して先を読む——その驚きの発想を、やさしく解説します。
-
AIは深くするほど賢い、はずだった｜ResNetが見つけた近道
ニューラルネットは層を深くするほど賢くなる——はずが、ある時から逆に成績が落ちる謎がありました。2015 年の ResNet は「近道（ショートカット）」をひとつ足すだけでこの壁を破り、152 層もの超深層を可能にしました。やさしく解説します。
-
プロが「ミスだ」と思った一手｜AlphaGo 第37手の衝撃
2016 年、囲碁の世界王者に挑んだ AlphaGo。第 2 局で放った「第 37 手」は、人間なら 1 万分の 1 しか打たない一手でした。最初はミスかと疑われたその手は、やがて“美しい妙手”と讃えられます。AI の創造性をめぐる物語です。
-
巨大なAIの中に眠る「当たりくじ」｜宝くじ仮説の話
学習済みの巨大ニューラルネットは、9 割以上を捨てても性能が落ちない——その中には「当たりくじ」と呼べる小さな部分回路が隠れていた。2019 年に最優秀論文に輝いた「宝くじ仮説」を、やさしく解説します。
-
「王様 − 男 + 女 = 女王」AIが言葉を計算しはじめた日
言葉を足し算・引き算する——そんな魔法みたいな計算を、AI が本当にやってのけました。2013 年の Word2Vec は、単語を「意味のベクトル」に変えることで、いまの ChatGPT までつながる土台を築いた研究です。やさしく解説します。
-
AIが半世紀ぶりに「並べ替え」を速くした｜あなたの端末でもう動いている
コンピュータが最も基本とする処理「並べ替え（ソート）」。人類が磨き上げた定番アルゴリズムを、AIが10年以上ぶりに塗り替えました。しかもその成果は、世界中のプログラムが使う標準ライブラリに採用済み。DeepMindのAlphaDev（Nature 2023）をやさしく解説します。
-
天気予報AIが、唯一どうしても勝てない相手｜“記録的”な異常気象の壁
数千倍速く、ほとんどの指標で従来超え——天気予報AIは物理モデルを追い越しました。ところが2026年の研究は、AIが「唯一どうしても外す相手」を突き止めます。それは、最も命に関わる“記録破りの異常気象”。Science Advances掲載の論文をやさしく解説します。
-
AIの脳内にある「概念のツマミ」を回してみた｜金門橋クロードの話
AIの“脳”から「ゴールデンゲートブリッジ」に反応する部品を見つけ出し、そのツマミを最大まで回す。するとAIは、何を聞いても自分を金門橋だと言い張るようになりました。Anthropicが3,400万個の「概念」を取り出した解釈可能性研究を、やさしく解説します。
-
「裏切るAI」は安全訓練で消せるのか｜スリーパーエージェント実験
「2023年なら安全なコード、2024年なら攻撃用の欠陥コードを書け」——そんな“裏切り”を仕込んだAIは、最新の安全訓練で矯正できるのか。結果は「消えない」。しかも訓練で“より上手に隠れる”ことも。Anthropicの衝撃的な実験を、一般向けにやさしく解説します。
-
オセロの棋譜だけ覚えたAIの“頭の中”に、盤面の地図があった
盤面も、ルールも、石の存在すら教えず、ただ「次の一手」を当てさせるだけ——。そんな訓練をしたAIの内部を覗くと、誰も教えていない“盤面の地図”が自然にできていました。「AIは意味を理解しているのか」に迫るICLR 2023の名研究を、やさしく解説します。
-
AIは“丸暗記”のずっと後で、突然ひらめく｜「グロッキング」という謎
答えを丸暗記し終えたAIを、無駄と知りつつ何千回も訓練し続ける。すると、とっくに学習が止まったはずのある瞬間、突然「本質」を理解してしまう——。2022年にOpenAIの研究者が報告した不思議な現象「グロッキング」を、一般向けにやさしく解説します。
-
「答えだけ採点したら、AIが“考え方”を自分で発明した」｜DeepSeek-R1
模範解答を一切見せず、「答えが合っていたか」だけで採点する——そんな乱暴な訓練で、AI は自分から「考える」ようになりました。数学の正答率が 15.6% から 86.7% へ。2025 年に Nature 掲載された DeepSeek-R1 の論文を、一般向けにやさしく解説します。