AI資格の用語を、マンガで学ぶ
試験に出る用語を、AIマスコットの Ai（アイ） と受験生の みお が4ページで解説します。読んだら参考書の該当節と練習問題へ。X（@ai_siken）でも公開しています。
スキップ結合（ResNet）
スキップ結合は、入力をそのまま先の層へ渡す近道。層は答えを1から作り直さず差分だけ足せばよく、学習の合図も近道を通って手前まで届く。150層を超えたのがResNet
ディープフェイク（GAN・VAE）
ディープフェイクは、本人が言っていないことを言わせた偽の映像。作る側と見破る側を競わせるのがGAN、顔を少ない数字に圧縮して戻すのがVAE
L1・L2正則化
正則化は、大きくなりすぎた重みを抑えて過学習を防ぐ。重みをゼロにするのがL1（ラッソ回帰）、全部小さくするのがL2（リッジ回帰）
畳み込みとプーリング
畳み込みは小さな窓で特徴を探す、プーリングは探した結果をまとめる。画像AIの2つの層を虫眼鏡で理解する
混同行列
混同行列は、AIの予測と実際を4マスに分けた表。外れを「見逃し」と「まちがい」の2種類に分けて数える
ドロップアウト
ドロップアウトは、学習のたびにノードをランダムに休ませる。休ませると弱くなるのではなく、頼りきりがなくなって強くなる
ホールドアウト法・k-分割交差検証
覚えさせたデータで試して全部正解は、答えを見ながらのテスト。1回だけ分けるホールドアウト法と、分け方を変えて何回も試すk-分割交差検証
教師あり学習・教師なし学習
教師あり学習と教師なし学習の違いは、正解を教えるかどうか。教師は先生ではなく「人が付けた正解」
MCP
MCPは、AIと外のツールをつなぐ共通の決まり。AIのUSB-Cと覚える
強化学習
強化学習は、正解を教わらずに、やってみてうまくいったらご褒美をもらう学習
プロンプトの4つの要素
AIに「要約して」の一言で頼んだら、部長に出せないものが出た。後輩は聞き返すがAIは聞き返さない
トークンとコンテキストウィンドウ
AIに「箇条書きで」と頼んだのに、途中から長い文章に戻った。AIの机に載る量には限りがある
転移学習とファインチューニング
研修資料をゼロから作ると3日。先輩の資料を土台にするのが、AIの学び直しと同じ分け方
AIエージェント
出張の手配をAIに聞いたら、答えは出るけど予約は私。答えるだけのAIと、やってくれるAI
再現率と適合率
正解率98％なのに大事なメールが迷惑箱に。失敗は『見逃し』と『まちがい』の2種類
シンボルグラウンディング問題
AIは『シマ模様のウマ』と答えても、本物のシマウマを知らない
Few-Shot プロンプティング
お礼メールの口調がぶれるなら、前に送った3通を見せる
プロンプトインジェクション
手紙の最後の『鍵を送れ』に従うまじめな秘書
勾配消失問題
声が4分の1ずつ小さくなる伝言ゲーム
Self-Attention
一個ずつではなく、全部を同時に見比べる
生成AIの不得意なこと
頼めば必ずできるわけではありません
Temperature
壊れていません、設定です
過学習
答えを丸暗記した受験生と同じです
フレーム問題
考えることが、無限にあるんです
RAG
答えさせる前に、規程を読ませればいい
ハルシネーション
その条文、存在しません
登場するふたり
Ai（アイ）: AI試験ドットコムのマスコット。頭の画面の「Ai」が顔で、驚くと A と i が目になります。用語を落ち着いて説明する先生役。
みお: 上司にAI資格を勧められて渋々勉強中の若手社員。分からないことは分からないと言う、読者の代弁者です。