Why a 99% Accurate Model Can Be Completely Useless [Intro to ML #3]
In my previous post (Intro to ML #2), I wrote about the unglamorous reality of data prep — missing v […]
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AI
「正解率99%」のモデルが使えない理由【機械学習入門③】
前回の記事（機械学習入門②）では、データを整えることの難しさ——欠損値・データリーケージ・特徴量エンジニアリングについて書いた。 今回はその続き。モデルを作った後の話だ。「良いモデル」とは何か、どうや […]
ChatGPTを使うほど頭が悪くなる？MITの研究が示した「認知負債」の怖い話
正直に言う。私はAIをかなり使っている。 文章の壁打ち、調べもの、資料の要約、アイデア出し——気づけば一日の中でAIに話しかけている時間がずいぶん増えた。「便利だから使う」という感覚しかなかった。疑い […]
Does Using ChatGPT Make You Less Smart? What MIT’s “Cognitive Debt” Study Actually Found
I’ll be honest: I use AI a lot. Brainstorming, research, summarizing documents, drafting text […]
機械学習、モデルより先に「データ整備」が9割だった【機械学習入門②】
前回の記事（機械学習入門①）では、AI・機械学習・ディープラーニングの違いや、「機械学習の本質は予測に過ぎない」という話を書いた。 今回はその続き。実際にデータを使って予測モデルを作る演習に取り組んで […]
Machine Learning: It’s 90% Data Prep Before You Even Build a Model [Intro to ML #2]
In my previous post (Intro to ML #1), I wrote about the difference between AI, machine learning, and […]
AIって結局何なの？IT歴30年の私がゼロから学んでみた【機械学習入門①】
なぜ今さらAIを学ぼうと思ったのか IT業界に携わって約30年。日々なんらかのIT情報にかかわっている。 そんな私でも、「AIって結局何なの？」と聞かれたら正直に答えられなかった。 ニュースでは毎日A […]
What Is AI, Really? A 30-Year IT Veteran Learns Machine Learning from Scratch [Intro to ML #1]
Why I Decided to Learn AI Now I’ve been working in the IT industry for about 30 years — first […]
When AI Becomes Your Personal Assistant: How OpenClaw Is Reshaping the Way We Work
Introduction: AI That Actually Does Things “Isn’t AI just something you ask questions to?” If that’s […]
AIが”秘書”になる時代が来た――OpenClawで変わる日本のビジネス現場
はじめに：「AIに仕事を頼む」が絵空事でなくなった 「AIって、質問に答えてくれるだけでしょ？」 そう思っていた方に、少し立ち止まって考えてほしいことがあります。 2026年の今、AIは「答えるだけ」 […]