2025年 12月の記事一覧

拡張現実（AR）で学習効果が向上する理由｜身体化された因果的インタラクションの教育実践

はじめに拡張現実（AR）技術は、現実空間にデジタル情報を重ねることで、学習者が物理世界と仮想オブジェクトを同時に操作できる環境を創出します。特に注目されているのが、学習者が自分の身体を使って原因と結果の関係を直接体験できる「身体化された因果的インタラクション」です。本記事では、AR

はじめに：量子時代の最適化問題へのアプローチ組合せ最適化や連続最適化といった計算困難な問題に対し、量子計算と進化的アルゴリズムという二つの強力な手法を融合させる試みが、近年急速に注目を集めています。ゲート型量子計算は量子重ね合わせやエンタングルメントといった量子力学的性質を活用し、古典計算

はじめに：なぜLLMに因果推論が必要なのか大規模言語モデル（LLM）は膨大なデータから統計的パターンを学習し、人間のような自然な文章を生成できるようになりました。しかし、LLMが学習しているのは主に「関連性」であり、真の「因果関係」ではありません。「ある事象の原因は何か」「ある介入を行えば

はじめに：なぜ進化と学習を融合させるのか人工知能研究の最前線で、従来の深層学習とは異なるアプローチが注目を集めています。それが深層学習と進化的アルゴリズムの融合です。この手法は、自律ロボットに単なる高性能な認識や制御能力だけでなく、創造性と適応性という、生物が持つ本質的な知能の特徴を実装し

なぜ対話AIの個人化と一貫性が重要なのか生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を活用した対話システムは、教育、医療、カスタマーサポートなど多様な領域で実用化が進んでいます。しかし、すべてのユーザーに同じ説明を提供する画一的なアプローチでは、個々のニーズに応えきれません。ユーザーは情報の受

脳とテクノロジーの境界が消える時代スマートフォンなしでは日常生活が成り立たない現代。私たちはすでに、外部デバイスに記憶や計算を委ね、それらを「自分の能力の一部」として使いこなしています。では、もしそのデバイスが脳と直接つながったら？哲学的思考実験だった「心の拡張」は、BCI（ブレイン・コン

はじめに人間の意識や意思決定のメカニズムは、科学における最大の謎の一つです。近年、量子力学の原理を応用して人間の認知を理解しようとする研究が注目を集めています。本記事では、心理学的な「量子認知モデル」と、神経科学的な「脳内量子過程仮説（Orch-OR理論）」という二つのアプローチを

はじめに：LLMの課題と概念グラフによる解決策大規模言語モデル（LLM）は、自然な文章生成や知識に基づく応答において目覚ましい進化を遂げています。しかし、明示的な論理推論や一貫した知識の扱いには依然として弱みがあります。推論過程がブラックボックス化しており、論理的整合性を欠いた回答を生成す

はじめに：なぜUI設計で認知負荷が重要なのかデジタル製品の利便性が向上する一方で、ユーザーは画面上の大量の情報に圧倒され、本来の目的を見失ってしまうことが増えています。この問題の核心にあるのが「認知負荷」です。人間の脳には情報処理の限界があり、その容量を超えると理解に時間がかかったり、重要

はじめに：AIの共感表現がもたらす新たな課題ChatGPTやClaude、Character.AIなど、対話型AIの普及により、私たちは24時間いつでも「共感的な」会話相手を持てるようになりました。これらのAIは、ユーザーの感情を理解し、個人に合わせた共感的な応答を返す能力を日々向上させて