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SNSマーケティングにおけるバイラル拡散は、しばしば「運」や「センス」で語られますが、実は数理モデルで説明・予測できる現象です。メトカーフの法則やSIRモデルといった基礎理論から、2018年以降の最新研究で提案されたMATモデルやSEIモデルまで、科学的根拠に基づいた拡散メカニズムが次々と解明されています。TikTok、Facebook、X（旧Twitter）の内部アルゴリズムが本質的に同じ数式で動作していることも明らかになりました。個人的な関心から、これらの数理モデルとその実践的応用について調査・考察してみました。同じようにSNSマーケティングの理論的基盤に関心をお持ちの方に参考になれば幸いです。

子どもがわずか数例から新しい言葉を覚え、限られた経験から因果関係を推測できるのはなぜか。この驚異的な学習能力の謎に、MIT認知科学研究グループが数理モデルで挑みました。2011年にScience誌に発表された本論文は、階層的ベイズモデルという数学的枠組みを用いて、人間が少ないデータから効率的に学習できる理由を説明しています。個人的にAIの学習能力と人間の認知能力の違いに関心があり、この論文を精読してみました。論文の読み方、統計手法の理解、研究の進め方など、多くの学びがありました。同じように論文読解力を高めたい方、AIと人間の学習メカニズムの違いに興味をお持ちの方に参考になれば幸いです。

生成AIは生産性を劇的に向上させる一方で、長期的なスキル習得を阻害する可能性があります。Wharton SchoolとPennsylvania大学の研究チームが約1000人の高校生を対象に行った大規模ランダム化比較試験により、GPT-4の使用が短期的なパフォーマンスを向上させる一方、長期的な学習効果を損なうことが実証されました。本記事では、この重要な研究結果と、AI時代における学習の在り方について考察します。

ChatGPTやGeminiなど、現代の大規模言語モデルを支えるTransformerアーキテクチャ。その核心にある「注意機構（Attention Mechanism）」は、実は人間の認知心理学における「選択的注意」から着想を得ています。この記事では、2017年に発表された革命的論文"Attention Is All You Need"を読み解きながら、人間の脳がどのように情報を選択的に処理しているのか、そしてそれがAIにどう応用されているのかを考察します。論文の読み方や統計指標の理解も深められる内容になっていますので、AI研究の基礎を学びたい方の参考になれば幸いです。