Qiita AI 2026年7月23日

ディープラーニングを学ぶ前にロジスティック回帰を学んでおきたい理由

1.はじめに 新卒エンジニアとして入社し、もうすぐ4ヶ月を迎えます。今回が初の投稿となります。 「AIの内部構造はどうなっているのだろうか」と疑問を持ち、参考書を買って開いたものの難しさを感じる方も多いのではないでしょうか。 基礎となる構造から順を追って学ぶことで、格段に...

出典: Qiita AI（配信元の紹介文より引用）

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ニュースの背景を、当社が実際にAIを動かした一次記録から補足します。

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API課金ゼロでAIメディアを2本動かす — 実際の構成と、かかっている費用の全部

宇宙産業メディアと補助金メディアを、従量課金ゼロで無人運転しています。収集・翻訳・要約・配信のどこにお金がかかり、それをどう避けたか。実際のコードと実行ログから、数字だけで書きます。

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AI実践室

成果物フォルダをGoogle Driveへ自動ミラー同期 — 54日で448回動いた73行のスクリプトと、コードに存在しなかった除外設定

弊社では案件ごとの「成果物」フォルダをGoogle Driveへ自動同期し、iPhoneから外出先で開けるようにしています。73行のスクリプトと54日分の実行ログを実際に開いて、何を同期し何を除外しているか、そして運用ルールと実装のズレを数字で書きました。

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ChatGPTやPerplexityで自社が出るか、実際に測ってみました ― 分かったことと、まだ測れていないこと

AI検索で自社が引用元として出るのかを、Playwrightで実際に測定しました。個社サイトは引用されていました。ただし構造化データは効かず、測定そのものが極めて不安定という結果も出ています。

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