【G検定・シラバス第1.4版】試験対策早見表｜重要ポイントと違いを一覧で確認
G検定の範囲を一度学び、似た用語の違いを短時間で確認したい人向けの早見表です。長い説明ではなく、「何をするものか」「何と見分けるか」「どの場面で出るか」を表で横に並べました。 対象は、JDLAがG2024#6以降の試験範囲として公開している**シラバス第1.4版（2026年5月11日版）**です。この記事は公式教材ではありません。適用シラバスや制度は変わる可能性があるため、受験前に現行シラバスの配布ページを確認してください。 使い方 分野別索引で、確認したい分野へ移動する 「見分け方・混同注意」の列を先に読む 説明できない項目だけ、テキストの該当章へ戻る 分野別索引 分...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
小規模企業のAI利用率6.3%→8.8%は、大企業に追いついたと言えるのか？
米国SBA Office of Advocacyが2025年9月に公表したスポットライトを読みます。小企業のAI利用率は半年で6.3%から8.8%へ。ただし著者自身が「格差縮小の一部は大企業の利用率低下による」と書いています。ユースケース数は小2.0対大2.1、5人未満企業の約82%が「自社には関係ない」と回答。分母と限界まで整理します。
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職場のAI利用は「広がる」から「使い込む」へ移ったのか ― 毎日利用12%・週数回以上26%をどう読むか
Gallupが米国就業成人22,368人に実施した2025年Q4調査で、毎日AIを使う就業者は12%、週数回以上は26%に増える一方、利用者全体の割合は横ばいでした。経営層69%対一般社員40%、リモート可能職66%対非リモート職32%という偏りも含めて、中小企業がどう読むべきかを整理します。
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情シスの仕事はAIでどこまで速くなるのか ― 181名のランダム化比較試験が示した「効く業務」と「25%遅くなる業務」
Microsoftが181名を対象に行ったランダム化比較試験で、情シス業務の正答精度は平均34.53%改善しました。ただし効いたのは自由記述型の作業で、多肢選択型は精度が有意に上がらず所要時間は25.13%増えています。発信元が製品提供者本人である点も含め、業務単位の線引きを整理します。
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