論文解説記事はどのような読者を想定していますか？

エンジニア、プロダクトマネージャー、事業開発担当者など、AI技術を活用したい実務者を主な読者として想定しています。専門的な背景知識がなくても理解できるよう、図解や具体例を多用しています。

どのような論文が解説されていますか？

Transformer、Chain-of-Thought、ReActなどの基盤技術から、最新のAIエージェント研究（MetaGPT、Self-Evolving Agents）まで、実務インパクトの大きい論文を厳選して解説しています。

論文解説と原論文の違いは何ですか？

原論文の数式や専門用語を噛み砕き、図解やアナロジーで直感的に理解できるよう翻訳しています。また、ビジネスへの応用可能性や実装のヒントなど、原論文にはない実務視点を追加しています。

AI論文解説 - 最新研究をわかりやすく翻訳

【論文解説】Transformer: 全てのLLMの原点「Attention Is All You Need」

Transformerアーキテクチャは、全ての現代の大規模言語モデル（LLM）の基盤であり、Self-Attentionにより並列処理を実現し、長距離依存を直接モデリングすることで性能を向上させました。機械翻訳タスクでのSOTA達成や、GPT、BERT、Claudeなどのモデルへの影響を通じて、AI分野に革命をもたらしました。理解することで、適切なモデル選択や限界の把握が可能になります。

2026/01/12

AI新技術革新

【論文解説】Chain-of-Thought: LLMの推論能力を覚醒させたプロンプト技法

2022年、26歳の研究者Jason WeiがGoogle Brainで発見したChain-of-Thought（CoT）は、AI開発の常識を覆しました。PaLM 540Bでも17.9%だった算数問題の精度が、たった8個の例題追加で58.1%に跳ね上がる——数千億円の計算資源より、プロンプトの工夫が効果的だったのです。Weiはその後Google→OpenAI→Metaを5年で経験し、o1モデルでCoTを「訓練する能力」へ進化させました。スケール戦争からプロンプト戦争へ、AI研究の転換点となった論文です。

2026/01/12

AIパフォーマンス向上