AIが自ら学び続ける仕組み — AutoResearchの全貌

こんな人へ

• ▸AI活用で「次の一手」を探しているビジネスパーソン
• ▸ChatGPTの先にある技術トレンドを押さえたい人
• ▸自分の仕事を自動化・改善したい実務家

目次

1. 第1章: AIは「答え」を知らない — 正解がない世界での学習
2. 第2章: サムズアップの裏側 — 人間のフィードバックという「教科書」
3. 第3章: 「好き」を数字に変える技術 — 報酬モデルの仕組み
4. 第4章: ユーザーは語らずとも語っている — 暗黙的フィードバック革命
5. 第5章: YouTubeはあなたの「満足」をどう測っているか — プラットフォームの信号工学
6. 第6章: クリックは嘘をつく — ノイジーラベルとの戦い
7. 第7章: 寝ている間にAIが700回実験した — AutoResearchの誕生
8. 第8章: 評価関数がすべてを決める — バリデーション設計という核心
9. 第9章: メタ過学習の罠 — 「審査員好み」に最適化してしまう問題
10. 第10章: マーケティング — 要素分解とA/Bテストの自動化
11. 第11章: コンテンツ制作 — 「人を動かす文章」は自動生成できるか
12. 第12章: ソフトウェア開発 — コードが自分自身を改善する
13. 第13章: 報酬モデルは消えつつある — DPOからGRPOへの進化
14. 第14章: AIが論文を読んで実験する — 知識獲得の自動化
15. 第15章: 世界モデル — AIが「世界の仕組み」を理解する日
16. 第16章: 社会シミュレーション — 1,000人の仮想ユーザーで正解データを作る
17. 第17章: 仮想ユーザー × AutoResearch — 究極の自律的品質改善ループ
18. 第18章: 自分の仕事にAutoResearchを組み込む — 実践ロードマップ
19. おわりに: AIと人間の共進化 — 「正解」を一緒に探す時代

著者について

AIの最前線を追い続ける実践者、carpediem。技術論文からプロダクト現場までを横断する視点で、読者は「今なぜAutoResearchなのか」を自分の仕事に直結する言葉で理解できる。