非エンジニア・文系の方でも直感的に理解できる！
生成AIパスポート試験対策に向けた「図解でわかる」学習動画シリーズです。
今回の「第3章 」では、単なるツールの操作方法ではなく、AIの進化の歴史や背景にある仕組みを学びましょう。
「ChatGPTの各モデル（GPT-3.5, GPT-4o, o1, GPT-5など）は何が違うのか？」
「Gemini、Claude、Copilotなど、乱立する生成AIの強みと設計思想とは？」
暗記に頼らず「なぜそうなるのか」がわかるように図解たっぷりで解説しています。日々の試験勉強や、大人のAIリテラシー向上にぜひお役立てください！
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📌 目次
0:00 オープニング
0:38 第3章の概要と目次
1:04 【パート1】ChatGPTの変遷と全体像
2:33 GPT-1〜GPT-3：大規模化による性能UP
3:31 GPT-3.5：アライメント（RLHF）の導入
5:22 GPT-4：ハルシネーション減少とマルチモーダル化
6:19 GPT-4o：オムニモデルによる即時・統合処理
7:30 GPT-4.1・GPT-5：開発者向けと博士号レベルの推論力
8:29 o1・o3・o4：推論（Reasoning）モデルの誕生
9:38 Sora, Operator, Codex, Image Gen：特化型AIエージェント
10:56 パート1 確認問題と解説
12:24 【パート2】その他の主な生成AI
12:29 Gemini：ネイティブなマルチモーダル設計
12:55 Claude：憲法を宿した安全性
13:42 Copilot：Microsoft Office製品とのシームレスな統合
14:04 パート2 確認問題と解説
14:48 エンディング
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💡 この動画で学べるキーワード
#生成AIパスポート #ChatGPT #Claude #Gemini #Copilot #AIリテラシー #リスキリング #GPT4o #GPT5
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私たちのチャンネルは、ただ知識を解説するだけでなく、「最先端AI運用のリアルな実験場」であり、「AIガバナンスの実践例」として運営されています。
本動画のコンテンツは、公式サイトやシラバス、標準規格をベースに人間がチェックを行った後、複数の生成AIツールを連携させて超高速で自動生成しています。情報の正確性には万全を期しておりますが、AIの特性上、微細なニュアンスのズレやエラー（ハルシネーション）が一部混入する可能性がございます。
「完璧さ」よりも「速やかに最新の体系化された知識をお届けすること」を優先するアジャイル型の運用方針をとっております。学習の大筋に関わる誤りや、より良い解釈にお気づきの方は、ぜひコメント欄にてご指摘ください。皆様からのフィードバックを、生きたガバナンスの知見として還元させていただきます。
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