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AIの二日酔い──安いインテリジェンス、高くつく判断力 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン） https://t.co/cOpJGcbH4l

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AIで時短したのになぜ疲れる？脳科学者に聞く「脳疲労」、思考を手放さないAIの使い方 ｜ビジネス+IT https://t.co/4EoXLCGVcI

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PC操作を録画→「Copilot」で作業を代理可能に　Microsoftがアプリを無料公開　主にmacOS向け、Windows対応も - ITmedia AI＋ https://t.co/9JRTD0sYF3

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AIも論文の共著者に…科学誌創刊へ　研究への貢献明示、責任は人間：朝日新聞 https://t.co/lbKhJMJDEW

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AWS、ゲノムデータなど生物学的データ解析の専用サービス「AWS HealthOmics」を東京リージョンで提供開始 - クラウド Watch https://t.co/AJqd5Ea2jE

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生命科学R&DのAI導入は、ツール選定から始めてはいけない｜山口昌雄｜ライフサイエンス × AI｜アメリエフ代表 @chemi384 https://t.co/LAvnz0LxaT

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JSAI2026とナレッジグラフ｜amateau https://t.co/tNG5QizFyq

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Claude Science, an AI workbench for scientists \ Anthropic https://t.co/rHsGOr0l4S

[QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant]

Microsoft Officeユーザー向けにCopilotの使い方が解説されている。実践的なプロンプト例も豊富なので手元に置いておきたい。

Microsoft 365 Copilot ユーザー向け研修資料
https://t.co/X7Dv33t4X6

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@FukuokaLibrary あ/♪えたうついいぅかえあ@g@A

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[SHIMADZU] 細胞培養を最適化するソフトウエア「CellTune Ver.2」を世界同時発売 カスタム培地製造受託のリカーリング事業も海外展開 | 島津製作所 https://t.co/vWkIR57w8M

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生物学基盤モデルEVO2を開発したArc Instituteから, 生成生物学のための高水準プログラミング言語「Proto」が発表されました https://t.co/1HaITalHD6

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研究盛んな技術は「VLA」、データ収集の効率化に焦点　CVPR 2026の論文分析 https://t.co/UE2BYWlixj

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アジア6カ国の研究者チーム、合成細胞の10年技術ロードマップを発表 | Science Portal China https://t.co/imwYTxc5hl

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【やってみた】Copilot Studio + Power Automate Desktop
https://t.co/7xrqc85y0Z

[Gakuto, ph.D. | Biomechanics @gkt_phd]

標準偏差と標準誤差，
なんとなく使い分けていませんか？

ざっくり言うと，

標準偏差は，
データのばらつき．

標準誤差は，
平均値の推定のばらつき．

つまり，
個人差を見たいなら標準偏差．
平均値の精度を見たいなら標準誤差．

この違いを知らないまま図を作ると，
データが揃って見えすぎたり，
ばらつきが小さく見えたりします．

論文のグラフを見るときは，
エラーバーが何を示しているか
を必ず確認してください．

[Gakuto, ph.D. | Biomechanics @gkt_phd]

正規性って何のために確認するの？

統計でよく聞く，

パラメトリック検定
ノンパラメトリック検定

ざっくり言うと，
見ている代表値の考え方が違います．

パラメトリック検定は，
平均値を中心に考えやすい方法です．

データが正規分布に近いなら，

平均値 ± 標準偏差

で集団の特徴を説明しやすい．

一方で，
データが偏っていると，
平均値は外れ値に引っ張られます．

その場合は，
中央値や順位を使う
ノンパラメトリック検定を考えます．