AI用語辞典
AIの時代に必要な用語を、わかりやすい言葉で解説します。
100件の用語
A
AIエージェント
目標達成のためにツールを使い、自律的に計画・推論・行動するAIシステム。
AIアライメント
AIシステムが人間の意図と価値観に沿った目標と振る舞いを追求することを確保する課題。
AI自動化
以前は人間の労力を必要としていた反復的なタスク、ワークフロー、意思決定プロセスをAIで自動化すること。
AIチップ
ニューラルネットワークが必要とする行列演算に最適化された、AI専用の特殊プロセッサ。
AI倫理
AIシステムが責任を持って公平かつ透明に開発・使用されることを確保する研究と実践。
AIガバナンス
AIシステムの開発、展開、監視を導くポリシー、規制、組織構造。
AIリテラシー
技術的な背景に関係なく、AIツールとその出力を理解・使用・批判的に評価する能力。
AI投資対効果
AI導入のコスト（開発、計算、データ）と得られるビジネス価値を比較した投資対効果。
AI規制
AIシステムの開発、展開、社会での使用方法を管理するために政府が策定する法律とポリシー。
AI安全性
AIシステムが意図通りに動作し、意図しない害を引き起こさないことを確保する研究分野。
AIスタートアップ
人工知能技術を中心に製品やサービスを構築する新興企業。
サービスとしてのAI
API経由ですぐに使えるAI機能を提供するクラウドベースのプラットフォーム。
アプリケーション・プログラミング・インターフェース
異なるソフトウェアアプリケーション間の通信を可能にするルールとプロトコルの集合。
エージェント型AI
複雑な目標を達成するために、計画を立て、ツールを使い、複数ステップにわたって自律的に行動するAIシステム。
アンソロピック
有用で無害で正直なAIシステムの構築に注力し、Claudeを開発するAI安全企業。
汎用人工知能
人間が行えるすべての知的タスクをあらゆる分野で理解・学習・実行できる仮説上のAIシステム。
人工知能
言語理解や画像認識、意思決定など、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行するために設計されたコンピュータシステム。
アテンション機構
出力を生成する際に、入力の最も関連性の高い部分にモデルが注目できるようにする技術。
自律型システム
AIを使って環境を認識・対応し、人間の介入なしに自律的に動作・意思決定するシステム。
自動運転車
AI、センサー、カメラを使い、人間の介入なしに自律的に走行できる車両。
B
バート
テキストを双方向に同時に読むことで文脈を理解するGoogleのトランスフォーマーモデル。
ベンチマーク
特定のタスクにおける異なるAIモデルの性能を測定・比較するための標準化されたテストやデータセット。
バイアス
学習データやモデル設計の偏りを反映し、不公平または歪んだ結果をもたらすAI出力の体系的なエラー。
C
思考連鎖
AIに推論を段階的に説明させるプロンプト技術で、複雑なタスクの精度を向上させる。
チャットボット
ユーザーとテキストや音声で会話し、質問に答えたりタスクを実行するAI搭載プログラム。
クラウドコンピューティング
物理的なハードウェアを所有せずに、インターネット経由でコンピューティングリソースにオンデマンドでアクセスすること。
コンピュータビジョン
コンピュータが画像や動画から視覚情報を解釈・理解できるようにするAIの分野。
コンテキストウィンドウ
AIモデルが1回の会話やリクエストで処理できるテキストの最大量（トークン数で測定）。
対話型AI
チャットボット、音声アシスタント、メッセージインターフェースを通じて自然な人間らしい会話を可能にするAI技術。
畳み込みニューラルネットワーク
エッジや形状などの視覚的特徴を検出するフィルターを使い、画像などの格子状データを処理するニューラルネットワーク。
コパイロット
ソフトウェアに組み込まれたAIアシスタントで、操作の提案、コンテンツ生成、質問への回答でユーザーを支援する。
D
データラベリング
AIモデルが学習できるように、データ（画像、テキスト、音声）に意味のあるラベルをタグ付けするプロセス。
データパイプライン
AIの学習や分析のために、ソースからデータを収集・処理・クリーニング・配信する自動化システム。
ディープラーニング
多層のニューラルネットワークを使い、大量のデータから複雑なパターンを学習する機械学習の一種。
ディープフェイク
ある人物の姿や声を別の人物に説得力を持って置き換える、AI生成の合成メディア。
拡散モデル
ランダムノイズから始めて徐々に鮮明な画像に精製する生成AIモデル。
デジタルツイン
AIとリアルタイムデータを使って動作をシミュレーション・予測する、物理的なオブジェクトやシステムの仮想レプリカ。
E
エッジAI
データをクラウドに送信せず、ローカルデバイス（スマホ、カメラ、IoTセンサー）上で直接AIモデルを実行すること。
埋め込み表現
データ（テキスト、画像など）の意味を捉えた数値リストとしての表現で、AIが類似項目を比較・検索できるようにする。
F
連合学習
生データを共有せずに複数のデバイスやサーバーでAIモデルを学習させ、プライバシーを保護する技術。
フューショット学習
プロンプト内にタスクの数例を提供し、モデルがパターンを学習して新しい入力に適用できるようにする手法。
ファインチューニング
事前学習済みのAIモデルを特定のデータセットでさらに学習させ、特定のタスクに特化させるプロセス。
基盤モデル
幅広いデータで学習され、多くの異なるタスクに適応できる大規模AIモデル。
G
ジーピーティー
Generative Pre-trained Transformer — 次のトークンを予測してテキストを生成するOpenAIの大規模言語モデルファミリー。
グラフィックス・プロセッシング・ユニット
元々グラフィックス用に設計された専用プロセッサで、AI学習と推論に必要な並列計算に優れている。
生成AI
既存データの分析だけでなく、テキスト、画像、音楽、コード、動画などの新しいコンテンツを生成できるAIシステム。
敵対的生成ネットワーク
生成器が偽データを作成し、識別器が本物と偽物を見分けようとする、2つのニューラルネットワークが競い合うAIアーキテクチャ。
ギットハブ・コパイロット
公開コードリポジトリで学習された、入力中にコードを提案するAI搭載のコード補完ツール。
H
ハルシネーション
AIモデルがもっともらしく聞こえるが、事実として不正確または完全に作り上げた情報を生成すること。
ハギングフェイス
機械学習モデルとデータセットの共有・発見・デプロイのためのオープンソースプラットフォーム。
L
大規模言語モデル
膨大なテキストデータで学習され、人間のような言語を理解・生成できる大規模なAIモデル。
ローラ
少数の追加パラメータのみを学習して大規模モデルを適応させる効率的なファインチューニング技術。
M
エムエルオプス
MLとDevOpsの原則を組み合わせ、機械学習モデルの本番環境での展開・監視・保守を行う実践。
機械学習
明示的にルールをプログラムする代わりに、データからパターンを学習するAIの一分野。
ミッドジャーニー
テキストプロンプトから高度に芸術的でスタイリッシュな画像を生成することで知られるAI画像生成サービス。
混合エキスパート
複数の専門サブネットワーク（エキスパート）を使い、各入力に関連するもののみを活性化して効率を向上させるモデルアーキテクチャ。
モデル崩壊
AI生成データで学習されたモデルが世代を経るごとに品質が低下し、多様性と精度を失うこと。
マルチモーダルAI
テキスト、画像、音声、動画など複数の種類のデータを同時に理解・生成できるAIシステム。
N
自然言語生成
構造化データや内部表現から人間が読めるテキストを生成するAIの能力。
自然言語処理
コンピュータが人間の言語を理解・解釈・生成できるようにするAIの一分野。
自然言語理解
人間の言語の意味、意図、文脈を機械が真に理解できるようにするNLPのサブフィールド。
ニューラルネットワーク
人間の脳に着想を得た計算システムで、相互接続されたノード（ニューロン）が層状に情報を処理する。
ノーコードAI
コードを書かずにビジュアルインターフェースでAIモデルの構築・学習・展開ができるツールとプラットフォーム。
O
オープンソースAI
コードとモデルの重みが公開され、誰でも使用・修正・配布できるAIモデルとツール。
オープンエーアイ
ChatGPT、GPT-4、DALL-Eなど、最も広く使われている商用AIモデルを開発するAI研究企業。
過学習
モデルが学習データのノイズや特異性まで過度に学習し、未知のデータに対して性能が低下すること。
P
パラメータ
学習中に調整されるニューラルネットワークの内部変数。パラメータが多いほど一般的に高性能なモデルになる。
予測分析
AIと統計モデルを使って過去のデータを分析し、将来の結果やトレンドを予測すること。
プロンプト
AIモデルから応答を得るために与えるテキストの指示や質問。
プロンプトチェーニング
複雑なタスクを一連の単純なプロンプトに分割し、各プロンプトの出力を次のプロンプトに入力として渡す手法。
プロンプトエンジニアリング
AIモデルから最良の結果を得るためにプロンプトを設計・改善する技術。
プロンプトインジェクション
悪意ある指示を入力に隠し、AIモデルに元の指示を無視させるセキュリティ攻撃。
R
人間のフィードバックによる強化学習
人間の好みに基づいてモデルをより良い、より安全な出力に導く学習技術。
レコメンドシステム
ユーザーの行動、好み、他のユーザーとの類似性に基づいて、アイテムやコンテンツを提案するAIシステム。
再帰型ニューラルネットワーク
過去の入力の記憶を保持し、時系列やテキストなどの逐次データ向けに設計されたニューラルネットワーク。
強化学習
環境内での行動に対する報酬やペナルティを受けてエージェントが意思決定を学習する機械学習の手法。
責任あるAI
公平性、透明性、説明責任を持ち、プライバシーと人権を尊重するAIの開発・展開フレームワーク。
検索拡張生成
外部ソースから関連情報を取得し、その文脈を使ってより正確な回答を生成するAI技術。
ロボティック・プロセス・オートメーション
データ入力、フォーム入力、ファイル転送など、人間の操作を模倣して反復的なデジタルタスクを自動化するソフトウェアロボット。
S
セマンティック検索
キーワードの一致だけでなく、クエリの意味を理解する検索技術。
感情分析
テキストの感情的なトーン（肯定的、否定的、中立的）を識別するNLP技術。
音声テキスト変換
音声を書かれたテキストに変換するAI技術。自動音声認識とも呼ばれる。
ステーブル・ディフュージョン
テキストの説明から画像を生成するオープンソースAIモデル。消費者向けハードウェアで実行可能。
教師あり学習
正解が提供された入出力ペア（ラベル付きデータ）からモデルが学習する機械学習の手法。
合成データ
実世界のデータを模倣して人工的に生成されたデータ。実データが不足、高価、またはプライバシーに配慮が必要な場合に使用。
T
テキストから画像生成
テキストの説明から画像を生成し、文章のプロンプトをビジュアルコンテンツに変換するAIモデル。
テキスト音声合成
書かれたテキストを自然な音声に変換するAI技術。
トークン
AIモデルが処理するテキストの小さな単位（単語、単語の一部、句読点）。モデルはトークンの列としてテキストを読み書きする。
トークン化
テキストをAIモデルが処理できる小さな単位（トークン）に分割するプロセス。
AIのトークノミクス
通常は処理される入出力トークン数に基づくAI APIの利用料金と経済性。
学習データ
機械学習モデルにパターンと関係性を教えるために使用されるデータセット。
転移学習
あるタスクで学習済みのモデルを別の関連タスクの出発点として再利用し、時間とデータを節約する手法。
トランスフォーマー
アテンション機構を使い入力データの全部分を同時に処理するニューラルネットワーク・アーキテクチャ。