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AI用語集

AI技術に関する専門用語をわかりやすく解説しています。機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、様々な分野のAI用語を網羅。初心者から専門家まで、AIの理解を深めるための用語辞典です。

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全 996 件の用語が登録されています。 1〜50件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
1009	LLM	AI基盤技術	大規模言語モデル（Large Language Model）の略。GPT、Claude、Geminiなど、膨大なテキストデータで訓練され、人間の言語を理解・生成する能力を持つAIモデル。
1008	神経接続性	脳科学	脳の異なる領域間での神経細胞の相互接続や情報伝達の強度を示す概念。学習や認知機能の基盤となる。
1007	EEG	計測技術	脳波計（Electroencephalography）の略。頭皮上に配置した電極から脳の電気活動を記録する医療機器。認知科学研究で脳活動のリアルタイム測定に使用される。
1006	Sam Altman	人物	OpenAIのCEO。AI開発の倫理と安全性を重視する立場で知られる。
1005	OpenAI	AI企業	ChatGPT、DALL-E、Soraなどを開発する米国のAI研究企業。2015年設立。
1004	ウォーターマーク	デジタル技術	AI生成であることを示すために動画に埋め込まれる識別マーク。
1003	マルチモーダルモデル	AI技術	テキスト、画像、音声など複数の形式のデータを扱えるAIモデル。
1002	音声同期	AI技術	動画と完全に同期した音声、環境音、効果音を自動生成する技術。
1001	テキストプロンプト	AI入力方式	AIに指示を与えるための文章形式の入力。動画生成の内容を記述する。
1000	ChatGPT Plus	サービスプラン	月額$20のプラン。480p解像度、最大5秒の動画、月間50本の生成が可能。
999	ChatGPT Pro	サービスプラン	月額$200のプラン。1080p解像度、最大20秒の動画、月間500本の生成が可能。
998	ディープフェイク	AI技術	AIを使って人物の顔や音声を別の映像に合成する技術。悪用のリスクがあるため、対策が重要。
997	C2PA	メタデータ規格	Coalition for Content Provenance and Authenticityの略。コンテンツの出所と信頼性を証明するメタデータ規格。
996	オプトアウト制度	AI規制	著作権者が自身の作品をAI学習データとして使用されることを拒否できる制度。日本での整備が求められている。
995	物理シミュレーション	AI技術	浮力、剛性、反発係数などの物理特性を正確にモデル化し、現実世界の物理法則に忠実な動画を生成する技術。
994	Cameo機能	AI機能	一度の録画・録音で自分や友人を様々なシーンに登場させることができる機能。本人の同意が必要。
993	Sora 2	生成AI	OpenAIが2025年9月30日に発表した動画生成AIの第2世代モデル。物理シミュレーション、音声同期、Cameo機能など大幅な進化を遂げた。
992	OSWorld	AIベンチマーク	AIモデルがPC上で実際の作業をどれだけ自動化できるかを評価するベンチマーク。Webブラウジング、ファイル操作、アプリケーション連携、スプレッドシート操作など、実際のコンピューター操作能力を測定する。AIの実用的な作業自動化能力を示す指標。
991	SWE-bench Verified	AIベンチマーク	実際のソフトウェア開発タスクをAIがどれだけ解決できるかを測定するベンチマーク。GitHubの実際の問題（バグ修正、機能追加など）を使用して評価する。AIエージェントがソフトウェアエンジニアリングのタスクをどれだけ正確に実行できるかを示す重要な指標。
990	認知能力保護策	AI安全性	AI時代において人間の認知能力を維持・発展させるための包括的な対策。個人レベルでのメタ認知的AI使用法、家庭レベルでの段階的AI導入、教育制度レベルでの構造的改革、政策レベルでの制度設計、社会レベルでの啓発活動などを含む。認知負債の蓄積を防ぎ、AIと人間の建設的な協働関係を構築することを目的とする。短期的な便益よりも長期的な人間発達を優先する政策的配慮が重要。
989	人間中心AIアプローチ	AI倫理	AI技術の開発と活用において、人間の価値、尊厳、福祉を最優先に考える設計思想。技術の進歩を目的とするのではなく、人間の能力拡張、社会的課題解決、包摂的発展を目標とする。教育分野では、AIが人間の教師や学習者を代替するのではなく、支援・協働するパートナーとして位置づけられる。UNESCOが推進し、世界各国のAI戦略の基盤となっている倫理的フレームワーク。
988	AI教育政策	AI政策	AI時代の教育課題に対応するための政策的枠組み。AIリテラシー教育の体系化、教師教育プログラムの改革、カリキュラムの見直し、評価システムの革新、認知能力保護策の制度化などを含む。UNESCO提案の人間中心AIアプローチに基づき、目的性、コンプライアンス、知識、バランス、誠実性、主体性、評価の7原則を基盤とする。各国政府レベルでの包括的な政策設計が急務とされている。
987	認知的二極化	社会課題	AI時代において、AIリテラシーと批判的思考能力を持つエリート層と、AIに過度に依存し独立した思考力を失った大衆層に社会が分裂する現象。教育格差、経済格差、技術へのアクセス格差などが重なることで生じる。認知負債が社会レベルで蓄積することにより、イノベーション能力の低下、民主的意思決定の質的劣化、社会の持続可能性への脅威などの深刻な問題を引き起こす可能性がある。
986	ニューラルネットワーク	アーキテクチャ	人間の脳神経細胞の仕組みを模倣した機械学習のアーキテクチャ。入力層、隠れ層、出力層から構成され、各層のニューロン（ノード）が重み付きの結合で接続されている。深層学習では多層のニューラルネットワークを用いる。ChatGPTなどの大規模言語モデルも、トランスフォーマーと呼ばれるニューラルネットワークアーキテクチャに基づいている。AI認知負債の文脈では、人工ニューラルネットワークと生物学的神経ネットワークの相互作用が注目される。
985	学習心理学	学問分野	学習のメカニズム、プロセス、条件などを科学的に研究する心理学の分野。古典的条件づけ、オペラント条件づけ、社会学習理論、認知学習理論など様々な理論がある。AI時代においては、人間とAIの協働学習、認知オフローディングが学習に与える影響、デジタル技術を活用した効果的な学習方法などが新たな研究テーマとなっている。認知負債の概念も学習心理学の文脈で理解される。
984	実行制御	認知心理学	目標達成のために認知プロセスを制御・調整する高次認知機能。計画立案、注意制御、作業記憶の更新、認知的柔軟性などを含む。前頭前皮質が主要な役割を果たす。AI使用により、計画や判断をAIに委ねることで実行制御機能の使用頻度が減少し、結果として機能低下が生じる可能性がある。MIT研究では、AI使用者の実行制御の低下が脳波により客観的に確認されている。
983	注意機構	大脳生理学	認知資源を特定の情報や課題に集中させる脳の仕組み。選択的注意、分割注意、持続的注意などの種類がある。AI使用時には、AIが提供する即座の答えにより注意の持続が不要になり、深い集中を要する思考プロセスが短縮される。長期的には注意機構の機能低下により、複雑な問題への集中力や持続的な思考力が減退する可能性が指摘されている。認知負債の重要な構成要素の一つ。
982	ワーキングメモリ	認知心理学	情報を一時的に保持し、同時に処理を行う認知システム。容量に限界があり（一般的に7±2項目）、注意資源と密接に関連している。AIツールの使用により、外部に情報処理を委ねることで、ワーキングメモリの負荷は軽減されるが、同時にその機能自体が低下するリスクがある。認知負債の文脈では、ワーキングメモリの適切な使用と維持が、独立した思考力を保つ上で重要とされる。
981	電卓導入の歴史的教訓	教育史	1970年代に電卓が教育現場に導入された際の経験から得られる、新技術と教育の関係についての教訓。当初は「学生の計算能力が衰える」と懸念されたが、適切な活用により数学教育の幅が拡大し、より複雑で応用的な概念学習が可能になった。重要なのは技術を禁止するのではなく、「何を教えるか」を根本的に見直し、カリキュラムと評価方法を再設計することだった。AI教育においても同様のアプローチが求められる。
980	AIデトックス	AI応用分野	定期的にAIツールの使用を制限し、自分の認知能力を確認・回復する取り組み。週に一度、一日をAIツールなしで過ごし、基本的な思考、計算、文章作成、問題解決などを自力で行うことで、AI依存の程度を把握し、認知負債の蓄積を防ぐ。デジタルデトックスの概念をAI時代に適用したもので、特に認知的な依存が強い分野において重要な予防策とされる。
979	30-30-30ルール	AI応用分野	認知負債を防ぐための簡易実践ルール。AIに相談する前に30秒間自分で考え、AIとのやり取りを30秒間で完了し、その後30秒間でAIの回答を批判的に評価するというシンプルなルール。短時間でも意識的に自分の思考プロセスを活性化させることで、AI依存による認知能力の低下を防ぐ効果がある。日常的なAI使用において手軽に実践できる認知能力保護策として推奨される。
978	ブルームの分類学	教育理論	1956年に教育心理学者ベンジャミン・ブルームが提唱した学習目標の分類体系。知識の記憶・理解といった低次の認知スキルから、分析・評価・創造といった高次の認知スキルまでを6段階に分類。AI時代の教育において、AIが効率化できる低次スキルと、人間が重点的に育成すべき高次スキルを区別する際の重要な指標となる。現代版では知識・理解・適用・分析・評価・創造の順で階層化されている。
977	批判的検証フェーズ	学習心理学	メタ認知的AI使用法の第4段階。AIとの協働で得られた結果を、複数の情報源で検証し、自分の判断と照合する段階。AIの回答の妥当性、論理的整合性、事実の正確性などを批判的に評価し、必要に応じて追加調査や修正を行う。この段階により、AI生成情報への過度の依存を防ぎ、独立した判断力を維持・強化することができる。認知負債防止の最重要プロセス。
976	AI協働フェーズ	AI応用分野	メタ認知的AI使用法の第3段階。事前思考と仮説設定を経た後、自分の考えをベースにAIからの示唆を受け取る段階。AIを単純な答え提供者ではなく、思考のパートナーとして位置づけ、自分のアイデアの発展、盲点の指摘、別の視点の提供などを求める。この段階では、AIの提案を無批判に受け入れるのではなく、自分の考えと照合しながら建設的な対話を行う。
975	事前思考フェーズ	学習心理学	メタ認知的AI使用法の第1段階。AIツールに相談する前に、まず自分で問題を分析し、可能な解決策を考える段階。最低5分間の時間を設けて、問題の本質、既存知識の活用、予想される解決方向性などを自分なりに整理する。この段階により、AIに頼る前に自分の認知プロセスを活性化させ、後のAI協働をより効果的にし、認知負債の蓄積を防ぐ効果がある。
974	メタ認知的AI使用法	AI応用分野	AIツールを使用する際に、自分の思考プロセスを意識的に制御し、認知能力の維持・向上を図る使用方法。事前思考フェーズ（AI使用前の5分間の自己分析）、仮説設定フェーズ（自分なりの答えや方向性の言語化）、AI協働フェーズ（自分の考えをベースにAIからの示唆を受け取る）、批判的検証フェーズ（AIの回答を複数情報源で検証）の4段階で構成される。
973	段階的AI離脱戦略	AI応用分野	認知負債を避けながらAIを建設的に活用するための手法。最初はAIの支援を受けながら学習し、徐々にその支援を減らしていく段階的なアプローチ。例えば文章作成において、第1段階でAIがアウトライン作成を支援、第2段階で自分でアウトライン作成しAIが表現改善を支援、第3段階で完全に自分で作成しAIは最終チェックのみ、第4段階でAI支援なしで独立作成、という4段階プロセス。
972	AIリテラシー	AI倫理	人工知能の動作原理、概念、応用に関する知識、スキル、態度、およびその限界、含意、倫理的考慮事項を理解し、AIを適切に使用する能力。現代社会において読み書き能力と同じくらい基本的なスキルとされる。AI生成コンテンツの品質評価、情報の真偽判定、プライバシー保護、創造性とAI支援のバランスなど、AI時代を生きる上で必要不可欠な総合的な能力を指す。
971	MIT認知負債研究	研究手法	2025年6月にマサチューセッツ工科大学メディアラボが発表した、AI使用が人間の認知機能に与える影響を科学的に分析した研究。54名の被験者を対象に、ChatGPT使用時の脳活動をEEG（脳波計）で測定し、AI、検索エンジン、脳のみの3グループで比較実験を実施。4ヶ月間の長期追跡により、AI使用者の神経接続性低下と認知負債の蓄積を客観的に証明した画期的研究。
970	認知負債	認知科学	AIツールに頼ることで蓄積される認知能力の借金のような現象。2025年MIT研究で科学的に定義された概念。長期間にわたってAIに思考プロセスを委ねることで、独立した思考力や問題解決能力が徐々に低下し、AI使用をやめても元の認知レベルに戻りにくくなる状態を指す。特に文章作成や計算、情報検索などの基本的な認知タスクにおいて顕著に現れ、脳波測定により客観的に確認されている。
969	学習者モデル	学習心理学	個々の学習者の知識状態、能力、学習特性、認知スタイルなどを表現するための計算モデル。適応型学習システムの中核的構成要素の一つで、学習者の現在の理解度や能力を推定し、最適な学習支援を提供するための基盤となる。知識レベルモデル、認知スキルモデル、学習スタイルモデルなど様々な種類があり、学習履歴データから動的に更新される。個別化された学習体験の実現に不可欠な技術要素である。
968	発見学習	教育手法	学習者が自ら探索・実験・発見を通じて知識や原理を獲得する学習方法。Jerome Brunerによって提唱された概念で、受動的な知識受容ではなく、能動的な問題解決過程を重視する。学習者の内発的動機を促進し、深い理解と長期記憶の形成に効果的とされる。AI学習支援システムでは、適切なヒントや段階的な支援を提供することで、効果的な発見学習環境を構築することが可能となっている。
967	Soar	AI技術	General Problem Solver（GPS）の後継として開発された認知アーキテクチャの一つ。John Anderson、Allen Newell、Paul Rosenbaumらによって1980年代に開発された。人間の認知過程を統合的にモデル化することを目指し、問題解決、学習、記憶などの認知機能を統一的な枠組みで説明する。知識は生産ルールとして表現され、認知過程は問題空間の探索として実装される。教育AI分野では学習者の認知過程をモデリングする際の理論的基盤として活用されている。
966	認知主義	認知心理学	学習を情報処理過程として捉える心理学の理論的立場。行動主義に続いて1950年代から発展し、学習者の内的な認知過程（思考、記憶、問題解決など）に焦点を当てる。人間の心を情報処理システムとして理解し、入力、処理、出力の観点から学習メカニズムを説明する。現代のAI学習支援システムの理論的基盤の一つとなっており、認知アーキテクチャの設計や学習者モデリングに大きな影響を与えている。
965	心理学的知見	学習心理学	学習や認知に関する心理学研究から得られた科学的な発見や理論的洞察。学習動機、記憶過程、メタ認知、個人差などに関する実証的研究結果を含む。AI学習支援システムの開発においては、これらの心理学的知見を技術実装に組み込むことで、より効果的で人間中心的な学習体験の設計が可能となる。認知科学、教育心理学、発達心理学などの分野からの知見が特に重要とされている。
964	認知メカニズム	認知心理学	人間の情報処理過程における認知的な働きの仕組み。知覚、注意、記憶、思考、言語理解などの認知機能がどのように機能し、相互作用するかを説明する理論的枠組み。学習支援AIの設計においては、人間の認知メカニズムの理解が不可欠であり、認知負荷理論、二重符号化理論、スキーマ理論などの認知心理学的知見がシステム設計に活用されている。
963	CAI	教育技術	Computer Assisted Instruction（コンピュータ支援教育）の略称。コンピュータを活用して学習者の教育・訓練を支援するシステムや手法の総称。1960年代から発展してきた分野で、ドリル&プラクティス、チュートリアル、シミュレーションなどの形態がある。現代のAI技術の発展により、より高度な適応性と個別化機能を持つインテリジェント・チュートリング・システム（ITS）へと進化している。
962	個別最適化	AI応用分野	各学習者の特性、能力、学習進度に合わせて学習内容や提示方法をカスタマイズすること。従来の一律的な教育アプローチとは対照的に、学習者一人ひとりの認知特性、学習スタイル、知識レベルを考慮した個別化された学習体験を提供する。AIを活用した適応型学習システムでは、リアルタイムでの学習データ分析により、動的な個別最適化が可能となり、学習効果の向上と学習時間の短縮が期待されている。
961	計算手法	AI技術	人工知能分野において、特定の問題を解決するために用いられる数学的・アルゴリズム的手法の総称。機械学習アルゴリズム、最適化手法、統計的推論手法などが含まれる。学習支援AIでは、学習者の理解度予測、適応的コンテンツ配信、学習経路最適化などに様々な計算手法が応用されており、これらの手法の選択と組み合わせが学習支援システムの性能を決定する重要な要素となっている。
960	学習プロセス	学習心理学	学習者が新しい知識やスキルを獲得していく一連の認知的・心理的過程。情報の入力、処理、保存、検索の各段階から構成され、学習者の既有知識、動機、認知スタイルなどの個人差によって影響を受ける。現代のAI学習支援システムでは、この学習プロセスの各段階を詳細にモデル化し、個々の学習者に最適化された支援を提供することが重要とされている。

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