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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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ID	用語	カテゴリ	説明
29	カプセルネットワーク	アーキテクチャ	Geoffrey Hintonらが提案した、従来のCNNの限界を克服するためのアーキテクチャ。ニューロンの代わりに「カプセル」と呼ばれるベクトル出力のユニットを使用し、各パーツの位置関係や階層構造を明示的にモデル化。これにより視点変化に対する頑健性が向上し、より少ないデータで効率的に学習できる可能性がある。
337	カーボンインテリジェントコンピューティング	AIと持続可能性	電力網の炭素強度（発電源の炭素排出量）に応じてコンピューティングワークロードを動的に調整・最適化する技術。再生可能エネルギーの割合が高い時間帯や地域にAI訓練やバッチ処理などの電力集約型タスクを自動的にシフトさせ、同じ計算量でもカーボンフットプリントを大幅に削減する。Googleの炭素認識コンピューティング、Microsoft's Carbon Aware Schedulerなどが実用化しており、特に大規模言語モデルなど電力消費の大きなAIワークロードの環境負荷低減に効果を発揮している。
262	クリティカル推論	AI能力	情報や主張を批判的に評価し、論理的整合性、証拠の質、前提の妥当性などを分析する能力。確証バイアスや論理的誤謬の検出、複数の視点からの検証、信頼性評価などのスキルを含む高次認知機能。最新の大規模言語モデルで強化が進められている能力領域で、ハルシネーション（幻覚）の軽減や情報の質的評価において重要な役割を果たす。
37	グラウンディング（Grounding）	技術	AIモデルが実世界の情報、データ、観察と結びつける能力。特にマルチモーダルAIで重要で、言語理解を具体的なオブジェクト、画像、3D環境などと関連付ける。例えば画像内の特定物体を指し示すことや、指示に基づく正確なナビゲーションなどの能力を向上させるための技術。
25	グラフニューラルネットワーク（GNN）	アーキテクチャ	グラフ構造データを処理するためのニューラルネットワーク。ノードとエッジで表現される関係性データを学習し、分子構造予測、推薦システム、ソーシャルネットワーク分析などに応用される。各ノードの特徴をその近傍ノードの情報と組み合わせて更新する「メッセージパッシング」機構が特徴。
190	グリーディデコーディング	技術	生成AIが出力を生成する際に、各ステップで最も確率の高いトークン（単語や文字）のみを選択する手法。計算効率が良く決定論的な結果が得られるが、常に同じ出力が生成され多様性に欠ける。単純な質問応答や短い出力には適しているが、創造的なテキスト生成には制限がある。
335	グリーンAIコンピューティング	AIと持続可能性	AIシステムの環境負荷を最小化しつつ性能を最大化する設計・運用アプローチ。エネルギー効率の高いハードウェア、最適化されたアルゴリズム、再生可能エネルギーを活用したデータセンター運用などを組み合わせ、AI開発・運用における炭素排出量を削減する。特に大規模言語モデルなどのエネルギー集約型AIの普及に伴い重要性が高まっており、モデル圧縮、量子化、知識蒸留などの技術的アプローチと、炭素排出量のリアルタイム可視化・最小化ツールを組み合わせて実現される。Google、Microsoft、Anthropicなど主要AI企業が持続可能なAI開発のための業界標準策定を進めている。
442	ゲシュタルト心理学	AI基礎科学	人間が断片的な情報を全体的なパターンとして認識する傾向を研究する心理学の学派。「全体は部分の総和以上である」という原則に基づいています。AIのパターン認識や視覚情報処理においても重要な概念として応用されています。特に、不完全な情報からパターンを認識する能力の理解に貢献し、現代の機械学習アルゴリズムの設計にも影響を与えています。
339	コグニティブステート追跡	AIと教育	学習者の認知状態（注意レベル、理解度、認知負荷、感情状態など）をリアルタイムで検出・追跡するAI技術。カメラによる表情分析、アイトラッキング、入力行動パターン、音声特性などの複数のデータストリームを統合し、学習の質に影響を与える認知的・感情的要因を継続的にモニタリングする。特に集中力の低下や混乱の兆候を早期に検出し、適切な介入（内容の調整、休憩提案、説明の変更など）をリアルタイムで行うことで学習効率を向上させる。オンライン教育プラットフォームやアダプティブラーニングシステムに組み込まれ、特に遠隔教育環境での学習者支援に有効。
559	コスト効率的研究	研究手法	従来の研究手法と比較して大幅にコストを削減しながら研究を実施すること。AI Scientistは論文1本あたり15-20ドルで生成可能で、従来の10万ドル以上と比較して99.95%のコスト削減を実現している。
59	コンテキストウィンドウ	技術	言語モデルが一度に処理できる入力のトークン（単語や部分語）数の上限。GPT-4では128Kトークン、Claude 3では200Kトークンなど、モデルによって異なる制限がある。長いコンテキストウィンドウは、長文書の分析、複雑な推論、多様な情報源を組み合わせた処理などに有利だが、計算コストや精度の問題も伴う。
490	コンテナ化	開発技術	アプリケーションとその実行環境を独立したパッケージにまとめる技術。OSレベルの仮想化により、アプリケーションを他のプロセスから隔離し、セキュリティと移植性を向上させる。AIエージェントのコード実行環境では、安全性を確保しながら柔軟な実行環境を提供するために使用される。DockerやKubernetesが代表的な実装技術。
294	コンフォーマル予測	AI不確実性	AIモデルの予測に対して、統計的に厳密な信頼区間や不確実性推定を提供する手法。モデルの性質や分布の仮定に依存せず、データから直接予測の信頼性を定量化できる。特に高リスク意思決定（医療診断、自動運転、金融予測など）において、予測の信頼度を明示することで、適切な人間の関与と判断を可能にする。従来のベイズ的不確実性推定と比較して計算効率が高く、実用的な応用が拡大している最先端の不確実性定量化技術。
234	コ・インテリジェンス	プルラリティ	人間とAIの知性が相互に強化し合い、どちらも単独では達成できない理解や問題解決を実現する共創的知性の形態。単なる道具としてのAIや人間の代替としてのAIではなく、相補的なパートナーシップに基づく新しい知的協働モデル。プルラリティのビジョンにおける人間と技術の理想的関係性として、拡張知能研究やヒューマンAIインタラクション分野で概念化されている。
303	コーディング支援ツール	AIツール	GitHub CopilotやTabnineなど、開発者のコード作成を支援するAIツール。コード補完、提案、生成などの機能を提供するが、完全な自律性は持たず、人間の開発者による監督や指示が必要。プログラマーの生産性向上を目的としている。
419	コーディング支援ツール	AIツール	GitHub CopilotやTabnineなど、開発者のコード作成を支援するAIツール。コード補完、提案、生成などの機能を提供するが、完全な自律性は持たず、人間の開発者による監督や指示が必要。プログラマーの生産性向上を目的としている。

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