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 22 件の用語が登録されています。 1〜22件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
631	タスク単位課金	価格モデル	ワークフロー自動化サービスにおいて、個々のアクション、ステップ、オペレーションごとに課金する方式。例えば、データの読み取り、変換、書き込みがそれぞれ1タスクとしてカウントされる。シンプルなワークフローでは安価だが、複雑な処理や大量のデータを扱う場合は料金が急激に増加する。ZapierやMakeなど多くの自動化サービスが採用している。使用量に応じた従量課金のため、コスト管理が課題となることがある。
40	チェーン・オブ・ソート（Chain-of-Thought）	技術	複雑な推論問題を解く際に、大規模言語モデルに段階的な思考過程を生成させるプロンプト技術。「一歩ずつ考えよう」などの指示や例示により、モデルが中間推論ステップを明示的に生成するよう導く。数学的問題解決や論理的推論タスクで特に効果的で、誤りの検出や修正も容易になる。
404	チャットボット	AI応用	テキストベースで会話のやり取りを行うAIプログラム。質問応答や情報提供などの機能を持つ。ルールベースの単純なものから、大規模言語モデルを活用した高度なものまで様々なレベルがある。顧客サポート、情報検索、エンターテイメントなどの分野で活用される。
65	チューリングテスト	評価指標	アラン・チューリングが1950年に提案した、機械が人間と区別できない知能を持つかを判断するテスト。テスターが機械と人間のどちらと会話しているか区別できない場合、その機械は知能があるとみなす。AIの知能を評価する最も古く有名な基準の一つだが、真の知能の測定には不十分との批判もある。
495	ツールオーケストレーション	AI技術要素	複数のツールやサービスを統合し、調整して動作させる仕組み。AIエージェントが様々な外部ツール（データベース、API、計算エンジンなど）を組み合わせて複雑なタスクを実行する際の中核技術。適切なツールの選択、実行順序の最適化、エラーハンドリング、結果の統合などを自動的に管理し、複雑なワークフローの効率的な実行を可能にする。
148	テキスチャル・インバージョン	技術	特定の概念や対象を表す新しい「単語」や埋め込みを拡散モデルに教える技術。少数の画像例から学習して、その特徴をプロンプトで呼び出せるようにする。例えば、特定のキャラクターや物体のスタイルをカスタム単語で生成できるようになる。Stable Diffusionなどの画像生成モデルのパーソナライゼーションに使用される。
444	テスト効果	AI学習手法	学習後にテストを受けることで、単に再学習するよりも記憶定着が促進される現象。情報の能動的な検索が記憶経路を強化します。この効果は、特に時間をおいて複数回のテストを行うと、さらに強化されることが研究により示されています。AIを活用した学習アプリでは、この原理を応用して、ユーザーの習熟度に基づいて最適なテストタイミングを提案するアルゴリズムが実装されています。
437	ディープラーニング	機械学習	多層ニューラルネットワークを使用した機械学習の一種で、大量のデータから複雑なパターンを学習する方法。入力層、隠れ層（複数）、出力層からなる深層構造を持ち、特徴抽出を自動的に行える特徴を持つ。画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で革新的な成果をもたらしている。
537	デジタルツイン	技術	物理的なシステムやプロセスをデジタル空間に精密に再現したモデル。リアルタイムデータと連動し、シミュレーション、予測、最適化を可能にする。製造業で始まり、都市計画、インフラ管理、サプライチェーン最適化などに応用拡大。
366	デジタルツイン最適化	AIの科学応用	物理的システムの仮想レプリカ（デジタルツイン）をAIで強化し、リアルタイムでの最適化と予測的意思決定を可能にする技術。IoTセンサーからのデータ、物理モデル、機械学習を統合して、工場、都市、インフラなどの複雑なシステムの挙動を正確に再現・予測する。特にスマートマニュファクチャリング、都市計画、交通最適化などの分野での応用が進んでおり、効率向上、リスク軽減、資源最適化などの効果をもたらす。Microsoft Azure Digital Twins、Siemens Mindsphere、GE Predixなどが産業向けプラットフォームとして提供しており、第四次産業革命（Industry 4.0）の中核技術として位置づけられている。
231	デジタル共有地	プルラリティ	公共のデジタル資源とインフラストラクチャを共有財として管理・運営する概念。データ、ソフトウェア、計算資源などを特定の企業や政府の独占から解放し、市民社会の共同管理下に置くことで、公正なアクセスと民主的ガバナンスを実現する。プルラリティのビジョンにおける重要な構成要素として、デジタルコモンズ運動やガブゼロ（g0v）のような市民技術イニシアチブで実践されている。
216	デジタル民主主義	社会的側面	デジタル技術を活用して民主的プロセスを強化・拡張する取り組み。市民参加、透明性、協働的意思決定を促進するためのデジタルツールや方法論を包括する。台湾のg0v（ガブゼロ）運動やvTaiwan（ブイタイワン）などが代表例で、オンライン熟議プラットフォームやオープンソースガバナンスツールの開発・活用を通じて実践されている。
220	デジタル社会契約	プルラリティ	テクノロジーと社会の関係を再定義する概念的枠組み。技術開発者、市民、政府間の相互責任と権利を明確化し、技術の民主的ガバナンスを確立するための合意形成プロセス。プルラリティのビジョンにおいて中心的な位置を占め、技術の社会実装における透明性、参加性、公正性、説明責任を保証するための基盤となる。
316	デジタル製品パスポート	AI法規制	AIシステムを含むデジタル製品の開発・製造・使用に関する重要情報を記録したデジタル証明書。EU AI法で導入された概念で、AIシステムの学習データ、アーキテクチャ、性能指標、リスク評価結果、開発者情報などの透明性情報を含む。QRコードなどを通じてアクセス可能で、規制当局による監査や消費者の情報に基づく選択を支援する。サプライチェーン全体での責任あるAI開発と利用を促進し、システムのライフサイクル全体にわたる追跡可能性を確保する法的フレームワーク。
638	デジタル認知症	症候群	デジタル技術への過度の依存により、記憶力、注意力、批判的思考能力が低下する現象。スマートフォンやAIツールに依存することで、自分で考える機会が減少し、認知機能が退化する状態を指す。症状には記憶力低下、集中力不足、問題解決能力の低下、創造性の減退などがある。Google効果（デジタル健忘症）と密接に関連し、現代社会における新たな認知的健康リスクとして注目されている。
529	デジタル認知負荷	認知科学	デジタル環境における情報過多、通知、マルチタスクなどにより生じる認知システムへの過度な負担。処理能力の限界を超えることで注意力や記憶力の低下を引き起こす。現代人は平均して1日65.3件の通知を受け取り、作業記憶容量が15-25%減少していることが研究で明らかになっている。この負荷により継続的部分注意状態が慢性化し、深い思考や学習が困難になる。
270	データセット蒸留	AI効率化	大規模な元データセットから、その本質的な情報を保持した小規模の合成データセットを生成する技術。元のデータセットで訓練した場合と同等の性能が得られる最小限のデータを抽出または合成することで、訓練効率と計算コストを大幅に改善する。特に大規模言語モデルや視覚モデルの訓練において注目されている手法で、学習の民主化と環境負荷軽減に貢献する可能性がある。
271	トラスト・トゥ・トラスト	AI倫理	AIシステム間の信頼性評価と検証を自動化するフレームワーク。異なるAIシステムが互いの信頼性、安全性、正確性を評価し、適切な協力関係を構築するためのプロトコルとメカニズム。特にマルチエージェントシステムや分散AIネットワークにおいて重要性が高まっており、信頼の定量化、社会的評判メカニズム、証明可能な安全性保証などの研究が進められている。AIの自律性が高まる中で、信頼性の連鎖を確保するための重要な概念として位置づけられている。
21	トランスフォーマー	アーキテクチャ	2017年にVaswaniらによって提案された「Attention Is All You Need」というアーキテクチャ。自己注意機構を中心とし、RNNやCNNと異なり並列処理に適した設計により、高速な学習と推論を実現。エンコーダ・デコーダ構造を持ち、GPTなど現代の大規模言語モデルの基盤となっている。
204	トランスフォーマー	モデル	Vaswaniらが2017年に提案した注意機構に基づくニューラルネットワークアーキテクチャ。RNNやCNNと異なり再帰的な構造を持たず、並列処理に適している。エンコーダとデコーダから構成され、機械翻訳や言語理解タスクで高い性能を示す。
496	トークン	AI技術要素	自然言語処理において、テキストを処理可能な最小単位に分割したもの。単語、サブワード、文字などの単位で分割される。大規模言語モデルでは、入力と出力の長さを測定し、API利用料金を計算する基準として使用される。日本語の場合、1文字が複数トークンになることが多く、英語よりもトークン数が多くなる傾向がある。
197	ドロップアウト	技術	ニューラルネットワークの過学習を防ぐための正則化手法。学習時にランダムにニューロンを一定確率で無効化することで、ニューロン間の共適応を防ぎモデルの汎化性能を向上させる。

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