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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
540	ナッジ	行動経済学	行動経済学に基づき、強制することなく人々の行動を望ましい方向に誘導する手法。選択アーキテクチャの設計により、人々が自発的により良い選択をするよう促す。2017年ノーベル経済学賞のRichard Thaler教授が提唱。
115	ナレッジマネジメント	情報管理	組織内の知識や情報を効率的に収集、管理、共有するためのシステムや手法。暗黙知の形式知化、情報の整理・検索性向上、知識の継承などを目的とし、データベース、Wiki、社内SNSなどのツールを活用する。組織の競争力強化や意思決定の質向上に寄与する。
454	ニューラリンク	AI応用技術	イーロン・マスクが共同設立した脳-コンピュータインターフェース（BCI）企業。人間の脳とコンピュータを直接接続するための埋め込み型デバイスを開発しており、2025年初頭に最初の人間への埋め込みを実施した。将来的には医療用途を超え、人間の認知能力の拡張を目指している。
287	ニューラルシンボリックAI	AIアーキテクチャ	ニューラルネットワークの学習能力と記号的推論の解釈可能性を組み合わせたハイブリッドアプローチ。データ駆動型の知識獲得と論理的推論の両方の強みを活かし、より堅牢で説明可能な知的システムの構築を目指す。数学的問題解決、科学的推論、常識推論など、従来のニューラルネットワークが苦手とする領域での応用が期待されており、IBM Research、MIT、スタンフォード大学などが先進的研究を展開している。
38	ニューラルスケーリング法則	研究手法	モデルサイズ、データ量、計算量の増加に伴うAIモデルの性能向上を予測する法則。多くの場合、性能はこれらの要素のべき乗に比例して向上する。「スケーリングは全て」という考え方の基礎となり、より大規模なモデル開発の理論的根拠となったが、計算効率やデータ品質の重要性も同時に認識されている。
67	ニューラルネットワーク冬の時代	歴史	1970年代から1980年代にかけて、ニューラルネットワーク研究が衰退した期間。マービン・ミンスキーとシーモア・パパートによる著書「パーセプトロンズ」がパーセプトロンの限界を指摘し、研究資金と関心が大幅に減少した。1980年代後半のバックプロパゲーションの再発見まで続いた停滞期。
375	ニューラルレンダリング	コンピュータビジョン	ディープラーニングを活用した新しい画像・映像生成アプローチ。従来のコンピュータグラフィックスのパイプラインとニューラルネットワークを組み合わせ、写実的でリアルタイムの視覚コンテンツ生成を実現する。NeRF（Neural Radiance Fields）、GAN、拡散モデルなどの技術を用いて、少ない入力から高品質な3Dシーン再構築や新しい視点からの画像合成を可能にする。特にARVR、映画制作、ゲーム開発、デジタルツイン、建築ビジュアライゼーションなどの分野で応用が進んでおり、コンテンツ制作のワークフローを革新している。最新研究では、物理法則に基づく制約やセマンティックコントロールの統合により、より正確で制御可能なレンダリングの実現が進められている。
239	ニューラル圧縮	AI効率化	ニューラルネットワークモデルのサイズと計算要件を削減しつつ、性能を維持するための技術群。知識蒸留、量子化、プルーニング、低ランク分解などの手法を組み合わせて、モデルの効率性と実用性を高める。エッジデバイスでのAI実行や、リソース制約のある環境でのAI導入を可能にする重要技術として急速に発展している。
52	ニューラル機械翻訳 (NMT)	技術	ニューラルネットワークを用いた機械翻訳技術。従来の統計的手法と比較して、文脈や言語のニュアンスをより正確に捉えられる。エンコーダ-デコーダ構造や注意機構を活用し、一つの文章全体を考慮した翻訳が可能。Google翻訳やDeepLなどの現代的な翻訳サービスで採用されている。
16	ニューロシンボリックAI	研究分野	ニューラルネットワークの学習能力と記号的推論の解釈可能性・一般化能力を組み合わせるアプローチ。深層学習の限界（説明可能性の欠如、膨大なデータ要求など）を克服しつつ、シンボリックAIの剛性も軽減することを目指す。数学的推論や論理的思考を要するタスク、少数ショット学習などへの応用が期待されている。
247	ニューロシンボリックAI	AIアーキテクチャ	ニューラルネットワークの学習能力と記号的推論の解釈可能性を組み合わせたハイブリッドAIアプローチ。データ駆動型の知識獲得と論理的推論の両方の強みを活かすことで、より堅牢で説明可能な知的システムの構築を目指す。抽象的概念の操作、常識推論、複雑なルールベースの問題解決など、従来のニューラルネットワークが苦手とするタスクでの性能向上が期待されている。
320	ニューロシンボリック言語処理	AIと自然言語処理	ニューラルネットワークの学習能力と記号論理の明示的推論を組み合わせた言語処理アプローチ。曖昧さの解消、複合的推論、常識推論など、従来の純粋ニューラル手法が苦手とする言語理解タスクを強化する。例えば「ボブがアリスにハンマーを渡した。彼女はそれで釘を打った。」という文での照応関係の理解において、「釘を打つ」という行為と「ハンマー」の関係を論理的に推論できる。IBM Research、MITなどが先駆的研究を展開し、より堅牢で説明可能な次世代言語理解システムのアーキテクチャとして注目されている。
450	ニューロフィードバック	AI応用分野	脳波などの神経活動をリアルタイムで測定し、その情報を対象者にフィードバックすることで、脳機能の自己調整を促す技術。学習アプリと組み合わせることで、注意レベルや認知負荷をリアルタイムで測定し、最適な学習状態を維持するシステムの開発が進められています。最新の研究では、AIによる脳波パターンの分析と学習コンテンツの適応的な提示を組み合わせたシステムが、集中力の向上と学習効率の改善に効果を示しています。
43	ニューロモーフィックコンピューティング	研究分野	人間の脳の構造と動作原理に着想を得た、非フォンノイマン型のコンピューティングアーキテクチャ。スパイク信号ベースの情報処理、メモリとプロセッサの統合、並列分散処理などの特徴を持つ。従来のCPU/GPUと比較して低消費電力で効率的な認知タスク処理が可能で、エッジAIや常時稼働AIシステムへの応用が期待されている。
160	ニューロン多様性	大脳生理学	脳内には形態、電気生理学的特性、神経伝達物質、結合パターンの異なる数百種類以上のニューロンタイプが存在する。この多様性が複雑な情報処理と脳の計算能力を支える。近年のAIでも異なる特性の「専門家」ニューロンを組み合わせるMoE（混合専門家）モデルなどが開発されている。
621	ノードベースエディタ	開発インターフェース	ビジュアルプログラミング環境の一種で、機能単位（ノード）をグラフィカルに配置し、それらを線（エッジ）で接続してデータフローやプロセスフローを構築するインターフェース。各ノードは特定の処理や機能を表し、ドラッグ＆ドロップで直感的に操作できる。複雑なロジックを視覚的に理解しやすく、非プログラマーでも基本的なワークフローを構築できる利点がある。Unreal EngineのBlueprintやn8nなどで採用されている。

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