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 | 定義 |
|---|---|---|
| 61 | パーセプトロン | 1958年にローゼンブラットが考案した最初期のニューラルネットワーク。線形分離可能な問題を解くことができる。 |
| 183 | パープレキシティ | 言語モデルの性能を測る指標。次の単語を予測する際の「困惑度」を表し、低いほど高性能。 |
| 264 | パーミッションAI | AIが訓練データから実世界に存在する偏見やステレオタイプを学習し、出力に反映してしまう問題。 |
| 254 | バイオインスパイアードAI | 生物の神経システムや進化から着想を得たAIアーキテクチャ。効率性やロバスト性の向上を目指す。 |
| 368 | バイオミメティックスAI | |
| 384 | バイブコーディング | |
| 477 | ハイブリッドLLMアンサンブル | |
| 242 | ハイブリッドインテリジェンス | |
| 300 | ハイブリッドソートリスト | |
| 862 | ハイブリッド学習環境 | |
| 572 | ハイブリッド推論モデル | |
| 640 | ハイブリッド認知システム | 人間の認知とAIを統合したシステム。各々の強みを活かし、弱みを補完する設計。 |
| 486 | バイリンガルプロンプティング | |
| 68 | バックプロパゲーション | ニューラルネットワークの訓練に使用される勾配計算アルゴリズム。連鎖律を用いて出力から入力方向に誤差を伝播させる。 |
| 940 | バドリーのワーキングメモリモデル | バドリーが提唱したワーキングメモリの多成分モデル。中央実行系、音韻ループ、視空間スケッチパッド、エピソードバッファから構成。 |
| 534 | パニック買い | |
| 730 | パフォーマーのデジタル複製作成 | |
| 464 | パラメータ効率的微調整 | |
| 295 | バリューアライメント | AIの目標や価値観を人間の意図と一致させるための技術と研究。AI安全性の中核的課題。 |
| 896 | バンデューラの社会学習理論 | バンデューラが提唱した、観察と模倣による学習の理論。モデリング、強化、自己効力感を含む。 |
| 191 | ビームサーチ | 複数の候補系列を並行して探索し、累積確率が最も高い系列を選択する生成手法。 |
| 890 | ピアジェの構成主義 | ピアジェが提唱した、子どもが環境との相互作用を通じて知識を構築するという発達理論。 |
| 330 | ビジネスプロセスオーケストレーションAI | |
| 591 | ビジネス自動化AI | |
| 676 | ビジョン・ランゲージ・アクション（VLA）モデル | |
| 196 | プーリング層 | 畳み込み層の出力を縮小し、位置不変性を獲得する層。最大プーリングや平均プーリングがある。 |
| 46 | ファウンデーショナルモデル | |
| 70 | ファジィ論理 | 曖昧さや不確実性を0と1の間の連続値で表現する論理体系。人間の推論に近い柔軟な判断を可能にする。 |
| 310 | フィードバックベースの学習 | 出力に対するフィードバック信号を用いてモデルを更新する学習パラダイム。強化学習の基盤。 |
| 467 | フィードバックループ | |
| 80 | フェアネスインAI | AIシステムが特定のグループに対して不当な偏見や差別を示さないようにする原則と技術。 |
| 355 | フェデレーテッドエッジラーニング | |
| 54 | フェデレーテッドラーニング | データを中央に集約せず、分散したまま機械学習モデルを協調的に訓練する技術。プライバシー保護に有効。 |
| 563 | フェルミ・バイブ統合手法 | |
| 562 | フェルミ推定 | |
| 298 | フォルス限界 | |
| 701 | フォルトトレラント量子コンピュータ | |
| 56 | フューショットラーニング | ごく少数の例示（数個〜数十個）から新しいタスクを学習する手法。大規模言語モデルのin-context learningが代表例。 |
| 87 | プライミング効果 | 先行する刺激が後続の処理に無意識的に影響を与える現象。意味的プライミングや知覚的プライミングがある。 |
| 922 | フリン効果 | IQスコアが世代ごとに上昇する現象。教育、栄養、環境の改善が要因とされる。ジェームズ・フリンが発見。 |
| 978 | ブルームの分類学 | 教育目標を認知過程の複雑さで分類した枠組み。記憶、理解、応用、分析、評価、創造の6段階。 |
| 360 | ブレインスケールAIモデル | 人間の脳の規模（約860億ニューロン）に匹敵するパラメータ数を持つAIモデル。 |
| 141 | プレファレンス検出 | |
| 394 | プログラミング言語 | |
| 538 | ブロックチェーン | |
| 644 | プロテウス効果 | アバターの外見が使用者の行動や態度に影響を与える現象。VRやゲームで観察される。 |
| 145 | プロトコル | |
| 144 | プロンプト・テイラリング | |
| 60 | プロンプトインジェクション | 悪意ある入力でAIの動作を操作する攻撃手法。意図しない情報漏洩や有害出力を引き起こす可能性がある。 |
| 47 | プロンプトエンジニアリング | AIモデルから望ましい出力を引き出すためのプロンプト（指示文）を設計する技術。明確な指示、例示、役割設定などの技法がある。 |
| 488 | プロンプトキャッシング | |
| 34 | プロンプトチューニング | モデルのパラメータを固定し、入力プロンプトを最適化することでタスク性能を向上させる手法。 |
| 149 | プロンプト漏洩 | |
| 408 | ボット |
