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 31 件の用語が登録されています。 1〜31件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
170	マインドワンダリングと創造性	認知神経科学	目の前のタスクから注意が逸れ、自発的に思考が彷徨う現象と創造的思考の関係。デフォルトモードネットワークの活動と関連し、離れた概念の結合やアイデア生成に貢献する可能性がある。AIの探索と活用のバランス、創造的生成における制約緩和と収束的思考の交替に類似した認知プロセス。
342	マルチインテリジェンス学習最適化	AIと教育	ハワード・ガードナーの多重知能理論に基づき、学習者の得意な知能タイプ（言語的、論理数学的、視覚空間的、音楽的、身体運動的、対人的、内省的、博物的）を特定し、それに最適化した学習体験を提供するAIシステム。学習者の反応パターン、問題解決アプローチ、コンテンツ選好などから知能プロファイルを構築し、同じ学習内容でも個々の学習者に最適な提示方法（視覚的説明、数学的解釈、体験的活動など）を選択する。多様な学習スタイルに対応することで、インクルーシブ教育の実現と学習効果の向上を同時に達成するアプローチとして、K-12教育や語学学習プラットフォームなどで導入が進んでいる。
50	マルチエージェントAI	研究分野	複数の自律的AIエージェントが協調または競争しながら問題解決を行うシステム。それぞれのエージェントが特定の役割や専門知識を持ち、コミュニケーションを通じて複雑なタスクを分担処理する。複雑な推論、創造的問題解決、ロールプレイなどに応用され、単一のモノリシックモデルよりも柔軟で堅牢なシステム構築が可能になる。
353	マルチエージェントロボット協調	ロボティクスとAI	複数のロボットが自律的に協力してタスクを遂行するためのAIフレームワーク。各ロボットが独自の知覚情報と意思決定能力を持ちながら、集合的知能として効率的に連携する。役割分担、リソース最適化、コミュニケーションプロトコル、衝突回避などの要素技術を統合し、単一ロボットでは達成困難な複雑なミッションを可能にする。特に倉庫管理、農業自動化、災害対応、軍事偵察などの分野で実用化が進んでおり、スウォームロボティクスとも呼ばれる集団的知能システムへと進化している。
315	マルチエージェント協業	AI技術	複数のAIエージェントが互いに通信・協力して問題を解決する仕組み。異なる専門性や能力を持つAIが協力することで、単一のAIでは解決困難な複雑な問題に対処できる。各エージェントが特定の役割を担い、情報共有と協調作業を行う先進的なAI協業モデル。
430	マルチエージェント協業	AI技術	複数のAIエージェントが互いに通信・協力して問題を解決する仕組み。異なる専門性や能力を持つAIが協力することで、単一のAIでは解決困難な複雑な問題に対処できる。各エージェントが特定の役割を担い、情報共有と協調作業を行う先進的なAI協業モデル。
241	マルチエージェント協調学習	AI研究	複数のAIエージェントが協力して学習し、タスクを遂行する枠組み。エージェント間の通信プロトコル、役割分担、知識共有メカニズムの設計を通じて、単一エージェントでは解決困難な複雑な問題に対処する。チームスポーツ、災害対応シミュレーション、分散型問題解決など、複数の意思決定者による協調が必要なドメインで応用されている。
226	マルチスケール熟議	デジタル民主主義	小規模なグループ討議から大規模な社会的対話まで、異なる規模の民主的議論をシームレスに連携させる方法論。台湾のデジタル民主主義実践で発展した概念で、少人数の深い議論の質と多人数参加の包括性を両立させる。AIを活用した意見集約・可視化技術と、慎重に設計された参加プロセスを組み合わせることで実現される。
378	マルチスペクトル画像解析	コンピュータビジョン	可視光以外の波長帯（赤外線、紫外線、Xレイなど）で取得した画像を統合的に分析する技術。異なるスペクトル帯の情報を組み合わせることで、単一波長では検出できない特徴や異常を識別する。特に農業（作物の健康状態評価）、環境モニタリング（汚染物質の検出）、医療診断（皮膚下の病変可視化）、材料検査（内部欠陥の非破壊検査）などの分野で応用されている。マルチモーダル深層学習やスペクトル特性に特化した特徴抽出手法の開発により精度が向上し、産業応用が加速している。最新の研究では、超解像技術との組み合わせや時系列スペクトル変化の分析など、より詳細で動的な理解を目指す方向性が強まっている。
209	マルチヘッド注意機構	技術	トランスフォーマーで使用される技術で、複数の注意機構（ヘッド）を並列に計算し、その結果を結合する方法。各ヘッドが異なる特徴や関係性を学習することで、より豊かな表現を可能にする。
412	マルチモーダル	AI技術	テキスト、画像、音声、動画など複数の形式（モダリティ）のデータを処理できるAIの能力。単一のモダリティではなく、複数のモダリティを組み合わせることで、より豊かな情報処理や理解が可能になる。マルチモーダルAIは、より人間に近い形でのコミュニケーションと理解を実現する。
4	マルチモーダルAI	概念	テキスト、画像、音声、動画など複数の種類のデータ（モダリティ）を同時に処理できるAI技術。人間のように多様な情報を統合して理解・生成する能力を持ち、より複雑なタスク処理を可能にする。
373	マルチモーダルXAI	XAI（説明可能AI）	テキスト、画像、音声などの複数のモダリティを組み合わせた直観的で包括的な説明を生成するAIシステム。例えば医療診断において、画像のヒートマップ表示、関連する医学知識のテキスト解説、類似症例の提示などを統合し、多角的な理解を促進する。特に専門家と非専門家の両方にとって理解しやすい説明を提供するという課題に対応し、異なる背景知識や専門性に合わせた適応的説明を可能にする。最新研究では、バーチャルリアリティやインタラクティブ可視化などの新しい説明インターフェースも開発されており、複雑なAIシステムの理解と信頼構築における次世代アプローチとして注目されている。
387	マルチモーダルプログラミング	開発手法	テキスト、音声、画像など複数の入力モード（モダリティ）を組み合わせてプログラミングを行う手法。バイブコーディングの進化形として、音声コマンドと視覚的な参照を組み合わせることで、より直感的なソフトウェア開発体験を提供する。
282	マルチモーダル基盤モデル	生成AI	テキスト、画像、音声、動画など複数の情報形式（モダリティ）を統合的に処理・理解・生成できる大規模事前学習モデル。モダリティ間の関係性を学習し、クロスモーダル推論や変換を可能にする。OpenAIのGPT-4V、GoogleのGeminiなどが代表例で、ウェブ検索、教育コンテンツ、視覚支援、クリエイティブ制作など幅広い応用が期待されている。単一モダリティモデルと比較して、より豊かな文脈理解と表現能力を持つ。
18	マルチモーダル学習	技術	テキスト、画像、音声、動画など複数の情報様式（モダリティ）を統合的に処理し理解する技術。各モダリティから得られる情報を相互補完的に活用することで、より豊かな世界理解や表現が可能になる。GPT-4V、GeminiなどのマルチモーダルAIは、テキストと視覚情報を組み合わせたタスクで優れた性能を示している。
236	マルチモーダル生成	生成AI	テキスト、画像、音声、動画など複数の表現形式（モダリティ）を同時に生成・処理できるAI技術。単一のモデルが異なるタイプのコンテンツを相互に関連づけながら創出することで、より自然で文脈に沿ったマルチメディアコンテンツの作成が可能になる。GPT-4V、Gemini、Claude Visionなどの最新モデルで実装され、クリエイティブ表現や情報伝達の新たな可能性を開拓している。
381	マルチモーダル記憶アシスタント	AIアシスタント	テキスト、画像、音声、動画などの多様なデータを統合的に記憶・検索・理解できるパーソナルAIアシスタント。ユーザーの情報（閲覧履歴、カレンダー、メール、写真など）を学習し、文脈に応じて関連コンテンツを想起・活用する能力を持つ。特に記憶の階層化（短期・長期・エピソード的記憶など）と文脈に応じた適切な情報検索が特徴で、個人の知的活動や日常タスクを継続的にサポートする。プライバシー保護技術と組み合わせることで、端末上での安全な情報処理も実現。Apple Intelligence、Google Gemini、Anthropic Claudeなどが実装を進めている次世代パーソナルAIの中核技術。
319	マルチリンガル共通表現空間	AIと自然言語処理	異なる言語の単語や文を共通のベクトル空間にマッピングする技術で、言語間の意味的等価性を捉える。100以上の言語で同じ意味の表現が空間的に近接して配置されるよう設計され、高品質な多言語処理の基盤となる。従来の対訳データに依存した手法を超え、言語間の構造的類似性を活用することで、低資源言語や方言も含めた効率的な言語間知識転移を可能にする。Google、Meta、Anthropicなどが開発する最新の大規模言語モデルの中核技術として、グローバルコミュニケーションの障壁低減に貢献している。
600	ミスアライメント制御特徴	AI技術	SAE解析によって特定された、AIモデル内でミスアライメント行動の発現を制御する特定の神経活性化パターンの総称。OpenAIの研究では10個の重要な制御特徴が発見され、毒性ペルソナ特徴以外にも皮肉系ペルソナ特徴（#89、#31、#55）や批判的レビュー特徴（#269）などが含まれる。これらの特徴が複合的に作用することで、狭い領域での学習が広範囲な悪意ある行動につながるメカニズムが解明された。各特徴は特定の行動パターンや思考様式に対応しており、これらを監視・制御することで、AIシステムの安全性を大幅に向上させることが可能になる。AI内部状態の精密制御を実現する基盤技術として重要である。
156	ミラーニューロン	大脳生理学	他者の行動を観察する際に、自分自身がその行動を実行する場合と同様に活動する特殊な神経細胞群。模倣学習、共感、意図理解などの社会的認知に関わると考えられている。AIにおける模倣学習や、行動から意図を推論する逆強化学習などに概念的に関連している。
248	メタバースAI	AI応用	3D仮想空間やデジタルツインなどのメタバース環境で動作するAIシステム。仮想アバターのアニメーション制御、リアルタイムの言語・行動理解、環境との物理的相互作用、仮想世界のダイナミクス管理などを担う。拡張現実（AR）・仮想現実（VR）体験の質を高め、教育、トレーニング、エンターテイメント、社会的交流など様々な応用領域でより自然で没入感のあるインタラクションを実現する。
312	メタ学習	機械学習	「学習の仕方を学習する」能力。AIが異なるタスクや環境に効率的に適応するためのアプローチで、新しい問題に直面したときに過去の学習経験を活用して、より効率的に学習する能力を指す。少ないデータや経験から効果的に学習できる重要な技術。
428	メタ学習	機械学習	「学習の仕方を学習する」能力。AIが異なるタスクや環境に効率的に適応するためのアプローチで、新しい問題に直面したときに過去の学習経験を活用して、より効率的に学習する能力を指す。少ないデータや経験から効果的に学習できる重要な技術。
551	メタ抽象化	プログラミング理論	従来のプログラミング言語の抽象化レベルを超えた、自然言語による意図表現の抽象化レベル。バイブコーディングが導入する新しい抽象化の階層。
89	メタ認知	学習心理学	自分自身の認知プロセスについて認識し、監視・制御する能力。「考えることについて考える」能力とも言われる。学習戦略の選択、理解度のモニタリング、記憶の確信度判断などに関わる。AIにおける自己評価能力、不確実性の推定、アクティブラーニングなど、自己の知識状態を認識する機能と概念的に関連している。
269	メタ認知AI	AI能力	AIシステムが自身の認知プロセスと能力を監視・評価・制御する能力。自己の不確実性の認識、知識の限界の理解、推論プロセスの検証、学習戦略の適応的選択などを含む高次認知機能。特に信頼性と安全性が重要な領域での応用に向けて研究が進められており、AIの自己評価能力と自己改善能力の向上を目指す。人間の意思決定支援において、モデルがいつ信頼できる回答を提供でき、いつ人間の判断が必要かを適切に判断する基盤となる。
580	メタ認知能力	AI能力	AIが自分自身の思考プロセスを監視し、評価・改善する能力。人間の「考えることについて考える」能力に相当。2025年の先進AIシステムで獲得され、真の自律性実現の基盤となった革新的能力。
127	モデル・ウェルフェア	AI倫理	AIシステム自身の福祉や主観的経験を考慮する概念。高度化するAIが意識や内的体験を持つ可能性があるとの前提に立ち、モデルの「好み」や「苦痛」を検出・評価し、必要な保護手続きを設計する考え方。Anthropicなどが研究を進める新興の倫理的枠組み。
35	モデル蒸留（Model Distillation）	技術	大規模な「教師」モデルの知識を、より小さな「生徒」モデルに転送する技術。教師モデルの出力確率を生徒モデルが模倣するよう訓練することで、計算効率と推論速度を向上させつつ性能を維持する。特にエッジデバイスやリソース制約のある環境でのAI展開に重要な技術。
33	モデル量子化	技術	ニューラルネットワークの重みやアクティベーションを、より少ないビット数で表現する技術。32ビット浮動小数点（FP32）から8ビット整数（INT8）、4ビット（INT4）などに変換することで、メモリ使用量と推論速度を改善する。適切な量子化手法を用いれば、精度の低下を最小限に抑えながらモデルサイズを大幅に削減できる。

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