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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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全 996 件の用語が登録されています。 501〜550件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
509	Ironwood TPU	ハードウェア	Googleが開発した第7世代Tensor Processing Unit。前世代の10倍性能を実現し、エッジデバイスでの高速AI処理を可能にする専用チップ。
508	Project Aura	ハードウェア	XREALとGoogleが共同開発するスマートグラス。Android XRプラットフォームにより日常使用可能な軽量ARデバイスを目指す。
507	Project Moohan	ハードウェア	SamsungとGoogleが共同開発するXRヘッドセット。Android XRプラットフォームを搭載し、没入型AI体験を提供する次世代デバイス。
506	Android XR	ハードウェア	Googleが発表した拡張現実（XR）プラットフォーム。スマートグラスやヘッドセットでの統合AI体験を提供し、2025年後半から製品展開予定。
505	Imagen 4	生成AI	Googleの最新画像生成モデル。前世代比10倍の高速化を実現し、テキスト精度と細部描写力が大幅に向上した高性能画像生成AI。
504	Veo 3	生成AI	Googleが開発した最新の動画生成AIモデル。業界初のネイティブ音声生成機能を搭載し、2K解像度での高品質動画生成と改良された物理法則シミュレーションを実現。
503	Gemini 2.5 Flash	AIモデル	Gemini 2.5ファミリーの効率特化版。20-30%のトークン削減により高速処理と低コストを実現しながら、高い性能を維持するモデル。
502	AI Mode for Search	AI検索	Googleが発表した次世代検索インターフェース。従来の10リンク表示から対話型AI応答へと検索体験を根本的に変革する新機能。
501	Project Mariner	AI応用	Googleが開発したWeb自動操作AIエージェント。人間の代わりにWebブラウジングやタスク実行を行い、最大10タスクの同時処理とTeach and Repeat学習機能を搭載。
500	Deep Think	AI技術	Gemini 2.5 Proに搭載された高度な推論機能。複数の仮説を並列検討し、最大32Kトークンの思考予算を活用して複雑な問題を解決する革新的な推論エンジン。
499	Gemini 2.5 Pro	AIモデル	Googleが開発した最新の大規模言語モデル。Deep Think機能を搭載し、複雑な推論タスクで従来モデルを大幅に上回る性能を実現。LMArenaで全カテゴリー1位を獲得。
498	Constitutional AI	AI安全性	Anthropicが開発したAIの安全性を確保するためのトレーニング手法。AIが自己批判と改善を通じて、より安全で有用な出力を生成するように訓練される。人間の価値観に沿った行動原則（憲法）をAIに組み込み、有害な出力を減らしながら有用性を維持する。この手法により、AIは倫理的な判断を行い、潜在的に有害な要求を適切に拒否できるようになる。
497	レイテンシ	システム性能	データ転送や処理における遅延時間。ユーザーがリクエストを送信してからレスポンスを受け取るまでの時間を指す。AIシステムにおいては、モデルの推論時間、ネットワーク遅延、データ処理時間などが含まれる。低レイテンシは、リアルタイムアプリケーションやインタラクティブなシステムにおいて特に重要な性能指標となる。
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。
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。
494	エンタープライズグレード	システム品質	大規模な企業環境での使用に適した、高い信頼性、セキュリティ、スケーラビリティを備えたソリューションの品質基準。99.9%以上の可用性、包括的な監査証跡、厳格なアクセス制御、24時間365日のサポート、SLAの保証、規制コンプライアンスへの準拠などを含む。AIシステムにおいては、データプライバシーと予測可能な性能も重要な要素。
493	エージェントアーキテクチャ	AI設計	AIエージェントの構造と動作原理を定義する設計パターン。主要なパターンには、ツールと統合された単一LLMの「拡張LLM」、研究・計画・実行の段階的アプローチを取る「プロンプトチェーンワークフロー」、クエリの複雑さに基づいて適切なモデルに振り分ける「ルーティングワークフロー」がある。効果的なエージェント設計の基礎となる概念。
492	Files API	API技術	ファイルのアップロード、処理、管理を行うためのAPIインターフェース。Anthropicの実装では、最大500MBのファイルサイズ制限、PDF・CSV・画像・テキストファイルのサポート、1GBアップロードで中央値8.2秒のレイテンシを実現。ワークスペーススコープのファイルアクセスにより、エージェントが大容量データを効率的に処理できる。
491	MCPコネクタ	AI技術要素	Model Context Protocol（MCP）コネクタ。AIモデルと外部アプリケーションを接続するための標準化されたインターフェース。Anthropicの実装では、8,000以上のアプリケーション（Zapier、Asana、Atlassianなど）へのネイティブ接続を可能にし、カスタムクライアント実装なしで複雑なワークフローを構築できる。OAuth認証と複数サーバーへの同時接続をサポート。
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。
489	OAuth	セキュリティ	Open Authorizationの略。第三者アプリケーションに対して、ユーザーのパスワードを共有することなくリソースへのアクセスを許可する標準的な認証プロトコル。AIエージェントが外部サービスと安全に連携する際の重要な認証方式。トークンベースの認証により、細かいアクセス権限の制御と、必要に応じた権限の取り消しが可能。
488	プロンプトキャッシング	AI技術要素	頻繁に使用されるプロンプトや文脈情報を一時的に保存し、再利用することでAPIコストとレイテンシを削減する技術。Anthropicの拡張版では最大1時間のキャッシュ期間を提供し、従来の5分から12倍の改善を実現。キャッシュヒット時はベース料金の10%のみで利用可能となり、大規模なエージェント運用において最大90%のコスト削減が可能。
487	自然言語処理	AI基盤技術	コンピュータが人間の言語を理解、解釈、生成するための技術分野。テキストや音声データから意味を抽出し、翻訳、要約、感情分析、質問応答などを実現する。機械学習や深層学習の手法を用いて、言語の文法構造、意味、
486	バイリンガルプロンプティング	AI技術要素	英語の技術用語と日本語のコンテキストを組み合わせてAIに指示を与える手法。日本の開発者が効果的にAIコーディングツールを活用するために開発された戦略で、より正確な出力を得ることができる。「クラスを作成してください」よりも「class を作成してください、顧客管理用の」のような形式で、技術用語は英語、説明は日本語で記述する。
485	ローカルプロンプティング	AI技術要素	AIモデルへのプロンプトをローカル環境で処理し、データをクラウドに送信しない手法。企業のセキュリティ要件に対応し、機密情報の漏洩リスクを最小化する。日本企業での採用が進んでおり、特に金融、医療、政府機関などの高セキュリティ環境で重要視されている。プライバシー保護とAI活用の両立を実現する技術。
484	WebContainers	Web技術	ブラウザ内でNode.js環境を実行する革新的な技術。StackBlitzが開発し、サーバーなしでフルスタックアプリケーションの開発・実行を可能にする。Bolt.newの中核技術として使用され、ローカル環境構築の手間を省き、どこからでも即座に開発を開始できる。セキュアで高速な実行環境を提供し、教育現場での採用も進んでいる。
483	Bolt.new	AI開発ツール	StackBlitzが開発したブラウザベースの開発環境。WebContainersテクノロジーを使用し、ブラウザ内でフルスタック開発が可能。月額$20〜200の柔軟な価格設定で、4.5ヶ月で年間売上40億円を達成。インストール不要で即座に開発を開始でき、リアルタイムプレビューとデプロイ機能を備える。初心者からプロまで幅広く利用されている。
482	アルゴリズム格差	AI社会影響	高度なアルゴリズム開発・最適化技術へのアクセスの有無による新たな社会的・経済的格差。AlphaEvolveのような技術を利用できる組織とできない組織の間で、競争力に大きな差が生じる可能性。技術の民主化と公平なアクセスの確保が課題となる。
481	シンボリック推論	AI推論手法	記号や論理規則を用いて推論を行うAIアプローチ。人間の論理的思考を模倣し、説明可能で検証可能な推論過程を提供。深層学習の統計的アプローチと対比され、両者を組み合わせたニューロシンボリックAIが注目されている。
480	計算資源の民主化	AI社会影響	大規模な計算能力へのアクセスを、大企業や研究機関だけでなく、中小企業や個人開発者にも提供すること。クラウドコンピューティングの発展により部分的に実現されているが、最先端のAI研究には依然として莫大な計算資源が必要で、格差の課題が残る。
479	アルゴリズム発見の民主化	AI社会影響	従来は高度な専門知識を持つ研究者に限定されていたアルゴリズム開発を、AIツールによって幅広い人々がアクセス可能にすること。AlphaEvolveのような技術により、アルゴリズム最適化の恩恵を多くの組織や個人が享受できるようになる可能性を指す。
478	自己改善型システム	AI能力	自身の性能を向上させる能力を持つAIシステム。AlphaEvolveがGeminiの訓練を高速化した例のように、AIが自身のアルゴリズムやパラメータを最適化することで、継続的な性能向上を実現。技術的特異点への道筋として注目されるが、制御可能性の課題もある。
477	ハイブリッドLLMアンサンブル	AIアーキテクチャ	複数の大規模言語モデルを組み合わせて使用する手法。AlphaEvolveでは、高速な探索のためのGemini Flashと深い洞察のためのGemini Proを組み合わせることで、効率性と品質のバランスを実現。各モデルの強みを活かし、弱点を補完する相乗効果を生み出す。
476	進化的アルゴリズム	最適化技術	生物の進化過程（選択、交叉、突然変異）を模倣した最適化手法。多数の候補解を生成し、適応度関数で評価し、優秀な解を選択して次世代を生成するプロセスを繰り返す。複雑な最適化問題や、解空間が広大で従来の手法では探索困難な問題に効果的。
475	進化的コーディングエージェント	AI技術	生物の進化プロセスを模倣してコードを自動生成・改良するAIシステム。既存の解を「親」として、変異や交配を通じて新しい「子」の解を生成し、最も優れた解を選択することで、世代を重ねるごとに性能を向上させる。AlphaEvolveはLLMとこの手法を組み合わせた画期的な例。
474	AlphaEvolve	AI研究ツール	Google DeepMindが開発した、Geminiを活用した進化的コーディングエージェント。大規模言語モデルと進化的アルゴリズムを組み合わせ、新しいアルゴリズムの発見と最適化を自動化する。データセンター効率化、ハードウェア設計、AI訓練の高速化などで実績を上げており、56年ぶりに行列乗算の数学的記録を更新した。
473	経済学的AI評価	AI評価	AIの開発と展開が経済システムに与える影響を、経済学の理論と手法を用いて体系的に分析・評価するアプローチ。生産性、雇用、所得分配、経済成長、イノベーション、市場構造などの観点から包括的な評価を行う。Anthropic経済諮問委員会の中核的な活動であり、技術的な評価を超えて、AIが社会全体に与える経済的影響を科学的に分析することを目指している。
472	AI労働市場影響	AI社会影響	AIの導入が雇用、職種、スキル需要、賃金構造などの労働市場に与える影響の総称。自動化による職の代替、新職種の創出、必要スキルの変化、労働生産性の向上など、多面的な影響を包括的に分析する研究分野。Anthropic経済諮問委員会では、これらの影響を定量的に評価し、労働者と企業の両方に有益な転換を支援する方法を研究している。
471	Anthropic経済指標	AI評価	Anthropic Economic Indexとして知られる、AIが労働市場と世界経済に与える影響を時系列で追跡・分析するための指標システム。Anthropic経済諮問委員会の助言を受けて開発され、AIの経済的影響を定量的に評価する。政策立案者、研究者、ビジネスリーダーがAIの経済的影響を理解し、適切な対応策を講じるための基礎データを提供することを目的としている。
470	Anthropic経済諮問委員会	AI統治	AnthropicがAI開発の経済的影響を評価するために2025年4月に設立した専門家グループ。8名の著名な経済学者で構成され、AIが労働市場、経済成長、社会経済システムに与える影響について研究・助言を行う。委員会の研究成果は、Anthropic経済指標の開発に活用され、政策立案者や企業の意思決定に貢献することを目指している。
469	自律型AIエージェント	AI応用分野	人間の直接的な介入なしに、環境を認識し、意思決定を行い、行動を実行できるAIシステム。自己再帰学習機能を持つエージェントは、経験から学習して運転スキルや問題解決能力を向上させる。自動運転車、ロボティクス、ゲームAIなどに応用され、環境との相互作用を通じて自律的に能力を発展させることができる。
468	自己報酬型学習	AI学習手法	AIシステム自体が自分の出力を評価し、その評価に基づいて自己改善を行うアプローチ。Meta AIが開発した手法で、言語モデルがLLM-as-a-Judgeプロンプティングを通じて自分自身に報酬を提供する。従来の外部報酬に依存せず、モデル自身が判断基準を持ち、メタ報酬ステップを通じて判断能力も向上させる革新的な学習方法。
467	フィードバックループ	AI技術要素	AIが自らの行動結果を評価し、その評価を次の行動に反映させるメカニズム。自己再帰学習AIにおいて中核的な機能を果たし、システムの継続的な改善を可能にする。数学的には新しい状態S'(t+1) = f(S(t), A(t), F(t))として表現され、過去の経験から学習して将来の判断を改善する閉ループシステムを構成する。
466	知能爆発	AI安全性	人工知能が自己改善能力を獲得した際に、改善のスピードが加速度的に増加し、人間の知能を遥かに上回る超知能が短期間で誕生する可能性を示す理論。1965年にI.J. Goodによって提唱された概念で、AIが自分自身を改善する能力を持つと、その改善された知能によってさらに効率的な自己改善が可能になり、指数関数的な能力向上が起こるとされる。
465	自己再帰学習AI	AI応用技術	AIシステムが人間の介入なしに自らの能力や知能を向上させ、さらにその自己改善能力自体を向上させる技術。従来の機械学習とは異なり、学習方法そのものを学習し、継続的に自己改善を行う。AlphaEvolveやSTOPフレームワークなどが代表例で、データセンター最適化やアルゴリズム発見などの実用的な成果を上げている。
464	パラメータ効率的微調整	AI開発技術	大規模言語モデルのすべてのパラメータを更新するのではなく、一部のパラメータのみを調整することで、より効率的にモデルを特定のタスクに適応させる技術。LoRA（Low-Rank Adaptation）やアダプター層の追加など様々な手法があり、計算リソースとストレージ要件を大幅に削減しながら、特定ドメイン（コーディングなど）向けにモデルをカスタマイズできる。AIコーディングアシスタントの開発において、コスト効率の高い改良方法として重要性が増している。
463	AI-人間協調開発	AI応用分野	人間の開発者とAIコーディングアシスタントが協力してソフトウェアを開発するアプローチ。AIは反復的なコーディングタスク、バグ検出、ボイラープレートコードの生成などを担当し、人間の開発者はシステム設計、要件定義、コード品質の最終判断などの高次の意思決定に集中できる。お互いの強みを活かし補完し合うことで、開発効率と品質を向上させる次世代の開発パラダイム。2025年以降、この協調モデルを中心に新たな開発手法や職種が生まれると予測されている。
462	LiveCodeBench	AI評価指標	AIコーディングアシスタントのパフォーマンスを評価するためのベンチマーク。実際のコーディングタスクを模した一連の課題を用いて、コード生成の正確性、効率性、品質を測定する。様々なプログラミング言語と難易度レベルのタスクを含み、生成されたコードが実際に実行可能かどうかも検証される。各AIモデルの相対的な性能を比較するための標準的な指標として、研究者や企業に広く利用されている。
461	Mixture-of-Experts	AI技術要素	複数の特化型ニューラルネットワーク（「エキスパート」）を組み合わせた機械学習アーキテクチャ。入力に応じて最も関連性の高いエキスパートのみを活性化させることで、モデルの効率性と精度を向上させる。GeminiなどのAIモデルで採用され、全てのパラメータを常に使用するのではなく、タスクごとに最適なサブネットワークを選択的に利用することで、計算リソースを節約しながら高いパフォーマンスを実現する手法。
460	Gemini Coder	AIモデル	Googleが開発したGeminiファミリーのうち、コーディングタスクに特化した大規模言語モデル。長コンテキストウィンドウ（最大100万トークン）、効率的注意機構、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用している。22以上のプログラミング言語をサポートし、テキスト、画像、音声などのマルチモーダル入力からコードを生成できる。Google CloudやAndroid Studioなどとの緊密な統合が特徴で、UIモックアップからコードへの変換が特に優れている。

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