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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 977 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
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。
459	Claude Code	AIサービス	Anthropicが開発したコーディング特化型AIアシスタント。Claude言語モデルをベースに、コード生成、分析、リファクタリングなどのソフトウェア開発タスクを支援する。2025年2月にリリースされたエージェント型コマンドラインツールで、コードベースの理解、バグ特定、複数ファイルプロジェクトの実装などを得意とする。200Kトークンの長いコンテキスト理解と詳細な説明能力が特徴で、SWE-benchで高いパフォーマンスを示している。
458	SWE-bench	AI評価指標	ソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるAIモデルの性能を評価するベンチマーク。実際のGitHubイシューやプルリクエストから抽出された現実世界の課題を用いて、AIコーディングアシスタントがバグ修正や機能実装などのタスクをどの程度正確に解決できるかを測定する。「Verified」バージョンでは、生成されたコードが実際に正しく動作するかが自動的に検証される。主要なAIモデルの評価と比較に広く使用され、業界標準の指標となっている。
457	Amazon CodeWhisperer	AIサービス	Amazonが開発したAIコーディングアシスタント。AWSの内部リポジトリと許可されたオープンソースコードで訓練された大規模言語モデルを基盤としている。コード生成、セキュリティスキャン、オープンソースコード参照追跡などの機能を提供し、AWS環境との深い統合が特徴。Python、Java、JavaScriptなど複数の言語をサポートし、特にAWSサービスとAPIに関するコード生成で高いパフォーマンスを発揮する。企業向け機能とセキュリティ面での強みがある。
456	OpenAI Codex	AIモデル	OpenAIが開発したコーディング特化の大規模言語モデル。多数のGitHubリポジトリを学習データとして訓練され、自然言語の説明からコードを生成したり、既存コードを理解して拡張したりする能力を持つ。GitHub Copilotの基盤技術として広く知られ、現行のCodex-1（2025年版）はOpenAIのo3推論モデルをベースに構築され、複数タスクを同時処理できるソフトウェアエンジニアリングエージェントとして機能する。
455	AIコーディングアシスタント	AI応用技術	開発者のコーディング作業を支援するAIツール。コード補完、バグ検出、リファクタリング提案などの機能を持ち、開発効率を大幅に向上させる。GitHub Copilot、Cursor、Windsurfなどが代表例。大規模言語モデルの技術を活用し、コンテキストを理解した適切なコード提案を行う。開発時間の短縮と品質向上を同時に実現する。
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。
453	再認	認知科学	提示された情報が以前に経験または学習したものかどうかを判断する想起の方法。多肢選択問題や真偽判定問題などで使用され、記憶の手がかりが豊富に提供されるため、一般的に再生よりも容易です。手がかりの存在により記憶負荷が軽減されますが、記憶強化効果は再生より低い場合があります。
452	再生	認知科学	外部からの手がかりが少ない状態で、記憶内容を自発的に引き出す想起の特定の方法。自由再生、手がかり再生、系列再生などの種類があり、記述式テストや空欄補充問題などの学習評価で広く利用されます。検索練習を通じて長期記憶の強化に効果的です。
451	想起	認知科学	過去に学習した情報を長期記憶から意識的に呼び戻すプロセス全般。記憶の再構成を含む創造的なプロセスで、再生や再認などの特定の想起方法を含む上位概念です。記憶の最終的なアウトプット段階であり、学習成果測定の重要な指標となります。
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。
449	AR/VR	AI応用分野	拡張現実（Augmented Reality）と仮想現実（Virtual Reality）の略で、現実世界に情報を重ねる技術や、完全にコンピュータ生成された環境を体験する技術。教育分野では、これらの技術と赤シートアプリの概念を組み合わせることで、空間的記憶を強化する新しい学習体験が創出されています。AIの発展により、よりインタラクティブで適応的なAR/VR学習環境の開発が進んでいます。
448	適応学習	AI応用分野	学習者の進捗やパフォーマンスに基づいて、学習内容や難易度を動的に調整する教育アプローチ。個別最適化された学習体験を提供します。AIアルゴリズムを用いることで、各学習者の理解度や学習スタイルに合わせたパーソナライズされた学習パスを実現します。特に、強化学習やベイジアン知識追跡などの技術が応用され、学習効率の向上に貢献しています。
447	EdTech	AI応用分野	教育（Education）とテクノロジー（Technology）を組み合わせた言葉で、学習プロセスを向上させるためのテクノロジーの活用を指します。AIを活用した適応学習システムやデータ分析による学習パターンの把握など、教育の効率化と個別最適化を実現する技術の総称です。グローバル市場規模は2025年には約4,040億ドルに達すると予測されており、AI技術の発展とともに急成長している分野です。
446	間隔効果	AI学習手法	学習セッションを時間をあけて行うと、集中して一度に行うよりも記憶定着が向上する現象。忘却と再学習のサイクルが記憶を強化します。Cepedaらの839の研究のメタ分析では、96%のケースで間隔反復が一括学習よりも効果的であることが示されています。現代の適応学習システムやスペースド・リピティションソフトウェアでは、この原理を実装した学習スケジュールの最適化アルゴリズムが広く採用されています。
445	記憶固定化	AI基礎科学	短期記憶から長期記憶への情報の移行プロセス。神経レベルでの変化を伴い、情報をより安定した形で保存します。シナプス固定化（数時間）とシステム固定化（数週間〜数年）の2段階のプロセスがあり、最新の研究では短期記憶と独立して長期記憶が形成される可能性も示されています。AIの継続学習モデルやメモリネットワークの設計に応用されています。
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。
443	自己生成効果	AI学習手法	学習者自身が情報を生成したり完成させたりすることで、その情報の記憶が強化される現象。受動的に提示された情報よりも記憶に残りやすくなります。Bertschらの研究によれば、この効果は平均0.40の効果量を示し、学習効率を有意に向上させます。AIを用いた教育システムでも、ユーザーに情報を生成させるインタラクションを取り入れることで学習効果を高める設計が増えています。
442	ゲシュタルト心理学	AI基礎科学	人間が断片的な情報を全体的なパターンとして認識する傾向を研究する心理学の学派。「全体は部分の総和以上である」という原則に基づいています。AIのパターン認識や視覚情報処理においても重要な概念として応用されています。特に、不完全な情報からパターンを認識する能力の理解に貢献し、現代の機械学習アルゴリズムの設計にも影響を与えています。
441	空欄補充法	AI学習手法	テキストから特定の単語や情報を除去し、学習者にその欠落部分を補完させる学習・テスト技法。記憶の定着と検索能力の向上に効果的です。この方法は、情報の能動的な生成を促すことで、より強固な記憶接続を形成します。ゲシュタルト心理学の「閉合の原理」に基づいており、自己生成効果を活用した効率的な学習方法として知られています。

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