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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
251	生成的探索	AI研究手法	AIモデルが新しい仮説、実験設計、問題解決アプローチを生成することで科学的発見プロセスを支援する手法。既存知識の組み合わせと拡張を通じて、人間の研究者が見落としがちな創造的アイデアや非直観的な解決策を提案する。創薬、材料科学、量子物理学など複雑な研究領域での知識探索と仮説生成を加速すると期待されている。
250	言語-行動モデル	AIアーキテクチャ	自然言語理解と実世界での行動実行を橋渡しするAIモデル。言語による指示を具体的な行動計画に変換し、実行と結果のフィードバックを言語で表現・理解する能力を持つ。ロボット制御、仮想エージェント、スマートホームオートメーションなど、言語インターフェースを通じて物理的または仮想的な操作を行うシステムの中核技術として発展している。
249	連合学習フレームワーク	プライバシー保全AI	データを中央サーバーに集約せず、各デバイスやクライアントが局所的にモデルを訓練し、モデルパラメータのみを共有する分散機械学習アプローチ。個人データのプライバシーを保護しつつ、集合的な知識から恩恵を受けられるようにする。医療データ分析、スマートフォンでのパーソナライズ、企業間協調など、データプライバシーが重要な領域で広く応用されている。
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。
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。
246	適応型プロンプトエンジニアリング	AIインタラクション	AIモデルとのやり取りにおいて、ユーザーの意図とコンテキストに応じて最適な指示（プロンプト）を動的に生成・調整する技術。ユーザーの目標、背景知識、好みを考慮し、AIの能力を最大限に引き出すプロンプトを自動構築することで、AIとのインタラクション効率と満足度を高める。メタプロンプティングやプロンプト最適化アルゴリズムなどの手法を含む。
245	因果推論ニューラルネットワーク	AIアーキテクチャ	単なる相関関係ではなく因果関係を学習・推論できるよう設計されたニューラルネットワーク。介入（反事実的推論）の効果予測や、複雑なシステムにおける変数間の因果構造の発見を可能にする。医療、経済、政策決定など、「なぜ」という問いへの回答が重要な領域での活用が期待され、AIの説明可能性と意思決定支援能力の向上に貢献する。
244	自己教師あり表現学習	機械学習	ラベル付きデータを必要とせず、データ自体から有用な表現を学習する手法。データの一部を隠して予測する、異なる視点からの一貫性を保つなどの自己生成タスクを通じて、汎用的で転移可能な特徴表現を獲得する。大規模言語モデルや視覚-言語モデルの事前学習において中核的な役割を果たし、少数サンプル学習や領域適応の性能向上に寄与する。
243	量子ニューラルネットワーク	先端コンピューティング	量子力学の原理を活用したニューラルネットワークモデル。量子重ね合わせと量子もつれを利用して、指数関数的に大きな状態空間を効率的に処理できる可能性を持つ。特定のパターン認識や最適化問題において、古典的ニューラルネットワークを大幅に上回る性能を発揮すると期待されており、量子コンピュータの発展とともに実用化研究が進められている。
242	ハイブリッドインテリジェンス	AI応用	人間の認知能力とAIの計算能力を組み合わせた知的システム。それぞれの強みを相互補完的に活用することで、単独では達成困難な問題解決や創造性の発揮を可能にする。医療診断支援、科学的発見、複雑なデザインタスクなど、高度な専門知と直観的判断の両方が求められる領域で特に有効性を発揮する。
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。
240	複合型強化学習	機械学習	複数の強化学習アルゴリズムやアプローチを組み合わせた高度な学習フレームワーク。モデルベースとモデルフリーの手法、オンラインとオフラインの学習、探索と活用の戦略を適応的に統合することで、従来の単一アプローチよりも効率的かつ堅牢な学習を実現する。複雑な意思決定問題や長期的な計画が必要なドメインでの性能向上を目指す。
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。
238	リアルタイム推論	AI処理	AIモデルがユーザー入力や環境変化に即座に反応し、遅延なく推論結果を生成・提供する能力。エッジデバイスでの最適化、分散処理アーキテクチャ、計算効率の高いアルゴリズム設計などにより実現される。ロボット制御、自動運転、会話AIなど即時応答が求められるアプリケーションで重要な技術要素となっている。
237	自己整合性	AIアーキテクチャ	AIモデルが生成する出力が内部的に矛盾せず、一貫した論理構造を維持する能力。自己矛盾の検出と修正、推論チェーンの整合性確保、複数の視点からの検証などのメカニズムを含む。高度な言語モデルにおける重要な品質指標で、特に事実に基づく回答や複雑な推論を必要とするタスクでの信頼性向上に寄与する。
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。
235	Google AI Mode	検索エンジン	Googleが2025年に導入した新しい検索体験。従来の検索結果表示に代わり、AIが質問の意図を理解し、ウェブ上の情報を分析して直接的な回答や会話形式のレスポンスを提供する。ソースへのリンクと説明が常に表示され、透明性と正確性を確保。特に複雑な質問や多段階の情報収集に効果的で、ユーザーの時間節約とより深い理解を促進する目的で設計されている。
234	コ・インテリジェンス	プルラリティ	人間とAIの知性が相互に強化し合い、どちらも単独では達成できない理解や問題解決を実現する共創的知性の形態。単なる道具としてのAIや人間の代替としてのAIではなく、相補的なパートナーシップに基づく新しい知的協働モデル。プルラリティのビジョンにおける人間と技術の理想的関係性として、拡張知能研究やヒューマンAIインタラクション分野で概念化されている。
233	意思決定空間設計	プルラリティ	協働的意思決定を促進するためのデジタル環境設計手法。参加者間の対話の質、情報アクセスの公平性、多様な視点の表出と統合を最適化する空間構成とインタラクションデザインを包含する。プルラリティにおける実践的側面として、台湾のvTaiwanプラットフォームやPol.isツールなどで具現化されている。
232	ラディカル相互運用性	プルラリティ	異なるシステム、プラットフォーム、データ形式間の徹底的な互換性と接続性を確保する設計原則。デジタル環境における多様性と選択肢を保証し、特定のプラットフォームによる独占やロックインを防止する技術的基盤。プルラリティの重要な要素として、分散型インターネットアーキテクチャやデータ主権イニシアチブにおいて実装が進められている。
231	デジタル共有地	プルラリティ	公共のデジタル資源とインフラストラクチャを共有財として管理・運営する概念。データ、ソフトウェア、計算資源などを特定の企業や政府の独占から解放し、市民社会の共同管理下に置くことで、公正なアクセスと民主的ガバナンスを実現する。プルラリティのビジョンにおける重要な構成要素として、デジタルコモンズ運動やガブゼロ（g0v）のような市民技術イニシアチブで実践されている。
230	意見ブリッジング	プルラリティ	異なる立場や視点を持つグループ間の建設的対話を促進する技術と方法論。共通の関心事や価値観を特定し、対立点を創造的な問題解決の機会として再構成することで、分断を超えた協働を可能にする。台湾のデジタル民主主義プラットフォームで実装されている機能で、AIによる意見分析と可視化技術を活用している。
229	集合的知性アーキテクチャ	プルラリティ	多数の人々の知識、経験、直観を効果的に組み合わせるためのシステム設計。認知バイアスの相互修正、情報の集約と精査、多様な視点の統合を促進する技術的・組織的フレームワーク。プルラリティの実践において中核的な役割を果たし、市民参加型の政策立案や複雑な社会問題の協働的解決に応用されている。
228	創発民主主義	デジタル民主主義	ボトムアップの市民参加と集合知を活用した新しい民主主義形態。従来の代表制民主主義や直接民主主義とは異なり、デジタルツールを活用した分散型の意思決定プロセスと、専門知と市民の知恵を組み合わせるハイブリッドなガバナンスモデルを特徴とする。プルラリティの政治的次元として、台湾の社会イノベーションや政策形成過程で実験的に導入されている。
227	包摂的アルゴリズム	AI倫理	多様な社会集団の視点や利益を公平に反映するよう設計されたアルゴリズム。社会的マイノリティや周縁化されたコミュニティの排除や不利益を防ぎ、アルゴリズムによる意思決定の公正性を高めることを目的とする。プルラリティの技術実装において重視される設計原則で、バイアス検出、多様性指標、包摂性評価などの手法を含む。
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。
225	協働型コンピューティング	プルラリティ	人間とAIが対等なパートナーとして協力する計算パラダイム。AIが人間の認知能力を置き換えるのではなく、相互に強化し合うデザイン原則に基づく。ジャット・シン氏らが提唱する「人間中心AI」の発展形として、プルラリティの核心技術の一つ。専門知と多様な視点を最適に組み合わせるインターフェースとアルゴリズムの研究開発が進められている。
224	社会的インテリジェンス	AI能力	AIシステムが社会的文脈を理解し、適切に対応する能力。他者の意図や感情の認識、社会的規範の理解、協調的問題解決、倫理的判断などを含む。プルラリティの視点では、単なる知的能力の向上ではなく、人間と技術の共生的関係構築において不可欠な能力として位置づけられる。最新の大規模言語モデルでは、この能力の向上が重点的に研究されている。
223	協調的AI訓練	AI研究	複数のAIシステムが協力して学習する新しい訓練パラダイム。従来の競争的または個別最適化アプローチとは異なり、相互補完的な知識獲得と問題解決を促進する。プルラリティの技術的基盤として、多様なAIエージェント間の創発的協働を可能にし、単一モデルでは達成できない複雑なタスク処理や創造的問題解決能力の向上を目指す。
222	差異マッピング	プルラリティ	多様な視点や意見の相違点を構造化して可視化する技術。単純な賛否の二項対立ではなく、多次元空間における「意見の地図」を作成することで、創造的妥協点や想定外の合意領域を発見するのに役立つ。プルラリティにおける対立転換の基礎技術として、Poliというオンライン熟議ツールなどに実装されている。
221	開放型ガバナンス	デジタル民主主義	政府の意思決定プロセスをオープンソース原則に基づいて再設計する統治手法。市民のデータアクセス権、政策形成への参加機会、意思決定の透明性を重視し、デジタルツールを活用して官民共創を促進する。プルラリティの実践的応用として、台湾のデジタル担当省や欧州のいくつかの都市で実験的に導入されている。
220	デジタル社会契約	プルラリティ	テクノロジーと社会の関係を再定義する概念的枠組み。技術開発者、市民、政府間の相互責任と権利を明確化し、技術の民主的ガバナンスを確立するための合意形成プロセス。プルラリティのビジョンにおいて中心的な位置を占め、技術の社会実装における透明性、参加性、公正性、説明責任を保証するための基盤となる。
219	四象限協働システム	プルラリティ	プルラリティ実践における協働フレームワークで、「創発・発散・集約・実装」の4段階を循環させる参加型システム設計手法。台湾のデジタル民主主義プラットフォームvTaiwanで実装され、多様な利害関係者間の創造的対話と合意形成を促進する。各象限に適したデジタルツールを組み合わせることで、大規模かつ複雑な社会的課題に対する協働的解決を可能にする。
218	集合知最適化	プルラリティ	多様な参加者の知識と経験を組み合わせて、単一の専門家よりも優れた解決策を導き出すプロセスを最適化する技術。認知バイアスの相互相殺、情報の多角的評価、創発的なアイデア生成を促進する方法論とアルゴリズムを包含する。プルラリティ技術の重要要素として、オンライン熟議システムやボトムアップ政策形成プラットフォームに実装されている。
217	対立転換アルゴリズム	プルラリティ	相反する意見や立場を建設的な議論へと変換するためのアルゴリズム。プルラリティ概念の核心技術の一つで、意見の対立を単なる二項対立ではなく、多次元空間における「視点の多様性」として捉え直し、共通点の発見と創造的解決策の導出を支援する。台湾のデジタル民主主義実践で活用されている参加型意思決定システムの基盤技術。
216	デジタル民主主義	社会的側面	デジタル技術を活用して民主的プロセスを強化・拡張する取り組み。市民参加、透明性、協働的意思決定を促進するためのデジタルツールや方法論を包括する。台湾のg0v（ガブゼロ）運動やvTaiwan（ブイタイワン）などが代表例で、オンライン熟議プラットフォームやオープンソースガバナンスツールの開発・活用を通じて実践されている。
215	シンギュラリティ	AI哲学	技術の単一進化という考え方。AIが人間の知能を超える転換点を指し、指数関数的な技術進歩により、人間の予測や制御を超えた変化が起こるという概念。レイ・カーツワイルによって広く知られるようになり、AIの急速な発展に伴う社会変革や倫理的課題の議論において中心的な概念となっている。
214	多元協働技術	社会的側面	「プルラリティ」とも呼ばれる、社会的差異を超えた協働を可能にする技術フレームワーク。台湾の元デジタル担当大臣オードリー・タン氏とMicrosoft Research経済学者グレン・ワイル氏が提唱した概念で、技術と民主主義の共生を目指す。対立を創造的エネルギーに転換し、多様な視点からの集合的意思決定を支援する技術体系。
213	WMT (Workshop on Machine Translation)	その他	機械翻訳の研究をリードする国際的なワークショップで、様々な言語ペアでの翻訳タスクを含むベンチマークを提供する。トランスフォーマーなど多くの革新的なモデルの評価に使用されている。
212	層正規化 (Layer Normalization)	技術	ニューラルネットワークの各層の出力を正規化する手法。バッチ正規化と異なり、バッチサイズに依存せず、RNNや自然言語処理タスクに適している。トランスフォーマーアーキテクチャでも広く使用される。
211	スケーリングされたドット積注意	技術	トランスフォーマーで使用される注意機構の一種。クエリとキーのドット積を次元の平方根で割ることで、勾配消失や爆発を防ぎ、より安定した学習を実現する方法。
210	ソフトマックス関数	技術	入力ベクトルを確率分布に変換する関数で、全ての出力値の合計が1になる特性を持つ。分類問題での出力層やトランスフォーマーの注意重みの計算などに広く使用される。
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。
208	BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)	評価指標	機械翻訳の評価に広く使用される指標。生成された翻訳文と参照訳の間の一致度を測定し、特に隣接する単語の連続（n-gram）の一致率を基に計算される。高いスコアほど高品質な翻訳を意味する。
207	相対位置表現	技術	Shawらが提案した、シーケンス要素間の相対的な距離や関係を表現する手法。絶対位置エンコーディングと異なり、シーケンスの総長に依存せず、自己注意機構内で要素間の相対位置情報を効率的に扱うことができる。
206	位置エンコーディング	技術	トランスフォーマーなどの位置情報を明示的に持たないモデルに順序情報を与えるための技術。固定の正弦波関数を用いる手法や学習可能なパラメータを使用する手法などがある。
205	自己注意機構 (Self-attention)	技術	シーケンス内の各要素が同じシーケンスの他の要素との関連性を計算する仕組み。トランスフォーマーの中核技術で、入力シーケンスの異なる位置間の依存関係を捉えることができる。
204	トランスフォーマー	モデル	Vaswaniらが2017年に提案した注意機構に基づくニューラルネットワークアーキテクチャ。RNNやCNNと異なり再帰的な構造を持たず、並列処理に適している。エンコーダとデコーダから構成され、機械翻訳や言語理解タスクで高い性能を示す。
203	自己回帰モデル	モデル	シーケンスデータにおいて、過去の出力を使って将来の値を予測するモデル。言語モデルの多くはこの方式を採用しており、テキスト生成において一度に一つのトークンを生成していく。
202	言語モデル	モデル	テキストの確率分布を学習し、次の単語や文を予測するモデル。大規模コーパスで学習することで言語の構造や意味を捉え、様々な自然言語処理タスクの基盤となる。

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