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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。 101〜150件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
909	スマートフォン依存	認知科学	スマートフォンの存在や使用による認知能力への影響。University of Texas at Austinの大規模研究（2017, N=800）では、スマートフォンの物理的存在だけで認知能力が最大13%低下することが証明された。視界にある場合、注意制御に関連する前頭前皮質の活動が恒常的に15-20%増加し、他の認知タスクに利用可能な資源が削減される。
908	Google効果	認知科学	2011年にHarvard大学のBetsy Sparrowらによって発見された現象で、デジタル技術により外部記憶に依存し、内部記憶が減少する現象。情報が後で利用可能であることを知っている場合、その情報を記憶する傾向が有意に低下（40%の記憶率低下）することが実験で確認されている。デジタル健忘症とも呼ばれる。
907	GPAI（汎用目的AI）	AI分類	General Purpose AI（汎用目的AI）の略称。特定のタスクに限定されず、幅広い用途に適用可能な大規模AIモデルを指す。ChatGPT、Claude、Gemini、LLaMAなどが代表例。EU AI法では特別な規制対象として位置づけられ、システミックリスクを持つGPAI（計算能力10^25 FLOPS以上）にはより厳格な要件が適用される。モデルの透明性、技術文書の作成、著作権遵守などが義務付けられる。
906	AI法	AI規制	欧州連合（EU）が2024年に制定した世界初の包括的AI規制法。正式名称は「人工知能に関する規則」。リスクベースアプローチを採用し、AIシステムを4つのリスクカテゴリー（最小リスク、限定リスク、高リスク、許容できないリスク）に分類。高リスクAIには厳格な要件を課し、許容できないリスクのAIは禁止。透明性、説明可能性、人間による監督などを重視し、違反には最大3000万ユーロまたは年間売上高の6%の制裁金が科される。
905	Advanced Voice機能	音声インターフェース	ChatGPTの高度な音声対話機能。自然なイントネーション、感情表現、会話の文脈理解を実現し、人間との対話により近い体験を提供。リアルタイムでの音声認識と生成により、遅延の少ない自然な会話が可能。多言語対応も強化され、言語間の切り替えもスムーズに。音声の抑揚や速度も文脈に応じて調整され、より表現豊かなコミュニケーションを実現する次世代音声AI技術。
904	o3-proモデル	推論システム	ChatGPTに追加された最新の推論特化型モデル。oシリーズの中で最も高度なバージョンで、最長の思考時間を使用して回答を生成。複雑な問題解決、コーディング、数学的証明などの高度なタスクにおいて、人間の専門家に匹敵する精度を実現。思考プロセスの透明性も向上し、どのように結論に至ったかを追跡可能。計算リソースを多く使用するため、主に有料プランで提供される。
903	GPT-4.5	大規模言語モデル	2025年2月28日にOpenAIがリリースした大規模言語モデル。GPT-4とGPT-5の間のバージョンとして位置づけられ、最後の非Chain-of-Thought（CoT）モデルとされる。従来の即座応答型のアーキテクチャを採用しており、GPT-4よりも高速で効率的な処理が可能。GPT-5以降は全てのモデルがCoT方式を採用するため、即座応答型としては最終バージョンとなる重要なマイルストーン。
902	oシリーズ（o3）	推論システム	OpenAIが開発した推論特化型AIモデルシリーズ。o1、o3、o3-miniなどのバリエーションがあり、特に複雑な推論や数学的問題解決に優れる。従来のGPTモデルとは異なり、回答前に長時間の「思考」プロセスを経ることで、より正確で論理的な回答を生成。o3-proは最も高度なバージョンで、最長の思考時間を使用して最高品質の回答を提供。GPT-5ではこの技術がGPTシリーズと統合される予定。
901	GPT-5	大規模言語モデル	OpenAIが開発中の次世代大規模言語モデル。2025年夏にリリース予定で、従来のGPTシリーズとoシリーズ（推論特化型）を統合した革新的なアーキテクチャを採用。Deep Research機能も統合され、より深い分析と情報収集が可能に。無料プランでも「通常モード」として利用可能で、有料プランではさらに高度な応答能力を提供。これまでのGPTシリーズの集大成として、より人間的な思考プロセスと高い精度を実現する。
900	文部科学省	政府機関	教育、科学技術・学術、スポーツ、文化を所管する日本の中央省庁
899	自己効力感	認知心理学	特定の課題や状況において、自分が望ましい結果を生み出すために必要な行動をうまく遂行できるという信念。バンデューラが提唱した概念で、学習動機、学習継続、学習成果に大きな影響を与える。教育におけるAI活用でも、学習者の自己効力感向上が重要な目標となっている。
898	観察学習	学習心理学	他者の行動を観察することによって新しい行動や知識を習得する学習形態。直接的な試行錯誤や強化なしに学習が生じる。社会学習理論の重要な構成要素で、教育現場での模範的行動の重要性を説明する理論的基盤となっている。
897	モデリング効果	学習心理学	他者の行動を観察し、模倣することによって学習が生じる効果。バンデューラの社会学習理論の中核概念。教師が適切な生成AI活用行動を示すことで、学習者の望ましい行動習得を促進する教育戦略の理論的根拠となっている。
896	バンデューラの社会学習理論	学習理論	アルバート・バンデューラが提唱した学習理論。観察学習（モデリング）、自己効力感、相互決定論を中核概念とする。人間の学習は直接経験だけでなく、他者の行動を観察することによっても生じるとし、社会的文脈での学習メカニズムを説明する。
895	本質的認知処理	認知心理学	学習課題の理解や問題解決に直接関わる認知処理。認知負荷理論において、学習者が集中すべき核心的な思考プロセス。外在的負荷を軽減し、本質的認知処理に集中できる環境設計が効果的な学習につながるとされる。
894	スウェラーの認知負荷理論	学習理論	ジョン・スウェラーが提唱した学習理論。人間の認知処理能力には限界があり、学習効果を高めるには認知負荷を適切に管理する必要があるとする。本質的負荷、外在的負荷、生成的負荷の3種類に分類し、教材設計の指針を提供する。
893	最近接発達領域（ZPD）	学習理論	Zone of Proximal Developmentの略。学習者が現在一人でできることと、適切な支援があればできることの間の領域。この領域での学習が最も効果的とされる。AI個別指導システムでは、この領域を特定し、適切な支援を提供することが技術的課題となっている。
892	足場架け（スキャフォールディング）	教育手法	学習者の理解度や能力に応じて適切な支援を提供し、段階的にその支援を減らしていく教育手法。ヴィゴツキーの最近接発達領域理論に基づく。AIによる個別支援システムでは、学習者の進度に応じた動的な足場架けの実現が期待されている。
891	ヴィゴツキーの社会構成主義	学習理論	レフ・ヴィゴツキーが提唱した社会文化的学習理論。学習は社会的相互作用を通じて生じるものであり、言語や文化的道具が認知発達に重要な役割を果たすとする。協働学習や社会的な学習環境の重要性を強調する理論的根拠となっている。
890	ピアジェの構成主義	学習理論	ジャン・ピアジェが提唱した認知発達理論に基づく学習観。学習者が既存の認知構造（スキーマ）を基に、新しい経験を同化・調整しながら知識を構築するプロセスを重視。個人の認知的成熟度に応じた学習環境設計の理論的基盤となっている。
889	教育AI分野での国際競争力	教育経済	教育分野におけるAI技術開発・活用での国際的な競争優位性。教育AI市場での地位、研究開発力、実装事例の蓄積、人材育成などが評価指標となる。経済成長と人材競争力確保の観点から、各国政府が重視する戦略分野。
888	AI教材支援政策	教育政策	政府がAI技術を活用した教材開発や教育支援を推進する政策。米国教育省のAI教育イニシアチブなど、各国で類似の政策が展開されている。教育格差解消、個別最適化学習の実現、教員負担軽減などを目的としている。
887	教育人材の質的変化	教育人事	教育分野で求められる人材の資質・能力の変化。従来の教科指導力に加え、ICTスキル、データ分析能力、AI活用能力、個別最適化指導技術などが新たに重要となっている。教員の役割も知識伝達者から学習ファシリテーターへの転換が進んでいる。
886	教員研修	教員育成	現職教員の専門性向上を目的とした継続的な学習機会。校内研修、教育委員会主催研修、大学連携研修などの形態がある。生成AI技術の急速な発展に対応するため、AIリテラシー向上、適切な活用方法習得に関する研修の充実が急務となっている。
885	教員養成課程	教育制度	教員免許状取得のための大学・大学院での教育課程。教科専門、教職専門、教育実習から構成される。生成AI時代においては、AIリテラシー、デジタル教材活用、オンライン指導技術などの新たな専門性の習得が課題となっている。
884	教育特化型AIツール	教育テクノロジー	教育現場の特定のニーズに合わせて開発されたAIツール。個別指導支援、学習進度管理、教材作成支援、評価・フィードバック自動化などの機能を持つ。汎用AIとは異なり、教育学的知見と学習科学の理論に基づいた設計が特徴。
883	みんなで生成AIコース	教育教材	みんなのコードが無償提供する生成AI教育コース。教育現場での適切な生成AI活用方法を学ぶことができる教材。教員向けの研修コンテンツと児童生徒向けの学習教材の両方を含み、文科省ガイドラインに準拠した内容構成となっている。
882	みんなのコード	教育支援団体	プログラミング教育の普及を目的とした非営利団体。学校現場でのプログラミング教育支援、教員研修、教材開発などを行う。生成AI教育においても無償教材「みんなで生成AIコース」を提供し、教育現場での適切なAI活用推進に貢献している。
881	教育DX	教育変革	デジタル技術を活用して教育の在り方を変革し、教育の質向上と効率化を図る取り組み。単なる技術導入ではなく、教育プロセス、組織文化、ステークホルダーの関係性まで含む包括的な変革を指す。個別最適化学習、データ駆動型教育改善などが主要な要素。
880	技術統合モデル	教育テクノロジー	教育技術を教育目標達成のために効果的に統合するための理論的フレームワーク。TPACK（Technology Pedagogy Content Knowledge）モデルやSAMRモデルなどが代表的。技術、教育法、内容知識の相互作用を考慮した統合的アプローチを提供。
879	学習指導要領に示す資質・能力の育成を阻害しないか	教育評価基準	生成AI活用が学習指導要領で定められた教育目標の達成を妨げないかという判断基準。知識・技能の習得、思考力・判断力・表現力の育成、学びに向かう力・人間性の涵養という3つの柱への影響を総合的に評価する指標。
878	教育工学	学問分野	教育の効果・効率・魅力を高めるために、システム的アプローチを用いて教育方法や教材を設計・開発・評価する学問分野。インストラクショナルデザイン、教育テクノロジー、学習支援システムなどの理論と実践を統合し、科学的根拠に基づく教育改善を目指す。
877	認知バイアス	認知心理学	人間の認知過程において生じる体系的な思考の偏りや誤り。確証バイアス、利用可能性ヒューリスティック、アンカリング効果など多数の種類がある。AI時代においては、AI生成情報への過度の依存や無批判な受容を防ぐため、バイアス認識の重要性が高まっている。
876	批判的思考力	認知能力	情報や主張を客観的に分析・評価し、論理的に判断する思考能力。情報の信頼性確認、論理的整合性の検証、複数の視点からの検討、バイアスの認識などを含む。AI時代においてより重要性が増している21世紀型スキルの中核的要素。
875	認知科学的配慮	教育設計	人間の認知プロセス（知覚、記憶、思考、判断）の特性を考慮した教育設計や技術活用の考え方。認知負荷理論、記憶の仕組み、注意のメカニズムなどを踏まえ、学習者にとって最適な学習環境を構築する。教育テクノロジー設計の重要な原則。
874	ヴィゴツキーの最近接発達領域理論	学習理論	学習者が一人でできることと、支援があればできることの間の領域で最も効果的な学習が生じるとする理論。適切な支援（足場架け）により、学習者の潜在的な発達可能性を引き出すことができるとする。現代の個別指導やAI支援学習の理論的基盤となっている。
873	学習者中心の技術活用	教育テクノロジー	技術を教師の指導効率化ではなく、学習者の主体的な学習活動を支援する目的で活用するアプローチ。学習者のニーズ、学習スタイル、興味関心に基づいて技術を選択・活用し、個別最適化された学習環境の構築を目指す。
872	構成主義的アプローチ	教育手法	学習者が既存の知識や経験を基に、能動的に新しい知識を構築するという学習観に基づく教育手法。教師の一方的な知識伝達ではなく、学習者の主体的な探究と意味づくりを重視。協働学習、問題解決学習、プロジェクト型学習などが代表的な実践形態。
871	学習理論	教育理論	人間がどのように学習するかを体系的に説明する理論群。行動主義、認知主義、構成主義などに分類され、それぞれ異なる学習観と教育方法論を提供。現代教育では特に構成主義的アプローチが重視され、学習者の主体的な知識構築プロセスに焦点を当てている。
870	情報活用能力の育成強化	教育概念	デジタル時代に必要な情報の収集・整理・分析・発信能力と、情報技術を適切に活用する能力の総合的な育成。批判的思考力、メタ認知能力、デジタルリテラシーを含む包括的な能力概念で、21世紀型スキルの中核をなす。
869	人間中心の生成AI利活用	AI倫理	生成AIを人間の思考や創造性を補完・拡張する道具として位置づけ、最終的な判断や責任は人間が担うという基本原則。AI技術を効率化ツールとしてではなく、学習者の能力向上を支援する手段として活用することを重視する教育哲学。
868	初等中等教育段階における生成AIの利活用に関するガイドライン（Ver.2.0）	AI政策	文部科学省が2024年12月26日に公表した、教育現場での生成AI活用に関する包括的指針。人間中心の利活用と情報活用能力育成を基軸とし、教育学的観点から体系的なフレームワークを提供。従来の暫定版から大幅改訂され、具体的な活用場面と留意点を体系化している。
867	問題解決能力	認知心理学	複雑な課題や困難な状況に対して、効果的な解決策を見つけ実行する認知能力。手書きによる思考整理とAI支援による情報処理を組み合わせることで向上が期待される。現代教育では知識記憶よりもこの実践的能力の育成が重視されている。
866	批判的分析能力	認知心理学	情報や主張を客観的に評価し、論理的な判断を下す認知能力。AI過度依存により低下リスクが指摘されており（r=-0.68の負の相関）、教育評価の重要指標として位置づけられている。複数の情報源の比較検討や論理的推論スキルが含まれる。
865	創造的思考能力	認知心理学	既存の知識や経験を新しい方法で組み合わせ、独創的なアイデアや解決策を生み出す認知能力。従来の知識量中心の評価から、この能力を重視した多元的評価への移行が提案されている。手書き学習による神経ネットワークの複雑な活性化が創造性向上に寄与する。
864	適応的学習システム	AI応用分野	学習者の認知状態や学習進捗をリアルタイムで把握し、教材の難易度や提示方法を動的に調整するAIシステム。認知負荷モニタリング機能により、手書きとAIの最適配分比率を自動調整し、個人の学習能力に最適化された学習体験を提供する。
863	漸進的技術導入戦略	AI応用分野	新しい技術を段階的かつ継続的に導入する戦略。BJ Foggの「小さな習慣」理論に基づき、手書き学習習慣を維持しながら週1回のAI活用から開始し、月単位で徐々に比率を調整する。文化的抵抗を軽減し、持続可能な技術統合を実現する手法。
862	ハイブリッド学習環境	AI応用分野	伝統的な手書き学習とデジタルAI技術を組み合わせた学習空間。物理的には書道室とAI学習スペースを適切に配置し、学習内容や段階に応じて最適な環境を選択できる設計。Barrett研究による教室デザインの16%学習効果向上を活用した環境設計が特徴。
861	認知機能強化	認知科学	学習や訓練により記憶力、注意力、思考力、判断力などの認知能力を向上させること。手書き学習では神経可塑性の促進により、脳の接続性向上と認知ネットワークの強化が実現される。日本の書道文化は特に認知機能強化に効果的とされる。
860	創造的思考支援	AI応用分野	AIを活用して学習者の創造性や革新的アイデアの生成を支援する教育技術。ブレインストーミング、アイデア組み合わせ、多角的視点提供などを通じて、人間の創造的思考プロセスを拡張・強化する。ただし、最終的な判断や意思決定は人間が行うことが重要とされる。

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