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。
すべての用語
全 977 件の用語が登録されています。 151〜200件を表示中
| ID | 用語 | カテゴリ | 説明 |
|---|---|---|---|
| 840 | モデルトレーシング | AI技術 | 学習者が問題解決時に実行する認知プロセスをAIモデルが追跡・分析する技術。Carnegie LearningのMATHiaシステムで活用され、学習者の思考ステップを詳細に記録し、誤った思考パターンや理解不足を即座に検出する。リアルタイムで適切なヒントや修正指導を提供し、効率的な学習支援を実現する。 |
| 839 | MATHia | AI応用システム | Carnegie Learningが開発した数学専用のAI個別学習システム。ACT-R認知アーキテクチャに基づき、学習者の認知プロセスをリアルタイムで追跡・分析する。代数、幾何、統計などの中高数学分野に特化し、モデルトレーシングと知識トレーシング技術により、学習者の理解状態を詳細に把握して最適な指導を提供する。 |
| 838 | ACT-R認知アーキテクチャ | 認知科学 | Adaptive Control of Thought-Rational（思考の適応的制御-合理版）の略。人間の認知プロセスを数理モデル化した認知科学理論で、Carnegie Learningの教育AIシステムの理論的基盤。記憶、学習、問題解決の認知メカニズムを再現し、学習者の思考プロセスを予測・支援する。25年以上の研究蓄積による高い信頼性を持つ。 |
| 837 | Carnegie Learning | AI応用分野 | カーネギーメロン大学の25年以上の認知科学研究に基づく数学教育プラットフォーム。ACT-R認知アーキテクチャを活用したMATHiaシステムにより、学習者の認知プロセスをリアルタイムで追跡。ESSA Tier 1「Strong」評価を獲得し、標準テストスコアが2倍の成長率を記録する実証済み教育効果を持つ。 |
| 836 | 根本原因分析 | 分析手法 | 学習者が問題を解けない真の原因を特定する分析手法。atama plusが採用する技術で、表面的な間違いではなく、理解不足の根本的な要因を解明する。例えば、二次方程式が解けない場合、因数分解の理解不足なのか、一次方程式の基礎が不十分なのかを詳細に分析し、最も効果的な学習ポイントを特定する。 |
| 835 | atama plus | AI応用分野 | 日本の教育テクノロジー企業が開発したAI個別学習システム。日本の塾文化に完全適応し、全47都道府県4000教室以上で導入されている。根本原因分析により学習者の「つまずき」を特定し、個別最適化された学習プランを提供。立命館大学など10大学30学部以上と連携し、大学入試改革にも対応している。 |
| 834 | 知識点 | 教育概念 | 学習内容を最小単位まで細分化した概念要素。Squirrel AIでは数学分野を3万の知識点に分解し、各学習者の理解度を詳細に追跡・分析する。従来の単元ベース学習から脱却し、より精密な個別最適化学習を実現するための技術的基盤。各知識点間の関係性も分析し、効率的な学習順序を決定する。 |
| 833 | Squirrel AI | AI応用分野 | 中国の教育テクノロジー企業が開発したAI個別学習プラットフォーム。2400万人のユーザーを抱え、中国全土1200都市以上で展開。数学分野を3万の知識点に超細分化し、世界初のLarge Adaptive Model（LAM）を活用して学習効率5-10倍向上を実証。2026年のIPOを目指し、北米市場への本格参入を計画している。 |
| 832 | Large Adaptive Model（LAM） | AIアーキテクチャ | Squirrel AIが2024年に発表した世界初の全教科対応大規模適応モデル。従来の汎用大規模言語モデルとは異なり、教育分野に特化して設計されており、学習者の理解度や学習パターンに応じてリアルタイムで適応する。感情認識やマルチモーダル対話を統合し、問題正答率を78%から93%へ向上させる革新的成果を達成。 |
| 831 | 項目反応理論（IRT） | 評価手法 | 学習者の能力レベルと問題の難易度を数理モデルで関連付けて分析する心理測定理論。Duolingoなどの適応学習システムで活用され、学習者の現在の能力に最適な難易度の問題を自動選択する。個々の学習者の能力を正確に測定し、効率的な学習パスを提供するために不可欠な技術的基盤。 |
| 830 | 間隔反復 | 学習理論 | 記憶の定着を効率化するため、学習内容を段階的に間隔を空けて繰り返し復習する学習手法。Duolingoなどの言語学習プラットフォームで広く採用されており、忘却曲線に基づいて最適な復習タイミングを算出する。短期記憶から長期記憶への転換を促進し、学習効率を大幅に向上させる科学的根拠のある学習理論。 |
| 829 | Duolingo Max | AI応用システム | DuolingoがGPT-4を統合して2024年にリリースした上位プランのサービス。リアルタイム会話練習「Video Call」機能、個別化された学習アドバイス、詳細な文法解説などを提供。月額30ドルで利用でき、AI技術により従来の言語学習アプリを超えた対話型学習体験を実現している。 |
| 828 | Duolingo | AI応用分野 | 世界最大の言語学習プラットフォームで、5億人以上のユーザーを抱える。40以上の言語に対応し、ゲーミフィケーション要素を取り入れた学習体験を提供。2024年にGPT-4を統合したDuolingo Maxをリリースし、リアルタイム会話練習や個別フィードバック機能を実現。間隔反復と項目反応理論を組み合わせた学習アルゴリズムが特徴。 |
| 827 | Birdbrain | AI技術 | DuolingoやKhan Academyが開発・活用する独自の学習最適化アルゴリズム。学習者の過去のパフォーマンス、学習パターン、忘却曲線を分析し、最適な学習コンテンツとタイミングを決定する。機械学習により個々の学習者の特性を理解し、効率的な学習経路を自動生成する適応的学習エンジン。 |
| 826 | マスタリー学習 | 学習理論 | 学習者が特定の概念やスキルを完全に理解・習得するまで次の段階に進まない学習方法。Khan Academyが採用する個別学習システムの核となる概念で、学習者のペースに合わせて理解度が一定水準（通常80-90%）に達するまで繰り返し学習を行う。従来の時間ベース学習から成果ベース学習への転換を図る教育理論。 |
| 825 | Khanmigo | AI応用システム | Khan AcademyがGPT-4を活用して開発したAI家庭教師システム。ソクラテス式対話型指導により、学習者の理解レベルに応じた質問と解説を提供。単純な答えを教えるのではなく、考えるプロセスを重視した指導により、深い理解と批判的思考力の育成を支援する。月額4ドルで利用可能。 |
| 824 | Khan Academy | AI応用分野 | 非営利教育団体が運営する世界最大級のオンライン学習プラットフォーム。GPT-4を活用したAI家庭教師「Khanmigo」により、K-12から大学レベルまでの数学、科学、人文学を無料で提供。1億8000万人以上のユーザーを抱え、ソクラテス式対話型指導による個別最適化学習を実現している。 |
| 823 | 2025年9月1日からのAI生成コンテンツ標識義務化 | AI規制 | 中国におけるAI生成コンテンツの標識義務化開始日。テキスト、音声、画像形式での視覚的表示とメタデータ埋込みが要求され、プラットフォームには確認済みコンテンツの明確な表示が義務付けられる。 |
| 822 | 2025年8月2日からの汎用AI (GPAI) モデル規制開始 | AI規制 | EU AI Actによる汎用AIモデルに対する規制の開始日。透明性・著作権・安全性要件が適用され、2025年7月10日に行為準則の最終版が公表された。 |
| 821 | 論文1本あたり約15ドル | AI効率指標 | Sakana AIのAI Scientistが実現した論文生成の驚異的コスト効率。GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek Coder V2、Llama 3.1を基盤LLMとして使用し、極めて低コストでの研究論文生成を実現。 |
| 820 | AI使用による労働生産性0.5-0.6%押上げ | 経済指標 | RIETI調査による日本におけるAI技術導入の経済効果。AI使用により労働生産性が0.5-0.6%向上するという定量的な効果測定結果。 |
| 819 | 完全AI生成論文の査読通過 | AI研究成果 | Sakana AIのAI Scientistが2025年3月にICLR 2025ワークショップで達成した歴史的成果。完全にAIが生成した論文が人間の査読を通過し、学術的に認められた。 |
| 818 | 複雑なマルチステップタスクの自律実行 | AI能力 | 単一の指示から複数のステップにわたる複雑なタスクを自律的に計画・実行する能力。OpenAIのChatGPT Agentが実現した次世代AIエージェントの特徴的能力。 |
| 817 | 2030年までに1 | 100万職創出、900万職代替 | 労働市場予測 |
| 816 | 自律型ソフトウェアエンジニア（Devin） | AIシステム | Goldman Sachsがテスト導入している自律的にソフトウェア開発を行うAIシステム。コーディングから技術文書作成まで、開発プロセス全体の自動化を実現している。 |
| 815 | 2045年までに16億ドル規模 | 市場予測 | 脳コンピューターインターフェース（BCI）市場の成長予測。Neuralink、Synchron、Precision Neuroscience、BlackRock Neurotechなどが臨床試験を拡大し、急速な市場成長が予想されている。 |
| 814 | Stentrode技術による血管内アプローチ | BCI技術 | Synchron社が開発した血管内を通じて脳にアクセスする脳コンピューターインターフェース技術。脳手術を必要とせず、10名の被験者に移植を実施している。 |
| 813 | 1/40秒（25ms）の極低遅延 | BCI性能指標 | UC Davisの脳コンピューターインターフェース音声生成システムが実現したリアルタイム処理性能。脳信号から音声への変換を25ミリ秒以内で実行し、自然な会話を可能にしている。 |
| 812 | わずか560万ドル、H800 GPU 2000台で開発 | AI開発指標 | 中国DeepSeekのR1モデル開発コスト。西側の大規模モデルと比較して10-100倍のコスト削減を実現し、効率性重視の開発アプローチを示す代表例。 |
| 811 | 多腕バンディット問題としての定式化 | AI手法 | 複数の選択肢の中から最適なものを選択する問題の数学的定式化。TreeQuestでは、各問題・状況に対して最適なLLMを選択する問題として定式化されている。 |
| 810 | Thompson Samplingによるベイズ的意思決定 | 統計手法 | 多腕バンディット問題において、ベイズ統計を用いて最適な選択を行う手法。TreeQuestのAB-MCTSアルゴリズムで、探索と活用のバランス最適化に使用されている。 |
| 809 | FlashAttention最適化で最大32.5%の高速化 | AI性能指標 | AlphaEvolveによるFlashAttentionアルゴリズムの最適化成果。従来手法と比較して最大32.5%の高速化を実現し、数週間の専門作業を数日の自動実験に短縮した。 |
| 808 | Googleのデータセンターで0.7%の計算リソース回復 | AI成果指標 | Google DeepMind AlphaEvolveが実現した継続的な最適化成果。Googleのデータセンターにおいて0.7%の計算リソース回復を1年以上にわたって継続的に達成している。 |
| 807 | 視覚ブラウザ無関係指令攻撃に対して95%の防御成功率 | AI安全性指標 | AIシステムの安全性を測る指標の一つ。視覚的ブラウザ機能を悪用した攻撃に対する防御能力を示し、OpenAIのChatGPT Agentは95%の防御成功率を実現している。 |
| 806 | マルチモーダル統合処理 | AI技術 | 視覚、テキスト、音声など複数の情報形式を統合して処理する技術。OpenAIのChatGPT Agentでは、視覚的ブラウザ、テキストベースブラウザ、ターミナル、API直接アクセスを統合している。 |
| 805 | BrainGate2臨床試験 | 医療研究 | 脳コンピューターインターフェース技術の臨床応用研究。UC Davisで45歳のALS患者Casey Harrellを対象に実施され、248時間以上の実用会話で97.5%の語彙正確度を達成した歴史的研究。 |
| 804 | Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search (AB-MCTS) | アルゴリズム | 適応的分岐モンテカルロ木探索アルゴリズム。TreeQuestの核心技術で、「広く検索」と「深く検索」を適応的に選択し、Thompson Samplingによるベイズ的意思決定で探索と活用のバランスを最適化する。 |
| 803 | TreeQuest | AIシステム | Sakana AIが開発したAdaptive Branching Monte Carlo Tree Search (AB-MCTS)アルゴリズムを核心とする集合知AIフレームワーク。複数のLLMを動的に協調させ、ARC-AGI-2ベンチマークで30%以上の問題解決率を実現。 |
| 802 | PhD研究者との直接比較で精度面での優位性 | AI評価 | MIT FutureHouseのAI研究プラットフォームが、博士課程研究者との直接比較において精度面で優れた成果を示したことを指す。AIが人間の専門家レベルの研究能力を超越したことを示す重要な指標。 |
| 801 | BrowseCompベンチマーク | AI評価指標 | ブラウザ操作とウェブコンテンツ理解能力を評価するベンチマーク。OpenAIのChatGPT Agentは68.9%のスコアを達成し、従来のDeep Researchより17.4ポイントの向上を示した。 |
| 800 | o3ファミリーの新しいエージェント型モデル | AIモデル | OpenAIが開発したエージェント機能に特化した新世代のAIモデルシリーズ。ChatGPT Agentの基盤技術として、自律的なタスク実行と高度な推論能力を提供する。 |
| 799 | 複数LLMの協調 | AI技術 | 複数の大規模言語モデルが協働して問題解決を行う技術。Sakana AIのTreeQuestでは、o4-mini、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-R1などを統合し、30%以上の性能向上を実現している。 |
| 798 | 集合知AI技術 | AI技術 | 複数のAIモデルやシステムを動的に協調させることで、単体では達成できない高い性能を実現する技術。異なる特性を持つLLMを統合し、各問題・状況に対して最適なモデルを適応的に選択する技術体系。 |
| 797 | 統合型自律エージェント | AIシステム | 複数の機能（視覚的ブラウザ、テキストベースブラウザ、ターミナル、API直接アクセス）を統合し、複雑なマルチステップタスクを自律的に実行するAIシステム。OpenAIのChatGPT Agentに代表される次世代のAIエージェント技術。 |
| 796 | メタ認知支援AI | AI技術 | 学習者が自分の学習プロセスを客観的に把握し、効果的な学習戦略を立案・実行することを支援するAIシステム。思考の思考（thinking about thinking）を促進する技術で、学習計画の立案支援、進捗の可視化、学習方法の効果測定、自己評価の支援などを行う。 |
| 795 | 神経教育学 | 学際分野 | 脳科学と教育学を融合した学際的分野。脳の学習メカニズムを解明し、その知見を教育実践に応用することで、より効果的な学習方法の開発を目指す研究領域。fMRIや脳波測定により学習時の脳活動を分析し、科学的根拠に基づく教育を実現する。 |
| 794 | 認知負荷理論 | 教育理論 | 人間の認知処理能力には限界があることを前提とし、学習効果を最大化するために情報の提示方法や学習環境を最適化する理論。AI教育システムの設計基盤として活用され、作業記憶の容量制限を考慮した学習コンテンツの設計に応用される。 |
| 793 | 適応学習システム | AI技術 | 学習者の理解度、学習スタイル、認知状態に応じて学習コンテンツや進度を自動調整するAIシステム。個別最適化された学習体験を提供し、学習効率の向上を実現する教育技術。スタンフォード大学では学習効率が38%向上した実績がある。 |
| 792 | AI教育市場 | 市場・経済 | 人工知能技術を活用した教育・学習支援システムの世界市場。2025年7月現在882億ドル規模に達し、個別最適化学習や認知分析技術の普及により急成長している分野。適応学習プラットフォーム、AIチューター、認知状態監視システムなどが主要セグメントを形成している。 |
| 791 | National AI Supercomputer "Nexus" | AI研究インフラ | Georgia Techが建設するAI研究専用の国家レベルスーパーコンピューター。2026年稼働開始予定で、全米の研究者がアクセス可能。気候科学、健康、航空宇宙、ロボティクス等の分野で活用される予定。 |
