AI最新動向

はとはとプロジェクト > AI最新動向 > AI用語集

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 627 件の用語が登録されています。 201〜250件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
440	認知心理学	AI基礎科学	人間の思考、記憶、注意、言語などの認知プロセスを研究する心理学の一分野。学習と記憶のメカニズムの理解に重要な役割を果たしています。AIの学習アルゴリズム開発においても、人間の認知プロセスを模倣することで効率的な学習システムを構築する基盤となっています。最新のAIモデルの設計にも大きな影響を与えています。
439	アクティブリコール	AI学習手法	学習した情報を能動的に記憶から引き出す学習技術。単に情報を再読するよりも、自ら思い出す努力をすることで記憶定着が大幅に向上します。研究によると、この技術を使用することで、記憶保持率が最大50%向上することが示されています。複数の検索経路を形成し、長期記憶への統合を促進する効果があります。
438	再帰的自己改善	AI能力	AIシステムが自らの性能や機能を分析し、継続的に改良していくプロセス。システムが自身のアルゴリズムやアーキテクチャを理解・修正し、性能向上のための変更を自ら実装する能力を指す。技術的シンギュラリティにつながる可能性がある重要な概念。
437	ディープラーニング	機械学習	多層ニューラルネットワークを使用した機械学習の一種で、大量のデータから複雑なパターンを学習する方法。入力層、隠れ層（複数）、出力層からなる深層構造を持ち、特徴抽出を自動的に行える特徴を持つ。画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で革新的な成果をもたらしている。
436	AGI	AI概念	人工一般知能（Artificial General Intelligence）。人間と同等以上の一般的な知能を持つAIシステム。特定のタスクに限定されない柔軟な問題解決能力、知識の転移能力、自己改善能力など、人間のような汎用的な知性を持つAIを指す概念。
435	微調整	AI学習理論	事前学習済みのAIモデルを特定のタスクや領域に適応させるために追加学習を行うプロセス。一般的な知識を持つ大規模モデルを、特定の用途や領域に特化したデータで追加学習させることで、そのドメインでの性能を向上させる技術。
434	AIコーディング支援ツール	AI開発ツール	GitHub CopilotやTabnineなど、AIを活用して開発者のコード作成を支援するソフトウェアツール。コードの補完、提案、エラー修正、最適化などの機能を提供し、開発効率と品質の向上を支援する。
433	GitHub Copilot	AI開発ツール	GitHubとOpenAIが共同開発したAIペアプログラミングツール。コード補完や提案を行い、開発者の生産性向上を支援する。ユーザーの入力や既存コードを分析し、関連するコードスニペットやアルゴリズムを提案する機能を持つ。
432	自律型AIソフトウェアエンジニア	AIシステム	人間の介入なしにコードを生成・テスト・デバッグし、ソフトウェアプロジェクト全体を管理できるAIシステム。従来のコーディング支援ツールよりも高度な自律性を持ち、プロジェクト計画から実装、テスト、デプロイまでの一連の開発プロセスを自動化できる。
431	Cognition AI	AI企業	2023年11月に設立されたAIスタートアップ企業。競技プログラミングの金メダリスト達によって創業され、自律型AIソフトウェアエンジニア「DEVIN」を開発。短期間で数十億ドル規模の企業評価を獲得した注目の企業。
430	マルチエージェント協業	AI技術	複数のAIエージェントが互いに通信・協力して問題を解決する仕組み。異なる専門性や能力を持つAIが協力することで、単一のAIでは解決困難な複雑な問題に対処できる。各エージェントが特定の役割を担い、情報共有と協調作業を行う先進的なAI協業モデル。
429	AIプロンプトエンジニア	AI職種	AIシステムから最適な結果を得るためのプロンプト（指示）を設計する専門家。効果的な指示文の構築、適切なパラメータ設定、コンテキスト提供などの技術を駆使して、AIの出力品質を最大化する役割を担う新しい職種。
428	メタ学習	機械学習	「学習の仕方を学習する」能力。AIが異なるタスクや環境に効率的に適応するためのアプローチで、新しい問題に直面したときに過去の学習経験を活用して、より効率的に学習する能力を指す。少ないデータや経験から効果的に学習できる重要な技術。
427	Cognition社	AI企業	DEVINを開発したAIスタートアップ企業。競技プログラミングの金メダリストたちによって2023年11月に設立され、CEOのScott Wu氏、CTOのSteven Hao氏らが率いる。2024年初頭にPeter ThielのFounders Fundから2
426	フィードバックベースの学習	機械学習	システムの出力結果やパフォーマンスに基づいて性能を調整し、改善する学習方法。強化学習の基本原理の一つで、良い結果をもたらした行動を強化し、悪い結果をもたらした行動を抑制することで、時間の経過とともにシステムの性能が向上する。
425	自己再帰的改善	AI技術	AIシステムが自らの性能や機能を分析し、継続的に改良していくプロセス。システムが自身のコードやアルゴリズムを修正・最適化する能力を持ち、改善のサイクルを繰り返すことで指数関数的な性能向上につながる可能性がある概念。
424	サンドボックス環境	コンピュータセキュリティ	安全に隔離された実行環境。DEVINではシェル、コードエディタ、ブラウザなどを含む開発環境が提供されており、この環境内でコードの作成、実行、テストを安全に行うことができる。マルウェア分析や未検証コードの実行にも使用される技術。
423	Tabnine	AIツール	機械学習を活用したコード補完ツール。開発者のコーディングパターンを学習し、コンテキストに基づいたコード提案を行う。GitHub Copilotと同様に、プログラマーの生産性向上を目的としているが、完全な自律性は持たない。
422	自己改善型AI	AI技術	フィードバックや経験から学習し、自らのパフォーマンスや機能を継続的に向上させるAIシステム。人間の介入なしに自身のアルゴリズムやアプローチを最適化する能力を持ち、時間の経過とともに性能が向上する特徴がある。
421	技術的シンギュラリティ	AI概念	AIが自己改善のサイクルを通じて人間の知能を超え、予測不可能な技術発展を引き起こす理論的な転換点。AIが自身を改良し続け、指数関数的な知能の成長が起こることで、人間の理解を超えた技術革新が起こるという概念。レイ・カーツワイルなどの未来学者によって提唱されている。
420	自己改善能力	AI技術	AIシステムが経験から学習し、フィードバックに基づいて自らのパフォーマンスや機能を向上させる能力。失敗からの学習、パターン認識の改善、新しいアプローチの発見などを通じて、時間の経過とともに性能が向上する特性を指す。
419	コーディング支援ツール	AIツール	GitHub CopilotやTabnineなど、開発者のコード作成を支援するAIツール。コード補完、提案、生成などの機能を提供するが、完全な自律性は持たず、人間の開発者による監督や指示が必要。プログラマーの生産性向上を目的としている。
418	DEVIN	AIツール	Cognition社が開発した自律型AIソフトウェアエンジニア。プロジェクト全体を独立して計画・実行できる能力を持ち、コード作成、デバッグ、テスト、ドキュメント読解、アプリケーション構築などを自律的に行うことができる。2024年3月に発表され、従来のAIコーディング支援ツールを大きく上回る性能を示している。
417	自律型AIコーディングシステム	AIツール	人間の介入なしにコードを生成、テスト、デバッグし、ソフトウェアプロジェクト全体を自律的に管理できるAIシステム。従来のコード補完ツールとは異なり、プロジェクトの計画から実装、テスト、デプロイまでの一連のプロセスを独立して実行できる能力を持つ。
416	MCPサーバー	AI技術	Model Context Protocolにおいて、特定の外部システム（Slack、GitHub、ファイルシステムなど）へのアクセスを提供するサーバー。各外部サービスに特化したAPIをMCP規格に変換し、AIモデルが外部サービスと連携できるようにする。
415	MCPクライアント	AI技術	Model Context Protocolにおいて、ホスト内に存在し各サーバーに接続するコンポーネント。ホストとサーバー間の通信を仲介し、データの送受信や変換を行う。複数のMCPサーバーと同時に接続することも可能。
414	MCPホスト	AI技術	Model Context Protocolにおいて、ユーザーが直接操作するアプリケーション。Claude DesktopやIDE（統合開発環境）などがMCPホストの例。MCPクライアントを内部に持ち、ユーザーインターフェースを提供する役割を担う。
413	Model Context Protocol	AI技術	Anthropic社が開発したAIモデルと外部ツール・データソースを接続するためのオープンプロトコル。略称はMCP。「AIのためのUSB-C」とも呼ばれ、大規模言語モデルに拡張機能を提供する標準化されたインターフェース。
412	マルチモーダル	AI技術	テキスト、画像、音声、動画など複数の形式（モダリティ）のデータを処理できるAIの能力。単一のモダリティではなく、複数のモダリティを組み合わせることで、より豊かな情報処理や理解が可能になる。マルチモーダルAIは、より人間に近い形でのコミュニケーションと理解を実現する。
411	AIワークスペースエージェント	AI応用	企業や組織の業務環境内で特定の業務タスクを支援するAIエージェント。ワークスペース内のデータやツールにアクセスし、会議の要約、情報検索、タスク管理、意思決定支援などを行う。各業務領域に特化したAIエージェントが連携して動作することで、組織全体の効率化を実現する。
410	エコシステム	ビジネス	相互に連携して機能する技術やサービスの集合体。AI分野では、データ収集からモデル開発、デプロイメント、モニタリングまでの各フェーズを支える多様なツールやプラットフォームが連携してエコシステムを形成する。オープンソースや商用ソリューションが共存し、互いに補完し合う関係を構築している。
409	API	開発ツール	Application Programming Interfaceの略。ソフトウェアやサービス間でデータや機能をやり取りするための仕組み。開発者が外部サービスの機能を自分のアプリケーションに組み込むための標準化されたインターフェース。RESTful API、GraphQL、WebSocketなど様々な形式があり、現代のソフトウェア開発において不可欠な要素となっている。
408	ボット	AI応用	自動化されたタスクを実行するコンピュータプログラム。チャットボット、ウェブクローラー、ソーシャルメディアボット、トレーディングボットなど様々な種類がある。単純な反復作業から高度な判断を要するタスクまで、幅広い領域で活用されている。
407	APIトークン	開発ツール	APIへのアクセス権を持つ一意の識別子。認証と権限管理に使用される。通常は長い文字列形式で提供され、APIリクエストのヘッダーやパラメータとして送信される。トークンはユーザーやアプリケーションを識別し、適切なアクセス制御を可能にする。
406	サーバー	インフラ	コンピュータネットワーク上でサービスやリソースを提供するコンピュータシステム。ウェブサーバー、データベースサーバー、アプリケーションサーバーなど様々な種類があり、それぞれ特定の機能を提供する。AI分野では、モデルの訓練や推論、APIサービスの提供などに使用される。
405	Anthropic	AI企業	2021年に元OpenAIの研究者らによって設立されたAI安全性研究企業。Constitutional AIなどの革新的な安全技術の開発で知られ、AIの有益性と安全性の両立を目指している。主力製品のClaudeシリーズは、企業向けAIアシスタントとして広く採用されている。GoogleやAmazonから大規模な投資を受け、AI安全性研究の最前線で活動している。
404	チャットボット	AI応用	テキストベースで会話のやり取りを行うAIプログラム。質問応答や情報提供などの機能を持つ。ルールベースの単純なものから、大規模言語モデルを活用した高度なものまで様々なレベルがある。顧客サポート、情報検索、エンターテイメントなどの分野で活用される。
403	MCP	AI技術	Model Context Protocol（モデルコンテキストプロトコル）の略称。Anthropic社が開発したAIモデルと外部ツール・データソースを接続するためのオープンプロトコル。「AIのためのUSB-C」とも呼ばれ、大規模言語モデルに拡張機能を提供する標準化されたインターフェース。
402	Claude	AIモデル	Anthropicが開発した大規模言語モデルシリーズ。安全性と有用性のバランスを重視した設計が特徴で、Constitutional AIの手法を用いて訓練されている。自然な対話、複雑な推論、コード生成、創造的な文章作成など幅広いタスクに対応。最新のClaude 4では、拡張思考モードやハイブリッド推論機能を搭載し、より高度な問題解決能力を実現している。
401	アルゴリズム	コンピュータ科学	問題を解決するための明確に定義された一連の手順や規則。コンピュータプログラムの基本構成要素であり、データの処理、計算の実行、自動推論などのタスクに使用される。効率的なアルゴリズムは複雑な問題を短時間で解決できる。
397	大規模言語モデル	AI技術	膨大なテキストデータで訓練された人工知能モデルで、人間の言語を理解・生成する能力を持つ。GPT、Claude、LLaMAなどがあり、自然言語処理タスクに活用される。大量のパラメータを持ち、テキスト生成、質問応答、翻訳など様々な言語関連タスクを実行できる。
394	プログラミング言語	プログラミング	コンピュータやソフトウェアに指示を与えるための形式的な言語。Python、JavaScript、Java、C++、Rubyなど多数の言語があり、それぞれ特徴や用途が異なる。人間が理解できる形で記述され、コンパイラやインタプリタを通じてコンピュータが実行できる形式に変換される。
392	AI	AI基礎	人工知能（Artificial Intelligence）の略称。人間の知能を模倣し、学習、問題解決、パターン認識などのタスクを実行するコンピュータシステム。機械学習やディープラーニングなどの技術を含み、データから学習して判断や予測を行うことができる。
391	理解不能コード問題	AI課題	バイブコーディングにおいて、AIが生成したコードが開発者の理解を超えて成長し、メンテナンスや拡張が困難になる現象。コードの複雑性と理解の欠如によって生じる技術的負債の一形態で、長期的なプロジェクト維持において重大な課題となる。
390	Windsurf	AI開発ツール	Codeiumが提供する初心者に優しい「エージェント型IDE」。Cascadeテクノロジーにより、エージェントとコパイロットが同期して動作し、コードベース全体の深い文脈認識を実現。月額$15（学生50%割引）で、無料プランでも基本機能を無制限に使用可能。年間売上40億円を達成し、初心者から中級者まで幅広いユーザー層に支持されている。
389	Cursor	AI開発ツール	Anysphere Inc.が開発したプロフェッショナル向けAIコーディングツール。Claude 3.5 SonnetとGPT-4を組み合わせ、最大20万トークンのコンテキストウィンドウを提供。月額$20で、年間売上100億円超を達成している最先端IDE。36万人の有料顧客を抱え、SaaS史上最速で年間売上100億円に到達した。高度なコード理解と生成能力を持つ。
388	VibeOps	開発手法	バイブコーディングアプローチをDevOpsワークフローに統合する新興の概念。AIが開発だけでなく、テスト、デプロイ、運用、モニタリングなどの運用プロセス全体を支援し、ソフトウェアの開発から運用までのライフサイクル全体を効率化する。
387	マルチモーダルプログラミング	開発手法	テキスト、音声、画像など複数の入力モード（モダリティ）を組み合わせてプログラミングを行う手法。バイブコーディングの進化形として、音声コマンドと視覚的な参照を組み合わせることで、より直感的なソフトウェア開発体験を提供する。
384	バイブコーディング	AI開発手法	Andrej Karpathy氏が提唱した開発手法。コードの詳細を意識せず、AIに自然言語で指示を与えてソフトウェアを開発する。「雰囲気」に身を委ね、生成されたコードを「Accept All」で受け入れ、エラーもAIに修正させる革新的なアプローチ。開発時間を40-80%削減し、非技術者でも複雑なアプリケーションの開発を可能にする。
383	認知アーキテクチャAI	認知科学とAI	人間の認知プロセス全体（知覚、注意、記憶、推論、学習、意思決定など）を統合的にモデル化したAIシステム。単一のタスクやモジュールではなく、認知機能間の相互作用と情報の流れを包括的に再現することを目指す。SOAR、ACT-R、SIGMAなどの古典的認知アーキテクチャとディープラーニングを融合した新しいアプローチが発展しており、より人間らしい問題解決や学習能力の実現に向けた研究が進んでいる。特に複雑な意思決定、文脈依存的行動、メタ認知（自己の思考の監視と制御）などの高次認知機能のモデル化において重要な役割を果たしている。

前へ 1 ... 3 4 5 6 7 ... 13 次へ

📚 おすすめの学習サービス

効率的な学習をサポートする厳選サービス