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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。 201〜250件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
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。
790	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年から稼働開始予定で、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、科学的ブレークスルーの加速を目指す先進的AI研究インフラ。
789	Georgia Tech	教育研究機関	ジョージア工科大学（Georgia Institute of Technology）。米国ジョージア州アトランタに本部を置く工科大学で、AI研究分野でも著名。2025年7月15日に国家AIスーパーコンピューター「Nexus」の建設を発表し、米国科学財団から20億円の助成を受けている。
788	人工超知能	AI概念	人間の知能を全般的に上回る人工知能（Artificial Superintelligence: ASI）。現在のAIを大幅に超える認知能力を持ち、科学研究、創造性、社会問題解決などあらゆる分野で人間を凌駕する理論上のAI。Meta Superintelligence Labsなどが研究対象とする次世代AI。
787	Meta Superintelligence Labs	AI研究機関	Metaが2025年6月30日に設立した人工超知能（ASI）研究に特化した研究所。元Scale AI CEOアレクサンダー・ワン氏をChief AI Officerに迎え、元GitHub CEOナット・フリードマン氏も参加。OpenAIなどから11名の主要人材を獲得し、AI人材争奪戦の激化を象徴。
786	SuperGrok Heavy	AIサービスプラン	xAIが提供するGrok 4の高性能版サービスプラン。月額300ドルで提供され、より高度な推論能力や処理速度を提供する。AI市場での高価格帯サービスの例で、企業や研究機関向けの専門的利用を想定している。
785	ARC-AGI-2ベンチマーク	AI評価指標	AI推論能力を測定する高度なベンチマーク。Abstract Reasoning Corpus（ARC）の第2版で、AIの抽象的推論能力と一般化能力を評価する。Grok 4が15.9%のスコアで商用モデル中最高性能を記録し、xAIの技術力を示す指標となった。
784	Grok 4	AIモデル	xAIが2025年7月9日に発表した最新AI推論モデル。ARC-AGI-2ベンチマークで15.9%のスコアを達成し、前商用モデルの約2倍の性能を記録。独立テストで初めてxAIがトップ性能を獲得し「世界で最も知能の高いAIモデル」と主張。月額300ドルのSuperGrok Heavyティアでも提供。
783	レガシーシステム問題	システム課題	長期間使用され技術的に古くなったコンピューターシステムが抱える問題。保守困難、技術者不足、新技術との連携困難、高い運用コストなどが特徴。日本企業に特に多く、DXの阻害要因となっている。AIによる現代化支援が期待される分野。
782	IBM共通コード基盤モデル	AI開発ツール	日本IBMが開発するレガシーシステム現代化のためのAIコード基盤。COBOL、PL/Iなどの古いプログラミング言語から現代的な言語への移行や、システム理解・保守を支援する。日本企業特有のレガシーシステム問題に対する実用的解決策。
781	COBOL・PL/I学習モデル	プログラミング言語AI	日本IBMが開発する日本向けレガシープログラミング言語に特化したAIモデル。COBOL（Common Business Oriented Language）とPL/I（Programming Language One）のコード理解・生成・現代化を支援する。日本企業の基幹システム移行を加速する技術。
780	2025年AI戦略	企業戦略	日本IBMが策定した2025年を「AIをビジネス価値に転換する年」と位置付けた戦略。金融・製造系基幹システムでのコード生成本番適用拡大と、日本向けCOBOL・PL/I学習モデルの開発を含む。日本企業のDX加速を目指す。
779	AI駆動ビジネス通話機能	音声AI技術	Googleが2025年7月16日に発表したAIが代理で企業に電話をかける機能。営業時間、料金、空席状況などの情報を自動取得し、ユーザーの代わりに問い合わせを行う。Gemini 2.5 ProをAI ModeとSearch Labsに統合して実現。
778	エンド・ツー・エンド暗号化技術	セキュリティ技術	送信者から受信者まで全経路でデータを暗号化し、中間地点での盗聴や改ざんを防ぐ技術。AI処理に適用することで、プロンプト、処理結果、メタデータなどの機密情報を保護する。CONFSECがAI分野での実装例。
777	AI版Signal	プライバシー保護技術	Signal メッセンジャーアプリのようなエンド・ツー・エンド暗号化をAI処理に適用する技術コンセプト。Confident SecurityのCONFSECが実装し、機密性の高い業界でのAI活用を可能にする。医療、金融、政府などの高度規制業界での利用を想定。
776	CONFSEC	AIセキュリティ技術	Confident Securityが開発するAI向けエンド・ツー・エンド暗号化技術。基盤モデルを包み込む形でプロンプトとメタデータの保存、閲覧、AI訓練利用を完全に防止する。Apple Private Cloud Computeアーキテクチャをベースとした設計。
775	Confident Security	AI企業	サンフランシスコを拠点とする「AI版Signal」を開発するスタートアップ企業。2025年7月17日にステルスモードを脱却し、420万ドルのシード資金調達を発表。AIプロセシングにおけるエンド・ツー・エンド暗号化技術を専門とする。
774	推論モデル	AIモデル	複雑な論理的思考や問題解決を行うことに特化したAIモデル。単純な情報検索や生成を超えて、段階的な思考プロセスを経て結論に到達する。OpenAIのo1、o3シリーズやAnthropicのClaude推論モードなどが代表例。
773	デジタルアシスタント	AI応用	人間の日常業務やタスクをデジタル環境で代行するAIシステム。従来の音声アシスタントを発展させ、実際のコンピューター操作や複雑な業務プロセスを自動化する。ChatGPT Agentのような技術により、研究アシスタントやインターンレベルの作業を実行可能。
772	FrontierMath	数学ベンチマーク	AIモデルの数学的推論能力を評価する高度なベンチマーク。複雑な数学問題の解決能力を測定し、AIの論理的思考力を評価する。ChatGPT Agentでは27.4%のスコアを達成し、従来の6.3%から大幅な向上を示した。
771	Humanity's Last Exam	AI評価指標	AIモデルの高度な推論能力を測定するための困難なテストベンチマーク。人間にとっても解答が困難な問題で構成され、AIが人間レベルの知能に到達しているかを評価する。ChatGPT Agentは41.6%のスコアを記録し、従来モデルの約2倍の性能を示した。
770	汎用AIエージェント	AIシステム	特定の領域に限定されず、様々なタスクや環境で動作可能なAIエージェント。複数のアプリケーションやサービスを横断して作業を行い、人間の日常業務を代行できる能力を持つ。OpenAIのChatGPT Agentが代表例で、AI技術の汎化能力の高さを示す。
769	エージェントモード	AI動作モード	AIシステムが人間の指示に基づいて自律的に複数のタスクを実行するモード。単純な質問応答を超えて、実際のアプリケーション操作や複雑なワークフローの実行を行う。ChatGPT Agentで実装された新しいAI動作形態で、AIの実用性を大幅に向上させる。
768	ChatGPT Agent	AIエージェント	OpenAIが2025年7月17日に発表したエージェント型AI機能。ChatGPTに統合され、ユーザーの代わりに実際のコンピューター操作を行い、複雑なタスクを自律的に完了できる。カレンダー操作、プレゼンテーション作成、コード実行などが可能で、Gmail、GitHubなどの外部アプリケーションとも連携する。従来の対話型AIから行動型AIへの進化を象徴する技術。
767	Microsoft	AI企業	アメリカの多国籍技術企業。Windows、Office、Azure等で知られ、AI分野では機械学習クラウドサービス、Copilotシリーズ、OpenAIとの戦略的パートナーシップを通じてAI技術の普及に取り組んでいる。教育分野でのAI導入支援において積極的な役割を果たしている。
766	多言語・多文化対応	技術要件	AI技術が世界の多様な言語と文化に対応する能力。単なる翻訳機能を超えて、各言語・文化の固有の表現方法、価値観、社会的文脈を理解し、適切に処理する技術的要件。グローバルなAI技術の普及と包摂性の確保に重要な要素。
765	環境持続可能性	環境政策	AI技術の発展と応用が環境に与える影響を考慮し、長期的な環境保護と両立させる概念。エネルギー効率的なAI システム、環境保護への AI活用、持続可能な開発目標の達成などを包括する。特に農業AI による環境負荷削減で具体的な成果が示されている。
764	AI倫理と実用性	技術哲学	AI技術の開発と応用において、倫理的な配慮と実用的な効果のバランスを取る概念。プライバシー保護、公平性、透明性などの倫理的要請と、効率性、利便性、経済性などの実用的な価値を両立させる必要性を表す。
763	地域間協力とコンペティション	国際関係	AI技術発展において、世界各地域が協力と競争を同時に行う複雑な関係性。技術標準の統一、人材交流、研究協力などの協力的側面と、技術覇権、市場競争、政治的影響力などの競争的側面が並存する現象。
762	教育者のAIリテラシー向上	教育政策	教育従事者がAI技術を理解し、教育現場で適切に活用できる能力を向上させる取り組み。AI技術の基本的な理解から、教育への応用方法、倫理的な配慮まで包括的な知識とスキルの習得を目指す。教育の質向上と効率化を実現するための重要な政策課題。
761	AI時代の労働権保護	社会制度	AI技術の発達により変化する労働環境において、労働者の権利と尊厳を保護するための制度的枠組み。デジタル複製技術、自動化による雇用への影響、新しい労働形態に対する適切な対価と保護措置を確保することを目的とする。
760	AI基盤技術	技術分野	AI システムの構築に必要な基盤となる技術群。半導体チップ、計算インフラ、データ処理システム、アルゴリズムフレームワークなどを含む。韓国はSamsung の半導体技術を基盤としたAI チップ開発により、この分野での競争力強化を図っている。

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