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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 977 件の用語が登録されています。 251〜300件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
740	国立AI教育アカデミー	教育機関	ニューヨーク市に設立予定の教育者向けAI研修専門機関。Microsoft、OpenAI、Anthropicなどの技術企業と米国教員連盟の共同出資により運営され、教育者のAIリテラシー向上を目的とした包括的な研修プログラムを提供する。
739	米国教員連盟（AFT）	教育団体	American Federation of Teachersの略称。米国の教師と教育関係者の権利を代表する労働組合。AI技術の教育分野への導入において、教師の職業的発展とAI技術の適切な活用を促進するため、技術企業との連携を積極的に進めている。
738	AI搭載UGX（ユーザー生成コンテンツ）システム	ゲーム技術	ユーザーが音声コマンドなどの簡単な操作でゲームコンテンツを作成できるAI支援システム。マップ、キャラクター、武器、ゲームルールなどを自動生成し、専門的な開発スキルを持たないユーザーでも高品質なゲームコンテンツを作成することを可能にする。
737	EA	企業	Electronic Artsの略称。世界的なビデオゲーム開発・販売企業。AI技術を活用したゲーム開発において先進的な取り組みを行い、特にユーザー生成コンテンツ（UGC）の分野でAI支援システムの開発を進めている。
736	AI生成による「インタラクティブ」広告	広告技術	AI技術を使用して動的に生成される双方向性のある広告コンテンツ。視聴者の反応や行動に応じてリアルタイムで内容が変化し、より高いエンゲージメントと効果的な広告体験を提供する。個別化された広告メッセージの配信を可能にする。
735	縦型動画フィード	UI技術	スマートフォンの縦画面に最適化された動画コンテンツの表示形式。TikTokやInstagramリールに代表される形式で、短時間で多くのコンテンツを効率的に消費できる。Netflixの採用により、従来の横型動画中心のストリーミングサービスでも普及が進んでいる。
734	AI駆動のパーソナライゼーション機能	AI技術	ユーザーの視聴履歴、嗜好、行動パターンをAIが分析し、個人に最適化されたコンテンツ推薦やインターフェースを提供する機能。機械学習アルゴリズムにより、ユーザーの好みを継続的に学習し、より精度の高いパーソナライゼーションを実現する。
733	Netflix	企業	世界最大の動画ストリーミングサービス企業。AIを活用したコンテンツ推薦システムで知られ、2025年にはAI駆動のパーソナライゼーション機能と縦型動画フィードの導入により、12年ぶりの大規模インターフェース改革を実施している。
732	AI生成コンテンツの透明性要件	規制要件	AI技術を使用してコンテンツを生成する際に、その事実を明確に示すことを求める規制要件。消費者や視聴者が人工的に生成されたコンテンツを識別できるよう、適切な表示や説明を義務付ける枠組み。
731	AI複製作成時間	労働用語	AI技術を使用してパフォーマーの複製を作成する際の作業時間に対する概念。従来の撮影や録音に代わる新しい作業形態として、適切な労働対価の算定や労働時間の管理が重要な課題となっている。
730	パフォーマーのデジタル複製作成	技術用語	俳優や声優などのパフォーマンスをAI技術によってデジタル化し、実際の人物なしでコンテンツを作成する技術。外見、声、演技スタイルなどを学習し、新しいコンテンツでの活用を可能にするが、肖像権や労働権の観点から慎重な取り扱いが必要とされている。
729	Takane	AIモデル	富士通が開発した日本語に特化した大規模言語モデル。日本語の自然言語処理に最適化された設計により、日本企業のビジネス用途に適した高品質な言語処理を提供する。Nutanix Enterprise AIプラットフォームで提供される日本初の本格的な商用LLM。
728	富士通	企業	日本の総合IT企業。ハードウェア、ソフトウェア、サービスを包括的に提供し、特にエンタープライズ向けソリューションに強みを持つ。日本語特化型大規模言語モデル「Takane」の開発により、日本初の本格的な商用LLMを提供している。
727	Mach-1	AIチップ	韓国のSamsungとNaverが共同開発したAI専用チップ。機械学習の推論処理に特化した設計により、高速かつ低消費電力でのAI処理を実現する。韓国のAI技術独立性を高める重要な技術として位置づけられている。
726	Naver	企業	韓国最大の検索エンジンを運営する技術企業。AI技術を活用したサービス開発に積極的で、自然言語処理、画像認識、音声認識などの分野で先進的な技術を保有している。Samsungとの協業により、韓国独自のAI技術生態系の構築に貢献している。
725	Samsung	企業	韓国の多国籍企業グループ。半導体、スマートフォン、家電製品などの製造で世界的に知られ、AI技術分野でも重要な地位を占める。独自のAIチップ開発やAIプラットフォーム構築を進めており、韓国のAI産業発展の中核企業として機能している。
724	LG AI研究所	研究機関	韓国のLGグループが運営するAI専門研究機関。機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどの分野で先進的な研究を行い、韓国のAI技術発展に重要な役割を果たしている。同研究所出身の研究者が政府の科学技術政策に参画している。
723	李在明大統領	政治人物	韓国の現職大統領。AI技術の発展を国家戦略の中核に位置づけ、100兆ウォン規模の大規模AI投資を主導している。テクノロジー分野の専門家を政府要職に起用し、韓国のAI競争力強化を積極的に推進している。
722	金融テクノロジー（FinTech）	技術分野	金融サービスと情報技術を融合した新しい金融サービス分野。モバイル決済、オンライン融資、投資支援、保険技術などを含み、従来の金融サービスをデジタル化・効率化する。AI技術との組み合わせにより、パーソナライゼーションや自動化が大幅に向上している。
721	リスク管理ガイドライン	規制政策	AI技術の金融分野への導入に際して、潜在的なリスクを特定し、適切な管理手法を定めた指針。データプライバシー、アルゴリズムの透明性、バイアスの防止、システムの安全性などを包括的に扱い、金融機関がAIを安全に活用するための基準を提供する。
720	SAG-AFTRA	労働組合	全米映画俳優組合・アメリカテレビ・ラジオ芸能組合の略称。映画、テレビ、ラジオ、ゲーム業界の俳優や声優などの権利を保護する労働組合。AI技術の進歩に伴い、デジタル複製や音声生成技術に関する労働者の権利保護を重要な課題としている。
719	Pathfinder	政府プログラム	シンガポール金融管理局（MAS）が2025年7月に開始した金融機関向けAI導入支援プログラム。銀行、保険、資本市場、決済分野の機関に対してAI技術の安全で効果的な導入を支援し、リスク管理ガイドラインの策定や技術的支援を提供する。
718	シンガポール金融管理局（MAS）	金融機関	シンガポールの中央銀行として機能し、金融システムの安定性を維持する政府機関。金融機関の監督、金融政策の実施、金融インフラの発展を担当し、特にFinTechとAI技術の導入促進において積極的な役割を果たしている。
717	多様性の原則	AI応用分野	段階的認知負荷管理の実装において重要な原則の一つで、様々な種類の認知課題を提供し、偏った能力向上を避けることを指す。論理的思考、創造的思考、批判的思考、問題解決など、多様な認知スキルをバランスよく育成することで、総合的な認知能力の向上を目指す。単一の認知機能のみに焦点を当てるのではなく、複数の認知領域を横断的に発達させることで、より実用的で汎用性の高い認知能力を獲得する。
716	適応性の原則	AI応用分野	段階的認知負荷管理の実装において重要な原則の一つで、人間の成長に応じてAIの関与度を調整し、能力レベルに応じた課題設定を行うことを指す。学習者の認知能力向上に合わせて、AIの支援レベルを段階的に減らし、人間の担当範囲を拡大していく。個人差を考慮した柔軟な調整により、最適な学習環境を提供し、効果的な認知能力向上を実現する。
715	漸進性の原則	AI応用分野	段階的認知負荷管理の実装において重要な原則の一つで、急激な負荷増加を避け、個人の学習速度に合わせて段階的に調整することを指す。認知能力の発達は一朝一夕では実現できないため、学習者の現在の能力レベルを適切に評価し、無理のない範囲で段階的に課題の難易度を上げていく。この原則により、学習者のモチベーション維持と持続的な成長が可能となる。
714	創造性指数	AI評価指標	独自のアイデアや解決策の付加価値を測定する指標。段階的認知負荷管理において、AIとの協調により人間の創造性がどの程度向上したかを評価する。既存の解決策を超えた新しいアプローチの提案、問題の再定義、革新的な統合などの能力を定量化する。AIが提供する情報や分析を基に、人間独自の洞察や創造的な解決策を生み出す能力を測定し、人間-AI協調の真の価値を評価する。
713	独立性指数	AI評価指標	AIの支援なしで作業を完了できる能力を測定する指標。段階的認知負荷管理の最終目的の一つである、AIに依存しない自律的な問題解決能力を評価する。特定のタスクにおいて、AIなしでも一定レベルの成果を達成できる能力を定量化する。高い独立性指数は、AIとの協調学習により認知能力が実際に向上し、AIなしでも高いパフォーマンスを維持できることを示す。
712	AI理解度スコア	AI評価指標	AIの判断根拠や動作原理に対する理解度を測定する指標。段階的認知負荷管理において、学習者がAIの能力と限界を適切に理解しているかを評価する。AIの推論プロセス、学習メカニズム、出力の信頼性などに関する理解度を定量化する。高いAI理解度スコアは、AIとの効果的な協調と適切な制御能力を示し、AIに過度に依存することなく活用できる能力を表す。
711	認知複雑性指数	AI評価指標	個人が扱える問題の複雑さを定量的に測定する指標。段階的認知負荷管理の効果測定において重要な評価指標の一つ。複数の変数を同時に処理する能力、抽象的概念の理解度、問題解決における論理的思考の深さなどを総合的に評価する。時間の経過とともに指数の向上を測定することで、認知能力の発達を客観的に把握できる。AI協調学習の効果を定量化する重要な指標。
710	生成的負荷	認知心理学	認知負荷理論における3つの負荷の一つで、学習・理解のための認知処理による負荷。新しい知識の獲得、スキーマの構築、理解の深化などに必要な認知的努力を指す。学習にとって本質的で有益な負荷であり、適切な生成的負荷は学習効果を向上させる。段階的認知負荷管理では、生成的負荷を段階的に増加させることで、学習者の認知能力を持続的に向上させる。
709	外在的負荷	認知心理学	認知負荷理論における3つの負荷の一つで、情報提示方法による認知負荷。課題の内容自体ではなく、情報の提示方法や学習環境の設計によって生じる負荷を指す。適切でない情報提示により不必要に増加する負荷であり、効果的な学習を阻害する要因となる。段階的認知負荷管理では、外在的負荷を最小限に抑えることで、学習者の認知資源を本質的な学習に集中させる。
708	内在的負荷	認知心理学	認知負荷理論における3つの負荷の一つで、課題そのものの複雑さによる認知負荷。学習者の既存知識と課題の難易度の関係により決まり、課題の本質的な複雑さに由来する負荷を指す。段階的認知負荷管理では、この内在的負荷を段階的に調整することで、学習者の認知能力を無理なく向上させる。適切な内在的負荷の設定により、効果的な学習とスキル向上が実現される。
707	近接発達領域	学習心理学	L.S. Vygotskyが提唱した概念で、現在の能力レベルと潜在的能力レベルの間の領域。適切な支援により到達可能な学習範囲を指し、段階的認知負荷管理において重要な理論的基盤となる。学習者が独立して解決できる課題と、支援があっても解決できない課題の中間に位置する、最適な学習領域として定義される。AIとの協調学習における最適な課題設定の指針となる。
706	認知筋力トレーニング	学習心理学	筋力トレーニングの原理を認知能力強化に応用した段階的学習手法。筋力トレーニングの「軽い負荷→徐々に重い負荷→筋力向上→さらに重い負荷」という段階的プロセスを、認知トレーニングでは「簡単な課題→徐々に複雑な課題→認知能力向上→より高度な課題」として適用。個人の学習速度に合わせた調整と継続的な負荷増加により、認知能力の持続的向上を実現する。
705	段階的認知負荷管理	AI応用分野	AIが処理する割合を段階的に調整し(80%→60%→40%→50%-50%)、人間の認知能力を筋力トレーニングのように強化するアプローチ。認知負荷理論と近接発達領域理論を基盤とし、人間がAIに依存することなくAIを制御・活用しながら自身の認知能力を向上させる理論的枠組み。4段階の実装モデル（AI依存期→協調期→主導期→共創期）により、創発的知能の発現を目指す。
704	EU AI Act	AI法律	欧州連合が制定した世界初の包括的AI規制法。2025年8月2日に施行され、AI技術の安全性と信頼性を確保するための厳格な規制枠組みを提供する。AI開発企業に大きな影響を与える。
703	Lovable	AI企業・組織	スウェーデンのノーコードAI開発プラットフォーム企業。評価額18億ドル近くで1億5000万ドルを調達し、非技術者向けAI開発ツールの需要拡大を背景に急成長している。
702	Quantum Starling	AI研究プロジェクト	IBMが推進する大規模量子コンピュータ開発計画。2029年までに現在の2万倍の演算能力を持つ量子コンピュータを構築し、AI処理の革命的な加速を目指す野心的なプロジェクト。
701	フォルトトレラント量子コンピュータ	量子AIコンピューティング	エラー耐性を持つ実用的な量子コンピュータ。従来の量子コンピュータが持つノイズやエラーの問題を克服し、安定した量子計算を可能にする技術。AI処理の革命的な加速を実現する。
700	IBM	AI企業・組織	量子コンピューティングとAI技術の融合を推進する米国テック企業。Quantum Starling計画により、2029年までに世界初の大規模フォルトトレラント量子コンピュータの構築を目指している。
699	AWS AI Agent Marketplace	AI応用システム	Amazon Web Servicesが構築する企業向けAIエージェント配布・販売プラットフォーム。Anthropicをパートナーとして、エンタープライズAI市場への本格参入を支援する。
698	Meta Superintelligence Labs (MSL)	AI企業・組織	Mark Zuckerbergが設立を発表したMetaの統合AI研究組織。Alexandr Wang、Nat Friedmanらが参加し、統合的AI研究アプローチによりAGI実現に向けた取り組みを加速させる。
697	MERaLiON Version 2	AIモデル	シンガポールA*STARが開発した東南アジア初の多言語共感型大規模言語モデル。東南アジアの多様な言語・文化に対応した地域特化型AIモデルとして、グローバルAI市場の多極化を象徴する存在。
696	Hyperion	AI基盤技術	Metaが建設するマンハッタンサイズのAI訓練インフラ施設。ルイジアナ州に建設予定で、2030年までに2ギガワット、その後5ギガワット規模へ拡張予定。AI業界史上最大規模のインフラ投資として注目される。
695	知的個別指導システム	AI応用	個々の学習者の能力、進度、学習スタイルに適応する教育AI システム。従来の一律指導と比較して4.19倍の学習効果を実現することが研究で実証されている。Duolingoなどの実用例では5億ユーザーが恩恵を受けている。AI が基礎的指導を担当し、教師が高次思考と感情的サポートに集中できる協調モデルを実現。
694	スタンフォードHAI	研究機関	Stanford Human-Centered AI Institute（スタンフォード人間中心AI研究所）の略。2019年設立。Fei-Fei Li、John Etchemendy両氏が共同所長を務める。200名以上の参加教員とスタンフォード全7学部が参加し、人間中心のAI研究を推進。人間-AI協調の学際的研究において世界をリードする研究機関の一つ。
693	神経伝導速度	大脳生理学	神経細胞内を電気信号が伝播する速度。有髄神経線維では最大毎秒120メートルに達する。AI信号がほぼ光速で伝播するのに対し、人間の神経伝導は相対的に遅く、この速度格差が人間-AI協調システムの設計における重要な制約要因となる。効果的な協調には、この生理学的制約を考慮したインターフェース設計が必要。
692	相乗度モデル	AI評価	人間の専門知識、AI能力、環境要因の相互作用から生まれる協調効果を定量化する数学的モデル。医療診断、教育、専門分野での人間-AI協調の効果を測定・予測するために使用される。適切な協調設計により、単独時を大幅に上回る性能向上が可能であることを示す重要な評価指標。
691	拡張知能（IA）	AI概念	Intelligence Amplificationの略。人工知能（AI）とは対照的に、人間の知能を置換するのではなく増幅することを目的とした技術アプローチ。人間の主体性と意思決定能力を維持しながら、計算支援と情報処理能力を提供する。IBMが提唱する概念で、透明性、説明可能性、人間の監督を重視した設計哲学を持つ。

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