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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。 301〜350件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
690	AI強化	AI応用	人工知能を活用して人間の能力を拡張・増強するアプローチ。AI が人間を置き換えるのではなく、人間の認知能力、創造性、問題解決力を支援・向上させることを目的とする。教育、医療、専門分野での応用が進み、人間の主体性を維持しながら生産性と効果を向上させる手法として注目されている。
689	スパイキングニューラルネットワーク（SNN）	AIアーキテクチャ	生物学的ニューロンのスパイク活動を模倣したニューラルネットワーク。時間的情報処理に優れ、低消費電力での動作が可能。しかし、微分不可能なスパイク関数のため既存の学習アルゴリズムの適用が困難という課題がある。ニューロモルフィックコンピューティングの中核技術として、より生物学的に妥当なAI システムの実現に向けた研究が進められている。
688	Loihiチップ	ハードウェア	Intelが開発したニューロモルフィックプロセッサ。約13万個の人工ニューロンを搭載し、生物学的な神経回路を模倣したスパイクベース計算を実行する。従来のデジタルプロセッサと比較して1000倍のエネルギー効率を達成し、イベント駆動型の処理により低消費電力でリアルタイム学習を可能にする革新的なハードウェア。
687	グローバル逆伝播アルゴリズム	AI技術	現代のディープラーニングで広く使用される学習アルゴリズム。出力層から入力層へ向かって誤差を逆伝播させ、ネットワーク全体の重みを調整する。中央集権的な処理とバッチ学習を特徴とし、人間の脳の局所的学習とは根本的に異なる。高精度を実現する一方で、大量のデータと計算資源を必要とする。
686	局所的ヘブ学習	学習神経科学	「一緒に発火する細胞は一緒に結合する」という原理に基づく生物学的学習メカニズム。隣接するニューロン間の結合強度が、同時活動により強化される現象。人間の脳の特徴的な学習方式で、リアルタイムでの適応的学習を可能にする。AI の中央集権的な学習方式とは対照的で、分散的で効率的な情報処理を実現する。
685	前帯状皮質（ACC）	大脳生理学	注意制御と認知制御を調節する脳領域。前頭葉の内側面に位置し、エラー検出、競合監視、感情調節などの機能を担う。AI依存により活動パターンが変化し、自己制御能力や集中力の低下につながる。認知機能の維持には、この領域の適切な活性化が重要である。
684	背外側前頭前皮質（dlPFC）	大脳生理学	ワーキングメモリと実行機能に不可欠な脳領域。前頭前皮質の背外側部分に位置し、計画立案、意思決定、注意制御などの高次認知機能を担う。AI依存ユーザーではこの領域の活性化低下が観察され、独立した思考能力の減退との関連が指摘されている。認知機能維持のための重要な指標となる。
683	認知的負債	認知科学	AI過度依存により蓄積される認知機能の劣化現象。MIT研究により、頻繁なAI使用が脳の結合パターンを弱化させることが実証されている。特に若年層で顕著で、批判的思考能力との強い負の相関（r=-0.68）が確認されている。長期的には社会全体の認知能力低下を引き起こす可能性が懸念される。
682	相乗的知能	AIアーキテクチャ	人間と人工知能が協調することで、単独では達成できない高度な知能を実現するシステム。医療診断では、AI単体のエラー率7.5%、人間単体の3.5%に対し、協調システムでは0.5%まで改善された事例がある。真に協調的な知能として、認知能力の進化的飛躍を表す概念。
681	機械知能	AI概念	人工的に構築された知能システムの総称。生物学的知能とは異なり、アルゴリズムとデータによって実現される。人間の知能が直感、感情、意味創造を特徴とするのに対し、機械知能は計算力、精度、スケーラビリティを強みとする。現在の課題は両者の適切な協調関係の構築にある。
680	認知機能低下	認知科学	AI過度依存や加齢により、記憶、注意、判断力などの認知機能が低下する現象。MIT研究では、頻繁なAI使用により脳の結合パターンが弱化し、4か月という短期間で認知回路の萎縮が観察されている。特に若年層での影響が深刻で、批判的思考能力や独立した問題解決能力の大幅な低下が報告されている。
679	規制の多極化	AI政策	AI規制が地域・国家ごとに異なる方向性で発展する現象。2025年7月現在、米国（州レベル規制維持）、EU（包括的規制枠組み）、中国（データ主権重視）、日本（促進重視ソフトロー）など、統一されたグローバル基準ではなく地域別アプローチが確立。企業にとって複雑性が増す一方、地域特性を活かした競争戦略の機会も提供している。
678	ROI重視の投資判断	AI投資	投機的期待より実証済みの投資収益率を重視する投資アプローチ。2025年に入り、AI投資の評価基準が技術的先進性から収益性へと大きく転換。企業の62%が100%以上のROIを期待し、製造業の95%が実測可能な効果を重視するなど、AI技術の実用価値が投資判断の主要指標となっている。
677	AI Co-Scientist	AIシステム	科学的仮説の生成から実験提案まで自律的に実行するAIシステム。Gemini 2.0を基盤とした多エージェントシステムで、2025年に急性骨髄性白血病の新規薬物再利用候補の予測に成功。従来のAIが研究支援ツールだったのに対し、研究パートナーとして科学的発見プロセス全体を担う能力を持つ次世代システムとして注目されている。
676	ビジョン・ランゲージ・アクション（VLA）モデル	AIアーキテクチャ	視覚情報、言語理解、行動制御を統合して処理するAIアーキテクチャ。Google DeepMindのGemini Robotics On-Deviceで実装され、エッジコンピューティング環境でリアルタイムロボット制御を実現。従来の単一モダリティ処理とは異なり、複数の感覚入力を統合して自然言語コマンドに基づく物理的行動を生成する革新的システム。
675	実用化レベル	AI評価	AI技術が理論研究から実際のビジネス価値創造まで到達した段階を示す指標。2025年7月の分析では、高レベル（即座の産業影響）、中レベル（1-2年内の影響）、開発中レベル（2-5年内の影響）の3段階で技術を分類。量子AI金融応用、ロボティクス高速学習、医療AI診断などが高レベルに到達し、投資判断の重要指標となっている。
674	AI覇権競争	AI政策	AI技術の優位性を巡る国家間・企業間の戦略的競争。技術開発、人材獲得、投資規模、規制環境整備など多面的な競争が展開されている。2025年現在、米国（技術革新重視）、中国（データ主権重視）、EU（規制枠組み重視）、日本（促進重視）の4つの異なるアプローチが確立され、グローバルなAI戦略の多極化が進行している。
673	量子AI	量子AIコンピューティング	量子コンピューティングと人工知能技術を融合したハイブリッドシステム。2025年7月時点で金融モデリング分野において初の実用的優位性（10-15%の性能向上）を達成し、理論段階から実用段階への転換を果たした。量子の重ね合わせや量子もつれを活用することで、従来のAIでは困難な複雑な最適化問題の解決が可能となる。
672	データローカライゼーション	AI法律	特定国の市民に関するデータを当該国内のサーバーに保存することを義務付ける規制。2025年7月15日に中国で施行された法律では、中国国民の全情報の国内サーバー保存が義務化された。デジタル主権の確立とデータ統制強化を目的とし、多国籍企業のグローバル展開に大きな制約を与える新たな規制手法として注目されている。
671	AI生態系	AI応用分野	AI技術、企業、投資、規制、市場が相互作用する複合的システム。単独の技術や企業ではなく、これらの要素が有機的に結びついて形成される産業構造全体を指す。2025年7月現在、投資環境の変化、規制の多極化、技術の実用化が同時進行し、生態系全体の構造変化が加速している。
670	TPU v6e	ハードウェア	Googleが開発したAI推論専用チップの第6世代エッジ版。データセンターでのAI推論処理を高速化し、エネルギー効率を向上させる。2025年前半から本格導入が開始され、Googleの AI サービス基盤を支えている。
669	Gemini Robotics On-Device	AIモデル	Googleが開発したロボット用のオンデバイスAIモデル。クラウドに依存せずロボット内部で動作し、リアルタイムでの環境認識、判断、行動制御を可能にする。産業用ロボットの自律性向上に貢献する。
668	材料科学AI	科学応用AI	新材料の特性予測や設計最適化にAI技術を活用する研究分野。分子シミュレーション、物性予測、合成プロセスの最適化などを通じて、従来数年かかる材料開発期間を大幅に短縮することを目指している。
667	肺がんリスク予測AI	医療AI	医療画像解析と臨床データを組み合わせて肺がんの発症リスクを予測するAIシステム。CT画像の異常所見検出、患者の病歴分析、遺伝的要因の評価などを統合し、早期発見と個別化医療を支援する。
666	EU AI規制法	AI法律	欧州連合が制定した世界初の包括的AI規制法。AIシステムのリスクレベルに応じて規制を定め、高リスクAIには厳格な要件を課す。2025年8月から段階的に施行される予定で、世界のAI規制のモデルとなる。
665	AI世論調査	調査研究	人工知能技術に対する社会的認識や受容度を測定する世論調査。AI技術の普及に伴い、市民の理解度、期待、懸念などを定期的に調査し、政策形成や技術開発の参考とされている。
664	地政学的圧力	政治経済	国際政治における地理的要因と政治的関係が経済活動に与える影響。AI分野では米中技術競争、輸出規制、データ主権などが企業戦略や技術開発に大きな影響を与えている。
663	AIサーバー	ハードウェア	AI処理に特化したサーバーシステム。GPU、TPU、専用AIチップなどを搭載し、機械学習の訓練や推論処理を高速化する。データセンターでのAI処理需要増加に伴い市場が急拡大している。
662	Data Factory	AI技術	企業内のデータを統合的に管理・処理し、AI分析に適した形で提供するプラットフォーム。データの収集、清浄化、変換、配信を自動化し、AI活用のためのデータ基盤を構築する概念。
661	Agentic AI	AI概念	自律的な判断力と行動能力を持つAIシステムの概念。従来の受動的なAIとは異なり、環境を理解し、目標に向けて自ら計画を立て、実行することができる。AIエージェントの高度化された形態として注目されている。
660	Scale AI	AI企業	AI開発に必要な高品質なトレーニングデータの作成・管理を専門とする企業。自動運転、ロボティクス、国防などの分野でデータラベリングサービスを提供し、AI企業のモデル訓練を支援している。
659	Elior Group	企業	フランスを拠点とする多国籍レストランサービス企業。企業向け食堂、学校給食、ヘルスケア施設への食事サービスなどを提供している。IBMとの提携によりAI技術の導入を進め、運営効率化を図っている。
658	Google	AI企業	検索エンジンの世界的リーダーであり、AI研究開発の最前線を走る企業。GeminiシリーズやBardなどの大規模言語モデル、TPUなどの専用ハードウェアを開発し、AI技術の商用化をリードしている。
657	Meta	AI企業	旧Facebook社。ソーシャルメタディアプラットフォームの運営に加え、AI研究開発に積極的に投資している。メタバース構想とAI技術の融合を目指し、LLaMAシリーズなどの大規模言語モデルも開発している。
656	OpenAI	AI企業	ChatGPTやGPTシリーズを開発したAI研究企業。2015年に設立され、人工汎用知能（AGI）の安全な実現を目指している。GPT-4やDALL-E、ChatGPTなど革新的なAIモデルを次々と発表し、AI業界のリーダー的存在となっている。
655	AI Overviews	AI検索	GoogleがAI技術を活用して検索結果に表示する生成的要約機能。検索クエリに対してAIが自動生成した要約を表示することで、ユーザーの情報取得を効率化する。一方で、独立系欧州メディアからは、この機能がオリジナルニュースサイトへのユーザートラフィックを減少させているとして訴訟が提起されており、AI技術と既存メディア産業との利害調整が課題となっている代表的な事例である。
654	AIエージェント開発者	AI職種	AIエージェントシステムの設計・開発・運用を専門とする技術者。ライオン株式会社が2025年末までに100名の育成を目指す集中教育プログラムを開始するなど、企業におけるAI人材育成の重要な職種として注目されている。従来のソフトウェア開発者とは異なり、AI技術と業務プロセスの両方を理解し、自律的なAIシステムの構築を担当する新しい専門職として位置づけられている。
653	GS AIアシスタント	AIアシスタント	ゴールドマン・サックスが全社的に導入を発表した生産性向上を目的とした人工知能アシスタント。投資銀行業務における生成AIの本格活用事例として注目されており、金融業界でのAI導入の先進的な取り組みとして評価されている。従業員の業務効率化と意思決定支援を目的とし、金融サービス業界におけるAI活用のベンチマークとなることが期待されている。
652	AIスーパーコンピューター	AI基盤	ABCI 3.0として発表された日本の次世代AIコンピューティングインフラ。6 exaFLOPSの処理能力を持ち、生成モデル、ロボティクス研究、学術科学研究をサポートする。日本が米国・中国以外でのAIインフラリーダーとしてのポジションを築くことを目的とした国家戦略的な計算基盤で、AI研究開発の競争力向上を図る重要なインフラとして位置づけられている。
651	AI戦略本部	AI政策	AI関連技術の研究開発・活用推進法に基づいて設置される、全閣僚で構成される日本政府の戦略組織。国家レベルでのAI政策の立案・推進・調整を担当し、AI技術の開発促進と安全確保の両立を図る。日本のAI戦略を統一的に推進する司令塔としての役割を担い、各省庁間の連携強化とAI政策の実効性向上を目的としている。
650	AI関連技術の研究開発・活用推進法	AI法律	日本初のAI関連国内法として2025年に成立した法律。AI技術の開発促進と安全確保の両立を目的とし、全閣僚で構成するAI戦略本部の設置も含まれている。日本におけるAI政策の基盤となる重要な法整備で、国家としてのAI戦略推進を法的に裏付けるものとして位置づけられている。
649	DeepSeek	AIモデル	中国発の大規模言語モデルで、コスト効率性に優れていることで注目を集めている。従来の米国中心のAI市場に変化をもたらしており、HSBCやサウジアラムコなどの大手企業が採用を決定している。高性能でありながら運用コストが低いという特徴により、企業のAI導入における選択肢を多様化させている代表的なモデル。
648	システムアーキテクチャ図	技術仕様書	システム全体の構成要素とその関係性を視覚的に表現した図。ソフトウェアやハードウェアの構造、データフロー、コンポーネント間の依存関係などを明確に示すことで、システムの理解と設計の検証を支援する。UML（統一モデリング言語）を用いて作成されることが多い。
647	AI教育パーソナライゼーション	AI応用分野	AIを活用して教育内容、方法、進度を学習者個人の特性に合わせてカスタマイズする技術。学習履歴、理解度、興味関心、認知スタイル、学習目標などの多次元データを分析し、最適な学習体験を動的に生成する。従来の一斉授業では実現困難な真のパーソナライズド教育を可能にする革新的技術。
646	学習障壁除去	AI応用分野	従来の教育システムで学習者が直面していた様々な障壁をAI技術により取り除く取り組み。文章読解力不足、指導者の質による格差、地域格差、個人の認知特性による理解困難などの問題を、個別最適化された説明、質の一貫した指導、アクセシビリティ向上により解決する包括的なアプローチ。
645	学習継続促進	AI応用分野	AIを活用して学習者の動機維持と継続的な学習習慣の形成を支援する技術。学習進捗の可視化、達成感の提供、適切なタイミングでの励まし、個人に合わせた学習計画の調整などにより、長期的な学習継続を促進する。ドロップアウト率の低下と学習成果の向上に貢献する重要な要素。
644	プロテウス効果	認知心理学	VR（バーチャルリアリティ）環境においてアバターを装着することにより、そのアバターの外見や特性に応じて実際の行動、認知、能力に変化が生じる心理的現象。教育分野では学習能力向上や自己効力感の向上に応用され、「なりたい自分」のアバターを通じた学習効果の向上が研究されている。
643	AI学習支援	AI応用分野	人工知能技術を活用して学習者の理解度や進捗に応じた個別最適化された学習支援を提供するシステムの総称。アダプティブラーニング、個別指導AI、学習分析、自動採点、質問応答システムなどを含む包括的な教育支援技術。従来の教育課題解決と学習効果向上を目的とする。
642	学習挫折防止	AI応用分野	学習者が困難に直面した際に挫折することなく学習を継続できるよう支援するAI技術。理解度の即座な分析、適切な難易度調整、励ましのフィードバック、段階的な問題提示などにより、学習者の心理的負担を軽減し、自己効力感を維持する仕組み。教育における継続率向上の重要な技術。
641	個別最適化学習	AI応用分野	学習者一人ひとりの理解度、学習スピード、興味関心、認知特性に合わせて、教材や問題、学習経路をリアルタイムに最適化する学習手法。AIによるデータ分析と機械学習アルゴリズムを活用し、従来の画一的な教育では実現困難だった真の個別指導を大規模に提供することが可能。

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