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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 627 件の用語が登録されています。 351〜400件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
282	マルチモーダル基盤モデル	生成AI	テキスト、画像、音声、動画など複数の情報形式（モダリティ）を統合的に処理・理解・生成できる大規模事前学習モデル。モダリティ間の関係性を学習し、クロスモーダル推論や変換を可能にする。OpenAIのGPT-4V、GoogleのGeminiなどが代表例で、ウェブ検索、教育コンテンツ、視覚支援、クリエイティブ制作など幅広い応用が期待されている。単一モダリティモデルと比較して、より豊かな文脈理解と表現能力を持つ。
281	量子化対応トランスフォーマー	AI効率化	低ビット精度（INT8、INT4など）での効率的な実行を考慮して設計されたトランスフォーマーモデル。精度を維持しながら計算要件とメモリ使用量を大幅に削減することを目的とする。特に推論フェーズでの効率化に焦点を当て、モバイルやエッジデバイスでの大規模言語モデル実行を可能にする。量子化対応活性化関数、スパース注意機構、混合精度演算の最適組み合わせなどの技術を活用し、従来モデルと比較して5〜10倍の効率向上を実現する事例が報告されている。
280	知識蒸留	AI効率化	大規模な「教師」モデルから小規模な「生徒」モデルへと知識を転移する技術。教師モデルの出力分布を模倣することで、生徒モデルはパラメータ数が少ないにもかかわらず高い性能を実現できる。モデル圧縮、エッジデバイスへの展開、推論速度の向上などに有効で、限られた計算資源でのAI活用を可能にする。最新研究では、セルフ蒸留、マルチティーチャー蒸留、領域適応型蒸留などの発展的手法が提案されている。
279	敵対的トレーニング防御	AI安全性	敵対的例（Adversarial Examples）によるAIシステムの攻撃を防御するための訓練技術。意図的に作成された紛らわしい入力に対してもモデルが堅牢に動作するよう、訓練プロセスに敵対的サンプルを組み込む。自動運転、顔認証、医療診断など安全性が重要な応用領域での信頼性向上に不可欠とされ、敵対的サンプル生成器とディフェンダーの共進化的訓練などの高度な手法が研究されている。サイバーセキュリティとAI安全性の交差点に位置する重要技術領域。
278	Pythia	AI研究	EleutherAIが開発したオープンソースのトランスフォーマー言語モデルファミリー。AIの内部メカニズムの理解と透明性向上を目的とし、訓練過程の中間チェックポイントや詳細な性能指標が公開されている。70Mから12Bパラメータまでの様々なサイズのモデルを含み、言語モデルの能力発達プロセスやスケーリング法則の研究に広く活用されている。特に、AI研究の民主化とモデル解釈可能性の向上に貢献している。
277	合成フィードバック	AI訓練技術	AIモデル自身が生成したデータやフィードバックを用いて学習を改善する手法。人間のフィードバックの限界（コスト、規模、多様性など）を克服するために、モデルが自己評価や相互評価を行い、高品質な教師信号を合成的に生成する。特に大規模言語モデルの訓練において重要性が高まっており、自己批判、ロールプレイによる評価、モデル間の競争的学習などの技術が開発されている。人間の監督と組み合わせることで、効率的かつスケーラブルな品質向上を可能にする。
276	非線形注意機構	ニューラルネットワーク	従来の自己注意機構（Self-Attention）を拡張し、入力シーケンス間の非線形関係をより効果的にモデル化する新しいアーキテクチャ。クエリとキー間の相互作用に非線形変換を導入することで、複雑なパターンやコンテキスト依存関係の捕捉能力を向上させる。特に数学的推論、論理的思考、長期依存関係の理解などの高度なタスクで性能改善をもたらし、次世代言語モデルの重要な構成要素として研究されている。
275	NVIDIA Blackwell	AI基盤	NVIDIAが2025年に導入した次世代GPUアーキテクチャ。AIワークロード向けに最適化された高性能・高効率な計算基盤で、特に大規模言語モデルのトレーニングと推論を加速する。前世代のHopperアーキテクチャと比較して4倍のAI推論性能と大幅な電力効率向上を実現し、次世代AIインフラストラクチャの中核を担う。量子化技術、テンソルコア拡張、メモリ階層最適化などの革新により、数兆パラメータ規模のモデルのリアルタイム推論を可能にする。
274	レスポンシブルAIオペレーション	AI倫理	AI開発・運用における責任あるプラクティスとプロセスの体系。倫理的原則、法的要件、社会的影響を考慮したAIライフサイクル管理のフレームワークを提供する。リスク評価、バイアス検出・軽減、透明性確保、継続的モニタリング、インシデント対応などの一連のプロセスとツールを含み、AI企業のガバナンス体制とコンプライアンス戦略の重要な構成要素となっている。Google、Microsoft、IBMなどの大手テック企業が独自のフレームワークを公開し、業界標準化が進められている。
273	文脈認識コンピューティング	AIアーキテクチャ	ユーザーの状況、環境、履歴、意図などの文脈情報を総合的に理解し、それに基づいて適応的に機能するコンピューティングパラダイム。マルチモーダルセンサー、長期記憶システム、状況推論エンジンなどの技術を統合することで、より自然で直感的なヒューマン-AIインタラクションを実現する。特にウェアラブルデバイス、スマートホーム、個人アシスタントなどの領域で応用が進んでおり、パーソナライズドAIの鍵となる技術として発展している。
272	シンバイオニックAI	AIアーキテクチャ	生物学的システムとAIの共生的統合を目指す先端研究分野。神経インプラント、脳-機械インターフェース、ウェアラブルAIなどを通じて、生物の能力とAIの計算能力を直接的に連携させる技術開発。医療・健康分野での応用（神経補綴、認知機能拡張など）から始まり、将来的には人間の認知能力と人工知能の共進化を可能にする基盤技術となる可能性がある。エンビアターのような先端研究企業が開発を主導している。
271	トラスト・トゥ・トラスト	AI倫理	AIシステム間の信頼性評価と検証を自動化するフレームワーク。異なるAIシステムが互いの信頼性、安全性、正確性を評価し、適切な協力関係を構築するためのプロトコルとメカニズム。特にマルチエージェントシステムや分散AIネットワークにおいて重要性が高まっており、信頼の定量化、社会的評判メカニズム、証明可能な安全性保証などの研究が進められている。AIの自律性が高まる中で、信頼性の連鎖を確保するための重要な概念として位置づけられている。
270	データセット蒸留	AI効率化	大規模な元データセットから、その本質的な情報を保持した小規模の合成データセットを生成する技術。元のデータセットで訓練した場合と同等の性能が得られる最小限のデータを抽出または合成することで、訓練効率と計算コストを大幅に改善する。特に大規模言語モデルや視覚モデルの訓練において注目されている手法で、学習の民主化と環境負荷軽減に貢献する可能性がある。
269	メタ認知AI	AI能力	AIシステムが自身の認知プロセスと能力を監視・評価・制御する能力。自己の不確実性の認識、知識の限界の理解、推論プロセスの検証、学習戦略の適応的選択などを含む高次認知機能。特に信頼性と安全性が重要な領域での応用に向けて研究が進められており、AIの自己評価能力と自己改善能力の向上を目指す。人間の意思決定支援において、モデルがいつ信頼できる回答を提供でき、いつ人間の判断が必要かを適切に判断する基盤となる。
268	恒久的理解	AI能力	AIシステムが一度学習した知識や理解を長期にわたって保持し、新しい学習や環境変化によって劣化させない能力。特に連続学習や増分学習の文脈で重要となり、破滅的忘却（catastrophic forgetting）問題の解決を目指す。エピソード記憶メカニズム、知識蒸留、正則化技術などを組み合わせた研究が進められており、一般知能実現への重要な要素として位置づけられている。
267	小言語モデル最適化	AI効率化	小規模でありながら高い性能を発揮する言語モデルの設計と訓練技術。モデルパラメータ数を抑えつつ、特定タスクや領域での能力を最大化するアプローチ。知識蒸留、パラメータ共有、最適なモデルアーキテクチャ設計、効率的な訓練データキュレーションなどの手法を組み合わせる。エッジデバイスやリソース制約環境での実行を可能にし、AIの民主化とアクセス拡大に寄与する重要技術。
266	倫理的赤チーム	AI安全性	AIシステムの潜在的リスクや脆弱性を積極的に特定・評価するために結成される多様な専門家チーム。倫理学者、セキュリティ専門家、社会科学者、法律家などが協力して、システムの悪用可能性、有害出力、バイアス、安全上の問題点などを探索する。特に大規模言語モデルや生成AIの開発・展開プロセスにおいて重要な役割を果たし、リスク軽減策の設計と実装を支援する。Anthropic、OpenAI、Googleなど主要AI企業で導入されている実践。
265	AI主権	AI政策	国家や共同体がAI技術とデータに関する自律的な意思決定能力と規制権限を確保する概念。外国企業や他国政府への技術的依存を減らし、自国の価値観や法的枠組みに基づいたAI開発・利用を促進することを目指す。欧州連合のAI Act、中国のAI規制、日本のAI社会原則など、各国・地域の政策アプローチに反映されており、技術的自律性、データローカライゼーション、AIサプライチェーンの多様化などの要素を含む。
264	パーミッションAI	AI安全性	ユーザーの明示的承認と適切な権限設定に基づいて行動するAIシステム設計原則。特に重要な決定や高リスク操作に関して、AIの自律性に適切な制限を設け、人間の監視と制御を確保するアプローチ。システムアクション権限の階層化、権限エスカレーションの透明化、ユーザー同意の継続的検証などのメカニズムを含み、AI安全性と人間の自律性のバランスを保つ重要な概念として注目されている。
263	レーザーニングアーキテクチャ	AIアーキテクチャ	Google DeepMindが開発した次世代言語モデルアーキテクチャで、複雑な推論タスクを「レーザー光線」のように集中的・効率的に処理する。革新的な注意機構と自己修正メカニズムにより、入力情報を精密に分析し、従来のトランスフォーマーモデルよりも論理的一貫性と正確性を向上させた。数学的問題解決、科学的推論、事実確認などの高度なタスクで特に高い性能を発揮する。
262	クリティカル推論	AI能力	情報や主張を批判的に評価し、論理的整合性、証拠の質、前提の妥当性などを分析する能力。確証バイアスや論理的誤謬の検出、複数の視点からの検証、信頼性評価などのスキルを含む高次認知機能。最新の大規模言語モデルで強化が進められている能力領域で、ハルシネーション（幻覚）の軽減や情報の質的評価において重要な役割を果たす。
261	知識強化型推論	AI推論手法	外部知識源を活用して言語モデルの推論能力を拡張する技術フレームワーク。事前学習だけでは習得困難な専門知識、最新情報、具体的事実などを推論プロセスに組み込むことで、より正確で信頼性の高い回答を生成する。言語モデルと知識グラフ、検索エンジン、構造化データベースなどを連携させる手法が含まれ、特に事実依存性の高いドメインでの精度向上に寄与する。
260	合成データ生成	AI開発ツール	実データの統計的特性を保持しつつ、プライバシーリスクのない人工的なデータセットを生成する技術。生成モデル（特にGANやDiffusionモデル）を用いて、学習・テスト・評価に使用可能な大規模かつ多様なデータを作成する。医療画像、個人情報を含むテキスト、センシティブな行動データなど、プライバシー保護や希少事例の拡充が必要な領域で特に有用性が高く、AIシステム開発の障壁を下げる効果がある。
259	フェデレーテッドラーニング	プライバシー保全AI	データを中央サーバーに集約せず、各デバイスやクライアントが局所的にモデルを訓練し、モデルパラメータのみを共有する分散機械学習アプローチ。個人データのプライバシーを保護しつつ、集合的な知識から恩恵を受けられるようにする。医療データ分析、スマートフォンでのパーソナライズ、企業間協調など、データプライバシーが重要な領域で広く応用されている。
258	XAI（説明可能AI）フレームワーク	AI透明性	AIシステムの判断過程と根拠を人間が理解できる形で説明するための技術的・方法論的枠組み。事後説明手法（ブラックボックスモデルの決定を解釈するアプローチ）と本質的に解釈可能なモデル設計の両方を包含する。特に医療診断、金融与信、法的判断など高リスク領域での信頼性と説明責任の確保に不可欠とされ、規制対応や社会的受容のためにも重要性が高まっている。DARPAのXAIプログラムなどを通じて体系的研究が進められている。
257	エネルギー効率AI	AI持続可能性	電力消費と炭素排出を最小限に抑えつつ高性能を実現するAI技術。モデル圧縮、効率的なハードウェアアクセラレーション、計算リソースの動的割り当て、低消費電力アーキテクチャなどを組み合わせたグリーンAIアプローチ。大規模モデルの環境負荷が社会的関心を集める中、AIの持続可能性向上のために重要性が増している研究分野で、エネルギー効率の測定・最適化手法やカーボンフットプリント可視化ツールの開発が進められている。
256	人間中心AIデザイン	AIインタラクション	人間のニーズ、能力、価値観を中心に据えたAIシステム設計哲学。技術主導ではなく、ユーザー体験と人間の福祉を最優先し、人間とAIの相互作用を最適化するアプローチ。ユーザーリサーチ、参加型デザイン、継続的評価と改善のプロセスを通じて、人間の自律性を尊重し、能力を拡張するAIシステムの開発を目指す。透明性、説明可能性、制御可能性などの原則に基づき、人間とAIの協調関係を促進する。
255	連続的知識蒸留	AI効率化	大規模な教師モデルから小規模な生徒モデルへと知識を段階的に転移する技術プロセス。モデルサイズを大幅に削減しつつ性能を維持することで、計算資源の少ない環境でのAI実行を可能にする。特に言語モデルの軽量化において効果を発揮し、モバイルデバイスやエッジコンピューティング環境でのAI応用の拡大に貢献している。最新の研究では、特定ドメインへの適応や複数の教師モデルからの効率的な知識統合手法が開発されている。
254	バイオインスパイアードAI	AIアーキテクチャ	生物学的神経系や認知プロセスから着想を得たAIシステム設計アプローチ。脳の構造や機能、生物の学習メカニズム、進化プロセスなどを模倣または抽象化し、より効率的で適応力の高い人工知能の開発を目指す。スパイキングニューラルネットワーク、ニューロモーフィックコンピューティング、神経進化アルゴリズムなど多様な技術を包含し、低消費電力・高効率のAIシステム実現に向けた研究が進められている。
253	透明性バイ・デザイン	AI倫理	AIシステムの設計・開発プロセスの初期段階から透明性を核心的要素として組み込むアプローチ。アルゴリズムの意思決定プロセス、データソース、学習方法、限界などを明示的に可視化・説明可能にする技術的・組織的実践を包含する。単なる事後的な説明ではなく、システムアーキテクチャ自体が本質的に解釈可能で検証可能になるよう設計することを重視し、AIの信頼性と説明責任の向上を目指す。
252	オープンエンド学習	AI学習理論	明示的な報酬関数や目標を設定せず、環境との継続的な相互作用を通じて新しいスキルや知識を自律的に獲得する学習パラダイム。好奇心駆動型の探索、内発的動機づけ、自己生成タスクなどのメカニズムを活用し、より柔軟で一般化可能な知能の発達を目指す。人間や動物の発達心理学からインスパイアされた研究アプローチで、開放的世界における継続的学習能力の開発に焦点を当てる。
251	生成的探索	AI研究手法	AIモデルが新しい仮説、実験設計、問題解決アプローチを生成することで科学的発見プロセスを支援する手法。既存知識の組み合わせと拡張を通じて、人間の研究者が見落としがちな創造的アイデアや非直観的な解決策を提案する。創薬、材料科学、量子物理学など複雑な研究領域での知識探索と仮説生成を加速すると期待されている。
250	言語-行動モデル	AIアーキテクチャ	自然言語理解と実世界での行動実行を橋渡しするAIモデル。言語による指示を具体的な行動計画に変換し、実行と結果のフィードバックを言語で表現・理解する能力を持つ。ロボット制御、仮想エージェント、スマートホームオートメーションなど、言語インターフェースを通じて物理的または仮想的な操作を行うシステムの中核技術として発展している。
249	連合学習フレームワーク	プライバシー保全AI	データを中央サーバーに集約せず、各デバイスやクライアントが局所的にモデルを訓練し、モデルパラメータのみを共有する分散機械学習アプローチ。個人データのプライバシーを保護しつつ、集合的な知識から恩恵を受けられるようにする。医療データ分析、スマートフォンでのパーソナライズ、企業間協調など、データプライバシーが重要な領域で広く応用されている。
248	メタバースAI	AI応用	3D仮想空間やデジタルツインなどのメタバース環境で動作するAIシステム。仮想アバターのアニメーション制御、リアルタイムの言語・行動理解、環境との物理的相互作用、仮想世界のダイナミクス管理などを担う。拡張現実（AR）・仮想現実（VR）体験の質を高め、教育、トレーニング、エンターテイメント、社会的交流など様々な応用領域でより自然で没入感のあるインタラクションを実現する。
247	ニューロシンボリックAI	AIアーキテクチャ	ニューラルネットワークの学習能力と記号的推論の解釈可能性を組み合わせたハイブリッドAIアプローチ。データ駆動型の知識獲得と論理的推論の両方の強みを活かすことで、より堅牢で説明可能な知的システムの構築を目指す。抽象的概念の操作、常識推論、複雑なルールベースの問題解決など、従来のニューラルネットワークが苦手とするタスクでの性能向上が期待されている。
246	適応型プロンプトエンジニアリング	AIインタラクション	AIモデルとのやり取りにおいて、ユーザーの意図とコンテキストに応じて最適な指示（プロンプト）を動的に生成・調整する技術。ユーザーの目標、背景知識、好みを考慮し、AIの能力を最大限に引き出すプロンプトを自動構築することで、AIとのインタラクション効率と満足度を高める。メタプロンプティングやプロンプト最適化アルゴリズムなどの手法を含む。
245	因果推論ニューラルネットワーク	AIアーキテクチャ	単なる相関関係ではなく因果関係を学習・推論できるよう設計されたニューラルネットワーク。介入（反事実的推論）の効果予測や、複雑なシステムにおける変数間の因果構造の発見を可能にする。医療、経済、政策決定など、「なぜ」という問いへの回答が重要な領域での活用が期待され、AIの説明可能性と意思決定支援能力の向上に貢献する。
244	自己教師あり表現学習	機械学習	ラベル付きデータを必要とせず、データ自体から有用な表現を学習する手法。データの一部を隠して予測する、異なる視点からの一貫性を保つなどの自己生成タスクを通じて、汎用的で転移可能な特徴表現を獲得する。大規模言語モデルや視覚-言語モデルの事前学習において中核的な役割を果たし、少数サンプル学習や領域適応の性能向上に寄与する。
243	量子ニューラルネットワーク	先端コンピューティング	量子力学の原理を活用したニューラルネットワークモデル。量子重ね合わせと量子もつれを利用して、指数関数的に大きな状態空間を効率的に処理できる可能性を持つ。特定のパターン認識や最適化問題において、古典的ニューラルネットワークを大幅に上回る性能を発揮すると期待されており、量子コンピュータの発展とともに実用化研究が進められている。
242	ハイブリッドインテリジェンス	AI応用	人間の認知能力とAIの計算能力を組み合わせた知的システム。それぞれの強みを相互補完的に活用することで、単独では達成困難な問題解決や創造性の発揮を可能にする。医療診断支援、科学的発見、複雑なデザインタスクなど、高度な専門知と直観的判断の両方が求められる領域で特に有効性を発揮する。
241	マルチエージェント協調学習	AI研究	複数のAIエージェントが協力して学習し、タスクを遂行する枠組み。エージェント間の通信プロトコル、役割分担、知識共有メカニズムの設計を通じて、単一エージェントでは解決困難な複雑な問題に対処する。チームスポーツ、災害対応シミュレーション、分散型問題解決など、複数の意思決定者による協調が必要なドメインで応用されている。
240	複合型強化学習	機械学習	複数の強化学習アルゴリズムやアプローチを組み合わせた高度な学習フレームワーク。モデルベースとモデルフリーの手法、オンラインとオフラインの学習、探索と活用の戦略を適応的に統合することで、従来の単一アプローチよりも効率的かつ堅牢な学習を実現する。複雑な意思決定問題や長期的な計画が必要なドメインでの性能向上を目指す。
239	ニューラル圧縮	AI効率化	ニューラルネットワークモデルのサイズと計算要件を削減しつつ、性能を維持するための技術群。知識蒸留、量子化、プルーニング、低ランク分解などの手法を組み合わせて、モデルの効率性と実用性を高める。エッジデバイスでのAI実行や、リソース制約のある環境でのAI導入を可能にする重要技術として急速に発展している。
238	リアルタイム推論	AI処理	AIモデルがユーザー入力や環境変化に即座に反応し、遅延なく推論結果を生成・提供する能力。エッジデバイスでの最適化、分散処理アーキテクチャ、計算効率の高いアルゴリズム設計などにより実現される。ロボット制御、自動運転、会話AIなど即時応答が求められるアプリケーションで重要な技術要素となっている。
237	自己整合性	AIアーキテクチャ	AIモデルが生成する出力が内部的に矛盾せず、一貫した論理構造を維持する能力。自己矛盾の検出と修正、推論チェーンの整合性確保、複数の視点からの検証などのメカニズムを含む。高度な言語モデルにおける重要な品質指標で、特に事実に基づく回答や複雑な推論を必要とするタスクでの信頼性向上に寄与する。
236	マルチモーダル生成	生成AI	テキスト、画像、音声、動画など複数の表現形式（モダリティ）を同時に生成・処理できるAI技術。単一のモデルが異なるタイプのコンテンツを相互に関連づけながら創出することで、より自然で文脈に沿ったマルチメディアコンテンツの作成が可能になる。GPT-4V、Gemini、Claude Visionなどの最新モデルで実装され、クリエイティブ表現や情報伝達の新たな可能性を開拓している。
235	Google AI Mode	検索エンジン	Googleが2025年に導入した新しい検索体験。従来の検索結果表示に代わり、AIが質問の意図を理解し、ウェブ上の情報を分析して直接的な回答や会話形式のレスポンスを提供する。ソースへのリンクと説明が常に表示され、透明性と正確性を確保。特に複雑な質問や多段階の情報収集に効果的で、ユーザーの時間節約とより深い理解を促進する目的で設計されている。
234	コ・インテリジェンス	プルラリティ	人間とAIの知性が相互に強化し合い、どちらも単独では達成できない理解や問題解決を実現する共創的知性の形態。単なる道具としてのAIや人間の代替としてのAIではなく、相補的なパートナーシップに基づく新しい知的協働モデル。プルラリティのビジョンにおける人間と技術の理想的関係性として、拡張知能研究やヒューマンAIインタラクション分野で概念化されている。
233	意思決定空間設計	プルラリティ	協働的意思決定を促進するためのデジタル環境設計手法。参加者間の対話の質、情報アクセスの公平性、多様な視点の表出と統合を最適化する空間構成とインタラクションデザインを包含する。プルラリティにおける実践的側面として、台湾のvTaiwanプラットフォームやPol.isツールなどで具現化されている。

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