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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 956 件の用語が登録されています。 501〜550件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
469	自律型AIエージェント	AI応用分野	人間の直接的な介入なしに、環境を認識し、意思決定を行い、行動を実行できるAIシステム。自己再帰学習機能を持つエージェントは、経験から学習して運転スキルや問題解決能力を向上させる。自動運転車、ロボティクス、ゲームAIなどに応用され、環境との相互作用を通じて自律的に能力を発展させることができる。
468	自己報酬型学習	AI学習手法	AIシステム自体が自分の出力を評価し、その評価に基づいて自己改善を行うアプローチ。Meta AIが開発した手法で、言語モデルがLLM-as-a-Judgeプロンプティングを通じて自分自身に報酬を提供する。従来の外部報酬に依存せず、モデル自身が判断基準を持ち、メタ報酬ステップを通じて判断能力も向上させる革新的な学習方法。
467	フィードバックループ	AI技術要素	AIが自らの行動結果を評価し、その評価を次の行動に反映させるメカニズム。自己再帰学習AIにおいて中核的な機能を果たし、システムの継続的な改善を可能にする。数学的には新しい状態S'(t+1) = f(S(t), A(t), F(t))として表現され、過去の経験から学習して将来の判断を改善する閉ループシステムを構成する。
466	知能爆発	AI安全性	人工知能が自己改善能力を獲得した際に、改善のスピードが加速度的に増加し、人間の知能を遥かに上回る超知能が短期間で誕生する可能性を示す理論。1965年にI.J. Goodによって提唱された概念で、AIが自分自身を改善する能力を持つと、その改善された知能によってさらに効率的な自己改善が可能になり、指数関数的な能力向上が起こるとされる。
465	自己再帰学習AI	AI応用技術	AIシステムが人間の介入なしに自らの能力や知能を向上させ、さらにその自己改善能力自体を向上させる技術。従来の機械学習とは異なり、学習方法そのものを学習し、継続的に自己改善を行う。AlphaEvolveやSTOPフレームワークなどが代表例で、データセンター最適化やアルゴリズム発見などの実用的な成果を上げている。
464	パラメータ効率的微調整	AI開発技術	大規模言語モデルのすべてのパラメータを更新するのではなく、一部のパラメータのみを調整することで、より効率的にモデルを特定のタスクに適応させる技術。LoRA（Low-Rank Adaptation）やアダプター層の追加など様々な手法があり、計算リソースとストレージ要件を大幅に削減しながら、特定ドメイン（コーディングなど）向けにモデルをカスタマイズできる。AIコーディングアシスタントの開発において、コスト効率の高い改良方法として重要性が増している。
463	AI-人間協調開発	AI応用分野	人間の開発者とAIコーディングアシスタントが協力してソフトウェアを開発するアプローチ。AIは反復的なコーディングタスク、バグ検出、ボイラープレートコードの生成などを担当し、人間の開発者はシステム設計、要件定義、コード品質の最終判断などの高次の意思決定に集中できる。お互いの強みを活かし補完し合うことで、開発効率と品質を向上させる次世代の開発パラダイム。2025年以降、この協調モデルを中心に新たな開発手法や職種が生まれると予測されている。
462	LiveCodeBench	AI評価指標	AIコーディングアシスタントのパフォーマンスを評価するためのベンチマーク。実際のコーディングタスクを模した一連の課題を用いて、コード生成の正確性、効率性、品質を測定する。様々なプログラミング言語と難易度レベルのタスクを含み、生成されたコードが実際に実行可能かどうかも検証される。各AIモデルの相対的な性能を比較するための標準的な指標として、研究者や企業に広く利用されている。
461	Mixture-of-Experts	AI技術要素	複数の特化型ニューラルネットワーク（「エキスパート」）を組み合わせた機械学習アーキテクチャ。入力に応じて最も関連性の高いエキスパートのみを活性化させることで、モデルの効率性と精度を向上させる。GeminiなどのAIモデルで採用され、全てのパラメータを常に使用するのではなく、タスクごとに最適なサブネットワークを選択的に利用することで、計算リソースを節約しながら高いパフォーマンスを実現する手法。
460	Gemini Coder	AIモデル	Googleが開発したGeminiファミリーのうち、コーディングタスクに特化した大規模言語モデル。長コンテキストウィンドウ（最大100万トークン）、効率的注意機構、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用している。22以上のプログラミング言語をサポートし、テキスト、画像、音声などのマルチモーダル入力からコードを生成できる。Google CloudやAndroid Studioなどとの緊密な統合が特徴で、UIモックアップからコードへの変換が特に優れている。
459	Claude Code	AIサービス	Anthropicが開発したコーディング特化型AIアシスタント。Claude言語モデルをベースに、コード生成、分析、リファクタリングなどのソフトウェア開発タスクを支援する。2025年2月にリリースされたエージェント型コマンドラインツールで、コードベースの理解、バグ特定、複数ファイルプロジェクトの実装などを得意とする。200Kトークンの長いコンテキスト理解と詳細な説明能力が特徴で、SWE-benchで高いパフォーマンスを示している。
458	SWE-bench	AI評価指標	ソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるAIモデルの性能を評価するベンチマーク。実際のGitHubイシューやプルリクエストから抽出された現実世界の課題を用いて、AIコーディングアシスタントがバグ修正や機能実装などのタスクをどの程度正確に解決できるかを測定する。「Verified」バージョンでは、生成されたコードが実際に正しく動作するかが自動的に検証される。主要なAIモデルの評価と比較に広く使用され、業界標準の指標となっている。
457	Amazon CodeWhisperer	AIサービス	Amazonが開発したAIコーディングアシスタント。AWSの内部リポジトリと許可されたオープンソースコードで訓練された大規模言語モデルを基盤としている。コード生成、セキュリティスキャン、オープンソースコード参照追跡などの機能を提供し、AWS環境との深い統合が特徴。Python、Java、JavaScriptなど複数の言語をサポートし、特にAWSサービスとAPIに関するコード生成で高いパフォーマンスを発揮する。企業向け機能とセキュリティ面での強みがある。
456	OpenAI Codex	AIモデル	OpenAIが開発したコーディング特化の大規模言語モデル。多数のGitHubリポジトリを学習データとして訓練され、自然言語の説明からコードを生成したり、既存コードを理解して拡張したりする能力を持つ。GitHub Copilotの基盤技術として広く知られ、現行のCodex-1（2025年版）はOpenAIのo3推論モデルをベースに構築され、複数タスクを同時処理できるソフトウェアエンジニアリングエージェントとして機能する。
455	AIコーディングアシスタント	AI応用技術	開発者のコーディング作業を支援するAIツール。コード補完、バグ検出、リファクタリング提案などの機能を持ち、開発効率を大幅に向上させる。GitHub Copilot、Cursor、Windsurfなどが代表例。大規模言語モデルの技術を活用し、コンテキストを理解した適切なコード提案を行う。開発時間の短縮と品質向上を同時に実現する。
454	ニューラリンク	AI応用技術	イーロン・マスクが共同設立した脳-コンピュータインターフェース（BCI）企業。人間の脳とコンピュータを直接接続するための埋め込み型デバイスを開発しており、2025年初頭に最初の人間への埋め込みを実施した。将来的には医療用途を超え、人間の認知能力の拡張を目指している。
453	再認	認知科学	提示された情報が以前に経験または学習したものかどうかを判断する想起の方法。多肢選択問題や真偽判定問題などで使用され、記憶の手がかりが豊富に提供されるため、一般的に再生よりも容易です。手がかりの存在により記憶負荷が軽減されますが、記憶強化効果は再生より低い場合があります。
452	再生	認知科学	外部からの手がかりが少ない状態で、記憶内容を自発的に引き出す想起の特定の方法。自由再生、手がかり再生、系列再生などの種類があり、記述式テストや空欄補充問題などの学習評価で広く利用されます。検索練習を通じて長期記憶の強化に効果的です。
451	想起	認知科学	過去に学習した情報を長期記憶から意識的に呼び戻すプロセス全般。記憶の再構成を含む創造的なプロセスで、再生や再認などの特定の想起方法を含む上位概念です。記憶の最終的なアウトプット段階であり、学習成果測定の重要な指標となります。
450	ニューロフィードバック	AI応用分野	脳波などの神経活動をリアルタイムで測定し、その情報を対象者にフィードバックすることで、脳機能の自己調整を促す技術。学習アプリと組み合わせることで、注意レベルや認知負荷をリアルタイムで測定し、最適な学習状態を維持するシステムの開発が進められています。最新の研究では、AIによる脳波パターンの分析と学習コンテンツの適応的な提示を組み合わせたシステムが、集中力の向上と学習効率の改善に効果を示しています。
449	AR/VR	AI応用分野	拡張現実（Augmented Reality）と仮想現実（Virtual Reality）の略で、現実世界に情報を重ねる技術や、完全にコンピュータ生成された環境を体験する技術。教育分野では、これらの技術と赤シートアプリの概念を組み合わせることで、空間的記憶を強化する新しい学習体験が創出されています。AIの発展により、よりインタラクティブで適応的なAR/VR学習環境の開発が進んでいます。
448	適応学習	AI応用分野	学習者の進捗やパフォーマンスに基づいて、学習内容や難易度を動的に調整する教育アプローチ。個別最適化された学習体験を提供します。AIアルゴリズムを用いることで、各学習者の理解度や学習スタイルに合わせたパーソナライズされた学習パスを実現します。特に、強化学習やベイジアン知識追跡などの技術が応用され、学習効率の向上に貢献しています。
447	EdTech	AI応用分野	教育（Education）とテクノロジー（Technology）を組み合わせた言葉で、学習プロセスを向上させるためのテクノロジーの活用を指します。AIを活用した適応学習システムやデータ分析による学習パターンの把握など、教育の効率化と個別最適化を実現する技術の総称です。グローバル市場規模は2025年には約4,040億ドルに達すると予測されており、AI技術の発展とともに急成長している分野です。
446	間隔効果	AI学習手法	学習セッションを時間をあけて行うと、集中して一度に行うよりも記憶定着が向上する現象。忘却と再学習のサイクルが記憶を強化します。Cepedaらの839の研究のメタ分析では、96%のケースで間隔反復が一括学習よりも効果的であることが示されています。現代の適応学習システムやスペースド・リピティションソフトウェアでは、この原理を実装した学習スケジュールの最適化アルゴリズムが広く採用されています。
445	記憶固定化	AI基礎科学	短期記憶から長期記憶への情報の移行プロセス。神経レベルでの変化を伴い、情報をより安定した形で保存します。シナプス固定化（数時間）とシステム固定化（数週間〜数年）の2段階のプロセスがあり、最新の研究では短期記憶と独立して長期記憶が形成される可能性も示されています。AIの継続学習モデルやメモリネットワークの設計に応用されています。
444	テスト効果	AI学習手法	学習後にテストを受けることで、単に再学習するよりも記憶定着が促進される現象。情報の能動的な検索が記憶経路を強化します。この効果は、特に時間をおいて複数回のテストを行うと、さらに強化されることが研究により示されています。AIを活用した学習アプリでは、この原理を応用して、ユーザーの習熟度に基づいて最適なテストタイミングを提案するアルゴリズムが実装されています。
443	自己生成効果	AI学習手法	学習者自身が情報を生成したり完成させたりすることで、その情報の記憶が強化される現象。受動的に提示された情報よりも記憶に残りやすくなります。Bertschらの研究によれば、この効果は平均0.40の効果量を示し、学習効率を有意に向上させます。AIを用いた教育システムでも、ユーザーに情報を生成させるインタラクションを取り入れることで学習効果を高める設計が増えています。
442	ゲシュタルト心理学	AI基礎科学	人間が断片的な情報を全体的なパターンとして認識する傾向を研究する心理学の学派。「全体は部分の総和以上である」という原則に基づいています。AIのパターン認識や視覚情報処理においても重要な概念として応用されています。特に、不完全な情報からパターンを認識する能力の理解に貢献し、現代の機械学習アルゴリズムの設計にも影響を与えています。
441	空欄補充法	AI学習手法	テキストから特定の単語や情報を除去し、学習者にその欠落部分を補完させる学習・テスト技法。記憶の定着と検索能力の向上に効果的です。この方法は、情報の能動的な生成を促すことで、より強固な記憶接続を形成します。ゲシュタルト心理学の「閉合の原理」に基づいており、自己生成効果を活用した効率的な学習方法として知られています。
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。

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