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。 651〜700件を表示中
| ID | 用語 | カテゴリ | 説明 |
|---|---|---|---|
| 311 | 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2,100万ドルのシリーズAラウンドを調達している。 |
| 310 | 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。 |
| 309 | 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。 |
| 308 | サンドボックス環境 | コンピュータセキュリティ | 隔離された安全な実行環境。プログラムやコードを本番システムから分離して実行することで、悪意のあるコードや予期しない動作からシステムを保護する。開発、テスト、セキュリティ分析などで使用される。AIエージェントのコード実行では、ユーザーのコードが他のプロセスやデータに影響を与えないよう、厳格に制御された環境を提供する。 |
| 307 | 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。 |
| 306 | 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。 |
| 305 | 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。 |
| 304 | 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。 |
| 303 | コーディング支援ツール | AIツール | GitHub CopilotやTabnineなど、開発者のコード作成を支援するAIツール。コード補完、提案、生成などの機能を提供するが、完全な自律性は持たず、人間の開発者による監督や指示が必要。プログラマーの生産性向上を目的としている。 |
| 302 | DEVIN | AIツール | Cognition社が開発した自律型AIソフトウェアエンジニア。プロジェクト全体を独立して計画・実行できる能力を持ち、コード作成、デバッグ、テスト、ドキュメント読解、アプリケーション構築などを自律的に行うことができる。2024年3月に発表され、従来のAIコーディング支援ツールを大きく上回る性能を示している。 |
| 301 | 自律型AIコーディングシステム | AIツール | 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自律的に管理できるAIシステム。従来のコード補完ツールとは異なり、プロジェクトの計画から実装、テスト、デプロイまでの一連のプロセスを独立して実行できる能力を持つ。 |
| 300 | ハイブリッドソートリスト | AI検索 | 従来の関連性ベースの検索結果と生成AIによる回答を組み合わせた次世代検索結果表示形式。Google、Bingなどの主要検索エンジンで採用されており、ユーザークエリの意図に応じて、AIによる直接的な回答、従来のウェブページリンク、ナレッジパネル、関連クエリなどを最適な比率で提示する。検索体験をより効率的で情報豊富なものに変えることを目指し、特に複雑な質問や探索的クエリに対する満足度向上に貢献する。通常のリスト表示とAI回答の長所を組み合わせた新しい検索パラダイムとして急速に普及している。 |
| 299 | アーキテクチャサーチ | AI研究手法 | 最適なニューラルネットワークアーキテクチャを自動的に探索・発見する技術。層の数、ニューロン数、接続パターン、活性化関数などの設計パラメータを進化的アルゴリズムや強化学習などを用いて最適化する。人間の設計者が見落としがちな革新的構造や、特定タスクに高度に特化したアーキテクチャの発見を可能にし、AIモデルの性能向上と効率化に寄与する。Google Brain、Microsoft Research、DeepMindなどが先進的な自動アーキテクチャ探索システムを開発している。 |
| 298 | フォルス限界 | AI能力 | 大規模言語モデルが生成する「もっともらしい誤り」の限界と特性。言語モデルが自信を持って提示するにもかかわらず誤っている情報のパターン分析と、その発生メカニズムの解明を目指す研究領域。特に、事実の隣接領域（実在するものに似た架空のエンティティ、起こりそうだが実際には起こらなかった出来事など）での誤りが生じやすいことが知られている。人間の認知バイアスと類似した性質を持ち、AIの認識論的限界を理解する上で重要な概念として、哲学者や認知科学者の注目を集めている。 |
| 297 | シミュレーテッドユーザーテスト | AI評価 | AIシステムのパフォーマンスと安全性を評価するために、多様な仮想ユーザープロファイルを自動生成して相互作用をシミュレートする手法。実際のユーザーテストでは捕捉しきれない稀なケースやエッジケースを大規模かつ効率的に発見できる。特に大規模言語モデルの評価において、異なる人口統計、言語使用パターン、使用目的、悪用意図などを模倣した仮想ユーザーを用いることで、モデルの堅牢性と安全性を包括的に評価する。Anthropicなどが自社モデル評価プロセスの一部として導入している先進的手法。 |
| 296 | 言語モデルサーベイヤー | ツール | 言語モデルの出力サンプルに対して人間のアノテーターが評価を行うプラットフォーム。モデルの能力、バイアス、安全性などを多角的に評価し、改善点を特定するためのツール。OpenAIやAnthropicなどが内部評価に使用しているほか、研究者コミュニティによる多様なベンチマークも開発されている。特に主観的評価（役立ち度、創造性、自然さなど）や文化的文脈での適切さなど、自動評価が困難な側面の評価において重要な役割を果たす。 |
| 295 | バリューアライメント | AI倫理 | AIシステムの行動や判断を人間の価値観や倫理的原則に整合させる技術・方法論。特に強化学習や自律的意思決定を行うAIにおいて重要とされ、明示的な価値関数の設計、人間からのフィードバック学習、倫理的制約の組み込みなどのアプローチがある。AI安全性研究における中心的課題の一つで、特に高度化するAIの意図整合性問題（AIの目標と人間の意図の乖離）への対策として注目されている。Anthropic、DeepMind、OpenAIなどが重点的に研究を進めている分野。 |
| 294 | コンフォーマル予測 | AI不確実性 | AIモデルの予測に対して、統計的に厳密な信頼区間や不確実性推定を提供する手法。モデルの性質や分布の仮定に依存せず、データから直接予測の信頼性を定量化できる。特に高リスク意思決定（医療診断、自動運転、金融予測など）において、予測の信頼度を明示することで、適切な人間の関与と判断を可能にする。従来のベイズ的不確実性推定と比較して計算効率が高く、実用的な応用が拡大している最先端の不確実性定量化技術。 |
| 293 | 自然言語パイプライン | AIインタラクション | 自然言語による指示で複雑なAIタスクやワークフローを構築・実行するフレームワーク。コードを書かずに、言葉だけでデータ処理、分析、可視化などの一連の操作を定義できる。OpenAIのAdvanced Data Analysis、Anthropicの高度分析モード、Google Bardのデータプロセッシングなどが代表例で、非技術者でも高度なAI活用を可能にする。自然言語理解、タスク分解、コード生成、実行モニタリングなどの技術を統合し、ユーザーとAIのシームレスな協働を実現する。 |
| 292 | 知識編集 | AI能力 | AI言語モデルが保持する知識や情報を選択的に更新・修正する技術。モデル全体を再訓練することなく、特定の事実や関連性を変更することを可能にする。特に時間の経過とともに変化する情報（企業幹部、政治指導者、最新製品など）の更新や、事実誤認の修正に有効。パラメータ直接編集、メモリオーグメンテーション、検索拡張生成などの手法があり、大規模言語モデルの保守と正確性維持の重要技術として研究が進められている。 |
| 291 | 大規模エージェントシミュレーション | AI研究 | 多数のAIエージェントが相互作用する仮想環境でのシミュレーション実験。社会的現象、経済システム、集団行動などの複雑なダイナミクスを研究するためのプラットフォーム。各エージェントに異なる目標、知識、能力を与え、創発的な集団行動や社会的パターンの形成過程を観察・分析する。Google DeepMindのGenerative Agentsプロジェクトなどが先駆的研究を展開しており、社会科学の実験的手法とAI研究の橋渡しとなる方法論として注目されている。 |
| 290 | 現在性保証 | AI信頼性 | AIシステムが最新の情報や現在の状況に基づいて回答・判断していることを保証するメカニズム。特に言語モデルにおいて、訓練データのカットオフ日以降の情報をリアルタイムに反映する技術的枠組み。ウェブ検索統合、定期的更新訓練、時間認識プロンプティングなどの手法を組み合わせることで実現され、情報の鮮度と正確性を担保する。医療、法律、時事問題などの最新情報が重要な領域での信頼性向上に不可欠とされ、主要AIプラットフォームで実装が進められている。 |
| 289 | 自律エージェントネットワーク | AIシステム | 複数のAIエージェントが連携・協力して複雑なタスクを遂行するシステム。各エージェントが特定の役割や専門性を持ち、相互通信と調整を通じて全体として高度な問題解決能力を発揮する。特にソフトウェア開発、科学研究、ビジネスプロセス自動化などの複雑な領域での応用が期待されており、Microsoft Copilot Studio、AutoGPTなどのプラットフォームで実装が進められている。エージェント間の協調プロトコル、役割分担最適化、集合的意思決定メカニズムなどが研究の焦点となっている。 |
| 288 | AI評議会 | AI統治 | AIシステムの開発・展開における倫理的判断や重要決定を多角的視点から評価するための組織体制。技術専門家、人文科学者、法律家、社会科学者などの多様なステークホルダーで構成され、AIの社会的影響や倫理的課題に関する集合的意思決定を行う。Anthropic、OpenAI、Googleなど主要AI企業で導入されており、製品リリース判断、安全性評価、倫理的ジレンマの解決などを担う。AI統治の民主化と多様な価値観の反映を目指す重要なガバナンスメカニズムとして注目されている。 |
| 287 | ニューラルシンボリック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し、より堅牢で説明可能な知的システムの構築を目指す。数学的問題解決、科学的推論、常識推論など、従来のニューラルネットワークが苦手とする領域での応用が期待されており、IBM Research、MIT、スタンフォード大学などが先進的研究を展開している。 |
| 286 | AI人格化 | AIインタラクション | AIシステムに特定の性格、世界観、表現スタイルを与えることで、より自然で一貫性のあるインタラクションを実現する技術。ユーザーとの心理的距離を縮め、エンゲージメントを高める効果がある。Anthropicのクロードやメタのリャマ3.1パーソナなど商用AIで実装されており、カスタム人格設定によるパーソナライズも可能になりつつある。倫理的観点からは、過度の人格化による誤解や依存への懸念も指摘されており、適切なバランスの研究が進められている。 |
| 285 | 自己編集モデル | 生成AI | 生成した出力を自律的に評価・修正できるAIモデル。初期出力の問題点を自己批判的に分析し、より高品質な最終結果を提供するためのフィードバックループを内部に持つ。特にテキスト生成における事実的正確性、一貫性、論理的構造、表現の適切さなどの向上に効果を発揮する。OpenAIの「ChatGPT with self-edit」など、実用化が進められている技術で、人間のエディターのような編集能力をAIに付与することで、生成コンテンツの信頼性と品質向上を目指す。 |
| 284 | AIプロンプトの権利 | AI法律 | AIシステムへの指示（プロンプト）に関する法的権利と保護の枠組み。商業的価値を持つプロンプトエンジニアリングの成果や、AIとの独自の対話方法に対する知的財産権の適用範囲を定義する。米国著作権局が2025年に発表した基準では、「創造的表現を含む十分な人間の創作性を示すプロンプト」に限定的な著作権保護を認めている。AIツールの普及に伴い、プロンプトマーケットプレイスやライセンシングモデルの発展とともに、法的保護の重要性が高まっている分野。 |
| 283 | リサーチエージェント | AIアシスタント | 特定のテーマや問いについて自律的に情報収集・分析・総合を行うAIシステム。検索エンジンアクセス、文献調査、事実検証、情報整理などの機能を統合し、人間の研究者やアナリストを支援する。Google、Anthropic、Perplexityなどが開発を進めており、教育、ビジネスインテリジェンス、科学研究などの分野での活用が期待されている。情報の信頼性評価、多角的視点の提示、最新動向の追跡などの高度な認知タスクを実行する。 |
| 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。 |
