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。 151〜200件を表示中
ID | 用語 | カテゴリ | 説明 |
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819 | 完全AI生成論文の査読通過 | AI研究成果 | Sakana AIのAI Scientistが2025年3月にICLR 2025ワークショップで達成した歴史的成果。完全にAIが生成した論文が人間の査読を通過し、学術的に認められた。 |
818 | 複雑なマルチステップタスクの自律実行 | AI能力 | 単一の指示から複数のステップにわたる複雑なタスクを自律的に計画・実行する能力。OpenAIのChatGPT Agentが実現した次世代AIエージェントの特徴的能力。 |
817 | 2030年までに1 | 100万職創出、900万職代替 | 労働市場予測 |
816 | 自律型ソフトウェアエンジニア(Devin) | AIシステム | Goldman Sachsがテスト導入している自律的にソフトウェア開発を行うAIシステム。コーディングから技術文書作成まで、開発プロセス全体の自動化を実現している。 |
815 | 2045年までに16億ドル規模 | 市場予測 | 脳コンピューターインターフェース(BCI)市場の成長予測。Neuralink、Synchron、Precision Neuroscience、BlackRock Neurotechなどが臨床試験を拡大し、急速な市場成長が予想されている。 |
814 | Stentrode技術による血管内アプローチ | BCI技術 | Synchron社が開発した血管内を通じて脳にアクセスする脳コンピューターインターフェース技術。脳手術を必要とせず、10名の被験者に移植を実施している。 |
813 | 1/40秒(25ms)の極低遅延 | BCI性能指標 | UC Davisの脳コンピューターインターフェース音声生成システムが実現したリアルタイム処理性能。脳信号から音声への変換を25ミリ秒以内で実行し、自然な会話を可能にしている。 |
812 | わずか560万ドル、H800 GPU 2000台で開発 | AI開発指標 | 中国DeepSeekのR1モデル開発コスト。西側の大規模モデルと比較して10-100倍のコスト削減を実現し、効率性重視の開発アプローチを示す代表例。 |
811 | 多腕バンディット問題としての定式化 | AI手法 | 複数の選択肢の中から最適なものを選択する問題の数学的定式化。TreeQuestでは、各問題・状況に対して最適なLLMを選択する問題として定式化されている。 |
810 | Thompson Samplingによるベイズ的意思決定 | 統計手法 | 多腕バンディット問題において、ベイズ統計を用いて最適な選択を行う手法。TreeQuestのAB-MCTSアルゴリズムで、探索と活用のバランス最適化に使用されている。 |
809 | FlashAttention最適化で最大32.5%の高速化 | AI性能指標 | AlphaEvolveによるFlashAttentionアルゴリズムの最適化成果。従来手法と比較して最大32.5%の高速化を実現し、数週間の専門作業を数日の自動実験に短縮した。 |
808 | Googleのデータセンターで0.7%の計算リソース回復 | AI成果指標 | Google DeepMind AlphaEvolveが実現した継続的な最適化成果。Googleのデータセンターにおいて0.7%の計算リソース回復を1年以上にわたって継続的に達成している。 |
807 | 視覚ブラウザ無関係指令攻撃に対して95%の防御成功率 | AI安全性指標 | AIシステムの安全性を測る指標の一つ。視覚的ブラウザ機能を悪用した攻撃に対する防御能力を示し、OpenAIのChatGPT Agentは95%の防御成功率を実現している。 |
806 | マルチモーダル統合処理 | AI技術 | 視覚、テキスト、音声など複数の情報形式を統合して処理する技術。OpenAIのChatGPT Agentでは、視覚的ブラウザ、テキストベースブラウザ、ターミナル、API直接アクセスを統合している。 |
805 | BrainGate2臨床試験 | 医療研究 | 脳コンピューターインターフェース技術の臨床応用研究。UC Davisで45歳のALS患者Casey Harrellを対象に実施され、248時間以上の実用会話で97.5%の語彙正確度を達成した歴史的研究。 |
804 | Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search (AB-MCTS) | アルゴリズム | 適応的分岐モンテカルロ木探索アルゴリズム。TreeQuestの核心技術で、「広く検索」と「深く検索」を適応的に選択し、Thompson Samplingによるベイズ的意思決定で探索と活用のバランスを最適化する。 |
803 | TreeQuest | AIシステム | Sakana AIが開発したAdaptive Branching Monte Carlo Tree Search (AB-MCTS)アルゴリズムを核心とする集合知AIフレームワーク。複数のLLMを動的に協調させ、ARC-AGI-2ベンチマークで30%以上の問題解決率を実現。 |
802 | PhD研究者との直接比較で精度面での優位性 | AI評価 | MIT FutureHouseのAI研究プラットフォームが、博士課程研究者との直接比較において精度面で優れた成果を示したことを指す。AIが人間の専門家レベルの研究能力を超越したことを示す重要な指標。 |
801 | BrowseCompベンチマーク | AI評価指標 | ブラウザ操作とウェブコンテンツ理解能力を評価するベンチマーク。OpenAIのChatGPT Agentは68.9%のスコアを達成し、従来のDeep Researchより17.4ポイントの向上を示した。 |
800 | o3ファミリーの新しいエージェント型モデル | AIモデル | OpenAIが開発したエージェント機能に特化した新世代のAIモデルシリーズ。ChatGPT Agentの基盤技術として、自律的なタスク実行と高度な推論能力を提供する。 |
799 | 複数LLMの協調 | AI技術 | 複数の大規模言語モデルが協働して問題解決を行う技術。Sakana AIのTreeQuestでは、o4-mini、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-R1などを統合し、30%以上の性能向上を実現している。 |
798 | 集合知AI技術 | AI技術 | 複数のAIモデルやシステムを動的に協調させることで、単体では達成できない高い性能を実現する技術。異なる特性を持つLLMを統合し、各問題・状況に対して最適なモデルを適応的に選択する技術体系。 |
797 | 統合型自律エージェント | AIシステム | 複数の機能(視覚的ブラウザ、テキストベースブラウザ、ターミナル、API直接アクセス)を統合し、複雑なマルチステップタスクを自律的に実行するAIシステム。OpenAIのChatGPT Agentに代表される次世代のAIエージェント技術。 |
796 | メタ認知支援AI | AI技術 | 学習者が自分の学習プロセスを客観的に把握し、効果的な学習戦略を立案・実行することを支援するAIシステム。思考の思考(thinking about thinking)を促進する技術で、学習計画の立案支援、進捗の可視化、学習方法の効果測定、自己評価の支援などを行う。 |
795 | 神経教育学 | 学際分野 | 脳科学と教育学を融合した学際的分野。脳の学習メカニズムを解明し、その知見を教育実践に応用することで、より効果的な学習方法の開発を目指す研究領域。fMRIや脳波測定により学習時の脳活動を分析し、科学的根拠に基づく教育を実現する。 |
794 | 認知負荷理論 | 教育理論 | 人間の認知処理能力には限界があることを前提とし、学習効果を最大化するために情報の提示方法や学習環境を最適化する理論。AI教育システムの設計基盤として活用され、作業記憶の容量制限を考慮した学習コンテンツの設計に応用される。 |
793 | 適応学習システム | AI技術 | 学習者の理解度、学習スタイル、認知状態に応じて学習コンテンツや進度を自動調整するAIシステム。個別最適化された学習体験を提供し、学習効率の向上を実現する教育技術。スタンフォード大学では学習効率が38%向上した実績がある。 |
792 | AI教育市場 | 市場・経済 | 人工知能技術を活用した教育・学習支援システムの世界市場。2025年7月現在882億ドル規模に達し、個別最適化学習や認知分析技術の普及により急成長している分野。適応学習プラットフォーム、AIチューター、認知状態監視システムなどが主要セグメントを形成している。 |
791 | National AI Supercomputer "Nexus" | AI研究インフラ | Georgia Techが建設するAI研究専用の国家レベルスーパーコンピューター。2026年稼働開始予定で、全米の研究者がアクセス可能。気候科学、健康、航空宇宙、ロボティクス等の分野で活用される予定。 |
790 | National AI Supercomputer \"Nexus\" | AI研究インフラ | Georgia Techが建設するAI研究専用の国家レベルスーパーコンピューター。2026年から稼働開始予定で、全米の研究者がアクセス可能。気候科学、健康、航空宇宙、ロボティクス等の分野で活用され、科学的ブレークスルーの加速を目指す先進的AI研究インフラ。 |
789 | Georgia Tech | 教育研究機関 | ジョージア工科大学(Georgia Institute of Technology)。米国ジョージア州アトランタに本部を置く工科大学で、AI研究分野でも著名。2025年7月15日に国家AIスーパーコンピューター「Nexus」の建設を発表し、米国科学財団から20億円の助成を受けている。 |
788 | 人工超知能 | AI概念 | 人間の知能を全般的に上回る人工知能(Artificial Superintelligence: ASI)。現在のAIを大幅に超える認知能力を持ち、科学研究、創造性、社会問題解決などあらゆる分野で人間を凌駕する理論上のAI。Meta Superintelligence Labsなどが研究対象とする次世代AI。 |
787 | Meta Superintelligence Labs | AI研究機関 | Metaが2025年6月30日に設立した人工超知能(ASI)研究に特化した研究所。元Scale AI CEOアレクサンダー・ワン氏をChief AI Officerに迎え、元GitHub CEOナット・フリードマン氏も参加。OpenAIなどから11名の主要人材を獲得し、AI人材争奪戦の激化を象徴。 |
786 | SuperGrok Heavy | AIサービスプラン | xAIが提供するGrok 4の高性能版サービスプラン。月額300ドルで提供され、より高度な推論能力や処理速度を提供する。AI市場での高価格帯サービスの例で、企業や研究機関向けの専門的利用を想定している。 |
785 | ARC-AGI-2ベンチマーク | AI評価指標 | AI推論能力を測定する高度なベンチマーク。Abstract Reasoning Corpus(ARC)の第2版で、AIの抽象的推論能力と一般化能力を評価する。Grok 4が15.9%のスコアで商用モデル中最高性能を記録し、xAIの技術力を示す指標となった。 |
784 | Grok 4 | AIモデル | xAIが2025年7月9日に発表した最新AI推論モデル。ARC-AGI-2ベンチマークで15.9%のスコアを達成し、前商用モデルの約2倍の性能を記録。独立テストで初めてxAIがトップ性能を獲得し「世界で最も知能の高いAIモデル」と主張。月額300ドルのSuperGrok Heavyティアでも提供。 |
783 | レガシーシステム問題 | システム課題 | 長期間使用され技術的に古くなったコンピューターシステムが抱える問題。保守困難、技術者不足、新技術との連携困難、高い運用コストなどが特徴。日本企業に特に多く、DXの阻害要因となっている。AIによる現代化支援が期待される分野。 |
782 | IBM共通コード基盤モデル | AI開発ツール | 日本IBMが開発するレガシーシステム現代化のためのAIコード基盤。COBOL、PL/Iなどの古いプログラミング言語から現代的な言語への移行や、システム理解・保守を支援する。日本企業特有のレガシーシステム問題に対する実用的解決策。 |
781 | COBOL・PL/I学習モデル | プログラミング言語AI | 日本IBMが開発する日本向けレガシープログラミング言語に特化したAIモデル。COBOL(Common Business Oriented Language)とPL/I(Programming Language One)のコード理解・生成・現代化を支援する。日本企業の基幹システム移行を加速する技術。 |
780 | 2025年AI戦略 | 企業戦略 | 日本IBMが策定した2025年を「AIをビジネス価値に転換する年」と位置付けた戦略。金融・製造系基幹システムでのコード生成本番適用拡大と、日本向けCOBOL・PL/I学習モデルの開発を含む。日本企業のDX加速を目指す。 |
779 | AI駆動ビジネス通話機能 | 音声AI技術 | Googleが2025年7月16日に発表したAIが代理で企業に電話をかける機能。営業時間、料金、空席状況などの情報を自動取得し、ユーザーの代わりに問い合わせを行う。Gemini 2.5 ProをAI ModeとSearch Labsに統合して実現。 |
778 | エンド・ツー・エンド暗号化技術 | セキュリティ技術 | 送信者から受信者まで全経路でデータを暗号化し、中間地点での盗聴や改ざんを防ぐ技術。AI処理に適用することで、プロンプト、処理結果、メタデータなどの機密情報を保護する。CONFSECがAI分野での実装例。 |
777 | AI版Signal | プライバシー保護技術 | Signal メッセンジャーアプリのようなエンド・ツー・エンド暗号化をAI処理に適用する技術コンセプト。Confident SecurityのCONFSECが実装し、機密性の高い業界でのAI活用を可能にする。医療、金融、政府などの高度規制業界での利用を想定。 |
776 | CONFSEC | AIセキュリティ技術 | Confident Securityが開発するAI向けエンド・ツー・エンド暗号化技術。基盤モデルを包み込む形でプロンプトとメタデータの保存、閲覧、AI訓練利用を完全に防止する。Apple Private Cloud Computeアーキテクチャをベースとした設計。 |
775 | Confident Security | AI企業 | サンフランシスコを拠点とする「AI版Signal」を開発するスタートアップ企業。2025年7月17日にステルスモードを脱却し、420万ドルのシード資金調達を発表。AIプロセシングにおけるエンド・ツー・エンド暗号化技術を専門とする。 |
774 | 推論モデル | AIモデル | 複雑な論理的思考や問題解決を行うことに特化したAIモデル。単純な情報検索や生成を超えて、段階的な思考プロセスを経て結論に到達する。OpenAIのo1、o3シリーズやAnthropicのClaude推論モードなどが代表例。 |
773 | デジタルアシスタント | AI応用 | 人間の日常業務やタスクをデジタル環境で代行するAIシステム。従来の音声アシスタントを発展させ、実際のコンピューター操作や複雑な業務プロセスを自動化する。ChatGPT Agentのような技術により、研究アシスタントやインターンレベルの作業を実行可能。 |
772 | FrontierMath | 数学ベンチマーク | AIモデルの数学的推論能力を評価する高度なベンチマーク。複雑な数学問題の解決能力を測定し、AIの論理的思考力を評価する。ChatGPT Agentでは27.4%のスコアを達成し、従来の6.3%から大幅な向上を示した。 |
771 | Humanity's Last Exam | AI評価指標 | AIモデルの高度な推論能力を測定するための困難なテストベンチマーク。人間にとっても解答が困難な問題で構成され、AIが人間レベルの知能に到達しているかを評価する。ChatGPT Agentは41.6%のスコアを記録し、従来モデルの約2倍の性能を示した。 |
770 | 汎用AIエージェント | AIシステム | 特定の領域に限定されず、様々なタスクや環境で動作可能なAIエージェント。複数のアプリケーションやサービスを横断して作業を行い、人間の日常業務を代行できる能力を持つ。OpenAIのChatGPT Agentが代表例で、AI技術の汎化能力の高さを示す。 |