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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。 251〜300件を表示中

ID	用語	カテゴリ	説明
719	Pathfinder	政府プログラム	シンガポール金融管理局（MAS）が2025年7月に開始した金融機関向けAI導入支援プログラム。銀行、保険、資本市場、決済分野の機関に対してAI技術の安全で効果的な導入を支援し、リスク管理ガイドラインの策定や技術的支援を提供する。
718	シンガポール金融管理局（MAS）	金融機関	シンガポールの中央銀行として機能し、金融システムの安定性を維持する政府機関。金融機関の監督、金融政策の実施、金融インフラの発展を担当し、特にFinTechとAI技術の導入促進において積極的な役割を果たしている。
717	多様性の原則	AI応用分野	段階的認知負荷管理の実装において重要な原則の一つで、様々な種類の認知課題を提供し、偏った能力向上を避けることを指す。論理的思考、創造的思考、批判的思考、問題解決など、多様な認知スキルをバランスよく育成することで、総合的な認知能力の向上を目指す。単一の認知機能のみに焦点を当てるのではなく、複数の認知領域を横断的に発達させることで、より実用的で汎用性の高い認知能力を獲得する。
716	適応性の原則	AI応用分野	段階的認知負荷管理の実装において重要な原則の一つで、人間の成長に応じてAIの関与度を調整し、能力レベルに応じた課題設定を行うことを指す。学習者の認知能力向上に合わせて、AIの支援レベルを段階的に減らし、人間の担当範囲を拡大していく。個人差を考慮した柔軟な調整により、最適な学習環境を提供し、効果的な認知能力向上を実現する。
715	漸進性の原則	AI応用分野	段階的認知負荷管理の実装において重要な原則の一つで、急激な負荷増加を避け、個人の学習速度に合わせて段階的に調整することを指す。認知能力の発達は一朝一夕では実現できないため、学習者の現在の能力レベルを適切に評価し、無理のない範囲で段階的に課題の難易度を上げていく。この原則により、学習者のモチベーション維持と持続的な成長が可能となる。
714	創造性指数	AI評価指標	独自のアイデアや解決策の付加価値を測定する指標。段階的認知負荷管理において、AIとの協調により人間の創造性がどの程度向上したかを評価する。既存の解決策を超えた新しいアプローチの提案、問題の再定義、革新的な統合などの能力を定量化する。AIが提供する情報や分析を基に、人間独自の洞察や創造的な解決策を生み出す能力を測定し、人間-AI協調の真の価値を評価する。
713	独立性指数	AI評価指標	AIの支援なしで作業を完了できる能力を測定する指標。段階的認知負荷管理の最終目的の一つである、AIに依存しない自律的な問題解決能力を評価する。特定のタスクにおいて、AIなしでも一定レベルの成果を達成できる能力を定量化する。高い独立性指数は、AIとの協調学習により認知能力が実際に向上し、AIなしでも高いパフォーマンスを維持できることを示す。
712	AI理解度スコア	AI評価指標	AIの判断根拠や動作原理に対する理解度を測定する指標。段階的認知負荷管理において、学習者がAIの能力と限界を適切に理解しているかを評価する。AIの推論プロセス、学習メカニズム、出力の信頼性などに関する理解度を定量化する。高いAI理解度スコアは、AIとの効果的な協調と適切な制御能力を示し、AIに過度に依存することなく活用できる能力を表す。
711	認知複雑性指数	AI評価指標	個人が扱える問題の複雑さを定量的に測定する指標。段階的認知負荷管理の効果測定において重要な評価指標の一つ。複数の変数を同時に処理する能力、抽象的概念の理解度、問題解決における論理的思考の深さなどを総合的に評価する。時間の経過とともに指数の向上を測定することで、認知能力の発達を客観的に把握できる。AI協調学習の効果を定量化する重要な指標。
710	生成的負荷	認知心理学	認知負荷理論における3つの負荷の一つで、学習・理解のための認知処理による負荷。新しい知識の獲得、スキーマの構築、理解の深化などに必要な認知的努力を指す。学習にとって本質的で有益な負荷であり、適切な生成的負荷は学習効果を向上させる。段階的認知負荷管理では、生成的負荷を段階的に増加させることで、学習者の認知能力を持続的に向上させる。
709	外在的負荷	認知心理学	認知負荷理論における3つの負荷の一つで、情報提示方法による認知負荷。課題の内容自体ではなく、情報の提示方法や学習環境の設計によって生じる負荷を指す。適切でない情報提示により不必要に増加する負荷であり、効果的な学習を阻害する要因となる。段階的認知負荷管理では、外在的負荷を最小限に抑えることで、学習者の認知資源を本質的な学習に集中させる。
708	内在的負荷	認知心理学	認知負荷理論における3つの負荷の一つで、課題そのものの複雑さによる認知負荷。学習者の既存知識と課題の難易度の関係により決まり、課題の本質的な複雑さに由来する負荷を指す。段階的認知負荷管理では、この内在的負荷を段階的に調整することで、学習者の認知能力を無理なく向上させる。適切な内在的負荷の設定により、効果的な学習とスキル向上が実現される。
707	近接発達領域	学習心理学	L.S. Vygotskyが提唱した概念で、現在の能力レベルと潜在的能力レベルの間の領域。適切な支援により到達可能な学習範囲を指し、段階的認知負荷管理において重要な理論的基盤となる。学習者が独立して解決できる課題と、支援があっても解決できない課題の中間に位置する、最適な学習領域として定義される。AIとの協調学習における最適な課題設定の指針となる。
706	認知筋力トレーニング	学習心理学	筋力トレーニングの原理を認知能力強化に応用した段階的学習手法。筋力トレーニングの「軽い負荷→徐々に重い負荷→筋力向上→さらに重い負荷」という段階的プロセスを、認知トレーニングでは「簡単な課題→徐々に複雑な課題→認知能力向上→より高度な課題」として適用。個人の学習速度に合わせた調整と継続的な負荷増加により、認知能力の持続的向上を実現する。
705	段階的認知負荷管理	AI応用分野	AIが処理する割合を段階的に調整し(80%→60%→40%→50%-50%)、人間の認知能力を筋力トレーニングのように強化するアプローチ。認知負荷理論と近接発達領域理論を基盤とし、人間がAIに依存することなくAIを制御・活用しながら自身の認知能力を向上させる理論的枠組み。4段階の実装モデル（AI依存期→協調期→主導期→共創期）により、創発的知能の発現を目指す。
704	EU AI Act	AI法律	欧州連合が制定した世界初の包括的AI規制法。2025年8月2日に施行され、AI技術の安全性と信頼性を確保するための厳格な規制枠組みを提供する。AI開発企業に大きな影響を与える。
703	Lovable	AI企業・組織	スウェーデンのノーコードAI開発プラットフォーム企業。評価額18億ドル近くで1億5000万ドルを調達し、非技術者向けAI開発ツールの需要拡大を背景に急成長している。
702	Quantum Starling	AI研究プロジェクト	IBMが推進する大規模量子コンピュータ開発計画。2029年までに現在の2万倍の演算能力を持つ量子コンピュータを構築し、AI処理の革命的な加速を目指す野心的なプロジェクト。
701	フォルトトレラント量子コンピュータ	量子AIコンピューティング	エラー耐性を持つ実用的な量子コンピュータ。従来の量子コンピュータが持つノイズやエラーの問題を克服し、安定した量子計算を可能にする技術。AI処理の革命的な加速を実現する。
700	IBM	AI企業・組織	量子コンピューティングとAI技術の融合を推進する米国テック企業。Quantum Starling計画により、2029年までに世界初の大規模フォルトトレラント量子コンピュータの構築を目指している。
699	AWS AI Agent Marketplace	AI応用システム	Amazon Web Servicesが構築する企業向けAIエージェント配布・販売プラットフォーム。Anthropicをパートナーとして、エンタープライズAI市場への本格参入を支援する。
698	Meta Superintelligence Labs (MSL)	AI企業・組織	Mark Zuckerbergが設立を発表したMetaの統合AI研究組織。Alexandr Wang、Nat Friedmanらが参加し、統合的AI研究アプローチによりAGI実現に向けた取り組みを加速させる。
697	MERaLiON Version 2	AIモデル	シンガポールA*STARが開発した東南アジア初の多言語共感型大規模言語モデル。東南アジアの多様な言語・文化に対応した地域特化型AIモデルとして、グローバルAI市場の多極化を象徴する存在。
696	Hyperion	AI基盤技術	Metaが建設するマンハッタンサイズのAI訓練インフラ施設。ルイジアナ州に建設予定で、2030年までに2ギガワット、その後5ギガワット規模へ拡張予定。AI業界史上最大規模のインフラ投資として注目される。
695	知的個別指導システム	AI応用	個々の学習者の能力、進度、学習スタイルに適応する教育AI システム。従来の一律指導と比較して4.19倍の学習効果を実現することが研究で実証されている。Duolingoなどの実用例では5億ユーザーが恩恵を受けている。AI が基礎的指導を担当し、教師が高次思考と感情的サポートに集中できる協調モデルを実現。
694	スタンフォードHAI	研究機関	Stanford Human-Centered AI Institute（スタンフォード人間中心AI研究所）の略。2019年設立。Fei-Fei Li、John Etchemendy両氏が共同所長を務める。200名以上の参加教員とスタンフォード全7学部が参加し、人間中心のAI研究を推進。人間-AI協調の学際的研究において世界をリードする研究機関の一つ。
693	神経伝導速度	大脳生理学	神経細胞内を電気信号が伝播する速度。有髄神経線維では最大毎秒120メートルに達する。AI信号がほぼ光速で伝播するのに対し、人間の神経伝導は相対的に遅く、この速度格差が人間-AI協調システムの設計における重要な制約要因となる。効果的な協調には、この生理学的制約を考慮したインターフェース設計が必要。
692	相乗度モデル	AI評価	人間の専門知識、AI能力、環境要因の相互作用から生まれる協調効果を定量化する数学的モデル。医療診断、教育、専門分野での人間-AI協調の効果を測定・予測するために使用される。適切な協調設計により、単独時を大幅に上回る性能向上が可能であることを示す重要な評価指標。
691	拡張知能（IA）	AI概念	Intelligence Amplificationの略。人工知能（AI）とは対照的に、人間の知能を置換するのではなく増幅することを目的とした技術アプローチ。人間の主体性と意思決定能力を維持しながら、計算支援と情報処理能力を提供する。IBMが提唱する概念で、透明性、説明可能性、人間の監督を重視した設計哲学を持つ。
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。

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