AI用語辞典

汎用人工知能。人間と同等以上の知的能力を持つAIの概念

人間の指示に従って自動で複数のタスクをこなすAI。チェスや配送最適化など課題解決に使われます

プログラムからAI機能を呼び出すための接続口

性能測定の基準。複数のモデルを公平に比較するための統一的なテスト方法

AIが自動でプログラムコードを書く機能。開発者の作業時間を短縮します。

大量の並列計算が可能な半導体チップ。AI学習・推論に不可欠

AIが事実と異なる内容をもっともらしく生成してしまう現象

Initial Public Offering の略。非上場企業が株式を公開市場で売却し、誰でも株を買える状態にすること。

大量のテキストデータで学習した、自然言語を理解・生成できるAI。ChatGPTなど。

複数のAIモデルの性能を同じ条件で測定し、ランキング化して比較する仕組みです。

大規模言語モデル。大量のテキストデータで訓練された自然言語処理AIの総称

膨大なテキストデータから学習した、複雑な文章生成や理解ができる超大規模なAIモデルです。

大規模な言語モデル。テキストの意味を理解し、次の言葉を予測するAI。ChatGPTもこの一種です。

画像・テキスト・音声など複数の情報形式を同時に処理できるAIの能力

人間の脳の仕組みを模倣した、AI・機械学習の基本構造

ソースコードが公開され、誰でも使用・改変できるソフトウェア

AIへの指示（プロンプト）を工夫して望む出力を得る技術

iPhoneやiPadに搭載されたAppleの音声アシスタント。質問に答えたり、タスクを実行できます。

LLMが処理するテキストの最小単位。英語では約1単語が1トークン

企業の経営価値や市場評価額。株式公開前の非上場企業の値付けでよく使用されます。

画像と文字の両方を理解して処理できるAIモデル。写真の説明や質問に答える時に使われます。

ユーザーがAIに対して入力する指示や質問。AIの出力品質はプロンプトの質に大きく左右される。

機械学習の学習や推論を複数のGPU・TPUで高速化するHugging Faceのライブラリです

人間と同等かそれ以上の汎用的な知能を持つAI。特定タスクだけでなくあらゆる課題を解ける人工知能を目指す

企業や社会がAI技術を実際に使い始めること。単なる発表ではなく実運用化の段階。

ユーザーの質問や指示に対話形式で答え、タスク完了を支援するAIプログラム

開発者の指示に従い、自動的にコードを生成・実行できるAI型のツールです。

LLMが自律的に複数ステップのタスクを実行・判断し、人間の指示に応答する自動化プログラム

プログラムが他のソフトウェアと連携・通信するための接続口のようなものです。

自動化のこと。人間が繰り返し行う作業をプログラムに任せます

AI モデル・システムの性能を客観的に測定・比較するための標準的なテスト環境

Chief Financial Officer。企業の財務戦略と経営判断を担当する最高財務責任者

OpenAIが開発した、対話形式でテキストを生成するAI。質問に答えたり文章作成を支援したりできます

企業向けのChatGPTプラン。セキュリティと管理機能を強化し、大規模組織での利用を想定

Anthropic社が開発したAIエージェント。プログラミング支援に特化しており、コード生成や修正を自動化します。

インターネット経由で提供されるコンピュータ資源（サーバー・ストレージ等）の基盤

OpenAIが開発したAIコーディングエージェント。自然言語から実行可能なコードを生成し、開発生産性向上に寄与。

AIが指示に基づいて、文章や企画などの新しい内容を自動的に作成すること

AIが一度に処理できる情報量。長いほど広い範囲の内容を一気に理解できます

AIが一度に処理できるテキストの最大量。大きいほど長い文章を扱える

大量のデータから傾向や意味を見つけ出す作業。AIが自動で高速実行可能

AIを学習させるための大量のデータ。写真や数値などの情報をまとめたものです

開発したAIシステムを実際の本番環境に配置・運用すること

Hugging Faceが提供する、画像や動画を生成するAIモデルを使うためのPythonライブラリ

複数のAIサブエージェントを連携させ、複雑なタスクを分散処理する機能。Opus 4.8に搭載。

クラウドではなくデバイス内部で直接実行されるAI処理。遅延が少なく通信が不要

テキストや画像を数値ベクトルに変換すること。類似度計算に使用

大企業や組織が業務効率化に使用するAI技術。社内データを活用して意思決定やプロセスを改善する。

AIやシステムの性能・品質を測定して、どの程度うまく動いているかを判定すること

AIの性能を測定するための枠組みやルール。公平に評価するための仕組み

米国政府機関向けのクラウドサービス認証制度。セキュリティ基準を満たす必要がある。

既存のAIモデルを特定の目的に合わせて追加学習させること

すでに学習済みのモデルに、特定の用途用に追加学習をさせることです

過去データから将来を予測する分析手法。AIで精度が大幅に向上します

Googleが開発した軽量で効率的な言語モデルシリーズ。スマートフォンなどでも動作可能。

OpenAIの高性能な大規模言語モデル。自然な文章生成と複雑なタスク処理が可能

OpenAIの最新型大規模言語モデル。複雑な指示を理解し高精度な回答生成が可能

機械学習モデルをWebアプリ化するツール。コード数行で誰でも試せるインターフェースを作成できます。

Hugging Faceが提供するモデルやデータセットの共有プラットフォーム。開発者の中心的な拠点

機械学習モデルやコード、データセットを共有できるプラットフォーム。研究者や開発者が集まる場所です

機械学習モデルやデータセットを共有・利用できるAI開発者向けプラットフォーム

AIモデルが入力に対して予測や回答を生成する処理

クラウド上でAIモデルを実行し、APIを通じて結果を取得するHugging Faceのサービスです。

AIモデルを実行・実装するサービス事業者。複数から選べば、より良い性能や低コストが実現できます

複数のツールやシステムを一つにまとめ、連携させること。バラバラなものを統合する作業

ウェブブラウザで動作するプログラミング言語。ウェブサイトの機能を実現する。

テキストの次の単語を予測する能力を持つAI。ChatGPTなどの基盤技術です

数十億以上のパラメータを持つ、膨大なテキストで学習した自然言語処理モデルです

リクエスト送信からレスポンス受信までの応答時間。短いほどシステムが素早く動作することを意味する。

Hugging Faceが提供するロボット制御用のオープンソースフレームワークです

Metaが開発した、開発者向けのオープンソースの言語モデル。誰でも利用・改変できます。

数十億～数兆パラメータを持つ深層学習モデル。テキスト生成・理解に優れています。

大量のデータから規則性を学ぶことで、AIがより正確な提案や判断ができるようになる技術です

データから学習して、新しい入力に対して予測や判断を行う人工知能の仕組みです。

AIの数学的な回答が正しいかを自動チェックする検証機能です。

Model Context Protocol。AIが外部ツールやデータに接続するための標準規格

AIモデルと外部ツールを安全かつ標準的な方法で連携させるための通信規格です。

AIアシスタントが外部のツールやデータに接続するための標準的な通信方式。異なるシステム間での連携を簡単にする

異なるサイズや性能の複数のモデルをセットで提供する製品体系

Hugging Faceが運営する、開発者が作ったAIモデルを登録・共有できるプラットフォームです。

AIモデルが悪意のある攻撃や不正使用から守られている状態。プライバシーや予測信頼性を保つことです。

大量のデータからAIに特定の性質や行動パターンを学ばせるプロセスです

複数の言語に対応していること。同一モデルで英語、日本語など複数言語を処理できる特性です

Nvidiaがオープンソースとして公開した、会話や推論に特化した言語モデルファミリー

Optical Character Recognition。紙やスクリーンの画像内の文字を認識してテキストに変換します。

誰でも自由に使い・改変できるソフトウェアやモデル。企業が無料で公開します。

モデルの重み付けなど、学習で調整される内部の数値です。多いほど性能が高い傾向です

大規模データを効率的に保存・読み込める列指向データフォーマット

ユーザーの好みや履歴に合わせて、個別にカスタマイズすること

様々なアプリやサービスが動作する基盤となるシステムです

既存ソフトウェアに新機能を追加する拡張モジュール。機能カスタマイズに利用

資金調達後の企業価値。調達前の価値に新しく入った資金を加えた総額を指します。

ユーザーの個人情報・利用データが悪用されないよう守る対策

実験ではなく実際に利用者向けに運用される本番環境のことです

AIに対して出す指示・質問。細かく正確に書くほど良い回答が得られます

ユーザーの指示に見せかけたコマンドを挿入し、AIの動作を乗っ取る攻撃手法です。

AIやデータ分析に広く使われているプログラミング言語。学習曲線が緩く初心者にも人気です

AI モデルの数値精度を落とすことで、処理速度を高め、メモリ使用量を削減する技術です。

AI モデルの数値を低い精度に変換して、ファイルサイズと処理速度を改善する技術です

検索拡張生成。外部データを検索してAIの回答精度を上げる手法

情報から論理的に結論を導く能力。AIが単に記録するのではなく考えながら処理する

法律・規制に従うこと。投資や事業が適切なルール下で行われているか確認される

ロボット技術。AIを使ってロボットが人間の仕事を手伝ったり、自動化したりする分野です

AIが有害な出力をしないよう、安全性チェック機能を組み込むことです。

プログラムが他のシステムに悪影響を与えないよう隔離された実行環境。セキュリティ対策の一種。

ユーザーや処理量が増えても、システムが効率的に対応できる能力です

小規模から大規模へ拡大。チーム全体での導入・運用を目指すこと

文章を数値化して意味を捉えるOSSライブラリで、意味的な類似度計算に使われます

サーバー管理が不要な状態でAIモデルを実行し、使用した分だけ課金される方式です。

信頼できるライブラリやツールに細工し、それを使う多くのユーザーに被害を与える攻撃です。

AIモデルの性能・安全性・制限事項をまとめた公式文書。ユーザーが安心して使う判断材料になります

会話履歴を管理する単位。複数のやり取りをまとめて追跡できます

単位時間あたりに処理・転送できるデータ量。多いほど高速です

AIが外部のアプリやサービスと連携して、より複雑な作業をできるようにすること

AIモデルが学習に使う大量のテキストやデータセット。精度向上の基礎

AIの判断プロセスや限界を明確に示すこと。ユーザーが何ができて何ができないかを理解できる状態

Hugging Faceが提供する、強化学習でモデルを学習・改善するオープンソースライブラリ

ユーザーインターフェース（見た目）とユーザーエクスペリエンス（使いやすさ）を指します。

個人情報や会話データの利用について、本人が選択・決定できる権利

ファイルやデータの変更履歴を記録し、以前の状態に戻せる仕組み。

AIが文字や画像の説明から、新しい動画を自動で作り出す技術

画像認識と言語理解を組み合わせて、ロボットの動作を制御するAIモデル

画像とテキストの両方を理解して、その内容について説明や質問に答えることができるAIモデルです。

ソフトウェアの脆弱性。攻撃者に悪用される可能性のあるセキュリティ上の欠陥

ブラウザやアプリ間でリアルタイム通信（音声・映像）を実現する技術基盤

複数のタスクを組み合わせて一連の作業を自動で進める流れ

反復的な業務プロセスをAIやシステムで自動実行させることで、人間の手作業を減らすことです

ChatGPT内で特定の業務を自動実行するAIボット。ツール連携により複数作業を一度に処理

Apple Worldwide Developers Conference。Appleが毎年夏に開催する開発者向けイベント

既存のソフトウェアやモデルを改善・修正した新バージョンのことです

スマートフォンやタブレットなど、ユーザーが直接使うデバイスを指します。クラウドに頼らず動作します

ソースコードが公開されており、誰もが自由に使用・改変・配布できるソフトウェアです。

AIモデルを大きく・強力にすること。より多くのメモリが必要になります

複数のモデル・製品の性能を公平に測定・比較するための統一的なテスト方法

画像、テキスト、音声など複数の異なる形式のデータを同時に処理する技術

AIモデルが使用するコンピュータのメモリを削減し、より小さい機器で動かせるようにすることです

学習済みのAI。特定のタスク（音声変換など）を実行するよう訓練されたものです

学習済みのAIモデルを使って、新しいデータから結果を予測する処理です

学習済みのAIモデルを使用して、新しい入力から結果を予測・生成する処理です

人間が手でやる作業をAIやロボットが代わりにやること。手作業を減らし効率化します

モデルのパラメータを低い桁数で表現し、データサイズを小さくする技術です。

ノイズから画像を段階的に生成するAIモデルの手法。Stable Diffusion等で使用

人間のフィードバックによる強化学習。AIの出力品質を人間の好みに合わせて改善する手法

現代のLLMの基盤となるニューラルネットワーク構造