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Ai

44 用語

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A

Agent (エージェント) ユーザーに代わって自律的にアクションを実行できるソフトウェアエンティティ。AI（人工知能） 通常人間の知能を必要とするタスクを実行できるシステムを作成する幅広い分野。AI (人工知能) 通常人間の知能を必要とするタスクを実行できるシステムを作成する広範な分野。Alignment (アライメント) AIシステムが人間の価値観と意図に従って動作することを保証するプロセス。Ambient AI 環境に統合され、目立たないように動作するAIシステム。Automation (自動化) AIを使用して、以前は人間の介入が必要だったタスクや決定を自動的に実行すること。AX（エージェンティック・エクスペリエンス） AI時代のためのUXの拡張で、ツールではなく関係性のように感じるエージェンティック製品を設計します。AX (Agentic Experience) AIエージェントがユーザーと相互作用する方法の設計と実装に焦点を当てた分野。

B

Benchmark（ベンチマーク） AIモデルやシステムのパフォーマンスを測定し評価するための標準的なテストやメトリクスのセット。

C

Chain of Thought - CoT（思考の連鎖） AIモデルが複雑な推論をステップバイステップの思考プロセスに分解するよう導くプロンプティング技法です。Chain of Thought - CoT（思考連鎖） AIが複雑な問題を段階的に分解し、中間的な推論ステップを明示的に示すプロンプト手法。Cognitive Bias（認知バイアス） AIシステムによって複製または増幅される可能性がある、判断における体系的な偏りのパターンです。Computer Use AIモデルが人間のようにコンピュータインターフェースと直接対話する能力です。Computer Use AIシステムがコンピューターインターフェースを直接操作し、人間と同じようにソフトウェアを使用する能力。Context (コンテキスト) AIシステムが意思決定や応答生成に使用する背景情報、設定、または状況情報。Context Window AIモデルが一度に処理できるテキストの最大量です。Context Window AIモデルが一度に処理できるテキストまたは情報の最大量の制限。Copilot（コパイロット） ユーザーの作業を支援し、生産性を向上させるために設計されたAIアシスタントシステム。Credits/Tokens AIサービスの使用量と課金を追跡するために使用される計測単位。

D

Deterministic (決定論的) 同じ入力に対して常に同じ出力を生成するAIシステムまたはアルゴリズムの特性。

E

Embeddings（エンベディング） 単語、文、画像などのデータを高次元のベクトル空間で数値表現に変換する手法。Escape Hatch (エスケープハッチ) AIシステムが予期しない動作をしたり問題が発生したりした場合に、ユーザーが介入できるメカニズム。Evals (評価) AIシステムの性能、能力、安全性を測定およびテストするためのフレームワークとツール。Evaluation Harness (評価ハーネス) AIモデルの性能を標準化されたベンチマークで体系的にテストするフレームワーク。Explainability (説明可能性) AIシステムの意思決定プロセスと推論を人間が理解できるようにする能力。

F

Feedback Loop (フィードバックループ) AIシステムが結果を出力し、その出力がシステムの将来の動作に影響を与えるサイクル。Few-Shot Learning（少数ショット学習） 少数の例（通常2-10個）からAIモデルが新しいタスクを学習する機械学習手法。

G

GPU Cluster（GPUクラスター） 大規模なAIモデルの訓練や推論処理を高速化するために、複数のGPUを連携させたコンピューティングシステム。Generative AI (生成AI) テキスト、画像、コードなどの新しいコンテンツを作成できるAIシステム。Generative UI (生成UI) AIがユーザーのニーズやコンテキストに基づいて動的にユーザーインターフェースを作成する技術。GPT Generative Pre-trained Transformerの略。テキスト生成に特化した大規模言語モデルのアーキテクチャ。Ground Truth（グランドトゥルース） 機械学習モデルの訓練と評価において、正解として使用される実際の、検証済みのデータ。Grounding (グラウンディング) AIシステムが現実世界の事実やデータに基づいて応答することを保証するプロセス。

L

Large Language Model - LLM（大規模言語モデル） 膨大なテキストデータで訓練された、自然言語の理解と生成に特化した大規模なニューラルネットワークモデル。

M

Machine Learning - ML（機械学習） 明示的にプログラムされることなく、データから自動的にパターンを学習し改善するコンピュータシステムの技術分野。Multimodal（マルチモーダル） テキスト、画像、音声、動画など複数の異なる種類のデータを同時に理解し処理できるAIシステム。

P

Prompt（プロンプト） AIシステム、特に大規模言語モデルに対して期待する応答を得るために与える指示や質問。