あ行の用語 | チャーハンも作れる「AI用語辞典」

あ行 (94件)

IP-Adapter (IP-Adapter): 「この画像っぽい雰囲気で生成して」を画像生成AIに伝える追加パーツです。
アクティブラーニング (Active Learning): AIが「これ教えて」と人間に質問しながら効率よく学習する手法です。
アテンション (Attention): 文章のどこに注目するかを決める仕組みです。
アテンションヘッド (Attention Head): アテンション機構を複数並列に走らせる、その1本1本のことです。
Adept (Adept): ブラウザを操作するAIエージェントで注目されたものの、苦戦中のAI企業です。
アノテーション (Annotation / Labeling): データに「これは何か」のラベルを人が手作業で付ける工程のことです。
アラインメント (Alignment): AIを「人間が困らない方向」に揃える作業のことです。
アラビンド・スリニバス (Aravind Srinivas): AI検索 Perplexity を立ち上げた、若き起業家です。
アラン・チューリング (Alan Turing): コンピュータ科学とAIの父と呼ばれているイギリスの数学者です。
アルゴリズム (Algorithm): 何かをやるときの「手順書」のことです。
AlpacaEval (AlpacaEval): LLMの「会話のうまさ」をAIに判定させる定番ベンチマークです。
AlphaGo (AlphaGo): 2016年に世界トップの囲碁棋士を破ったDeepMind製の囲碁AIです。
AlphaFold (AlphaFold): タンパク質の立体構造を予測するDeepMind製のAIです。
AlphaProof / AlphaGeometry (AlphaProof / AlphaGeometry): DeepMind が作った、数学オリンピックで銀メダル相当の成績を取ったAIです。
AlexNet (AlexNet): 2012年に画像認識界を激震させた伝説的なCNNモデルです。
Anthropic (Anthropic): Claudeを作っている、AI安全性に振り切ったサンフランシスコの会社です。
アンドリュー・ング (Andrew Ng): 機械学習の教育で世界中に弟子を量産した、スタンフォードのAI研究者です。
アンドレイ・カパシー (Andrej Karpathy): 元OpenAI/Tesla、解説動画でも有名なAI研究者です。
ARC-AGI (ARC-AGI): 「本当の知能」に近いかを測ろうとしている、いまもAIが苦戦中のベンチマークです。
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): 人間がAIに「この答え好き、こっちはダメ」と評価して躾ける手法です。
RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback): 人間の代わりにAIがフィードバックを返す、RLHFのAI版です。
イアン・グッドフェロー (Ian Goodfellow): GAN(敵対的生成ネットワーク)を発明した研究者です。
異常検知 (Anomaly Detection): ふだんと違うパターンを見つける、機械学習の地味な定番タスクです。
位置エンコーディング (Positional Encoding): 単語の「順番」をTransformerに教えるための小細工です。
Imagen (Imagen): Googleが開発した画像生成AIモデルです。
ImageNet (ImageNet): 1400万枚以上のラベル付き画像を集めた、画像認識界の伝説的データセットです。
ELIZA (ELIZA): 1966年に作られた、世界初級のチャットボットです。
イリヤ・サツキバー (Ilya Sutskever): OpenAI共同創業者、ChatGPTの裏にいた天才研究者の一人です。
医療AI (Medical AI): 医療現場でAIを使う、実用化が一気に進んでいる応用分野です。
ElevenLabs (ElevenLabs): 圧倒的にリアルな音声を生成できる、音声AIのスタートアップです。
インコンテキスト学習 (In-context Learning): モデルを再学習させずに、プロンプトの中で例を見せて使い方を覚えさせる技です。
Inflection AI (Inflection AI): 「共感するAI」Piを作ったが、Microsoftに人材ごと吸収された企業です。
インペインティング (Inpainting): 画像の一部を消したり、別のものに置き換えたりする画像編集技です。
Whisper (Whisper): OpenAIが作っている、音声認識AIの定番モデルです。
HMM / 隠れマルコフモデル (Hidden Markov Model): 「目に見えない裏の状態」が時間とともに移り変わる、と仮定して系列データを扱う統計モデルです。
HBM (High Bandwidth Memory): GPUに直接積まれている超高速メモリ、AI計算の隠れた律速ポイントです。
エキスパートシステム (Expert System): 専門家の知識をルールにして詰め込んだ、1980年代AIの主役です。
SSI (Safe Superintelligence): イリヤ・サツキバーが2024年に立ち上げた、AI安全性に特化した新会社です。
SFT (Supervised Fine-tuning): 「お手本のQ&A」を見せながらLLMを躾ける、ファインチューニングの基本形です。
SWE-Bench (SWE-Bench): 実際のGitHubのバグを直せるかでLLMの「ソフトウェアエンジニア力」を測るベンチマークです。
xAI (xAI): イーロン・マスクが2023年に立ち上げたAI企業です。
NVIDIA (NVIDIA): AI時代のGPUを独占しているアメリカの半導体メーカーです。
NPU (Neural Processing Unit): スマホやPCに載っている、AI処理専用の小さなチップです。
FPGA (Field-Programmable Gate Array): 後からハード構成を書き換えられる、再構成可能な集積回路です。
F1スコア (F1 Score): 適合率と再現率を1つの数字にまとめた、分類モデルの定番評価指標です。
エポック (Epoch): 学習データを1周分やり終えた単位のことです。
MMLU (Massive Multitask Language Understanding): LLMの「総合学力」を測るための定番ベンチマークです。
MLOps (MLOps): 機械学習モデルを「本番環境で運用し続ける」ためのお作法と仕組みのことです。
MLパイプライン (ML Pipeline): データ収集→学習→評価→デプロイの一連の流れを自動化する仕組みです。
MoE (Mixture of Experts): 「専門家ネットワークを必要なものだけ動かす」効率化テクのことです。
MQA (Multi-Query Attention): アテンションの Key/Value を1セットに統合して計算量を減らす技法です。
MCP (Model Context Protocol): AIに「外部の道具」を使わせるための共通規格のことです。
MT-Bench (MT-Bench): LLMの対話能力を「強力なAIに採点させる」方式で評価する、定番ベンチマークです。
MNIST (MNIST): 手書き数字の画像データセット、機械学習の「Hello World」です。
LSTM (Long Short-Term Memory): 長い系列でも昔の情報を覚えていられるように改良された、RNNの後継アーキテクチャです。
LMSYS Arena (LMSYS Chatbot Arena): 人間がブラインドで2つのLLMを比較投票するベンチマークサイトです。
LLM-as-a-judge (LLM-as-a-judge): LLMの出力を別のLLMに採点させる評価手法のことです。
LPU (Language Processing Unit): Groq社が作っている、LLM推論専用の超高速チップです。
エントロピー (Entropy): 「ばらつきの大きさ・予測しにくさ」を数値で表す情報理論の概念です。
エンベディング (Embedding): 言葉や画像を「数字の並び」に変換することです。
AI (Artificial Intelligence): コンピュータに人間っぽいことをやらせる技術、の総称です。
AIインテグレーター (AI Integrator): AI技術を既存システムや業務に組み込む作業を専門に請け負う、業者や職種のことです。
AIME (American Invitational Mathematics Examination): アメリカの高校数学コンテスト、LLMの数学力ベンチマークとしても使われます。
AIエージェント (AI Agent): 自分で考えて道具まで使ってくれるAIのことです。
AI Overviews (AI Overviews): Google検索の結果ページの一番上に表示される、AIによる要約回答のことです。
AI規制 (AI Regulation): AIをどう法律で縛るかという話題と、その実際の動きのことです。
AI検索 (AI Search): 検索結果のリストではなく、AIがまとめて答えを書いてくれる新しい検索です。
AIコーディング (AI Coding): AIに手伝ってもらってプログラムを書く、最近すっかり定着した使い方です。
AIスロップ (AI Slop): AIが大量生産する、それっぽいけど中身がない低品質なコンテンツのことです。
AIセーフティ (AI Safety): AIが暴走しないように/人類に害を与えないようにする研究分野です。
AI創薬 (AI Drug Discovery): AIを使って新しい薬の候補を探したり設計したりすることです。
AIネイティブ (AI Native): 「最初からAIが組み込まれている前提」で設計されたアプリやサービスのことです。
AIの冬の時代 (AI Winter): AIへの期待がしぼんで研究予算が干上がっていた時期のことです。
AIブラウザ (AI Browser): ブラウザ自体にAIアシスタントが組み込まれた新世代のブラウザです。
AIのメモリ機能 (AI Memory): 会話をまたいでユーザーの情報を覚えておく、AIの新しい機能です。
ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): 「特定用途専用に作られた集積回路」のことです。AI推論用も増えています。
エージェント型RAG (Agentic RAG): AIが自分で検索を計画しながら答えを作るRAGの進化系です。
エージェント・ワークフロー (Agentic Workflow): 複数のステップ・複数のAIを組み合わせて自動化する作業の流れ自体のことです。
AGI (Artificial General Intelligence): 人間並みに何でもできる、まだ存在しないすごいAIのことです。
A/Bテスト (A/B Test): 2つの案を実際のユーザーに同時に出して、どっちが効くか比べる手法です。
API (Application Programming Interface): ソフトとソフトをつなぐ「窓口」のことです。
オプティマイザ (Optimizer): 損失を小さくする方向にパラメータを動かす「動かし方の流派」のことです。
Ollama (Ollama): 自分のPCで簡単にLLMを動かせるようにするツールです。
音声合成 (Speech Synthesis / TTS): 文字をAIに喋らせる技術のことです。
音声認識 (Speech Recognition): 人が喋った音声を文字に起こす技術のことです。
オンデバイスAI (On-Device AI): クラウドに頼らず、スマホやPCの中だけでAIを動かす方式のことです。
温度 (Temperature): AIの答えの「お固さ/お遊びぐあい」を調整する設定です。
ONNX (Open Neural Network Exchange): モデルを別のフレームワーク間で受け渡すための、共通の中間ファイル形式です。
OCR (Optical Character Recognition): 画像の中の文字を読み取って、テキストに変換する技術のことです。
AutoML (AutoML): モデル選びやハイパーパラメータ調整をAIに自動でやらせる仕組みです。
オートエンコーダ (Autoencoder): 入力を一度ぎゅっと圧縮して、また元に戻す訓練を通じて、データの本質を学ぶニューラルネットです。
AutoGen (AutoGen): Microsoftが提供する、複数のAIエージェントを協調動作させるフレームワークです。
OpenAI (OpenAI): ChatGPTを作って世界中の人をAIに引きずり込んだサンフランシスコの会社です。
OpenClaw (OpenClaw): チャットアプリから話しかけて使う、個人用のオープンソースAIアシスタントです。