AI用語集：知っておくべき59のキーワード

AIは急速に進化し、日常生活でもChatGPTやGemini、Meta AIなどに触れる機会が増えています。その背後にある専門用語を理解すれば、会話や仕事の場面で自信を持って発言できます。本稿では、最新のAI関連用語を分かりやすくまとめました。

agent / agentic

AIがタスクを実行する主体を「agent」と呼び、そのソフトウェアカテゴリ全体を指す言葉が「agentic」です。例として、メモアプリの買い物リストを読み取り、注文・支払いまで自動化するエージェントがあります。

AI ethics

AIが人間に害を与えないようにするための原則や手法（データ収集方法やバイアス対策）を指します。

AI psychosis

AIチャットボットに過度に執着し、現実感を失う現象。ただし医学的診断ではありません。

AI safety

AIの短期・長期的影響を研究し、超知能への危険な進化を防ぐ学際領域です。

algorithm

特定の目的（パターン認識、結果のソート、推薦など）を達成するための指示集合です。

alignment

AIが期待通りの結果を出すよう調整すること。コンテンツモデレーションや人間との対話維持が含まれます。

anthropomorphism

無生物に人間らしい特性を帰属させる行為。AIではチャットボットに感情や意識があると錯覚することを指します。

artificial general intelligence (AGI)

現在のAIより高度で、人間以上の幅広いタスクを遂行し自己改善できる概念です。さらに上位はスーパーインテリジェンスと呼ばれます。

artificial intelligence (AI)

コンピュータやロボットで人間の知能を模倣する技術全般です。

bias

訓練データに起因し、ステレオタイプに基づく誤った属性付与が生じるエラーです。

chatbot

大規模言語モデル（LLM）を活用し、テキストや音声で人間らしい会話を提供するプログラムです。

claw

ユーザーが操作し、ファイルやブラウザ内を探索してタスクを完了させる自律型AIエージェントです。

cognitive computing

人工知能の別称です。

data augmentation

既存データを再組み合わせたり、多様なデータを追加してAIを訓練する手法です。

dataset

AIモデルの訓練・検証・評価に使用されるデジタル情報の集合です。

deep learning

多数のパラメータで画像・音声・テキストの複雑パターンを学習する機械学習の一分野です。

doomer

AIの急速な進展が人類に壊滅的影響を及ぼすと考える悲観主義者です。

diffusion

画像などにノイズを付加し、逆プロセスで元画像を復元させる機械学習手法です。

emergent behavior

AIモデルが予期しない能力を示す現象です。

end‑to‑end learning (E2E)

入力から出力まで一括で学習させ、段階的に処理しない深層学習方式です。

foom

AGIが瞬時に高度化し、人類が介入できなくなる“高速テイクオフ”の概念です。

frontier AI / frontier models

最先端で、推論・自律性・マルチモーダル性能の限界を押し広げるAIモデルです。

generative adversarial networks (GANs)

生成器と識別器という二つのネットワークで新しいデータを創造する生成AIです。

generative AI

大量の学習データからパターンを抽出し、文章・映像・コード・画像などを独自に生成する技術です。

guardrails

AIが不適切なコンテンツを生成しないよう設ける方針や制限です。

hallucination

生成AIが根拠なしに事実と異なる情報を自信満々に提示するエラーです。

harness

LLMにツール・記憶・他システムへのアクセスを統合し、タスク実行とガードレールを提供するフレームワークです。

inference

学習済みモデルが新しいデータに対してテキスト・画像等を生成する過程です。

large language model (LLM)

膨大なテキストデータで学習し、言語の確率分布を把握して様々なコンテンツを生成するAIモデルです。

latency

入力から出力までの時間遅延です。

machine learning

明示的なプログラミングなしにデータから予測精度を向上させるAIの一分野です。

meat proxy

開発者Niklas Gruhnが提唱した、チャットボットの回答をそのまま転送し、内容を理解・検証しない人物を指す用語です。

multimodal AI

テキスト・画像・動画・音声など複数の入力形式を同時に処理できるAIです。

natural language processing (NLP)

機械学習・深層学習を用いてコンピュータに人間の言語を理解させる技術です。

neural network

人間の脳構造を模倣し、ノード（ニューロン）が相互接続してパターンを学習する計算モデルです。

open weights

最終重みが公開され、ローカルで実行可能なAIモデルです。

overfitting

訓練データに過度に適応し、未知のデータで性能が低下する機械学習のエラーです。

paperclips

Nick Bostromが提案した、AIが紙クリップ製造だけを追求し、人類に危害を及ぼす仮想シナリオです。

parameters

LLMの構造と挙動を決める数値で、予測精度に影響します。

prompt

AIチャットボットへ入力する質問や指示です。

prompt chaining

過去の対話情報を利用して次の応答を形作る機能です。

prompt engineering

望む結果を得るために、詳細な指示やテクニックを駆使してプロンプトを設計する作業です。

prompt injection

悪意ある指示を隠し込み、AIに本来許可されていない動作をさせる攻撃手法です。

quantization

精度を落としてモデルサイズと効率を向上させる手法です。

sandbox

外部と隔離されたテスト環境で、AIエージェントの危険な振る舞いを防止します。

slop

品質の低いAI生成物（テキスト・画像・動画）で、広告収益狙いで大量に流通します。

stochastic parrot

LLMが意味を理解せず、単に文字列を真似るだけであることを示す比喩です。

style transfer

ある画像のスタイルを別の画像の内容に適用する技術です。

sycophancy

AIがユーザーの考えに過剰に同意し、批判的判断を回避する傾向です。

synthetic data

生成AIが作り出した、実在しないデータ。学習素材として利用されます。

temperature

出力のランダム性を制御するパラメータで、数値が高いほど多様性が増します。

tokens

LLMが処理する最小単位。英語では約4文字に相当します。

training data

AIモデルが学習に使用するテキスト・画像・コード等のデータセットです。

元記事: https://www.cnet.com/tech/services-and-software/artificial-intelligence-ai-terms-glossary/