人工知能 A2A
A2A（AI-to-AI）とは、複数のAIシステムが直接相互通信し、協調して問題解決を行うためのアーキテクチャである。人間の介入を最小限に抑えながら、異なる専門性を持つAIが連携することで、...
人工知能
人工知能 人工知能 AI
AI（ArtificialIntelligence）とは、人間の知的行動をコンピュータで行わせる技術である。具体的には、人間の言葉の理解や認識、推論、学習、創造性などの能力をコンピュータに実...
人工知能 AIOps
AIOpsとは、人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用して、IT運用を高度化・効率化・自動化することを目的とした運用手法である。AIOpsの概要IT運用は、ネットワーク、サーバー、アプリケ...
人工知能 BLEUスコア
BLEUスコアは機械翻訳システムの品質を自動評価する指標で、生成された翻訳文と人間による参照翻訳の類似度を0から1の数値で表現する。BLEUスコアの背景機械翻訳評価の課題解決BLEUスコアが...
人工知能 CNN
CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）は、画像認識や自然言語処理などの視覚的データに特化したディープラーニングの一種である。CNNのアルゴリズムCNNのアルゴリズムは...
人工知能 Foundation Model
FoundationModel（基盤モデル）とは、膨大なデータを用いた事前学習により、多様な下流タスクへ適応可能な汎用性を持つ大規模なAIモデルを指す。スタンフォード大学のHAI（Human...
人工知能 GAN
GANとは、GenerativeAdversarialNetworksの略で、教師なし学習で使用される人工知能アルゴリズムの一種である。敵対的生成ネットワークと呼ばれる。GANの概要GANは...
人工知能 GEO
GEO（GenerativeEngineOptimization）生成AI搭載プラットフォームが、ユーザーの質問に回答する際に自社のコンテンツを適切に理解・抽出・引用されるよう、コンテンツの...
人工知能 LLM
LLMとは、大規模言語モデル（LargeLanguageModel）の略称であり、膨大な量のテキストデータとディープラーニング技術を用いて構築された言語モデルである。従来の自然言語モデルと比...
人工知能 LLMO
LLMOとは、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の回答に自社の情報が優先的に取り上げられるための最適化手法である。LLMOとSEOの違い従来のSEO（検索エンジン最適化）とLLM...
人工知能 LoRA
LoRA（Low-RankAdaptation）とは、大規模言語モデル（LLM）のパラメータを効率的に調整するための技術である。限られた計算資源でLLMを特定のタスクに特化させたり、新しい知...
人工知能 MCP
MCP（ModelContextProtocol）とは、大規模言語モデル（LLM）とアプリケーション間の標準化されたインターフェースを提供するプロトコルである。LLMの文脈管理と機能拡張を効...
人工知能 RAG
RAGとは、Retrieval-AugmentedGenerationの略で、大規模言語モデル（LLM）の生成能力と、外部情報検索を組み合わせた技術である。LLM単体では最新情報や専門知識の...
人工知能 RNN
RNN（再帰型ニューラルネットワーク）とは、時系列データの処理に特に有効な深層学習モデルの種類である。RNNのアーキテクチャRNN（RecurrentNeuralNetwork）は、時系列デ...
人工知能 オーグメンテッドアナリティクス
オーグメンテッドアナリティクスは、データの準備や分析、解釈といったプロセスを自動化したり、人間の分析能力を補助したりすることで、データ分析をより手軽に、より多くの人に利用できるようにする技術...
人工知能 クラスタリング
クラスタリングとは、大量のデータを類似性に基づいてグループ分けする技術である。教師なし学習の代表的な手法であり、データの本質的な構造を明らかにするために用いられる。クラスタリングの仕組みクラ...
人工知能 コグニティブコンピューティング
コグニティブコンピューティングとは、人間の認知機能を模倣したコンピューターシステムである。自然言語処理、機械学習、データマイニングなどの技術を組み合わせることで、人間のように学習、理解、推論...
人工知能 シンギュラリティ
シンギュラリティとは、人工知能（AI）の知能が人間の知能を超える転換点を指す。概要シンギュラリティは、アメリカの未来学者レイ・カーツワイルが提唱した概念である。カーツワイル氏は、ムーアの法則...
人工知能 ディープラーニング
ディープラーニングとは、大量のデータを学習することで、人間が気づかない複雑なパターンや規則を自動的に抽出する機械学習の手法である。画像認識や音声認識、自然言語処理など、さまざまな分野で活用さ...
人工知能 ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路網を模した数理モデルである。脳内の神経細胞（ニューロン）とそのつながりを、人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものである。ニューラルネッ...
人工知能 ハルシネーション
ハルシネーションとは、AIシステムが学習データに存在しない虚構の情報を生成してしまう現象である。ハルシネーションの原因1.学習データの問題AIシステムは、学習データに基づいて判断や予測を行う...
人工知能 ファインチューニング
ファインチューニングとは、既存の学習済みモデルを特定のタスクに最適化する技術である。ファインチューニングの概要深層学習モデルは、大量のデータと計算資源を必要とする。しかし、すべてのタスクに対...
人工知能 プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングとは、生成的言語モデル（LLM）を効率的に使用するために、プロンプトを開発・最適化する学問分野である。LLMは、膨大な量のテキストデータから学習したモデルであり、テ...
人工知能 マルチモーダルAI
マルチモーダルAIとは、テキスト、音声、画像、動画など、2つ以上の異なるモダリティ（データの種類）から情報を収集し、それらを統合して処理する人工知能（AI）システムのことである。マルチモーダ...
人工知能 強化学習
強化学習とは、機械学習の一種であり、エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化するように行動を学習する手法である。強化学習の特徴強化学習の特徴は、以下の3つが挙げられる。エージェント...
人工知能 感情認識AI
感情認識AIとは、人間の感情を読み取ることができるAIである。その分析対象は、顔の表情、声、文章など、多岐にわたる。感情認識AIのメリット感情認識AIは、人間の感情を認識するAIである。感情...
人工知能 教師あり学習
教師あり学習とは、入力データと出力データの対応関係を学習する機械学習の一種である。教師あり学習のアルゴリズム教師あり学習とは、正解となるデータ（教師データ）を用いて、学習モデルを訓練する機械...
人工知能 教師なし学習
教師なし学習とは、正解となるデータ（教師データ）を用いずに、学習モデルを訓練する機械学習の手法である。教師なし学習のアルゴリズム教師なし学習のアルゴリズムは、大きく分けて以下の2つに分類され...
人工知能 機械学習
機械学習とは、コンピューターに「学習」させることで、データからルールやパターンを自動的に見つけ出す技術である。機械学習の種類機械学習は、大きく分けて「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習...
人工知能 画像認識
画像認識とは、画像に写っている物体や文字、シーンなどをコンピュータが認識する技術である。画像認識の仕組み画像認識は、大きく分けて「特徴抽出」と「分類」の2つの処理からなる。特徴抽出特徴抽出で...
人工知能 自然言語処理
自然言語処理（NaturalLanguageProcessing、略称：NLP）とは、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術である。自然言語処理のアルゴリズム自...