生成AIを利用する上で覚えておくと役立つ専門用語40選!!

ChatGPTなどの生成AIの誕生により、多くの人が日常生活やビジネスにおいてAIを利用する頻度が増えたと思います。

しかし、利用していくうちに「この用語ってどうゆう意味？？」という場面が多くありませんか。

生成AIが急速に普及したことにより、ほとんどの方が、AIに関する専門用語を理解してない状態で生成AIを利用しています。

より効果的に生成AIを利用していく上で、専門用語の理解は必須です。

そこで今回は、これだけ覚えていたら生成AIをマスターできるといった専門用語をピックアップして紹介していきますので、是非最後まで読んでみてください！！

AIの基本概念

ここでは、AIに関する基本的な専門用語を紹介します。

人工知能（AI）

AIは、コンピュータが人間のように学習し、判断し、行動する技術です。

例えば、自動運転車はAIを使って周囲の状況を分析し、安全に運転します。

AlexaやGoogleHomeなどのスマートスピーカーもAIを活用し、音声指示を理解して天気予報を教えてくれるなど、日常生活で幅広く応用されています。

生成AI

生成AIは、既存のデータをもとに新しいコンテンツを生成する技術です。

例えば、AIに「夕焼けの空の下で飛んでいる鳥の絵を描いて」と指示すると、リアルな画像を自動で作り出すことができます。

代表例として、ChatGPTやDALL-Eが挙げられます。

機械学習

機械学習は、コンピュータがデータを使ってパターンを学習し、予測や判断を行う技術です。

ネットショップのおすすめ商品表示やスパムフィルターなど、様々な場面で利用されています。

事前学習

事前学習は、AIが最初にたくさんのデータで「基礎的なこと」を覚える作業です。

例えば、文章を作るAIなら、インターネット上のたくさんの文章を読んで、言葉の使い方やルールを学びます。

これにより、後で特定の仕事をするときに、すでに基本的な知識があるので、うまく対応できるようになります。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人間の脳のような構造を持ち、層を重ねたネットワークでデータを処理します。

例えば、画像認識AIは大量の写真を学習して、犬や猫を正確に見分けることができます。

ディープラーニング

ディープラーニングは、ニューラルネットワークを使って複雑なパターンを学習する技術です。

画像認識や音声認識、自然言語処理などで優れた成果を出し、翻訳アプリや顔認証技術に応用されています。

生成モデルとその技術

AIの生成モデルとその技術に関する専門用語をここでは紹介していきます。

大規模言語モデル（LLM）

LLMは、膨大なテキストデータを学習して、文章の理解や生成が得意なモデルです。

ChatGPTのように、ユーザーの質問に対して詳しく説明したり、文章を生成する能力を持っています。

トランスフォーマー

トランスフォーマーは、単語やフレーズの文脈を効率的に処理できる言語モデルの一種です。

これにより、高精度の翻訳やテキスト要約が可能になります。

Google翻訳の精度向上にも使われています。

自然言語処理（NLP）

NLPは、コンピュータが人間の言葉を理解し、処理する技術です。

SiriやAlexaなどの音声アシスタントは、NLPを使って私たちの話を理解し、天気予報や音楽を再生してくれます。

検索拡張生成(RAG)

検索拡張生成(RAG)は、情報を検索してからAIが文章を生成する方法です。

まず、AIが質問に関連する情報をデータベースから検索し、その情報を基に回答や文章を作成します。

この仕組みにより、AIは最新の情報や外部の知識を使って、より正確な答えを提供できます。

ファインチューニング

ファインチューニングは、すでに学習済みのAIモデルを新しいデータで「仕上げ」のように調整する方法です。

例えば、英語の文章を理解するAIがあった場合、それをさらに日本語の文章を理解できるように追加で学習させるときに使います。

この方法は、最初から全てを学習させるよりも時間やコストがかからず、効率的にAIをカスタマイズできます。

敵対的生成ネットワーク（GAN）

GANは、2つのAIが競い合いながらリアルなデータを生成するモデルです。

生成器が新しいデータを作り、識別器がそのデータが本物か偽物かを判定します。

この競争により、生成器がよりリアルなデータを生成するようになります。

自己符号化器（オートエンコーダー）

データを圧縮し、再構築することで、データの重要な部分を学習するモデルです。

次元削減やデータ生成に利用され、画像データなどの特徴を効率的に学習します。

変分自己符号化器（VAE）

データの分布を学習し、新たなデータを生成する自己符号化器です。

次元削減やデータ生成の分野で使われ、新しいデータをリアルに生成することができます。

ディープフェイク

ディープラーニングを使って作成された偽の画像や動画です。

例えば、人物の顔を別の人の顔に入れ替える技術があり、映画やエンターテイメントなどで利用されています。

マルチモーダルAI

複数のデータ形式（テキスト、画像、音声など）を同時に処理できるAIモデルです。

これにより、より豊かな情報を活用した高度な分析や生成が可能になります。

トークナイゼーション

トークナイゼーションは、長い文章をAIが理解しやすいように「単語」や「短いフレーズ」に細かく分ける技術です。

これをすることで、AIが文章を「部分的に理解」し、より正確な結果を出すことができるようになります。自然言語処理でよく使われる技術です。

AIのトレーニングと学習の過程

AIが精度を高めるために欠かせない「トレーニング」や「学習」に関連する専門用語を紹介します。

アノテーション

アノテーションは、AIが学習するために必要なデータに「正解」を付けることです。

例えば、AIに「この画像は猫だよ」「この画像は犬だよ」と教えるために、画像データにラベルを付けておきます。

このラベル（猫、犬など）がAIの学習のためのヒントになります。

特徴量

データの中から分類や予測に重要な情報を取り出したものです。

例えば、画像データでは、色や形状が特徴量として使われ、AIがそれを学習することで物体を識別します。

ラベル

データに付与されるタグやカテゴリのことです。

画像データの場合、「犬」や「猫」などのラベルがデータに付けられることで、AIはそれぞれのカテゴリを学習しやすくなります。

トレーニング

AIモデルがデータを使って学習する過程です。

トレーニングによってAIはパターンや規則性を見つけ出し、より正確な予測ができるようになります。

例えば、画像認識AIは、何千枚もの画像をトレーニングデータとして学習します。

検証データ

AIの性能を途中で確認するために使うデータです。

トレーニングデータとは別に用意され、AIがどれだけ正確に学習できているかを評価するのに役立ちます。

テストデータ

最終的なモデルの評価に使うデータで、AIが新しいデータに対してどれだけうまく予測できるかを確認します。

これにより、AIの汎化能力が測定されます。

転移学習

すでに学習されたモデルの知識を、新しいタスクに活用する手法です。

これにより、少ないデータでも高精度のAIモデルを構築でき、再学習が容易になります。

パラメータ

パラメータは、特定のシステムやモデルの動作や結果に影響を与える「設定値」や「変数」のことです。

例えば、生成AIの場合、パラメータはAIが学習した情報を表し、テキスト生成や予測などに影響を与えます。

パラメータが多いほど、AIは複雑で多様な情報を学習し、より正確な結果を出せる可能性が高くなります。

簡単に言うと、パラメータはモデルやプログラムが「どう動くか」を決定するための重要な要素であり、結果に大きな影響を与えます。

自己教師あり学習

自己教師あり学習は、AIが自分自身のデータを使って学習する方法です。

具体的には、データの一部を隠して、その隠された部分を予測するという仕組みです。

例えば、文章の一部を隠して、隠された部分が何かを予測させることで、AIが文脈や内容を理解できるようになります。

この方法は、たくさんのデータにラベルをつけなくても学習できるのが特徴です。

エンベディング

エンベディングは、AIが言葉や画像などを「数字」に変えて表現する方法です。

例えば、「猫」という言葉を数字の列に変換し、「犬」という言葉も別の数字の列に変換することで、AIはそれぞれの言葉の関係性を学びます。

こうして、AIは言葉やデータの意味を深く理解できるようになります。

AIモデルの改善と防御策

AIモデルを最適化するための専門用語をここでは紹介します。

過学習

AIがトレーニングデータに過度に適応しすぎて、新しいデータにうまく対応できなくなる現象です。

過学習を防ぐことで、AIは未知のデータに対しても柔軟に対応できるようになります。

正則化

モデルが複雑になりすぎて過学習しないように、モデルの複雑さを制限する方法です。

L1やL2正則化などがあり、これによりモデルの精度が保たれます。

ドロップアウト

ニューラルネットワークのトレーニング中に、ランダムに一部のノードを無効化する手法です。

これにより、過学習を防ぎ、モデルの汎化能力を向上させることができます。

AIに関連するその他の概念

最後に、AI技術に関連するその他の専門用語を紹介します。

トークン

生成AIにおけるトークンは、テキストやコードの「最小単位」を指します。

例えば、単語や文字、記号などがトークンになります。

AIが文章を生成する際、このトークン単位で処理を行い、次に生成すべきトークンを予測して文章を作ります。

ハルシネーション

AIが事実に基づかない情報を生成してしまう現象をハルシネーションと呼びます。

例えば、存在しない歴史上の出来事を答えるなど、AIが間違った情報を提供することがあります。

バイアス

バイアスは、AIがトレーニングに使ったデータの偏りから、特定の集団に対して不公平な判断をすることです。

例えば、偏ったデータで訓練されたAIが、特定の性別や人種に対して誤った予測をすることがあります。

説明可能なAI（XAI）

XAIは、AIの意思決定や予測の理由を人間が理解できる形で説明する技術です。

例えば、医療用AIが「なぜこの治療法を選んだのか」を説明できると、医師や患者が安心して利用できます。

強化学習

強化学習は、AIが試行錯誤を繰り返し、最適な行動を学習する手法です。

例えば、ゲームのAIが何度もプレイすることで、最強の戦略を見つけるといった応用例があります。

拡張知能

拡張知能は、AIが人間の能力を補完し、協力することで、問題を解決する概念です。

例えば、医師がAIの分析結果を参考にして診断を下すことで、より正確な診断が可能になります。

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は、AIに効果的な指示（プロンプト）を与えて、望ましい結果を得る技術です。

生成AIに対して適切な質問や指示を出すことで、より良い結果を得ることができます。

ゴールシークプロンプト

ゴールシークプロンプトとは、AIに対して最終的に達成したい目標（ゴール）を具体的に伝えるプロンプト（指示文）です。

AIが目標を理解して、そのゴールに向かって最適な回答を提供するように設計されています。

この手法は、AIを効果的に使うために、単に質問や要求を投げかけるのではなく、AIがどういったゴールを目指しているかを明確にすることで、より適切で目的に合った結果を得られるようにします。

アルゴリズム

アルゴリズムは、問題解決のための具体的な手順や計算方法です。

SNSのタイムラインにおける投稿の表示順を決めるアルゴリズムなど、私たちの生活に広く応用されています。

データセット

データセットは、AIモデルを学習させるために使うデータの集まりです。

例えば、猫の画像認識AIを作るには、何千枚もの猫の画像を含むデータセットが必要です。

データの質と量がAIの性能に大きく影響します。

まとめ

今回は、生成AIを利用する上でよく使う専門用語を40個紹介していきました。

AIの専門用語が分からないと、AIを効果的に活用できないことがあります。

例えば、生成AIを使ってテキストや画像を生成する際に、AIの仕組みや限界を理解していないと、期待通りの結果が得られなかったり、不正確なデータを生成してしまうことがあります。

専門用語が分からないと、AIの力を最大限に引き出すことが難しくなるだけでなく、ビジネスや日常生活の中でAIの恩恵を十分に受けられなくなるリスクがありますので、最低限今回紹介した専門用語は頭に入れておきましょう。