AI用語辞典

訓練済みのAIモデルを使って、新しいデータから予測や判断を行うシステムです。特定のタスクを実行するために設計され、自律的に動作することが期待されます。

ディープラーニングの一種で、特に画像認識や画像処理に特化したニューラルネットワークです。画像の特徴を自動的に抽出する能力に優れています。

複数のAIエージェントが同時に異なるタスクやサブタスクを処理する仕組み。これにより、全体の処理速度や効率が向上し、複雑なマルチタスクをこなせるようになります。

複数の専門家（エキスパート）と呼ばれる小さなニューラルネットワークを組み合わせたAIモデルです。入力データに応じて最適なエキスパートを選択し、処理を分担することで、効率と性能を向上させます。

Perceptronが開発した高性能動画分析AIモデル。競合他社のモデルと比較して80-90%安価でありながら、動画の因果関係を分析する能力を持つとされています。コスト効率と性能を両立した点が特徴です。

大規模言語モデル（LLM）が利用する知識の集積。従来のRAGのように外部データベースに依存せず、LLM自身がMarkdownファイルなどの情報を管理・進化させることで、知識を整理・統合し、より高度な推論や応答を可能にするアーキテクチャです。

大規模言語モデルが一度に処理できる入力テキストの長さ（トークン数）を指します。コンテキスト長が長いほど、より多くの情報を考慮して応答を生成できます。

複雑なシミュレーションや物理的な実験の代わりに、比較的少ない計算コストで結果を予測するために作られる簡易的な数理モデルです。AIや機械学習を用いて構築されることが多く、設計最適化やリアルタイム予測などに活用されます。

Google DeepMindが開発した、ロボット向けのAIモデル。ロボットが複雑なタスクを理解し、人間のような推論能力と計画能力を持って実行することを可能にします。

OpenAIが開発しているとされる、サイバーセキュリティに特化したAIモデル。ソフトウェアの脆弱性発見やサイバーリスクの低減を目指しています。

自然言語処理分野で広く使われるディープラーニングモデルです。特に「アテンション機構」により、入力データのどの部分に注目すべきかを学習し、長距離の依存関係を効率的に捉えます。

人間の脳の神経細胞（ニューロン）のつながりを模した計算モデルです。複数の層から構成され、各層のニューロンが情報を処理し、次の層へと伝達します。

複数のAIエージェントが仮想空間内で相互作用し、現実世界の物理法則や空間特性をシミュレーションするモデル。複雑な環境でのAIの行動や学習を研究するために用いられます。

Anthropicが開発していると報じられているAIモデル。特にサイバーセキュリティ分野での脆弱性発見能力や、人間のような推論・計画能力を持つとされています。

機械学習によってデータから学習された知識やパターンを表現するものです。入力データに対して予測や分類などの出力を行います。

ディープラーニングの一種で、時系列データ（音声、テキストなど）の処理に適したニューラルネットワークです。過去の情報を記憶し、現在の出力に影響を与えます。