スマートグラス
スマートグラスは、眼鏡型フレームに小型ディスプレイやカメラ、マイクを搭載したウェアラブルデバイスです。近年は音声アシスタントや生成AI技術との統合が進み、視界を遮らずにリアルタイムで情報や翻訳を受け取る次世代端末として注目を集めています。
生成AIに関するAI用語を163件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は5ページ目です。
スマートグラスは、眼鏡型フレームに小型ディスプレイやカメラ、マイクを搭載したウェアラブルデバイスです。近年は音声アシスタントや生成AI技術との統合が進み、視界を遮らずにリアルタイムで情報や翻訳を受け取る次世代端末として注目を集めています。
生成対向ネットワーク(GAN)は、データを生成する生成器と本物か判定する識別器の2つのAIを競わせることで、高精度なデータを生成する深層学習アルゴリズムです。写真のようにリアルな画像生成や高解像度化などで成果を上げており、生成AIの発展に大きく貢献しました。
ラスタライズとは、ベクターデータや3Dモデルの情報を、画素(ピクセル)の集合であるラスタデータへ変換する処理のことです。AIの分野では、NeRFや3D Gaussian Splattingなどの3D生成モデルにおいて、3D空間の情報を2D画像として描画する重要な工程として用いられます。
巨大言語モデル(LLM)とは、膨大なテキストデータとディープラーニングを活用して人間の言葉を理解・生成するAIモデルです。文章の要約や翻訳、対話など幅広いタスクを高精度で実行できることから、現在の生成AIブームの中心的な技術となっています。
非弁活動とは、弁護士資格を持たない者が報酬を得る目的で法律事務を行う違法行為です。生成AIが高度な法律文書の作成や相談対応を行えるようになった現在、AIの利用方法やサービス提供が弁護士法に抵触するかどうかが大きな議論となっています。
デコーディングとは、AIモデルが内部で処理した数値表現や潜在変数から、テキストや画像などの出力データを生成する処理のことです。特に大規模言語モデルなどの自然言語処理において、エンコーダーが変換した情報や直前のトークンをもとに次の単語を予測・選択する推論プロセスを指します。生成精度や多様性を左右する重要な要素です。
フィッシング詐欺は、実在する企業やサービスを装った偽のメールやウェブサイトへ誘導し、個人情報やクレジットカード番号などを不正にだまし取るサイバー攻撃の手法です。近年では生成AIの悪用により、不自然な表現のない巧妙な文面が短時間で作成されるようになり、被害の深刻化が懸念されています。
温度パラメーターとは、生成AIや大規模言語モデルにおいて文章生成時のランダム性や多様性を調整するための設定値です。数値を高くすると多様で創造的な回答が得られやすくなり、低く設定すると決定論的で一貫性のある正確な回答が得られやすくなります。タスクの目的に応じて出力を最適化する重要なサンプリング設定です。
フィッシングとは、実在する組織を装った偽の電子メールやウェブサイトを用いて、個人情報や認証情報を詐取するサイバー攻撃の手法です。近年では、生成AIの悪用により、不自然な表現のない極めて巧妙なフィッシングメールが大量に自動生成されるようになり、従来の検知ルールを回避する脅威としてセキュリティ上の大きな課題となっています。
クラシファイアフリーガイダンス(Classifier-Free Guidance)は、生成AIにおける画像や文章の品質とプロンプトへの忠実度を向上させるための手法です。外部の分類器を使わずに拡散モデル自身の出力から誘導を行い、生成結果の精度を高めるために広く利用されています。
コンテンツフィルタリングとは、AIシステムが出力または入力するテキストや画像などのデータを監視し、不適切な情報を検出してブロックする技術です。ヘイトスピーチや著作権侵害などのリスクを防ぐために広く活用されています。
ニューラルボコーダーとは、ディープラーニングを用いて音響特徴量から高品質な音声波形を生成する技術です。従来の数理モデルに基づくボコーダーとは異なり、人間の肉声に近い極めて自然な音声を合成できます。音声合成システムや声質変換の処理に広く活用されており、WaveNetやHiFi-GANなどのモデルが存在します。
フリークエンシーペナルティは、大規模言語モデル(LLM)のテキスト生成において、同じ単語が何度も繰り返し出現することを抑制するためのパラメータです。生成中のテキスト内ですでに多く使われている単語の選択確率を下げることで、文章の単調化を防ぎ、より多様で自然な表現のテキストを出力させることができます。
ノーマルマップ(法線マップ)とは、3Dモデルの表面にある凹凸や詳細な質感を表現するために用いられる特殊な画像データです。光の反射方向を示す法線情報をRGBカラーで記録し、モデルのポリゴン数を増やすことなく立体感を擬似的に再現できます。近年では生成AIを活用したノーマルマップの自動生成技術も注目されています。
UV展開図とは、3Dモデルの表面を2次元の平面として展開した図面のことです。3D生成AIやテクスチャリングにおいて、立体的なオブジェクトの表面に画像や質感を正確に貼り付けるために不可欠な技術であり、効率的なマテリアル適用を支えます。
イノベーションとは、新しい技術やアイデアを組み合わせて新たな価値を創造し、社会や市場に大きな変革をもたらす概念です。単なる技術的発明にとどまらず、新しいビジネスモデルの構築や社会課題の解決までを含みます。近年では生成AIやディープラーニングといった先進技術が、ビジネスの現場で革新的なイノベーションを引き起こす駆動力を担っています。
メタプロンプトとは、AI(大規模言語モデル)自身に最適なプロンプトを生成・改善・管理させるための、一段高い次元の指示や設計図のことです。プロンプトエンジニアリングにおける高度な手法であり、AIが自律的に高精度なプロンプトを設計・実行することで、ユーザーが細かな指示を与えなくても一貫して高品質な回答を引き出すことができます。
フューショットプロンプティングとは、AIモデルに入力するプロンプトの中にいくつかの具体例(手本)を提示することで、期待する出力の精度や形式を向上させる技術です。追加の学習を行わずに性能を引き出せる手法として広く活用されています。
シャドーITとは、企業のシステム管理部門の許可や把握なしに、従業員や部門が業務で利用しているIT機器やソフトウェア、クラウドサービスのことです。特に近年は、個人契約の生成AI(ジェネレーティブAI)などを勝手に業務に利用するケースが急増しており、データ漏洩やセキュリティ上の大きなリスクとなっています。
エンタープライズサーチとは、企業内の様々なシステムやストレージに散在する膨大な文書データを横断的に検索し、必要な情報を見つけ出す仕組みです。生成AIと連携した高度な検索システムが注目されています。
モデル崩壊(Model Collapse)とは、AIが生成したデータを次の世代のAIの学習に繰り返し使用することで、出力の多様性が失われ、最終的に実用的な出力を生成できなくなる現象です。合成データへの過度な依存によって発生し、元々のデータ分布の端にある稀な情報が失われ、ありふれた表現ばかりが生成されるようになります。
フローマッチングは、単純な確率分布から目標とするデータ分布への変換経路を効率的に学習する生成モデルの学習手法です。従来の拡散モデルと比べて直線的かつ安定した経路を構築できるため、高品質な画像や音声の生成をより少ない計算ステップで高速に実行できるアプローチとして注目されています。
生成パラメータとは、大規模言語モデルなどの生成AIがテキストや画像を生成する際のアウトプットの多様性やランダム性を調整するための設定値群です。温度(Temperature)やTop-p(Nucleus Sampling)などの値を変更することで、AIの回答を論理的で正確な内容にするか、創造的で多様な内容にするかを制御できます。
ディスプレイスメントマッピングとは、高さ情報を記録したテクスチャを用いて3Dモデルの表面形状を実際に変形させる技術です。AIを活用した3D生成モデルにおいて、効率的かつ高精度に立体的な凹凸や質感を再現する手法として重要な役割を担っています。