ロールアウト
AIモデルやシステムを本番環境へ段階的あるいは全体に展開し、実際のユーザーや業務で利用可能にするプロセスのことです。AI開発において、検証環境から本番環境への安全な移行を実現するために重要な役割を果たします。
システム開発のAI用語一覧
18件システム開発に関するAI用語を18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。
AIシステム
AIシステムとは、人工知能技術を取り入れたソフトウェアやハードウェアの総合的な仕組みを指します。単一の機械学習モデルだけでなく、データ収集から前処理、推論、結果の可視化や外部システムとの連携までを含めた全体像を意味します。実社会の課題解決や業務自動化を実現するための運用基盤として重要な役割を果たします。
ロギング
ロギングとは、AIシステムの開発や運用において、システムの動作状態や機械学習モデルの入力、推論結果などのイベントを時系列で記録するプロセスです。AIの再現性向上、予測のトレーサビリティ確保、精度の劣化を検知するモニタリングの基盤として極めて重要であり、システム運用の信頼性とセキュリティを高めるために必須の要素技術です。
PaaS
PaaS（Platform as a Service）とは、アプリケーションの開発や実行に必要なプラットフォーム一式をクラウド経由で提供するサービスモデルです。サーバー管理やOSの保守をクラウド事業者に任せられるため、開発者は機械学習モデルの実装やAIアプリケーションの開発作業に専念できます。
本番環境
本番環境とは、開発・検証を終えたAIモデルやシステムがエンドユーザー向けに実際に稼働し、実データを処理して価値を提供する最終的な運用環境です。高い信頼性、堅牢なセキュリティ、継続的な監視体制が求められます。
ビジネスロジック
ビジネスロジックとは、企業の業務ルールや計算処理など、アプリケーションの中核となる処理手順のことです。AIシステム開発においては、LLMや機械学習モデルをどのように業務に組み込み制御するかという、ルール設計やプロセスの部分を指します。
ブルーグリーンデプロイメント
ブルーグリーンデプロイメントとは、稼働中の現行環境（ブルー）とは別に、同じ構成の新規環境（グリーン）を用意し、接続先を切り替えることで瞬時に新バージョンへ移行するデプロイ手法です。機械学習の運用（MLOps）においても、推論モデルの更新に伴うサービス停止を防ぎ、不具合時の迅速な切り戻しを可能にする安全なリリースアプローチとして重宝されています。
ストリーミング
ストリーミングとは、AIがデータを処理・生成する際に、すべてのデータが完成するのを待たずに、生成された部分から逐次出力していく技術やプロセスのことです。特に大規模言語モデルにおけるテキスト生成や、音声認識・合成などで広く活用されています。ユーザーの待ち時間を劇的に減らし、対話型システムの操作性を高めるために不可欠な手法となっています。
ローコード
ローコードとは、極力ソースコードを書かずに、視覚的な操作を中心に最小限のプログラミングで迅速にシステムやアプリケーションを開発する手法、またはその支援ツールのことです。開発期間の短縮やエンジニア不足の解消に寄与し、企業のDXを加速させる技術として、AIを用いた自動生成機能などとともに注目を集めています。
トランザクション
トランザクションとは、データベースやシステムにおける分割できない一連の処理単位です。すべての処理が完全に成功するか、あるいは何も行われなかった状態に戻すかを保証し、データの整合性を維持します。AIエージェントが自律的に外部APIを呼び出して決済や予約などの複雑なタスクを実行する現代のAIシステムにおいても、システムの信頼性を担保する極めて重要な概念です。
DoS攻撃
DoS攻撃（サービス拒否攻撃）とは、サーバーやネットワーク、あるいはAIモデルの提供システムに意図的に大量の負荷をかけ、正常なサービス提供を妨害するサイバー攻撃のことです。AIの文脈では、膨大な推論リクエストを送信してサーバーのリソースを枯渇させたり、計算コストが極端に高い入力によって処理を遅延させたりする手法が警戒されています。
通信プロトコル
通信プロトコルは、ネットワーク上でデータや情報を正確に送受信するために合意された共通の規約やルールのこと。AIの分野では、分散学習における複数のGPUサーバー間の高速データ通信や、APIを介した大規模言語モデルと外部アプリケーションのデータやり取り、AIエージェント間の連携において不可欠な役割を果たす。
要件定義
要件定義とは、システムやAIモデルの開発において、どのような機能や性能を実現するかを明確にする工程です。クライアントや利用者のニーズを整理し、実現すべき範囲や目標値、制約条件を文書化します。AIプロジェクトでは、データの準備や予測精度、運用方法に関する要件の定義が特に重要となります。
プロトコルバッファ
Protocol Buffersは、Googleが開発した構造化データをシリアライズするための効率的なデータフォーマットです。JSONやXMLと比較してバイナリ形式のためデータサイズが小さく、高速な送受信が可能であるため、大規模な機械学習モデルの分散処理やAPI通信で広く利用されています。
プロトタイピング
プロトタイピングとは、AIやソフトウェアの開発初期段階において、機能やユーザー体験の検証を行うために簡易的な試作品を迅速に作成・評価する開発手法です。AI開発特有のデータ依存による不確実性を早期に解消し、技術的な実現可能性を評価することで、本開発における手戻りやコストの削減に大きく貢献します。
ノーコード開発ツール
ノーコード開発ツールとは、プログラミングの知識がなくても、視覚的な操作のみでアプリやシステムを構築できるツールです。開発コストや期間を大幅に削減し、市民開発を推進する手段として注目されています。近年は生成AIや機械学習モデルとの連携、自然言語による自動生成機能も進化しており、業務自動化や新規事業の迅速な立ち上げに広く活用されています。
パイプライン処理
パイプライン処理とは、一連のデータ処理や機械学習のワークフローを順番につなぎ、効率的かつ自動的に実行する仕組みのことです。前処理からモデルの学習、予測までの工程を体系化することで、開発効率の向上や処理の高速化を実現します。
プロトタイプ
製品やシステムの本格的な開発に先立ち、アイデアの検証や仕様の確認を行うために試作される初期段階のモデルのこと。AI開発においては、機械学習モデルの精度や動作、ユーザー体験（UX）を早期に評価・検証し、開発の方向性を修正するために不可欠なプロセスである。