プロンプト
プロンプトとは、生成AIや大規模言語モデルに対して指示や質問、要求を伝えるためのテキストやデータのことです。ユーザーが適切なプロンプトを入力することで、AIは文章の要約や翻訳、プログラミングコードの生成、画像作成などの多様なタスクを精度高く実行します。指示の工夫によりAIの出力品質を高める手法はプロンプトエンジニアリングと呼ばれます。
生成AIのAI用語一覧
19件生成AIに関するAI用語を19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。
セーフティフィルター
セーフティフィルターとは、生成AIにおいて有害や不適切なコンテンツの入力・出力を検知し、自動的に遮断・修正する安全制御機構です。差別的発言、犯罪の助長、個人情報漏洩などのリスクを防ぐためのガードレールとして機能し、ユーザーからの入力プロンプトとAIの出力データの双方をリアルタイムで監視してシステムの安全性を担保します。
サンプリング
AIのサンプリングとは、確率分布に基づいて次に生成する単語やピクセルを確率的に選択する手法です。モデルの出力に多様性や創造性を与えるために重要な役割を果たし、温度パラメータなどを用いて出力のランダム性を調整できます。
ディープフェイク
ディープフェイクとは、ディープラーニング（深層学習）技術を用いて、実在する人物の顔や声を合成・改変して作られた偽の画像、動画、音声コンテンツのことです。映画の特殊効果やエンターテインメント領域で活用される一方で、なりすまし犯罪や誤情報の拡散など社会的なリスクが懸念されており、検知技術の向上や法的な対策が進められています。
ハルシネーション
ハルシネーションとは、生成AIが事実とは異なる情報や根拠のない嘘の出力を、あたかも正しい事実であるかのように生成してしまう現象のことです。大規模言語モデルが過去の学習データの文脈や単語の確率的つながりに基づいて自然な文章を作り出す仕組みに起因して発生します。生成AIの信頼性やビジネス利用における重要な課題とされています。
敵対的生成ネットワーク
敵対的生成ネットワーク（GAN）は、生成器と識別器という2つのAIモデルを競い合わせることで、高精度な画像やデータを自動生成するディープラーニングの枠組みです。1人のアーティストと1人の鑑定士が競うように学習し、本物そっくりな偽物を作り出します。
大規模言語モデル（LLM）
大規模言語モデル（LLM）とは、膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を生成・理解できるAIモデルです。Transformerと呼ばれる深層学習アーキテクチャをベースにしており、対話型AIや文章要約、翻訳、プログラミング支援など幅広い分野で活用されています。現代の生成AIにおける中核技術です。
ボイスクローニング
ボイスクローニングとは、AI技術を用いて特定の人物の音声を学習し、その人そっくりの声色や話し方を再現する技術です。数秒から数分程度の音声サンプルがあれば高精度な合成音声を作り出せるため、エンタメやアクセシビリティ分野で活用が期待されています。
画像生成AI
画像生成AIとは、テキストプロンプトなどの指示を入力するだけで、自動的に新しい画像を創り出す人工知能技術です。ディープラーニングを活用し、イラストから写真風の画像まで多様な表現を短時間で作成できるため、デザインやエンターテインメントなど幅広い分野で広く活用が進んでいます。
GAN
GAN（Generative Adversarial Network）とは、生成ネットワークと識別ネットワークという2つのニューラルネットワークを競い合わせることで、高精度な偽データを作り出す深層学習の枠組みです。画像生成などで大きな成果を上げています。
ディフュージョンモデル
ディフュージョンモデルは、データにノイズを加える過程とそれを取り除く逆過程を学習し、ランダムノイズから高品質なデータを創り出す生成AI技術です。GANやVAEなどの従来手法に比べて学習が安定し、極めて高精細な画像生成などを実現できます。画像生成AIの根幹を支える技術として広く活用されています。
モード崩壊
生成AIが多様な出力を失い、特定のパターンや似たような結果ばかり生成してしまう現象のことです。特に敵対的生成ネットワークの学習時によく発生し、モデルの表現力が著しく低下する課題として知られています。
生成器
生成器とは、GANなどの深層学習モデルにおいて、確率的なノイズや入力データから本物そっくりな画像やテキストなどのデータを新しく作り出す役割を持つネットワークのことです。
トップkサンプリング
トップkサンプリングとは、大規模言語モデルが文章を生成する際に、確率が高い上位k個の単語のみを選択肢として残し、その中からランダムに次の単語を選ぶ手法です。確率の低い不自然な単語を排除しつつ、文章の多様性を保つために広く使われています。
温度パラメータ
温度パラメータとは、大規模言語モデルが文章を生成する際の出力の多様性やランダム性を制御するハイパーパラメータです。値が高ければ創造的で予測しにくい出力になり、低ければ確実性の高い一貫した出力になります。
拡散モデル
拡散モデルは、データにノイズを徐々に加えて破壊する過程と、そのノイズを除去して元のデータを復元する過程を深層学習で学ぶ生成AIモデルです。高画質な画像生成などで広く活用され、高い創造性と安定性を実現しています。
GPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAI社が開発したトランスフォーマーというニューラルネットワーク構造をベースにする大規模言語モデルです。膨大なテキストデータから事前学習を行い、自然な文章生成や多様なタスクに対応できます。現代の生成AIの基盤技術として広く活用されています。
ベクトルデータベース
ベクトルデータベースは、AIや機械学習モデルが生成する高次元データを効率的に保存・検索するための専門的なデータベースです。従来のデータ検索とは異なり、データの持つ意味や文脈に基づいて類似性の高い情報を高速に検索できるため、生成AIの精度向上に欠かせない基盤技術となっています。
デコーダー
デコーダーとは、AIや機械学習の分野において、エンコーダーなどが処理した潜在表現や数値データをもとに、人間にとって理解しやすい言語や画像、音声などの具体的な出力へ変換する役割を持つ中核的なコンポーネントです。