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
163件生成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。
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。
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。
潜在空間
潜在空間とは、画像や文章などの複雑なデータを、AIが意味や特徴を捉えて圧縮・配置した数値表現の空間です。類似したデータが近い位置に集まるため、AIはデータの概念的な類似性を計算したり、滑らかな補間によって新しいデータを生成したりできます。画像生成AIや自然言語処理の基礎となる極めて重要な概念です。
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。
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。
自己回帰
自己回帰（AR）とは、過去の自分自身の出力結果を次の入力として利用し、順番にデータを生成していく予測モデルの仕組みです。言語モデルや音声合成など、最先端の生成AIの基盤技術として広く活用されています。
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。
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。
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。
コード補完
コード補完とは、プログラミング中に開発者が入力しようとしているコードを予測して自動的に表示・入力する機能です。近年は生成AIの発展により、単なる単語の補完だけでなく、自然言語の指示から関数やプログラム全体を自動生成する高度なコード補完が普及しています。
検索拡張生成
検索拡張生成とは、大規模言語モデルが回答を生成する際に、外部のデータベースやウェブ上から関連する最新情報を検索して参照し、その情報をもとに正確な回答を組み立てる技術です。モデル自身の学習データに含まれない情報や最新の事実に基づいた応答が可能になり、ハルシネーションの抑制に有効な手法として広く活用されています。
オープンソースLLM
オープンソースLLMとは、モデルのソースコードや学習済みパラメータ（重み情報）が一般に公開され、第三者が自由に利用・改変・再配布できる大規模言語モデルのことです。MetaのLlamaシリーズなどが代表例で、高い透明性やカスタマイズの柔軟性、オンプレミス環境などでの自社専用モデル構築の容易さから、企業のAI導入や研究開発で注目を集めています。
誤情報
AI分野における誤情報とは、生成AIなどが事実とは異なる不正確な情報を誤って生成・拡散してしまう現象やそのデータを指します。もっともらしい嘘を出力するハルシネーションとも深く関連し、情報の信頼性を損なう重大な課題として対策が進められています。
著作権
生成AIの普及により、著作権を巡る議論が活発化しています。AIによる学習や生成物が既存の権利を侵害するかどうかの法的整理が進められており、開発者や利用者にとって重要な法的課題となっています。
商用利用
商用利用とは、生成AIやソフトウェア、データなどを企業活動や利益を目的とする事業で利用することを指します。AIモデルや学習データのライセンス条件によって商用利用の可否が異なり、違反すると法的なトラブルにつながるため事前の確認が不可欠です。
モデレーション
モデレーションとは、生成AIやオンラインプラットフォームにおいて、不適切または有害なコンテンツを検出し、排除・制限する仕組みやプロセスのことです。AIの悪用を防ぎ、安全な利用環境を維持するために不可欠な技術として広く導入されています。
ガードレール
ガードレールとは、生成AIが不適切な出力や有害なコンテンツを生成しないように制限をかける安全装置のことです。ハルシネーションや機密情報の漏洩を防ぎ、安全で信頼性の高いAI利用を実現するために導入されています。
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。
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。
コードベース
コードベースとは、あるソフトウェアやシステムを構築するために書かれたすべてのソースコードの集合体を指します。AIを活用した開発では、膨大なコードベースをAIモデルに読み込ませることで、自動コード生成やリファクタリング、バグ修正などの高度な支援を受けることが可能になります。
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。
コード
コードとは、コンピューターに特定の処理を実行させるための命令を、プログラミング言語で記述したテキストデータのことです。AIの文脈では、機械学習モデルの構築やデータ前処理を行うためのプログラムを指すだけでなく、大規模言語モデルなどの生成AIが自動的に出力・修正する対象としてのソースコードも重要な意味を持っています。