ChatGPTに関連する100の用語集

ChatGPTに関連する100の用語集を日本語と英語を併記し、アルファベット順に並べて解説します。

A

• AI (人工知能): Artificial Intelligence - 人工的に知能を持つシステムやプログラムを指します。コンピューターが人間のように学習、推論、自己修正を行う能力を持つことです。
• Algorithm (アルゴリズム): アルゴリズム - コンピュータが特定の問題を解決するために従う一連の手順やルールです。
• API (アプリケーションプログラミングインターフェース): Application Programming Interface - 異なるソフトウェア間でデータや機能を共有するためのインターフェースです。

B

• Big Data (ビッグデータ): 大量のデータ - 非常に大規模で複雑なデータセットを指し、これらは従来のデータ処理ツールでは処理できないものです。
• Bot (ボット): 自動化されたソフトウェアプログラム - 特定のタスクを自動的に実行するプログラムです。例えば、チャットボットは自動的に会話を行います。
• Bias (バイアス): 偏り - AIがトレーニングデータに基づいて特定の方向に偏った判断を行うことです。

C

• Chatbot (チャットボット): 会話エージェント - ユーザーとの会話を模倣するために設計されたソフトウェアプログラムです。
• Computer Vision (コンピュータビジョン): コンピューター視覚 - コンピュータが画像や動画を理解、解析する技術です。
• Contextual Understanding (文脈理解): 文脈的理解 - 言葉や文章の意味を、その前後関係から理解する能力です。

D

• Deep Learning (ディープラーニング): 深層学習 - ニューラルネットワークを用いた機械学習の一種で、大量のデータを使ってモデルを訓練します。
• Dataset (データセット): データセット - 特定の目的のために収集されたデータの集まりです。AIモデルのトレーニングに使用されます。
• Dialog Model (対話モデル): 対話モデル - ユーザーとの会話を模倣するために設計されたAIモデルです。

E

• Embeddings (エンベディング): 埋め込み - 言葉や文章をベクトル表現に変換する技術で、これによりコンピュータが言語を処理しやすくします。
• Ethics in AI (AIの倫理): AIの倫理 - AI技術の開発と使用に関する倫理的な問題や考慮事項です。
• Evolutionary Algorithms (進化的アルゴリズム): 進化的アルゴリズム - 生物の進化の原理を模倣したアルゴリズムで、最適化問題を解決するために使用されます。

F

• Fine-Tuning (ファインチューニング): 微調整 - 既存のAIモデルを特定のタスクに適応させるために、追加のデータを使って訓練することです。
• Framework (フレームワーク): フレームワーク - ソフトウェア開発において、特定の構造やガイドラインを提供する基盤です。
• Fuzzy Logic (ファジーロジック): ファジーロジック - 真偽がはっきりしない情報を扱うための論理体系で、曖昧なデータに基づく推論が可能です。

G

• Generative AI (生成AI): 生成AI - 新しいデータを生成することを目的としたAIです。例えば、画像やテキストを生成します。
• GPT (生成型事前学習モデル): Generative Pre-trained Transformer - テキスト生成のために事前に学習された大規模な言語モデルです。
• Graphical User Interface (GUI) (グラフィカルユーザーインターフェース): グラフィカルユーザーインターフェース - 視覚的にユーザーとソフトウェアがやり取りできるインターフェースのことです。

H

• Human-in-the-Loop (HITL) (人間の関与): 人間の関与 - AIシステムの訓練や運用において、人間がフィードバックや調整を行うプロセスです。
• Hyperparameter (ハイパーパラメータ): ハイパーパラメータ - モデルの学習プロセスを制御するための設定値です。
• Hybrid AI (ハイブリッドAI): ハイブリッドAI - 複数のAI技術や手法を組み合わせて問題を解決するAIシステムです。

I

• Inference (推論): 推論 - 学習済みのモデルを使って、新しいデータに基づいて予測や判断を行うことです。
• Interpretability (解釈可能性): 解釈可能性 - AIモデルの内部動作や出力結果を人間が理解できる程度に説明できる性質です。
• Intent Recognition (意図認識): 意図認識 - ユーザーが何を求めているかを理解するプロセスで、特に自然言語処理で重要です。

J

• JSON (JavaScript Object Notation) (JSON): JavaScriptオブジェクト表記 - 軽量のデータ交換フォーマットで、AIシステム間でデータをやり取りする際に頻繁に使用されます。

K

• Knowledge Base (知識ベース): 知識ベース - 特定のドメインに関する情報やデータの集まりで、AIがその情報に基づいて質問に答えたり判断を下すために使用します。
• Knowledge Graph (ナレッジグラフ): ナレッジグラフ - 情報をノード（概念や実体）とエッジ（それらの関係）で表現したデータ構造です。

L

• Language Model (言語モデル): 言語モデル - テキストの生成や解析を行うために、言語データから学習したAIモデルです。
• Latent Space (潜在空間): 潜在空間 - データの本質的な特徴を抽出し、低次元で表現する空間です。
• Loss Function (損失関数): 損失関数 - モデルが出力する予測結果と実際の値との差を測定するための関数です。

M

• Machine Learning (機械学習): 機械学習 - データから学習し、パターンを認識して予測や判断を行うアルゴリズムです。
• Model (モデル): モデル - データに基づいて訓練された、特定のタスクを実行するためのAIシステムです。
• Multimodal AI (マルチモーダルAI): マルチモーダルAI - 異なる種類のデータ（テキスト、画像、音声など）を同時に処理できるAIシステムです。

N

• Natural Language Processing (自然言語処理): 自然言語処理 - コンピュータが人間の言語を理解し、処理する技術です。
• Neural Network (ニューラルネットワーク): ニューラルネットワーク - 人間の脳の構造を模倣した、機械学習のための計算モデルです。
• Normalization (正規化): 正規化 - データを一定の範囲にスケールすることで、モデルが学習しやすくする処理です。

O

• Overfitting (過学習): 過学習 - モデルが訓練データに過度に適応し、新しいデータに対してうまく一般化できない状態です。
• Optimization (最適化): 最適化 - モデルの性能を最大化するために、ハイパーパラメータや学習プロセスを調整することです。

• Transfer Learning (転移学習): 転移学習 - 既に学習されたモデルを利用して、別の関連するタスクに適応させる学習方法です。
• Training Data (訓練データ): 訓練データ - モデルを学習させるために使用されるデータセットです。

U

• Unsupervised Learning (教師なし学習): 教師なし学習 - ラベル付けされていないデータを用いて、データの構造やパターンを学習する方法です。
• User Interface (UI) (ユーザーインターフェース): ユーザーインターフェース - ユーザーがソフトウェアとやり取りするための画面や操作手段です。
• Utility Function (効用関数): 効用関数 - モデルが特定の行動を選択する際に、その行動の価値を評価するための数式です。

V

• Validation Data (検証データ): 検証データ - モデルの性能を評価するために、訓練には使用せず、モデルの汎化能力を確認するために使用されるデータです。
• Vectorization (ベクトル化): ベクトル化 - データ（特にテキスト）を数値ベクトルに変換するプロセスで、機械学習モデルがデータを処理できるようにします。
• Virtual Assistant (仮想アシスタント): 仮想アシスタント - ユーザーの指示に従ってタスクを実行する、AIを搭載したソフトウェアです。

W

• Weights (重み): 重み - ニューラルネットワークにおいて、各接続の重要度を示す数値です。学習プロセスで調整されます。
• Word Embedding (ワードエンベディング): ワードエンベディング - 単語を連続的な数値ベクトルで表現する技術で、語彙の意味的な関係を捉えます。
• Workflow (ワークフロー): ワークフロー - 特定のタスクを達成するための一連の手順やプロセスの流れです。

X

• Explainability (説明可能性): 説明可能性 - AIモデルの予測や判断がどのように行われたかを人間に説明できる能力です。
• XML (拡張マークアップ言語): Extensible Markup Language - データの構造化に使用されるマークアップ言語で、特にWebサービス間でのデータ交換に用いられます。

Y

• YOLO (ヨロ): "You Only Look Once" - リアルタイムオブジェクト検出を行うためのディープラーニングモデルの一種です。

Z

• Zero-shot Learning (ゼロショット学習): ゼロショット学習 - 訓練時に見たことがないクラスに対しても、適切な予測や分類を行うことができる学習方法です。
• Z-Score (Zスコア): Zスコア - 統計学で、データが平均からどれだけ離れているかを示す指標です。

セイ・コンサルティング・グループのChatGPTを活用する研修

7.1 ChatGPTを活用したドキュメンテーション研修

キーワード：プロンプトエンジニアリング、日本語力、文章力、構成力

セイコンサルティンググループ

投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。

最新の投稿

• 全ての社員2024年11月24日e-Statを使ってどのような分析が可能か？
• 新入社員2024年11月24日「Rust」と「Vue.js」の比較
• 全ての社員2024年11月24日IT技術者のための「インド式計算」
• 全ての社員2024年11月24日IT技術者のためのコーチング入門