【付録】生成AIでよく使われる単語一覧
■基本的な用語より
生成AI（ジェネレーティブAI）
文章や画像、音楽などを、人間が作ったように自動で作り出せる人工知能（AI）のこと。AI（人工知能）
コンピューターが、人間のように考えたり判断したりできるようにした仕組み。機械学習（マシンラーニング）
AIがデータをたくさん読み込んで、「パターン」を見つけ、それを覚えて新しいことに活かす仕組み。深層学習（ディープラーニング）
機械学習の一種で、人間の脳のような構造をコンピューターで再現して、より複雑なパターンを学習する仕組み。
■AIモデルに関する用語
モデル
AIがデータを学習して作る、物事を判断したり、予測したりする仕組み。AIの「頭脳」のようなもの。パラメータ
AIが学習するときに決まる、モデルの中の「調整ねじ」のようなもの。多いほど、複雑なことを判断できる。GPT（ジーピーティー）
文章を理解したり作ったりできるAIモデルの名前。OpenAIという会社が開発した。今使っているChatGPTもGPTを使っている。大規模言語モデル（LLM）
非常にたくさんの文章データを読み込んで学習したAI。文章を理解して、自然な文章を作れる。
■学習に関する用語
学習データ
AIが勉強するときに使うデータ。例えば、文章、画像、音声など。教師あり学習
「正解」がついたデータを見て、AIが正しい答えを出せるように学習する方法。先生に教えてもらう勉強法に似ている。教師なし学習
正解のないデータからAIが自分でパターンを見つけて学習する方法。自主的な勉強に似ている。強化学習
AIが試行錯誤しながら、「良いこと」をしたらご褒美をもらい、「悪いこと」をしたら罰をもらうことで、正しい行動を覚えていく方法。動物が芸を覚えるのと似ている。ファインチューニング
すでにあるモデルを、自分が使いたい特定の目的に合わせてさらに学習させること。自分用にAIをカスタマイズするイメージ。
■性能に関する用語
精度（せいど）
AIがどのくらい正しい答えを出せるかを表す数値。高いほど正確。プロンプト
AIにお願いしたいことを伝える言葉や文章。AIへの指示のこと。推論（すいろん）
AIが学習したことをもとに、新しい問題について答えを出すこと。AIの考える作業。
注意すべき用語・問題点
バイアス
AIが間違ったり偏ったりした答えを出す原因になる偏り。学習データが偏っていると起きやすい。ハルシネーション（幻覚）
AIがありもしないことを、あたかも本当のことのように答えてしまうこと。著作権（ちょさくけん）
AIが作品を作るときに元にするデータの中には、人が作ったものも多く含まれる。それらを勝手に使ってはいけないというルール。
よく見かけるイニシャリズムの略語を一覧で見る
AI（Artificial Intelligence：人工知能）
コンピューターが人間のように考える仕組み。GAI（Generative AI：生成AI）
画像や文章などをAIが自動で作り出すこと。ML（Machine Learning：機械学習）
AIがデータから学んで、パターンを見つける仕組み。DL（Deep Learning：深層学習）
脳の仕組みを真似して、たくさんの情報を深く学ぶAIの仕組み。LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）
大量の文章データを学習した、とても賢いAIモデル（ChatGPTなど）。GPT（Generative Pre-trained Transformer）
文章を作るのが得意なAIモデルの種類。RNN（Recurrent Neural Network：再帰型ニューラルネットワーク）
文章や音声のように「順番があるデータ」の処理が得意なAI。GAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）
「作るAI」と「見分けるAI」が競い合って本物そっくりのデータを作る仕組み。CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）
画像を見分けたり、特徴を探すのが得意なAI。VAE（Variational Autoencoder：変分オートエンコーダー）
データの特徴を学び、似たような新しいデータを作るAIの仕組み。RL（Reinforcement Learning：強化学習）
AIが試行錯誤を繰り返して、ごほうびをもらいながら学ぶ方法。AGI（Artificial General Intelligence：汎用人工知能）
人間のように色々なことを自分で考えて判断できるようになるだろうAI（将来的な目標）。ASI（Artificial Super Intelligence：超知能）
人間よりはるかに賢くなると考えられる未来のAI。NLP（Natural Language Processing：自然言語処理）
AIが人間の使う言葉を理解し、会話や翻訳ができるようにする仕組み。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
文章を理解するのが得意なAIモデルのひとつ。LSTM（Long Short-Term Memory）
RNNの仲間で、長い文章や記憶を覚えておけるAIの仕組み。IGA（Interactive Genetic Algorithm：対話型遺伝的アルゴリズム）
人間の評価や意見を聞きながら、より良い結果を作り出すAIの仕組み。XAI（Explainable AI：説明可能なAI）
AIがどうしてその答えを出したのか、人間に分かるように説明できるAI。CV（Computer Vision：コンピューター・ビジョン）
AIが画像や映像を見て、その内容を理解する技術。STT（Speech-to-Text：音声から文字への変換）
人間の話した言葉を、AIが文字に変える仕組み。TTS（Text-to-Speech：文字から音声への変換）
AIが文字を読み上げて、音声に変える仕組み。