生成AI分野の用語や概念は、特にLLMに関するテクノロジや手法、アプリケーションが急速に進化しているため、複雑になる場合がある。本リサーチノートの目的は、生成AIを活用したソリューションに関する情報を提供し、ユーザーがこうしたソリューションの設計とエンジニアリングを行えるようにすることである。
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生成AIとLLMに関する用語集
概要
目次
クイック・アンサー
生成AIについてのリサーチを行うに当たって知っておくべき共通用語は何か
詳細
モデルとトレーニング／学習手法
- クローズド・モデル
- カスタム・モデル
- エッジ・モデル
- エンベディング (埋め込み)
- フューショット学習
- フィルタ
- ファインチューニング・モデル
- ファウンデーション・モデル
- フローズン・モデル
- 生成AI
- 一般化モデル
- ヒューマン・イン・ザ・ループ
- マルチモーダル、モダリティ
- マルチタスク・プロンプト・チューニング (MPT)
- オープン・モデル
- パラメータ
- AI採用ポリシー
- 事前トレーニング済みモデル
- 強化学習
- 人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF)
- 自己教師あり学習
- 教師あり学習
- トークン
- トランスフォーマー・モデル
- 転移学習
コンテンツとプロンプト
- コンプリーション
- コンテンツ
- コーパス
- 専用コーパス
- グラウンディング
- メタコンテキスト、メタプロンプト
- プロンプト
- 温度
- トレーニング・データ
処理とエンジニアリング
- ファインチューニング
- ナレッジ・グラフ
- 事前トレーニング
- プロンプト・チェーン
- プロンプト・エンジニアリング
- プラグイン
- チューニング可能
- ベクトル・データベース
- ウィンドウ処理
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生成AIについて理解するために
企業で生成AIを導入し、推進していくための知見をご紹介します。
ガートナーが予測する生成AIの未来
近いうちに生成AIは、製品開発、顧客体験 (CX)、従業員の生産性、およびイノベーションに大きな影響を与えると、ガートナーは予測します。
2025 年までに、70％の企業が、AIの持続可能で倫理的な利用を最大の関心事のひとつに挙げるでしょう。
2025年までに、大企業の35％が最高経営責任者（CEO）または最高執行責任者（COO）直属の最高AI責任者を配置することになるでしょう。
2025年までに、合成データの使用により、機械学習に必要な実データ量は70％削減されるでしょう。
2025年までに、大手企業のアウトバウンド・マーケティング・メッセージの30％が合成的に生成されるでしょう。これは、2022年の2％未満という数字から大きく増加します。
2026年まで、あらゆる方面でAIが進化するにもかかわらず、世界の雇用への影響は中立であり、減少も増加もしないでしょう。
2030年までに、AIは世界のCO2排出量を5〜15％削減するのと同時に、世界の電力の最大3.5％を消費する可能性があるでしょう。
2030年までに、AIエージェント*が人間の監視なしに行った意思決定により、資産損傷による損失が1000億ドルに達するでしょう。
2033年までに、AIソリューションは5億人以上の新しい雇用を生み出すでしょう。
* 人間の代理として働くAIをAIエージェントと呼ぶ。
引用：総務省 学術雑誌『情報通信政策研究』 第６巻第１号