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説明可能なAI。AIの判断根拠や推論過程を人間が理解できる形で説明する技術や手法。AIのブラックボックス問題に対処し、AIの透明性と信頼性を高めることを目的とする。

説明可能なAI。AIの判断根拠や推論過程を人間が理解できるように説明する技術。ブラックボックス化しやすい深層学習の判断理由を可視化し、AIの信頼性と透明性を確保する。

AIが出した予測や判断について、その根拠や過程を人間が理解できる形で示せるようにしたAI、またはそのための技術。深層学習のように内部がブラックボックスになりやすいモデルに対し、どの特徴量が結果に効いたかを示すLIMEやSHAPなどの手法がある。医療、金融、採用のように判断の説明責任が求められる分野で重要となる。

特定の作業やタスクに特化して設計されたAI。画像認識、音声認識、チェスなど限定された領域で人間を上回る性能を発揮するが、その領域外のタスクは処理できない。現在実用化されているAIの大部分がこれに該当する。

AGIとも呼ばれる。人間と同等以上の知的能力を持ち、あらゆる知的タスクをこなせるAI。現時点では実現されておらず、研究開発段階にある。特化型AIと対比される概念。

テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを自動的に生成できるAI。大量のデータから学習したパターンをもとに、人間が作成したかのようなコンテンツを創造する。ChatGPTなどが代表例。

人事（Human Resources）領域にテクノロジーを活用すること。AIやビッグデータを用いた採用・評価・配置・育成などの高度化を指す。タレントマネジメントや勤怠管理のデジタル化が含まれる。

IoT、AI、ビッグデータ、ロボットなどの先端技術が産業構造や社会システムに革命的な変化をもたらす現象。蒸気機関（第1次）、電力（第2次）、コンピュータ（第3次）に続く変革を指す。

日本が提唱するサイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させた未来社会の姿。狩猟社会、農耕社会、工業社会、情報社会に続く第5の社会として、経済発展と社会的課題の解決を両立する超スマート社会を目指す。