アノテーション

画像、音声、テキストなどのデータに、内容を表すラベルやタグ、対象の領域などの情報を付与する作業。教師あり学習の正解データ（教師データ）を作るために行い、付与の品質が AI の精度を左右する。

画像やテキストなどのデータに、正解や意味を示すラベルを付与する作業。教師あり学習の訓練データを用意する工程として不可欠で、品質が精度を左右する。

画像、音声、テキストなどのデータに、機械学習の正解として使うラベルやタグ、領域の情報を付与する作業。教師あり学習の精度は付与したラベルの品質に左右されるため、作業基準を定め、作業者間のばらつきを確認して品質を管理する。外部に委託したり、作業の一部をAIで支援したりすることも多い。

個人情報を特定の個人を識別できないように加工し、元の個人情報を復元できないようにした情報。本人の同意なしに第三者提供が可能であり、ビッグデータの利活用促進を目的とする。

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。

音声認識やAI技術を活用して、ユーザの質問に回答したり、タスクを実行したりする対話型のソフトウェア。スマートスピーカーやスマートフォンに搭載され、日常生活の支援を行う。

説明可能なAIのこと。AIが導き出した判断や予測の根拠を人間が理解できる形で説明できるAI技術。ブラックボックス化しがちなAIの意思決定プロセスの透明性を高め、信頼性の向上を目指す。