TPU（Tensor Processing Unit）

多数の演算コアで大量のデータを並列に処理するプロセッサ。本来は画像の描画処理用だが、行列演算が得意なため、深層学習の学習・推論や科学技術計算にも広く使われる（GPGPU）。生成AIの開発を支える主要な計算資源となっている。

ニューラルネットワークの推論に必要な行列演算や積和演算を、低消費電力で高速に実行するよう設計されたプロセッサ。スマートフォンやパソコンのSoCに組み込まれることが多く、画像認識や音声処理、生成AIなどを端末側で実行するエッジAIを支える。

AIの学習や推論に必要な大量の行列演算を高速かつ低消費電力で実行するよう設計された半導体チップの総称。GPUのほか、TPU、NPUなどの専用プロセッサ、FPGAやASICによる専用回路があり、データセンター向けと端末向けで求められる性能が異なる。

カメラ映像の処理や画像認識などのコンピュータビジョンの処理を、低消費電力で実行するよう特化したプロセッサ。監視カメラ、ドローン、ロボットなどの機器に組み込まれ、映像をクラウドに送らずに端末側で物体検出などの推論を行うエッジAIに使われる。

多数の層を重ねたニューラルネットワークを用いる機械学習の手法。データから判断に役立つ特徴を、人が設計しなくても階層的に自動で獲得できる。大量のデータとGPUなどの計算資源を使って、画像認識、音声認識、自然言語処理、生成AIで高い性能を実現している。

グーグルが提唱した、UXを測る指標を体系的に設定するための枠組み。満足度（Happiness）、利用の度合い（Engagement）、新規の利用の広がり（Adoption）、継続利用（Retention）、タスクの成功（Task success）の5つの観点から、目標、それを表す行動の兆候（シグナル）、測る指標を決める。