AI（人工知能）

人工知能のこと。人間の知的能力をコンピュータで実現する技術の総称。機械学習、深層学習（ディープラーニング）などの手法があり、画像認識、自然言語処理、予測分析などに活用される。生成AIの登場により活用範囲が急速に拡大している。

学習、推論、認識、判断など、人間の知的な活動をコンピュータで実現する技術の総称。データから規則やパターンを学習する機械学習、多層のニューラルネットワークを使うディープラーニング、文章や画像を作り出す生成AIなどが含まれる。利用に当たっては、判断の根拠の説明可能性や公平性、プライバシーなどのAI倫理への配慮が求められる。

人間の知的活動（学習、推論、認識、判断など）をコンピュータで実現する技術の総称。機械学習やディープラーニング、自然言語処理、生成AIなどが含まれ、経営戦略やシステム企画においても活用が広がっている。

入力されたデータを分析して、分類、予測、検知、認識などの判断を行うAI。売上予測や離反予測、顧客のグルーピング、画像による不良品の検知などに使われ、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替などの目的で業務に組み込む。新しいコンテンツを作り出す生成AIと対比される。

生成AIが作成したコンテンツに関する著作権上の論点。著作権法第30条の4により、AI学習目的の著作物利用は原則として許容されるが、享受目的が併存する場合は適用されない。AI生成物が既存の著作物に類似している場合、依拠性と類似性が認められれば著作権侵害となり得る。AI自体は著作者にはなれない。

機械学習においてデータの特徴を数値化したもの。画像であれば色やエッジ、テキストであれば単語の出現頻度など、学習や予測に使う入力データの属性を表す。

コンピュータがデータからパターンや規則性を自動的に学習し、予測や判断を行う技術。教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3種類に大別される。

入力データと正解ラベル（教師データ）の組を使ってモデルを学習させる機械学習の手法。分類や回帰などの予測問題に用いられ、迷惑メール判定や画像認識などに応用される。

正解ラベルのないデータからパターンや構造を自動的に発見する機械学習の手法。クラスタリング（グループ分け）や次元削減などに利用される。