AI用語一覧

このＡＩ用語一覧は、全てChatGPTで作ったものです。

カテゴリー	略語	英語	日本語	意味
AIツール	API	Application Programming Interface	アプリケーションプログラミングインターフェース	ソフトウェアの機能を他のソフトウェアが使用できるようにするインターフェース
AIツール	BI	Business Intelligence	ビジネスインテリジェンス	データを活用してビジネス上の意思決定を支援するツールや技術
AIツール	EDA	Exploratory Data Analysis	探索的データ解析	データの傾向を視覚的に探るための手法
AIツール	EDA	Exploratory Data Analysis	探索的データ解析	データの特性やパターンを見つけるための統計的手法
AIツール	Hadoop	Hadoop	ハドゥープ	大量のデータを分散ストレージに保存し、分散コンピューティングを可能にするオープンソースのフレームワーク
AIツール	IDE	Integrated Development Environment	統合開発環境	ソフトウェア開発のためのアプリケーションで、ソースコードの編集、ビルド、デバッグなどの機能を提供
AIツール	IoT	Internet of Things	モノのインターネット	物理的なデバイスをインターネットに接続してデータを収集、分析するための技術
AIツール	Keras	Keras	ケラス	Pythonで書かれたオープンソースのニューラルネットワークライブラリで、TensorFlowの上で動作
AIツール	Kubeflow	Kubeflow	キューブフロー	Kubernetes上で機械学習ワークフローを簡単に実行するためのツール
AIツール	MLflow	MLflow	エムエルフロー	機械学習のライフサイクルを管理するためのオープンソースプラットフォーム
AIツール	NoSQL	NoSQL	ノーエスキューエル	従来のリレーショナルデータベースとは異なる、柔軟なデータモデルを持つデータベースシステム
AIツール	ONNX	Open Neural Network Exchange	オープンニューラルネットワークエクスチェンジ	機械学習モデルを異なるフレームワーク間で移行するためのオープンソースプロジェクト
AIツール	PyTorch	PyTorch	パイトーチ	Pythonベースのオープンソース機械学習ライブラリで、特に深層学習の研究で広く使われている
AIツール	RPA	Robotic Process Automation	ロボティック・プロセス・オートメーション	ルーチンなタスクを自動化するためのソフトウェアツール
AIツール	SDK	Software Development Kit	ソフトウェア開発キット	特定のソフトウェアパッケージやフレームワーク、ハードウェアプラットフォーム、コンピュータシステムなど、特定の事項を開発するための一連のソフトウェア開発ツール
AIツール	Spark	Spark	スパーク	大量のデータを高速に処理できる分散コンピューティングシステム
AIツール	SQL	Structured Query Language	構造化クエリ言語	リレーショナルデータベース管理システムの操作を行うためのプログラミング言語
AIツール	TensorFlow	TensorFlow	テンソルフロー	Googleが開発したオープンソースの機械学習ライブラリ
AIテクノロジー	AI	Artificial Intelligence	人工知能	人間の知能を模倣することにより、機械が問題解決や学習などのタスクを実行する技術
AIテクノロジー	AR	Augmented Reality	拡張現実	現実の環境にデジタル情報を追加する技術
AIテクノロジー	ASR	Automatic Speech Recognition	自動音声認識	音声をテキストに変換する技術
AIテクノロジー	BERT	Bidirectional Encoder Representations from Transformers	バート	トランスフォーマーモデルを用いた双方向の深層学習モデルで、特に自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮
AIテクノロジー	CBIR	Content-Based Image Retrieval	コンテンツベース画像検索	画像の内容（色、形状、テクスチャなど）に基づいて画像を検索する技術
AIテクノロジー	CV	Computer Vision	コンピュータビジョン	コンピュータが画像や動画から情報を抽出する能力
AIテクノロジー	GAN	Generative Adversarial Network	生成敵対ネットワーク	2つのニューラルネットワークが敵対的なゲームを行うことでデータの生成を学習する手法
AIテクノロジー	IR	Information Retrieval	情報検索	ユーザーのクエリに適合する情報を大量の情報から探し出す技術
AIテクノロジー	IVR	Interactive Voice Response	インタラクティブボイスレスポンス	音声応答を用いてユーザーとコンピュータが対話するシステム
AIテクノロジー	LLM	Large Language Models	大規模言語モデル	非常に巨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された言語モデル。人間のように文章を生成したり理解したりする能力を有します。
AIテクノロジー	NLU	Natural Language Understanding	自然言語理解	人間が使用する自然言語を理解するAIの能力
AIテクノロジー	NMT	Neural Machine Translation	ニューラル機械翻訳	ディープラーニングを利用した機械翻訳手法
AIテクノロジー	OCR	Optical Character Recognition	光学式文字認識	画像から文字を認識する技術
AIテクノロジー	SR	Speech Recognition	音声認識	人間の話す言葉をマシンが認識・理解する技術
AIテクノロジー	TTS	Text-to-Speech	テキスト・トゥー・スピーチ	テキストを音声に変換する技術
AIテクノロジー	VR	Virtual Reality	仮想現実	完全にデジタル化された環境を作り出し、ユーザーがその中で体験できるようにする技術
AIモデル	AC	Actor-Critic	アクタークリティック	強化学習の手法の一つで、行動を決定するアクターとその行動を評価するクリティックの二つの要素から成る
AIモデル	AdaBoost	Adaptive Boosting	アダブースト	弱学習器を組み合わせて強学習器を作るアンサンブル学習の手法
AIモデル	AE	Autoencoder	オートエンコーダ	入力データの効率的な符号化（エンコード）を学習するニューラルネットワーク
AIモデル	ALS	Alternating Least Squares	交互最小二乗法	行列分解の一種で、主にレコメンデーションシステムで用いられる
AIモデル	ANN	Artificial Neural Networks	人工ニューラルネットワーク	生物の脳のニューロンの動作を模倣し、複雑なパターンを学習するAIモデル
AIモデル	BERT	Bidirectional Encoder Representations from Transformers	BERT	深層双方向トランスフォーマーベースの自然言語処理モデル
AIモデル	CatBoost	Category Boosting	カテゴリーブースティング	カテゴリカルな特徴を扱うことに特化した勾配ブースティングの手法
AIモデル	CCA	Canonical Correlation Analysis	正準相関分析	2つの変数集合間の相関関係を調べるための統計的手法
AIモデル	CNN	Convolutional Neural Networks	畳み込みニューラルネットワーク	主に画像認識などに用いられる、特徴抽出を行うニューラルネットワークの一種
AIモデル	CRF	Conditional Random Field	条件付きランダムフィールド	各出力が隣接出力に依存するようなラベル系列を予測するための統計的モデル
AIモデル	DBN	Deep Belief Network	ディープビリーフネットワーク	深層学習の一種で、複数の制限付きボルツマンマシン（RBM）を積み重ねたもの
AIモデル	DDPG	Deep Deterministic Policy Gradient	ディープ決定論的方策勾配	深層学習と強化学習を組み合わせ、連続行動空間を扱うことができる手法
AIモデル	DL	Deep Learning	深層学習	神経ネットワークを用いた機械学習の一種で、特に大量のデータを扱う際に有効
AIモデル	DQN	Deep Q-Network	ディープQネットワーク	Q学習と深層学習を組み合わせた強化学習アルゴリズム
AIモデル	DRL	Deep Reinforcement Learning	ディープ強化学習	深層学習と強化学習を組み合わせた手法
AIモデル	DT	Decision Tree	決定木	分類または回帰の問題を解くためのツリー構造のモデル
AIモデル	ELM	Extreme Learning Machine	極限学習機	隠れ層のパラメータを無作為に設定し、出力層のパラメータのみを学習する高速なニューラルネットワーク
AIモデル	FA	Factor Analysis	因子分析	観測される多数の変数を少数の未観測の因子で説明しようとする統計的手法
AIモデル	FCNN	Fully Convolutional Neural Network	全畳み込みニューラルネットワーク	全ての層が畳み込み層で構成されているニューラルネットワークで、主に画像セグメンテーションなどに使われる
AIモデル	GAN	Generative Adversarial Networks	生成敵対ネットワーク	データ生成に特化したニューラルネットワークで、’生成ネットワーク’と’判別ネットワーク’の2つが対立する形で学習を行う
AIモデル	GBM	Gradient Boosting Machine	勾配ブースティングマシン	弱い学習機を順次改良していくアンサンブル学習の一種
AIモデル	GCN	Graph Convolutional Network	グラフ畳み込みネットワーク	グラフ構造データを扱うためのニューラルネットワーク
AIモデル	GP	Gaussian Process	ガウス過程	データの分布がガウス分布に従うと仮定した非パラメトリックなベイジアン手法
AIモデル	GPT	Generative Pretrained Transformer	GPT	自然言語生成タスクにおいて先行学習と微調整を行うモデル
AIモデル	GRU	Gated Recurrent Unit	ゲート付き再帰ユニット	RNNの一種で、LSTMと同様に長期依存性を捉えることが可能だが、パラメータが少ない
AIモデル	HMM	Hidden Markov Model	隠れマルコフモデル	観測されない状態がマルコフ過程に従って遷移し、それぞれの状態から観測が生成される確率モデル
AIモデル	KNN	K-Nearest Neighbors	k近傍法	新しいデータ点のクラスを、最も近いk個の既存データ点のクラスから多数決で決定する分類アルゴリズム
AIモデル	LDA	Linear Discriminant Analysis	線形判別分析	クラス間の分散を最大化し、クラス内の分散を最小化するような低次元空間への射影を見つける手法
AIモデル	LightGBM	Light Gradient Boosting Machine	ライト勾配ブースティングマシン	勾配ブースティングのアルゴリズムを最適化し、大規模なデータセットに対して高速に学習できるようにした手法
AIモデル	LR	Logistic Regression	ロジスティック回帰	線形回帰を応用し、カテゴリカルな出力を予測するためのモデル
AIモデル	LSTM	Long Short-Term Memory	長短期記憶	RNNの一種で、長い時間スケールでの依存関係を学習することが可能
AIモデル	LSTM	Long Short-Term Memory	長短期記憶	時系列データを扱う能力に優れたリカレントニューラルネットワークの一種
AIモデル	MAB	Multi-Arm Bandit	多腕バンディット問題	複数の選択肢の中から最適な選択肢を探すことを目指す問題設定
AIモデル	ML	Machine Learning	機械学習	AIがデータからパターンを学び、未知のデータに対して予測や決定を行う能力
AIモデル	MLP	Multilayer Perceptron	多層パーセプトロン	一つ以上の隠れ層を持つフィードフォワード型の人工ニューラルネットワーク
AIモデル	NB	Naive Bayes	ナイーブベイズ	特徴間の独立性を仮定して、ベイズの定理を適用した分類手法
AIモデル	NLP	Natural Language Processing	自然言語処理	人間の言語を理解、解析、生成するためのAI技術
AIモデル	PCA	Principal Component Analysis	主成分分析	多次元データをより低次元のデータに変換する次元削減手法
AIモデル	PGM	Probabilistic Graphical Model	確率的グラフィカルモデル	変数間の確率的な依存関係をグラフィカルに表現したモデル
AIモデル	PLS	Partial Least Squares	部分最小二乗法	多重共線性のある高次元データに対して、主成分分析と似たような次元削減を行う手法
AIモデル	PPO	Proximal Policy Optimization	近接方策最適化	サンプル効率と計算効率に優れた強化学習の手法
AIモデル	QDA	Quadratic Discriminant Analysis	二次判別分析	各クラスが共分散行列を共有せず、異なる共分散を持つと仮定した判別分析
AIモデル	RBM	Restricted Boltzmann Machine	制限付きボルツマンマシン	可視層と隠れ層の2層からなるニューラルネットワークで、データの特徴を学習
AIモデル	RCNN	Region Convolutional Neural Network	リージョン畳み込みニューラルネットワーク	画像から物体を検出するためのニューラルネットワークの一種
AIモデル	RF	Random Forest	ランダムフォレスト	決定木を多数組み合わせて使用する、アンサンブル学習の一種
AIモデル	RF	Random Forest	ランダムフォレスト	複数の決定木を組み合わせて予測性能を高めるアンサンブル学習の手法
AIモデル	RL	Reinforcement Learning	強化学習	エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化するように学習を行う一種の機械学習手法
AIモデル	RL	Reinforcement Learning	強化学習	エージェントが環境と相互作用し、報酬を最大化するような行動を学習する手法
AIモデル	RNN	Recurrent Neural Networks	再帰型ニューラルネットワーク	時系列データを処理するために設計されたニューラルネットワーク
AIモデル	SAC	Soft Actor-Critic	ソフトアクタークリティック	オフポリシーでサンプル効率に優れ、連続行動空間に対応した強化学習の手法
AIモデル	Seq2Seq	Sequence-to-Sequence	シーケンス・トゥー・シーケンス	時系列データを別の時系列データに変換するモデル、主に機械翻訳などに用いられる
AIモデル	SOM	Self-Organizing Map	自己組織化マップ	高次元データを低次元（通常は2次元）にマッピングするニューラルネットワーク
AIモデル	SVD	Singular Value Decomposition	特異値分解	行列を三つの行列の積に分解することで、次元削減や潜在的な特徴抽出を行う
AIモデル	SVM	Support Vector Machines	サポートベクターマシン	分類や回帰に使われる機械学習アルゴリズムで、クラスの間に最大マージンを持つ超平面を見つける
AIモデル	SVM	Support Vector Machine	サポートベクターマシン	最も近いトレーニングデータ点との距離（マージン）が最大となるような境界線を見つける分類・回帰手法
AIモデル	TDNN	Time-Delayed Neural Network	時間遅延ニューラルネットワーク	時間的な遅延を考慮したニューラルネットワークで、音声認識などに用いられる
AIモデル	Transformer	Transformer	トランスフォーマー	時系列データを処理する際に、全ての時点のデータを並列に処理することが可能なモデル
AIモデル	VAE	Variational Autoencoder	変分オートエンコーダ	データの潜在的な表現を学習し、新たなデータを生成する能力を持つモデル
AIモデル	XGBoost	eXtreme Gradient Boosting	エクストリーム勾配ブースティング	勾配ブースティング決定木のアルゴリズムを最適化したアンサンブル学習の手法
AIモデル	YOLO	You Only Look Once	ユー・オンリー・ルック・ワンス	画像内の物体を検出するためのニューラルネットワークの一種
エネルギーAI	ANN	Artificial Neural Networks	人工ニューラルネットワーク	人間の脳の神経細胞の働きを模倣した機械学習モデル。エネルギー業界では、電力需要の予測やエネルギー消費の最適化などに使用されます。
エネルギーAI	BMS	Building Management System	ビル管理システム	建物の機械設備を一元管理するシステム。AIを利用すると、エネルギーの最適な消費や運用の効率化を実現します。
エネルギーAI	DL	Deep Learning	ディープラーニング	ニューラルネットワークの深層化により、より複雑な問題を解決するAIの一分野。エネルギー業界では、エネルギー消費予測やエネルギー効率の最適化などに使用されます。
エネルギーAI	DR	Demand Response	デマンドレスポンス	電力需要を制御することで電力供給と需要のバランスを取る手法。AIを利用すると、より効率的な電力供給が可能になります。
エネルギーAI	DRL	Deep Reinforcement Learning	深層強化学習	強化学習と深層学習を組み合わせた手法。エネルギー業界では、スマートグリッドの管理や電力需給の最適化などに使用されます。
エネルギーAI	ELM	Extreme Learning Machine	極限学習機	単層フィードフォワードネットワークの学習を高速化するアルゴリズム。エネルギー業界では、エネルギー消費の予測や電力供給の最適化などに使用されます。
エネルギーAI	EMS	Energy Management System	エネルギー管理システム	エネルギー供給と消費を管理するシステム。AIを利用すると、エネルギー消費の最適化や運用の効率化を実現します。
エネルギーAI	ESS	Energy Storage System	エネルギー貯蔵システム	電力を蓄えるシステム。AIを利用すると、電力の供給と需要のバランスを最適化し、エネルギー効率を改善することが可能になります。
エネルギーAI	GA	Genetic Algorithm	遺伝的アルゴリズム	自然界の遺伝と進化の原理に基づく最適化手法。エネルギー業界では、配電ネットワークの最適化や風力発電の最適配置などに使用されます。
エネルギーAI	GAN	Generative Adversarial Networks	敵対的生成ネットワーク	一組のネットワークが互いに競争することでデータを生成するモデル。エネルギー業界では、エネルギー消費パターンのシミュレーションや異常検出などに使用されます。
エネルギーAI	LSTM	Long Short-Term Memory	長短期記憶	時系列データの学習に優れた深層学習モデル。エネルギー業界では、電力需要の予測や再生可能エネルギーの出力予測などに使用されます。
エネルギーAI	MDP	Markov Decision Process	マルコフ決定過程	状態がマルコフ性を持つような決定過程。エネルギー業界では、エネルギー消費の最適化や電力需要の予測などに使用されます。
エネルギーAI	MLP	MultiLayer Perceptron	多層パーセプトロン	ニューラルネットワークの一種で、非線形の問題を解くことができる。エネルギー業界では、エネルギー消費の予測や電力供給の最適化などに使用されます。
エネルギーAI	MLP	MultiLayer Perceptron	多層パーセプトロン	ニューラルネットワークの一種で、非線形の問題を解くことができる。エネルギー業界では、エネルギー消費の予測や電力供給の最適化などに使用されます。
エネルギーAI	PCA	Principal Component Analysis	主成分分析	多次元データを低次元データに変換する手法。エネルギー業界では、消費パターンの分析や異常検出などに使用されます。
エネルギーAI	RL	Reinforcement Learning	強化学習	AIが試行錯誤を通じて学習を行う手法。エネルギー業界では、電力需給の最適化や電力負荷予測、エネルギー消費の最適化などに使用されます。
エネルギーAI	RL	Reinforcement Learning	強化学習	AIが試行錯誤を通じて学習を行う手法。エネルギー業界では、電力需給の最適化や電力負荷予測、エネルギー消費の最適化などに使用されます。
エネルギーAI	RNN	Recurrent Neural Networks	再帰型ニューラルネットワーク	時系列データに対応した深層学習の一種。エネルギー業界では、電力需要の予測やエネルギー価格の予測などに使用されます。
エネルギーAI	SOM	Self-Organizing Map	自己組織化マップ	データの特徴を捉えて二次元マップに表示する手法。エネルギー業界では、消費パターンの分析や異常検出などに使用されます。
エネルギーAI	SVM	Support Vector Machine	サポートベクターマシン	分類と回帰のための教師あり学習モデル。エネルギー業界では、電力需要の予測や故障予知などに使用されます。
サプライチェーンAI	AIoT	Artificial Intelligence of Things	AIoT（モノのインターネットにAIを組み込んだもの）	IoTデバイスにAIを組み込むことで、データ収集と分析を同時に行い、リアルタイムの意思決定を可能にする技術。物流では、リアルタイムの追跡、在庫管理、予測保守などに使用されます。
サプライチェーンAI	ANN	Artificial Neural Network	人工ニューラルネットワーク	人間の脳のニューロンのネットワークを模倣した計算モデル。多層になるとディープラーニングと呼ばれ、物流管理、需要予測、ルート最適化などに利用されます。
サプライチェーンAI	BERT	Bidirectional Encoder Representations from Transformers	双方向エンコーダ表現からのトランスフォーマー	自然言語処理のための深層学習モデル。物流では、顧客のフィードバックやサポートリクエストを理解するために用いられます。
サプライチェーンAI	CNN	Convolutional Neural Network	畳み込みニューラルネットワーク	画像や音声などの多次元データを扱うためのニューラルネットワーク。物流では、荷物のダメージ検出や自動運転車両の周囲環境認識などに使われます。
サプライチェーンAI	DL	Deep Learning	ディープラーニング	多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識を行う一種の機械学習の手法。物流では、画像認識での荷物損傷検出や自動運転車両の制御などに利用されます。
サプライチェーンAI	DQN	Deep Q-Learning	ディープQ学習	強化学習の一種で、深層学習を利用して最適な行動を決定する手法。物流では、倉庫のピッキング最適化や自動化された車両のルート計画などに用いられます。
サプライチェーンAI	DRL	Deep Reinforcement Learning	深層強化学習	強化学習と深層学習を組み合わせた手法。物流では、自動化された倉庫管理や輸送ルートの最適化などに用いられます。
サプライチェーンAI	GAN	Generative Adversarial Network	敵対的生成ネットワーク	2つのネットワーク（生成ネットワークと識別ネットワーク）が競争することで学習を行う手法。物流では、需要予測の不確実性を模擬するために使われることがあります。
サプライチェーンAI	GRU	Gated Recurrent Unit	ゲート付き再帰ユニット	LSTMと同様に、長期的な依存関係を学習するためのRNNの一種。物流では、需要予測や在庫予測、配送時間の予測などに用いられます。
サプライチェーンAI	HMM	Hidden Markov Model	隠れマルコフモデル	観測データから隠れた状態を推定するための統計モデル。物流では、配送状況の予測や異常検出に用いられます。
サプライチェーンAI	k-NN	k-Nearest Neighbors	k近傍法	分類や回帰問題を解くためのシンプルなアルゴリズム。物流では、地域に基づく需要予測や異常検出に用いられます。
サプライチェーンAI	LSTM	Long Short-Term Memory	長短期記憶	RNNの一種で、長期的な依存関係を学習することが可能。物流では、需要予測や在庫予測、配送時間の予測などに用いられます。
サプライチェーンAI	MAB	Multi-Armed Bandit	多腕バンディット	複数の選択肢から最適なものを選ぶ問題を解くためのフレームワーク。物流では、リソース配分の最適化や価格設定の戦略に用いられます。
サプライチェーンAI	ML	Machine Learning	機械学習	コンピュータに人間が明示的にプログラミングしなくても学習する能力を与える技術。サプライチェーンや物流では、需要予測、在庫管理、ルート最適化などに利用されます。
サプライチェーンAI	NLP	Natural Language Processing	自然言語処理	人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに理解させる技術。物流では、顧客のフィードバック解析や、自動応答システムなどに利用されます。
サプライチェーンAI	PCA	Principal Component Analysis	主成分分析	高次元のデータを低次元に変換するための統計手法。物流では、大量のセンサーデータを処理し、特徴を抽出するために用いられます。
サプライチェーンAI	RL	Reinforcement Learning	強化学習	環境との相互作用を通じて学習し、長期的な報酬を最大化する行動を選択することを学ぶAI技術。物流ハブの資源配置や自動化された倉庫管理などに応用されます。
サプライチェーンAI	RNN	Recurrent Neural Network	再帰型ニューラルネットワーク	時系列データを扱うためのニューラルネットワーク。物流では、需要予測や在庫管理、配送スケジューリングなどに応用されます。
サプライチェーンAI	Seq2Seq	Sequence to Sequence	シーケンス・トゥ・シーケンス	入力された系列から別の系列を生成する深層学習モデル。物流では、過去の配送パターンから未来の配送パターンを予測するのに用いられます。
サプライチェーンAI	SVM	Support Vector Machine	サポートベクターマシン	データを最適に分類する境界線を見つけるための教師あり学習モデル。物流では、異常検出や予測モデリングに利用されます。
セキュリティAI	AE	Autoencoder	オートエンコーダ	入力データを低次元の特徴に変換し、その特徴から元の入力データを再構築するニューラルネットワーク。異常検知において、通常のデータと異なるデータ（=異常）を検出するために使われます。
セキュリティAI	AEG	Automatic Exploit Generation	自動エクスプロイト生成	ソフトウェアの脆弱性を自動的に見つけ出し、それを利用するエクスプロイトを生成する技術。セキュリティ評価や脆弱性の早期発見に役立ちます。
セキュリティAI	CAPTCHA	Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart	CAPTCHA（コンピュータと人間を区別する完全自動公開チューリングテスト）	コンピュータと人間を区別するためのテスト。AIの画像認識能力を利用して、不正なボットからのアクセスを防ぐ。
セキュリティAI	DAM	Data Activity Monitoring	データ活動監視	データベースやファイルシステムの活動を監視し、異常な行動を検出する技術。AIを利用すると、検知精度の向上や新たな攻撃パターンの識別が可能になります。
セキュリティAI	DLP	Data Loss Prevention	データ損失防止	機密データの不正な送信や漏洩を防止する技術。AIを利用すると、データの分類やリスク評価、異常行動の検出が可能になります。
セキュリティAI	EDR	Endpoint Detection and Response	エンドポイント検出と対応	エンドポイントデバイスの脅威検出と対応を行う技術。AIを利用すると、高度な脅威検出と迅速な対応が可能になります。
セキュリティAI	GBDT	Gradient Boosted Decision Tree	勾配ブースティング決定木	決定木を逐次的に改良していくアンサンブル学習手法。セキュリティイベントの予測や、異常なネットワークトラフィックの検出に使用されます。
セキュリティAI	IDS	Intrusion Detection System	侵入検知システム	ネットワークやシステムに不正な侵入を検知するためのシステム。AIを使用すると、検知精度の向上や新たな攻撃パターンの識別が可能になります。
セキュリティAI	IoC	Indicators of Compromise	侵害の指標	サイバーセキュリティ侵害の証拠となるデータ。AIはこれらの指標を自動的に収集・分析し、侵害を早期に検出するのに役立ちます。
セキュリティAI	MLAV	Machine Learning-Based Antivirus	機械学習ベースのアンチウイルス	機械学習を利用してウイルスを検出・除去するソフトウェア。既知のウイルスだけでなく、未知のウイルスに対しても有効です。
セキュリティAI	NGFW	Next-Generation Firewall	ネクストジェネレーションファイアウォール	従来のファイアウォールに加え、侵入防止システム（IPS）やアプリケーション制御などの機能を持つファイアウォール。AIを使用すると、精密なトラフィック分析と高度な脅威防止が可能になります。
セキュリティAI	NIDS	Network Intrusion Detection System	ネットワーク侵入検出システム	ネットワークトラフィックを監視し、不正な活動を検出するシステム。AIを使用すると、検知精度の向上や新たな攻撃パターンの識別が可能になります。
セキュリティAI	RBM	Restricted Boltzmann Machine	制約ボルツマンマシン	データの潜在的な表現を学習するための生成モデル。異常検知や新たな攻撃パターンの識別に使用されます。
セキュリティAI	Siamese	Siamese Network	シャムネットワーク	2つの異なる入力が同じクラスに属するかを判断するためのニューラルネットワーク。不正ログインの検出や、異常なユーザー行動の検出に使用されます。
セキュリティAI	SOAR	Security Orchestration, Automation and Response	セキュリティオーケストレーション、自動化、対応	セキュリティの脅威対応を自動化する技術。AIを利用すると、効率的な脅威対応とリスクの軽減が可能になります。
セキュリティAI	SOM	Self-Organizing Map	自己組織化マップ	高次元データを低次元の空間にマッピングするニューラルネットワーク。セキュリティイベントのクラスタリングや異常検出に使用されます。
セキュリティAI	TPOT	Tree-based Pipeline Optimization Tool	ツリーベースパイプライン最適化ツール	機械学習パイプラインの自動設計を行うツール。セキュリティのデータ分析において、最適な特徴工程とモデル選択を自動化します。
セキュリティAI	TTP	Tactics, Techniques and Procedures	戦術、技術、手順	攻撃者が侵入や侵害を行うための戦術、技術、手順。AIはこれらのパターンを学習し、新たな脅威を予測・防止します。
セキュリティAI	UBA	User Behavior Analytics	ユーザー行動分析	ユーザーの行動パターンを分析し、異常な行動を検出する技術。AIを利用すると、高度な行動分析とリアルタイムの脅威検出が可能になります。
セキュリティAI	VAE	Variational Autoencoder	変分オートエンコーダ	入力データを確率的にエンコードしデコードするニューラルネットワーク。異常検知において、通常のデータと異なるデータ（=異常）を検出するために使われます。
ファイナンスAI	ABT	Algorithmic Back-Testing	アルゴリズムバックテスト	投資アルゴリズムのパフォーマンスを過去のデータでテストすること
ファイナンスAI	AIF	Alternative Investment Fund	代替投資ファンド	伝統的な株式や債券以外の投資対象を持つ投資ファンド
ファイナンスAI	AIH	Artificial Intelligence Hedge Funds	人工知能ヘッジファンド	AIを活用した投資戦略を持つヘッジファンド
ファイナンスAI	AIU	Artificial Intelligence Underwriting	人工知能による保険引受	AIを使用して保険の引受けを行うプロセス
ファイナンスAI	AML	Anti-Money Laundering	反マネーロンダリング	犯罪によって得られた資金の正当化を防ぐ手段
ファイナンスAI	CFP	Certified Financial Planner	認定ファイナンシャルプランナー	金融プランニングの専門家
ファイナンスAI	CRO	Chief Risk Officer	最高リスク責任者	組織のリスク管理を統括する役職
ファイナンスAI	DLT	Distributed Ledger Technology	分散台帳技術	取引の記録をネットワーク全体に分散して保持する技術。ブロックチェーンはDLTの一形態
ファイナンスAI	FA	Financial Advisor	ファイナンシャルアドバイザー	個々の顧客の金融目標に基づいてアドバイスを提供する専門家
ファイナンスAI	HFT	High-Frequency Trading	高頻度取引	コンピュータアルゴリズムを使用して非常に高速に取引を行うこと
ファイナンスAI	KYC	Know Your Customer	顧客確認	顧客の身元を確認し、不正行為を防ぐプロセス
ファイナンスAI	MLT	Machine Learning Trading	機械学習トレーディング	機械学習を活用した投資戦略
ファイナンスAI	P2P Lending	Peer to Peer Lending	ピア・トゥ・ピアレンディング	個人間で資金を貸し借りするシステム
ファイナンスAI	Quant	Quantitative Analyst	量的分析者	数学や統計学を使用して金融商品の価値を評価する専門家
ファイナンスAI	RoBo-Advisor	Robo-Advisor	ロボアドバイザー	AIを使用して自動的に投資アドバイスを提供するシステム
ファイナンスAI	SME	Small and Medium-sized Enterprises	中小企業	規模が小さく、特定の地域や市場に集中している企業
マーケティングAI	ABM	Account-Based Marketing	アカウントベースドマーケティング	特定の顧客アカウントに焦点を当てて行われるマーケティング戦略
マーケティングAI	AI Chatbot	AI Chatbot	AIチャットボット	顧客の質問に自動的に応答するAIシステム
マーケティングAI	CAC	Customer Acquisition Cost	顧客獲得コスト	新規顧客を獲得するためにかかったコスト
マーケティングAI	CLV	Customer Lifetime Value	顧客生涯価値	顧客がビジネスにもたらすと予想される全体的な利益
マーケティングAI	CMS	Content Management System	コンテンツ管理システム	ウェブサイトのコンテンツを管理するシステム
マーケティングAI	CPA	Cost Per Acquisition	獲得コスト	新規顧客を獲得するためにかかったコストの平均値
マーケティングAI	CRM	Customer Relationship Management	顧客関係管理	顧客との関係を管理し、最適な顧客体験を提供するシステム
マーケティングAI	CTR	Click-Through Rate	クリックスルーレート	広告が表示された回数に対するクリック回数の割合
マーケティングAI	DMP	Data Management Platform	データ管理プラットフォーム	顧客や潜在顧客からのデータを集約、管理するシステム
マーケティングAI	PPC	Pay-Per-Click	ペイ・パー・クリック	広告主が広告がクリックされるたびに支払うオンライン広告の料金体系
マーケティングAI	ROI	Return on Investment	投資利益率	投資に対する利益の割合
マーケティングAI	RTB	Real-Time Bidding	リアルタイム入札	広告スペースのオークションがリアルタイムで行われるプロセス
マーケティングAI	SEM	Search Engine Marketing	検索エンジンマーケティング	検索エンジンを利用したマーケティング活動
マーケティングAI	SEO	Search Engine Optimization	検索エンジン最適化	ウェブサイトが検索エンジンの結果ページで上位に表示されるように最適化するプロセス
マーケティングAI	SMM	Social Media Marketing	ソーシャルメディアマーケティング	ソーシャルメディアプラットフォームを利用したマーケティング活動
マーケティングAI	UGC	User Generated Content	ユーザー生成コンテンツ	消費者やユーザーが生成するコンテンツ
医療AI	AIIM	Artificial Intelligence in Medicine	医療における人工知能	医療分野におけるAIの応用全般を指す用語
医療AI	CAD	Computer-Aided Diagnosis	コンピュータ支援診断	コンピュータを用いて医療画像などの解釈を補助するシステム
医療AI	CDS	Clinical Decision Support	臨床意思決定支援	医療情報を分析し、医療従事者や患者の意思決定を補助するシステム
医療AI	CDSS	Clinical Decision Support System	臨床意思決定支援システム	医療従事者が患者の診断・治療に関する意思決定を行う際に支援を提供するシステム
医療AI	DLR	Deep Learning Radiology	深層学習放射線科	深層学習を用いて放射線画像の診断を補助する技術
医療AI	EHR	Electronic Health Records	電子健康記録	患者の健康情報をデジタル化した記録
医療AI	EMR	Electronic Medical Records	電子医療記録	医療提供者が作成・管理する電子化された医療情報
医療AI	IVR	Interactive Voice Response	インタラクティブボイスレスポンス	音声認識・音声合成を用いて、人間とコンピュータが電話を通じてやりとりを行うシステム
医療AI	MLHC	Machine Learning for Healthcare	医療のための機械学習	医療データの解析や予測モデルの構築など、医療分野での機械学習の応用
医療AI	NLP	Natural Language Processing	自然言語処理	人間の自然言語を理解・生成するための技術で、医療分野では医療記録などのテキストデータの解析に利用
医療AI	PACS	Picture Archiving and Communication System	画像情報管理伝送システム	医療画像をデジタル化し、保存・伝送・表示を行うシステム
医療AI	PDX	Patient-Derived Xenograft	患者由来キメラ	患者から採取した細胞や組織を動物モデルに移植し、病態を研究する手法
医療AI	PGHD	Patient-Generated Health Data	患者生成健康データ	患者自身が生成・提供する健康情報
医療AI	PHI	Protected Health Information	保護された健康情報	患者の個人を特定できる健康情報で、特に厳重な保護が求められる
医療AI	RWD	Real-World Data	実世界データ	臨床試験以外の設定で収集された医療データ
医療AI	RWE	Real-World Evidence	実世界エビデンス	実世界データから得られた証拠
教育AI	AIED	Artificial Intelligence in Education	教育における人工知能	教育環境や教育プロセスにAIを適用する分野
教育AI	AIED	Artificial Intelligence Education	人工知能教育	AIの概念と技術を教育する学問分野
教育AI	ALE	Adaptive Learning Environment	適応学習環境	学習者の能力や知識レベルに応じて学習内容を自動的に調整するシステム
教育AI	AT	Adaptive Testing	適応的テスト	学生の能力レベルに合わせて問題の難易度を調整するテスト
教育AI	CAI	Computer Assisted Instruction	コンピュータ支援教育	コンピュータを使った教育方法
教育AI	CBE	Competency-Based Education	能力主義教育	学生の学習達成度を評価する教育方法
教育AI	CBM	Computer-based Math	コンピュータベースの数学	コンピュータを使用した数学の学習方法
教育AI	CMU	Cognitive Mastery Learning	認知習得学習	学習者の理解度に合わせて教材の難易度を調整するAIベースの教育手法
教育AI	CSCL	Computer-Supported Collaborative Learning	コンピュータ支援協調学習	コンピュータを利用して協同学習を行う学習方法
教育AI	EAA	Educational Data Mining and Learning Analytics	教育データマイニングと学習分析	教育データを分析して学習者の学習パターンや行動を理解し、教育的介入を行うための手法
教育AI	ITS	Intelligent Tutoring System	インテリジェント・チュータリング・システム	学生の学習プロセスを個々に適応させることで学習を助けるAIシステム
教育AI	ITS	Intelligent Tutoring Systems	インテリジェント・チュータリング・システム	個々の学習者に対してパーソナライズされた教育的フィードバックを提供するAIシステム
教育AI	LA	Learning Analytics	学習分析	教育データを分析し、学習者の学習プロセスと結果を改善するための手法
教育AI	LMS	Learning Management System	学習管理システム	教育コースの管理、配信、トラッキングを行うためのソフトウェアアプリケーション
教育AI	NLI	Natural Language Interaction	自然言語対話	AIが自然言語を理解し、人間と自然な対話をする能力
教育AI	SRL	Self-Regulated Learning	自己調整学習	学習者が自身の学習プロセスを計画し、監視し、調整する学習の形態
自動運転	ACC	Adaptive Cruise Control	適応型クルーズコントロール	前方の車両との距離を自動的に調整しながらクルーズコントロールを行うシステム
自動運転	ADAS	Advanced Driver-Assistance Systems	先進運転支援システム	運転者の運転を補助するためのシステム群
自動運転	AEB	Automatic Emergency Braking	自動緊急ブレーキ	衝突の危険を検知すると自動的にブレーキをかけるシステム
自動運転	AV	Autonomous Vehicle	自動運転車	人間の操作なしに自己運転が可能な車両
自動運転	BSM	Blind Spot Monitoring	ブラインドスポットモニタリング	車両の死角（ブラインドスポット）に車両や障害物がある場合に運転者に警告するシステム
自動運転	FCW	Forward Collision Warning	前方衝突警告	前方の車両や障害物との衝突の危険を運転者に警告するシステム
自動運転	HD Map	High Definition Map	高精細地図	自動運転車両のナビゲーションに使用される、非常に詳細な地図
自動運転	HUD	Head-Up Display	ヘッドアップディスプレイ	運転者が視線を前方に保ったまま情報を確認できるように、ダッシュボード前方の風防ガラスに情報を投影するディスプレイ
自動運転	LDW	Lane Departure Warning	車線逸脱警告	車線を逸脱しようとしている時に運転者に警告するシステム
自動運転	Lidar	Light Detection and Ranging	ライダー	光を用いて周囲の環境を3Dでスキャンするセンサー
自動運転	LKA	Lane Keeping Assist	レーンキープアシスト	車両が車線を逸脱しそうになると、自動的にステアリングを操作して車線内に保つシステム
自動運転	SLAM	Simultaneous Localization and Mapping	同時位置推定と地図作成	ロボットや自動運転車両が未知の環境で自己位置を推定し、地図を作成する技術
自動運転	TPMS	Tire Pressure Monitoring System	タイヤ空気圧監視システム	車両のタイヤの空気圧を監視し、低下した場合に運転者に警告するシステム
自動運転	V2I	Vehicle to Infrastructure	車両対インフラ通信	車両と道路インフラとの間で情報をやり取りする通信技術
自動運転	V2V	Vehicle to Vehicle	車両間通信	車両間で情報をやり取りする通信技術
自動運転	V2X	Vehicle to Everything	車両対全て通信	車両とその他すべて（他の車両、インフラ、歩行者など）との間で情報をやり取りする通信技術
人事採用AI	A/B	A/B Testing	A/Bテスト	2つのバージョンを比較し、より効果的なものを判断する実験手法。求人広告や採用ページの最適化に使用されます。
人事採用AI	ASR	Automatic Speech Recognition	自動音声認識	音声をテキストに変換する技術。電話面接やビデオ面接の文字起こしに使用されます。
人事採用AI	ATS	Applicant Tracking Systems	応募者追跡システム	企業の採用プロセスを管理するためのソフトウェア。AIを利用することで、応募者のスキルの自動評価や、適合する候補者の推薦が可能になります。
人事採用AI	CRF	Conditional Random Field	条件付きランダムフィールド	各ラベルが他のラベルに依存するようなシーケンスデータのモデリングに使われる統計的モデル。履歴書からの情報抽出に使用されます。
人事採用AI	CV	Computer Vision	コンピュータビジョン	コンピュータが高レベルの視覚認識を行う技術。面接時の非言語的な情報（例えば表情やジェスチャー）を解析するために使われます。
人事採用AI	DT	Decision Tree	決定木	データを分類するためのシンプルなモデル。応募者の選考結果を予測するために使用されます。
人事採用AI	ESA	Explicit Semantic Analysis	明示的意味解析	テキストの意味を理解するための自然言語処理手法。応募者のエッセイや履歴書の分析に使われます。
人事採用AI	FA	Factor Analysis	因子分析	観測された変数をいくつかの潜在的な変数に分解する統計的手法。適性テスト結果の解析や人材の能力モデリングに利用されます。
人事採用AI	GBM	Gradient Boosting Machine	勾配ブースティングマシン	予測モデルを逐次的に改善するアンサンブル学習の一種。人事データの複雑なパターンを捉え、採用の成功確率を予測するのに用いられます。
人事採用AI	IRT	Item Response Theory	項目反応理論	テスト結果から能力を推定するための統計的モデル。能力テストの結果分析や、面接結果の予測に利用されます。
人事採用AI	KB	Knowledge Base	ナレッジベース	事前に学習した情報を蓄積しておき、それを元に質問に答えるAIの能力。採用関連のFAQへの自動回答に使用されます。
人事採用AI	LDA	Latent Dirichlet Allocation	潜在的ディリクレ配分	文書のトピックをモデリングするための一種の手法。応募者のエッセイや履歴書から重要なトピックを抽出するために使用されます。
人事採用AI	NB	Naive Bayes	ナイーブベイズ	特徴間の独立性を仮定したベイズの定理に基づく分類手法。応募者の選考結果を予測するために使用されます。
人事採用AI	NER	Named Entity Recognition	固有表現抽出	テキストから人名、地名、組織名など特定のカテゴリに属する表現を抽出する技術。履歴書からの情報抽出に用いられます。
人事採用AI	OCR	Optical Character Recognition	光学式文字認識	デジタル画像から文字を識別する技術。書類選考の自動化や、履歴書からの情報抽出に用いられます。
人事採用AI	RF	Random Forest	ランダムフォレスト	多数の決定木を組み合わせて動作するアンサンブル学習手法。採用の予測モデリングや応募者の選別に利用されます。
人事採用AI	SRL	Semantic Role Labeling	语义角色标注	テキストから述語とその引数、そして引数の役割を識別する技術。面接応答の理解や評価に用いられます。
人事採用AI	SVD	Singular Value Decomposition	特異値分解	高次元のデータを低次元に変換するための線形代数の手法。採用データのパターン検出や次元削減に使用されます。
人事採用AI	TTS	Text-To-Speech	テキスト・トゥ・スピーチ	テキストを音声に変換する技術。AIの面接官としての使用や、アクセシビリティの向上に貢献します。
人事採用AI	XAI	Explainable AI	説明可能なAI	AIの予測や決定の根拠を人間が理解できる形で提示する手法。採用選考の公平性を確保し、選考結果の説明責任を果たすために使用されます。
農業AI	AgTech	Agricultural Technology	農業技術	農業生産性を高めるための新しい技術や手法。AIはその一部として、作物の監視、収穫、栽培の自動化などに利用されます。
農業AI	AIoT	Artificial Intelligence of Things	AIoT（モノのインターネットにAIを組み込んだもの）	AIとIoT（モノのインターネット）を組み合わせたコンセプト。農業では、自動化された収穫、灌漑システムの最適化などに使用されます。
農業AI	ANN	Artificial Neural Networks	人工ニューラルネットワーク	人間の脳の神経細胞の働きを模倣した機械学習モデル。農業では作物病害の早期発見や農作物の成長予測に使用されます。
農業AI	CNN	Convolutional Neural Networks	畳み込みニューラルネットワーク	画像分析に優れた深層学習モデル。作物の病害識別や雑草の識別、果物の品質評価などに用いられます。
農業AI	DNN	Deep Neural Networks	ディープニューラルネットワーク	多層のニューラルネットワーク。農業では、高解像度の画像データを扱い、病気や害虫の識別に使われます。
農業AI	DT	Decision Trees	決定木	データを分類するための機械学習アルゴリズム。農業では、土壌の種類や気候条件に基づいて作物の選択を支援します。
農業AI	GAN	Generative Adversarial Networks	敵対的生成ネットワーク	データを生成するための深層学習モデル。農業では、気候変動のシミュレーションや作物の成長予測などに利用されます。
農業AI	GIS	Geographic Information System	地理情報システム	地理的データを管理・分析するシステム。農業では、土壌の分析、作物の監視、灌漑管理などに利用されます。
農業AI	GPR	Ground Penetrating Radar	地中レーダー	地下の構造を探るためのレーダー技術。農業では、土壌の湿度や密度、根の分布などを視覚化します。
農業AI	HSI	Hyperspectral Imaging	ハイパースペクトルイメージング	広いスペクトル範囲にわたる詳細なスペクトル情報を提供する画像。農業では、作物の栄養状態、土壌の状態、病害の早期検出などに利用されます。
農業AI	IoT	Internet of Things	インターネット・オブ・シングス	ネットワークに接続されたデバイス群。農業では、センサーやドローンからのデータ収集に利用されます。
農業AI	K-NN	K-Nearest Neighbors	K近傍法	クラスを決定するための距離基準に基づくアルゴリズム。農業では、作物の病害予測や土壌の分類に使用されます。
農業AI	LIDAR	Light Detection and Ranging	ライダー	ライト（レーザー）を使用して距離を測定する技術。農業では、土地の形状や植生の高さを測定し、農地のマッピングに使用されます。
農業AI	M2M	Machine to Machine	マシン・トゥ・マシン	機械間通信のこと。農業では、センサーや機械が互いに通信を行い、自動化された農業システムを構築します。
農業AI	NDVI	Normalized Difference Vegetation Index	正規化差分植生指数	衛星画像から作物の健康状態を評価する指標。AIを用いて、大規模な農地の管理や病害の早期発見に利用されます。
農業AI	PA	Precision Agriculture	精密農業	AIを用いて農業をより効率的で持続可能なものにする技術。作物の健康状態の監視、病害の早期発見、収穫量の予測などに利用されます。
農業AI	PCA	Principal Component Analysis	主成分分析	高次元のデータを低次元に変換する手法。農業では、農地の多変量データの視覚化や異常値検出に使用されます。
農業AI	RPA	Robotic Process Automation	ロボティック・プロセス・オートメーション	人間の作業を自動化するための技術。農業では、収穫、植付け、除草などの作業の自動化に利用されます。
農業AI	SVM	Support Vector Machine	サポートベクターマシン	データを分類するための機械学習手法。農業では、作物の病害予測や収穫量の予測などに利用されます。
農業AI	VRA	Variable Rate Application	可変施用	作物や土壌の状態に応じて肥料や水の量を最適化する技術。AIを用いて、データ分析と適用率の決定を自動化します。