AI（人工知能）

5回閲覧 • 33問 • 2024-02-25

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02. マーケティング手法

02. マーケティング手法

03. マーケティングのフレームワーク

03. マーケティングのフレームワーク

04. デジタルマーケティング

04. デジタルマーケティング

05. デジタルマーケティングの評価

05. デジタルマーケティングの評価

01. 前提知識

01. 前提知識

02. 企業を成長させるフレームワーク

02. 企業を成長させるフレームワーク

03. 他者との協業

03. 他者との協業

04. 分析の手法

04. 分析の手法

05. 企業の人材管理・人事業務

05. 企業の人材管理・人事業務

06. 企業の社会的役割

06. 企業の社会的役割

01. 知的財産権

01. 知的財産権

02. 個人情報を保護する法律

02. 個人情報を保護する法律

03. 情報セキュリティに関わる法律

03. 情報セキュリティに関わる法律

04. 企業活動に関する法律

04. 企業活動に関する法律

05. 労働・雇用に関わる法律

05. 労働・雇用に関わる法律

06. 標準化規格

06. 標準化規格

企業会計

企業会計

損益分岐売上高

損益分岐売上高

貸借対照表（たいしゃくたいしょうひょう）

貸借対照表（たいしゃくたいしょうひょう）

損益計算書

損益計算書

キャッシュフロー計算書

キャッシュフロー計算書

技術力をビジネスに取り入れる

技術力をビジネスに取り入れる

IoT

IoT

業務を加速する技術

業務を加速する技術

技術力をビジネスに取り入れる

技術力をビジネスに取り入れる

AI（人工知能）

AI（人工知能）

IoT

IoT

業務を加速する技術

業務を加速する技術

金融とIT

金融とIT

製造業とIT

製造業とIT

問題一覧

知的活動を人間に変わってコンピュータが行う技術の総称。

AI（Artificial Intelligence：人工知能）

AIの特徴の一つ新しい情報を吸収し、それに基づいて進化する能力

自己学習

AIの特徴の一つ複雑な問題の解を見つける能力

問題解決

AIの特徴の一つ自然言語を理解し、それに応じて行動する能力

言語理解

コンピュータに入力データを与え、コンピュータ自身が情報を識別する技術。

機械学習（Machine Learning）

機械学習の一つコンピュータに大量の入力データと正解データを投入することで、説明変数（入力データ）と目的変数（正解データ）のパターンを学習する。これにより、新しい説明変数が与えられた時の目的変数を予測する。

教師あり学習

機械学習の一つ与えられた入力データからパターンを分類、構造を分析する学習方法。正確データは提供されず、コンピュータ自身が大量のデータから特徴を見つけ出す。

教師なし学習

教師データの代わりに報酬が与えられ、その報酬を最大化するように学習するモデル。エージェントと呼ばれるプログラムが環境と呼ばれる場所や状況で行動する。

強化学習

人間の脳の神経回路ネットワークを模倣した人工ニューラルネットワークを多層に組み合わせて学習させる手法。

ディープラーニング（Deep Learning）

ディープラーニングの一つ文章を的確に理解し、翻訳やレスポンスを生成する。Google翻訳、ChatGPTなど。

自然言語処理

ディープラーニングの一つ高精度な画像の理解・傾向判定を行う。人の顔からの個人判定や、医療画像からの病気検出など。

画像認識

ディープラーニングの一つ人間の会話内容を理解したり、声で人物を識別したりする。スマートスピーカー、テーマに合わせた音楽の生成など。

音声認識

ディープラーニングの一つ保有するデータから新しいパターンを生成できる。ChatGPT、Midjourneyなど

生成AI

人間の脳内の神経回路のつながりを再現した数理モデル。

ニューラルネットワーク

大規模な事前学習モデル

（AIにおける）基盤モデル

文章や画像などの新しいものデータを生成するからAI技術

生成AI（Generative AI）

生成AIに対して何を作成して欲しいのかを指示するためのテキスト命令。

プロンプト（Prompt）

生成AIが誤った情報（または存在しない情報）を生成する現象。

ハルシネーション（Hallucination：幻覚）

欧米州連合（EU）が策定する「信頼できるAI開発のための倫理ガイドライン」の一つ AIは人間を誤った方向に導くことなく、人の基本的人権を支持して平等な社会を実現する。

人の監督

欧米州連合（EU）が策定する「信頼できるAI開発のための倫理ガイドライン」の一つエラーや矛盾に対応できるよう、安全性・信頼性・堅牢性に優れたアルゴリズムを採用する。

堅固な安全性

欧米州連合（EU）が策定する「信頼できるAI開発のための倫理ガイドライン」の一つ人間が個人情報（データ）を完全に管理できること。また、個人へ害を及ぼしたり、悪用してはならない。

プライバシーとデータのガバナンス

欧米州連合（EU）が策定する「信頼できるAI開発のための倫理ガイドライン」の一つ AIの透明性（いつ、どこで、誰によって作られたのか）を担保する。

透明性

欧米州連合（EU）が策定する「信頼できるAI開発のための倫理ガイドライン」の一つ人間の能力・スキル・要件に配慮し、アクセシビリティを保証する。

多様性、非差別、公平性

欧米州連合（EU）が策定する「信頼できるAI開発のための倫理ガイドライン」の一つ AIは、社会に良い変化をもたらし、持続可能性と環境保護責任を強化するために活用する。

社会及び環境の幸福

欧米州連合（EU）が策定する「信頼できるAI開発のための倫理ガイドライン」の一つ AIと結果への説明責任を明確にする仕組みを整える。

説明責任

人間中心のAI社会原則の一つ・AIは人間の能力を拡張・AI利用に関わる最終判断は人が行う

人間中心の原則

人間中心のAI社会原則の一つ・リテラシーを育む教育環境をすべての人々に平等に提供

教育・リテラシーの原則

人間中心のAI社会原則の一つ・パーソナルデータの利用において、個人の自由、尊厳、平等が侵害されないこと

プライバシー確保の原則

人間中心のAI社会原則の一つ・利便性とリスクのバランス・社会の安全性と持続可能性の確保

セキュリティ確保の原則

人間中心のAI社会原則の一つ・支配的な地位を利用した不当なデータ収集や主権の侵害があってはならない

公正競争確保の原則

人間中心のAI社会原則の一つ・不当な差別をされない・適切な説明の提供・AI利用などについて、聞かれた対話の場を持つ

公平性、説明責任及び透明性の原則

人間中心のAI社会原則の一つ・データ利用環境の整備・阻害となる規則の改革

イノベーションの原則

ラベル付きのトレーニングデータを使用してモデルを訓練し、新しいデータに対する予測変換を行うAI学習方法

教師あり学習