アライメント
Alignment 物事が整理されている状態や、人や組織が協力・連携すること
AIにおいては人間の意図や価値観または倫理原則に合わせて動作するように設計することを指す。
ダートマス会議
1956年にダートマス大学で開催された人工知能（AI）という学術分野を正式に確立した研究会議。
主要なメンバーにジョン・マッカーシー（主催）、マービン・ミンスキー、クロード・シャノン、ナサニエル・ロチェスターがいる。
アーサー・サミュエル
1959年にIBMの研究者であるアーサー・サミュエルが機械学習を
「明示的にプログラムされることなく経験から学習する能力をコンピュータに与える学問領域」
と定義づけた。
GPT
ChatGPTなどに知られるTransformerをベースに事前学習した大規模言語モデル。
Generative Pre-trained Transformerの略。
生成する 事前学習した トランスフォーマベースのモデル
という意味になるためわりとそのまんまネーミング。
初期GPTは２０１８年 GPT2が2019年 GPT3が2020年
GPT3.5が2022年 GPT4が2023年に発表されている。
・GPT1からGPT2
構造は変わらず、パラメータ数と学習に使うデータ量が変わった。
パラメータ数が1億1700万個から15億個に
学習データは4.5GBの書籍テキストから40GBのウェブページテキストへと変わった。
格段に精度が上がり、悪用される恐れがあるとして2019年当初GPT-2のソースコードの公開を拒否していた。同年１１月に公開された。
・GPT2からGPT3
パラメータ数と学習に使うデータ量さらに増えた。
パラメータ数が1750億個
学習データが570GBの様々なWeb上のデータテキスト
事前学習モデルを利用して次に来る単語を確率的に並べるだけでも人間らしい文章が作成できるようになったのがこの頃。
・GPT3からGPT3.5(ChatGPT)
一般に使えるインターフェースが用意されて、ようやく我々が使える
ChatGPTになったのがこの頃。
RLHFなどの強化学習が導入され会話形式で質疑応答がスムーズに行えるようになってくる。
・GPT4
マルチモーダルへの対応、精度の飛躍的向上がこのころ
テキストや画像や音声などの異なるデータを一度に処理することが可能になる。
モーダル
modal いわゆる情報の形式のこと。
われわれが認識する情報は
文章、音声、視覚的など様々な形式を持っている。
それらの総称と思ってもらえればいい。
シングルモーダル
単一の情報を扱う。例えば、映像という１モーダルに限定した、顔認識ソフトなど
マルチモーダル
複数の情報をまとめて扱う。例えば１枚の画像を画像として認識するのではなく、
その画像の説明を文章にしたり、同様の風景画を作成したりと
複数のことができるのが特徴。
オムニモーダル
マルチモーダルの一種だが「すべて」の意味を持つ。
名前の通り、あらゆるモーダルを入力して、あらゆるモーダルで出力できる。
クロスモーダル
Aのモーダルで得た認識をBのモーダルの認識ととらえてしまう。
モーダルが交差する状態。
例えば腹話術などは実際のところ人形は口を動かしているだけで話しているのは人間だが、
口を動かしている人形がいるために人形がしゃべっているように見える。
という具合。
GPTs
ChatGPTの拡張機能の一つ
特定の目的に合わせてChatGPTをカスタマイズでき、ユーザの用途に合わせたChatGPTが作成できる。
リーズニング
AIが従来の文章の続きを予測する方式ではなく、論理的な思考を連鎖させることで
段階的に解決していくモデル。思考の連鎖（CoT※Chain of Thought）を用いる。
拡散モデル（Diffusion model）
拡散モデルは、データに段階的にノイズを加え、
それを逆に取り除くことで新しいデータを生成する生成AI。
段階的にノイズを加えることでノイズが加わるとどのように変化するのかをまず学習し
学習をもとにノイズを取り除いていくことで新しいデータを生成する。
DALL-E3やStable Diffusionで使用されている
Constitutional AI（CAI）
Anthropic社が開発した大規模言語モデル（LLM）の安全性向上手法。
AIに明文化された絶対遵守のルールを与えて、AI自身がその原則に従って出力を
批評し、修正することで、有害なコンテンツを抑制しつつ有用性を維持する。
Claude（クロード）シリーズ
Anthropic社が開発した大規模言語モデル（LLM）の対話型AIで
用途に合わせて複数のモデルやシリーズがある。
各シリーズが詩の形式を名前の由来としているので、
妙に文学的でロマンティックなシリーズだなぁと思います。
・Claude Haiku
軽量・高速モデル。即時性とコスト効率を重視し、簡単な問い合わせや定型業務を行う。
俳句（5-7-5)くらい短く簡潔な応答ってことでしょうか。
・Claude Sonnet
標準・万能モデル。性能と速度のバランスがいいため、業務効率化の点で日常業務に
最も適している。
Sonnet（ヨーロッパで使用された１４行形式の詩）8+6行だったり4x3+2行だったりするが
物語性を持たせられるくらいの行数になった。シェイクスピアとかソネット１８番「君を夏の日に例えようか」とかが代表作・・・？
・Claude Opus
高性能モデル。複雑な推論とエージェント型コーディングに対応する、Anthropicで最も高性能なモデル。
財務分析や法務部門でも使えるほどのモデル。
Opus（オーパス）は芸術部門などでの傑作を意味する。
今回の場合はmagnum opus最高傑作、大作の意味だと思われる。
正直高級ワインのオーパスワンとかのほうが耳なじみがある。
（名前の由来や使用意味は同じ）
・Claude Mythos
ミュトスと読む。2026年に発表された汎用AIとしての能力を持ちつつ、特にコーディングや推論能力が飛躍的に向上したモデル。
危険すぎて一般公開できないといわれたほどの性能を誇り、
Windows、macOS、Linuxといった主要OSに対して数先件のゼロデイ脆弱性を発見した
（ソフトウェア開発者が発見認識できていない欠陥のこと）
Mythosはギリシャ語で物語などを指す言葉で神話や伝説などに使われる。
オリュンポス12神とかのそれね・・・もう神話まで来たかぁ・・・
・Claude Fable
2026年6月に発表された同社の最高性能モデル
一般ユーザー向けに安全機構を組み込んだ最上位AIモデルであり、テキストと画像の両方を入力として受け付ける。長時間のタスクもこなすことができ、ミュトスにセーブ機能を付けたものという認識でOK
fableは「寓話」という意味を持ちミュトスより少し可愛らしいイメージの単語になっていることも
ミュトス（神話）を一般向けにフェイブル（寓話）にしたと思えば納得できるだろうか。
NPU
NPU（ニューラル処理ユニット）は、AI処理に特化した専用プロセッサのこと
CPUやGPUとは異なり、AI推論に特化しているため、CPUの負荷を軽減するとともに、
安定してAIを利用できる。
これらを搭載したPCはAI PCと呼ばれ、マイクロソフトから認可を受けた
AI PCはCopilot+ PCと呼ばれる。
AIエージェント元年
様々なタスクを自律的に進行できる「AIエージェント」に関して
主要テック企業が相次いでエージェント戦略を打ち出し実用段階への移行が加速した
ルーティング（Routing）
入力内容に応じてどのLLMやプロンプトを使うべきかを判別するワークフローのこと
例えばカスタマーサービスにおいてその問いが技術的な質問なのか、返品対応などの請求なのか
など入力内容に対して最適な実行環境で後続処理を行っていく。
GenSpark スーパーエージェント
検索・分析・生成などの複数の機能を一つのプラットフォームで実行できるAIエージェントのこと
ユーザの要望に対して自律的に問題を分析、分解し最適な方法を用いて実行を行う。
従来のAIがユーザの要望に対して結果を返すまでだったが、スーパーエージェントは計画・実行・結果検証までを自動で行ってくれる。
MCP
Model Context Protocol
AIモデルと外部ツールやデータソースを共通の方法で接続するためのプロトコル。
1つの共通規格で複数のAIモデルとツールを接続できるため、開発のコストが削減できる。
タイプC充電器に例えられるように、複数の機器（AI）と機器（サービス）を一つのケーブル（MCP）
でつなげることができる。
AI事業者ガイドラインで示されている「共通の指針」
AIを用いて事業活動を行う主体が取り組むべき共通の指針として10の指針が整理されている。
開発者・提供者・利用者のそれぞれに適用されるものであり、安全かつ信頼のできるAIの利用環境を整備するための行動規範のようなもの。
1.人間中心
AIは人を助けるための道具であり、人の尊厳や自由を損なわないように使うこと。
2.安全性
AIが事故を起こしたり、危険な行動をしないように、リスクを見つけて対策すること。
3.公平性
AIが特定の人を不当に差別したり、偏った判断をしないようにすること。
4.プライバシー保護
個人情報を勝手に使ったり漏らしたりしないよう、慎重に扱うこと。
5.セキュリティ確保
AIが攻撃されたり悪用されないように、強い防御を用意すること。
6.透明性
AIが何をしているのか、どんな目的で使われているのかを、できる範囲でわかるようにすること。
7.説明責任 (アカウンタビリティ)
AIの結果に対して「誰が責任を持つのか」を明確にし、必要な説明ができるようにすること。
8.教育・リテラシー
AIを正しく使えるように、関係者や利用者の知識を増やすこと。
9.公正競争
AI市場で不正な独占や不公平な競争が起きないようにすること。
10.イノベーション
安全を守りつつ、新しい技術やサービスを生み出すことを後押しすること。
n-gramモデル
文章やテキストデータを連続するN個の単語や文字のまとまり（グラム）に分割する手法。
「文字のまとまりに分割する」という文章を
「文字」「の」「まとまり」「に」「分割」「する」というように分割し
1-gram の場合「文字」「の」「まとまり」「に」「分割」「する」
2-gram の場合「文字の」「のまとまり」「まとまりに」「に分割」「分割する」
3-gram の場合「文字のまとまり」
CNN
Convolutional Neural Network 畳み込みニューラルネットワーク
入力画像から自動的に特徴量を抽出し、物体やパターンを識別する能力を学習する
画像の一部分の局所的な特徴や位置関係を保持して生成ができる。
LNN
Liquid Neural Networkリキッドニューラルネットワーク
時間依存の特性を持ち、柔軟に対応が可能なニューラルネットワークのこと
RAG
Retrieval-Augmented Generation 検索拡張生成
生成AIが持つ内部知識だけで回答するのではなく、外部データベースやWebの情報を参照して回答を生成する。AIが調べ物をしてから回答してくれる みたいなもの
RNN
Recurrent Neural Network
時系列データや連続的なデータを処理するためのニューラルネットワークの一種です。従来のニューラルネットワークとはことなり、RNNは過去データの情報を保持することで、過去の情報が現在の出力に影響を与えることができます。これにより、自然言語、音声などの時間的な依存関係を持つデータを効率的に学習し、生成することができる。
VAE
変分オートエンコーダ
オートエンコーダ（AE）の拡張版で、確率分布を用いてデータを生成するため、新規のデータを生成することが可能になった。
Temperature
AIの生成粒度を操るパラメータのこと
・temperature：ランダム性
・topK：候補の個数を上位K個に絞る
・topP：候補を確率の合計がPになるまで絞る
Instruction
特定のタスクを実行させるためにあらかじめ入力読み込みをさせること