AI用語集 ~か行~

AIがデータを複数のグループ（カテゴリ）に分ける処理。
メールを「スパム／通常」に分けたり、画像を「猫／犬／鳥」に分類するようなタスク。教師あり学習の代表的な応用。

特定の目的に合わせて独自に調整・学習させたAIモデル。
企業や個人が自分のデータでAIを再学習（ファインチューニング）し、専門分野向けに最適化したモデルを指す。

データを「,（カンマ）」で区切って保存するテキスト形式。
AI学習用データとしてよく使われる。Excelなどで開ける簡易データ形式で、AIへの入力データ管理に最適。

データを別の空間に変換し、複雑な問題を単純化するための仕組み。
主に「サポートベクターマシン（SVM）」などで使われる考え方。データを高次元に写して、線形で分類できるようにする。AIが複雑な関係を見つける際に欠かせない。

AIが「報酬」を得ながら試行錯誤して最適な行動を学ぶ学習法。
ゲームAIや自動運転などで活用される。「うまくいったら＋報酬」「失敗したら−罰」で学ぶ点が特徴。

「正解つきデータ」を使ってAIを学習させる方法。
アノテーション済みのデータを利用して、AIに入力と出力の関係を覚えさせる。分類や予測などに用いられる。

「正解なしデータ」からAIが自力でパターンを見つける方法。
似たデータを自動でグループ化（クラスタリング）したり、特徴を抽出したりする。AIが“自分で気づく”タイプの学習。

データからパターンを学び、判断や予測を行うAIの基本技術。
AIの中核技術。膨大なデータをもとに「ルールを自動発見」し、分類・予測・生成などを行う。

似た特徴を持つデータを自動でグループ化する処理。
顧客分析や画像整理などで使われる。教師なし学習の代表で、「k-means」などの手法が有名。

インターネット上のクラウド環境で動作するAIサービス。
Google Cloud AIやAWS AIなど。高性能サーバーでAIを動かし、誰でも簡単にAIを利用できる仕組み。

AIやデータベースに対する「質問」や「命令文」。
ChatGPTへの入力文もクエリの一種。情報検索やSQL操作^*などで使われるキーワード。
SQL：「構造化問い合わせ言語」（Structured Query Language）の略で、データベースを操作するための標準的な言語です。データの検索、追加、更新、削除といった操作を行うために使われます

AIやデータベースに対する「質問」や「命令文」。
ChatGPTへの入力文もクエリの一種。情報検索やSQL操作などで使われるキーワード。

エラーや欠損がなく、AI学習に適した整ったデータ。
AIが正確に学ぶには、ノイズや重複を取り除いたクリーンデータが必要。前処理工程で重要な作業。

ウェブ上の情報を自動で収集する仕組み。
検索エンジンやAIデータ収集の基盤。AIモデルの学習データ作成にも利用されるが、著作権や倫理に注意が必要。

AIを動かすための処理能力（CPU・GPU・メモリなど）。
AIの学習や生成には大量の計算リソースが必要。特にGPUはディープラーニングの高速化に必須。

AIモデルの性能をチェックするためのデータセット。
学習用データとは別に用意し、過学習を防いだり、パラメータ調整に使われる。

AIが学習するために集められた大量のテキストデータ。
自然言語処理（NLP）で使われる基礎素材。書籍、記事、SNS投稿などをまとめたデータ群。

文の文法構造を解析して意味を理解する処理。
「主語」「述語」「目的語」などの関係を特定し、AIが文を正しく理解するために使う。

文脈や前後関係のこと。AIが理解の精度を上げる鍵となる概念。
ChatGPTなどの対話AIでは、直前のやり取り（コンテキスト）をもとに自然な返答を生成している。

画像や映像を解析して意味を理解するAI技術。
顔認識、物体検出、医療画像診断などで活用。AIが“見る力”を持つための分野。