さ
最適化（Optimization）
AIが最も良い結果を出すためにパラメータを調整すること。
学習中に誤差を最小化する「勾配降下法」などがよく使われる。
再訓練（Retraining）
既存のAIモデルを新しいデータで再度学習させること。
環境や状況が変わったときに精度を保つために行われる。
サンプルデータ（Sample Data）
AIが学習やテストに使うための一部のデータ。
モデルの性能を確認したり、実験に使われる代表的なデータ群。
サーバー（Server）
データやAIモデルを処理・提供するコンピューター。
クラウド上で動くAIも、このサーバー上で実行されている。
し
自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）
AIが自分で「疑似的な正解」を作って学ぶ方法。
大量のラベルなしデータを有効活用できる次世代の学習手法。
自然言語処理（Natural Language Processing / NLP）
人間の言葉を理解・生成するAI技術。
翻訳、要約、質問応答などで使われ、ChatGPTもこの分野の一種。
時系列データ（Time Series Data）
時間の経過とともに変化するデータ。
株価や気温、センサー情報などを扱うAI分析に利用される。
シード値（Seed Value）
AIの生成結果を再現するための数値。
同じシード値を使えば、同じ画像や文章を再生成できる。
シミュレーション（Simulation）
現実を模した環境でAIをテストする方法。
自動運転AIの走行テストなど、実験コストを下げるのに役立つ。
シャーディング（Sharding）
データやAIモデルを分割して、複数サーバーで処理する方法。
大量データを効率よく扱うためのスケーラビリティ技術。
す
スコアリング（Scoring）
AIが予測結果に数値（スコア）を与えること。
たとえば「スパムメール確率80%」のように、判断の度合いを数値化する。
ストリーミングデータ（Streaming Data）
リアルタイムで絶えず流れてくるデータ。
SNSの投稿やセンサー情報などをリアルタイム処理するAIが使う。
せ
生成AI（Generative AI）
新しい画像・文章・音声などを生み出すAI。
ChatGPTや画像生成AIのように、既存データをもとに新しいコンテンツを作る。
生成モデル（Generative Model）
データの分布を理解し、新しいデータを生成できるAIモデル。
GANやVAEなどが代表的で、画像や音声の生成に使われる。
潜在空間（Latent Space）
AIがデータの特徴を圧縮して表す内部表現の空間。
画像生成AIでは、この空間を操作して新しい絵を生み出している。
制御モデル（Control Model）
AIの出力を特定の方向に誘導するための仕組み。
「絵柄を指定」したり「トーンを統一」する画像生成AIで活用される。
セグメンテーション（Segmentation）
画像やデータを細かい領域やグループに分ける処理。
医療画像やマーケティング分析などで広く使われる。
セマンティクス（Semantics）
言葉や文の「意味」に関する情報。
AIが単語の意味や文脈を理解するための核となる概念。
正規化（Normalization）
データのスケールを整えて、学習を安定させる手法。
値のばらつきを減らし、AIの収束を早くするために行われる。
そ
相関関係（Correlation）
2つのデータの間にどれくらい関係があるかを示す概念。
AIでは「どの特徴が結果に影響しているか」を判断する際に使われる。
損失関数（Loss Function）
AIが「どれだけ間違えているか」を数値化する関数。
学習では、この値を最小化するようにパラメータを調整する。
ソフトマックス関数（Softmax Function）
AIの出力を「確率」に変換する関数。
分類問題で、どのクラスに属する確率が高いかを求めるときに使われる。
ソースコード（Source Code）
AIやプログラムの中身を記述した人間が読める形のコード。
Pythonなどで書かれ、AIモデルの設計や挙動を定義する。
ソリューション（Solution）
AIを活用して問題を解決する仕組みやサービス。
企業が抱える課題に対して、AIを組み込んだ最適な提案を指す。