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人工知能（AI）は世界を再構築し、それに伴い新たな言語を生み出しています。現在の製品会議やピッチ、パネルでは、LLMやRAG、RLHFなどの用語が飛び交い、テクノロジー業界の賢い人々でさえ少し不安を感じることがあります。この用語集は、AIに関する用語を理解するための痛みを伴わない英語の定義を提供する試みです。AIを使って何かを構築したり、投資したり、TechCrunchを読んだり関連ポッドキャストを聴いたりしている方々が実際に遭遇する可能性の高い用語をカバーしています。分野が進化するにつれて定期的に更新されるため、AIシステムと同様に生きた文書と考えてください。

AGI（人工一般知能）は、平均的な人間よりも多くのタスクをこなす能力を持つAIを指します。AIエージェントは、AI技術を使用して一連のタスクを自動的に実行するツールです。APIエンドポイントは、他のプログラムが操作できるソフトウェアの「ボタン」と考えられます。思考の連鎖は、問題を小さなステップに分解することで、結果の質を向上させる手法です。コーディングエージェントは、ソフトウェア開発に特化したAIエージェントで、自律的にコードを作成、テスト、デバッグします。計算能力は、AIモデルが動作するために必要な計算パワーを指します。深層学習は、複雑な相関を見つけるために多層の人工ニューラルネットワークを使用する機械学習の一部です。拡散は、データを「破壊」し、ノイズからデータを復元するプロセスです。蒸留は、大きなAIモデルから知識を抽出する技術です。ファインチューニングは、特定のタスクに最適化するためのAIモデルのさらなるトレーニングを指します。GAN（生成的敵対ネットワーク）は、リアルなデータを生成するための機械学習フレームワークです。幻覚は、AIモデルが誤った情報を生成する問題を指します。推論は、AIモデルが予測を行うプロセスです。大規模言語モデル（LLM）は、人気のAIアシスタントに使用されるAIモデルです。メモリキャッシュは、推論を効率化するためのプロセスです。モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIモデルが外部ツールやデータに接続するためのオープンスタンダードです。専門家の混合（MoE）は、特定のタスクのために小さな専門的サブネットワークを活性化するモデルアーキテクチャです。ニューラルネットワークは、深層学習の基盤となる多層のアルゴリズム構造です。オープンソースは、誰でも使用、検査、変更できるソフトウェアを指します。並列化は、同時に多くのことを行うことを意味します。RAMageddonは、RAMチップの不足を指す新しい用語です。