分野別生成AIパスポート 用語集
AIの基礎知識の用語27語｜生成AIパスポート試験対策
AIの基礎知識は、生成AIパスポート試験の出発点となる分野です。「AIとは何か」「AIとロボットはどう違うか」といった定義の問題に加え、AIを4段階に分ける「AIの4つのレベル」や、特化型AI（ANI）と汎用人工知能（AGI）の区別がよく問われます。まず人工知能の定義を押さえ、次にレベル1〜4の違い（特に特徴量を誰が決めるか）を整理し、最後に自然言語処理・画像認識・音声認識などの応用分野と具体例を結びつけて覚えると効率よく得点できます。
人工知能じんこうちのう★★★
人工知能とは、知覚・認識・理解・学習・問題解決といった人間の知的な働きを、コンピュータ上で再現しようとする技術や仕組みのことです。英語のArtificial Intelligenceの頭文字から「AI」と呼ばれます。
ロボットろぼっと★★☆
ロボットとは、AIなどの技術を搭載し、センサーやモーターを使って自律的に動作する物理的な機械のことです。AIがソフトウェアとして「考える部分（頭脳）」を担うのに対し、ロボットはその知能を使って現実の世界で体を動かす存在です。身体（形）がなければ機能しない点がAIとの大きな違いです。
AIの4つのレベルえーあいのよっつのれべる★★★
AIの4つのレベルとは、「AI」と呼ばれているさまざまな仕組みを、できることの高度さによって4段階に分類した考え方です。レベル1は単純な制御プログラム、レベル2はルールベースシステム、レベル3は機械学習を利用したAI、レベル4はディープラーニングを利用したAIにあたります。
レベル1のAIれべるいちのえーあい★★☆
レベル1のAIとは、あらかじめ決められたルールに従って動くだけの、最も単純な段階のAIです。「単純な制御プログラム」とも呼ばれ、条件分岐によって入力に応じた決まった出力を返します。温度に応じて風量を変えるエアコンなど、「AI搭載」をうたう家電の多くがこのレベルに当たります。
レベル2のAIれべるにのえーあい★★☆
レベル2のAIとは、あらかじめ用意したルールやパターンを使って外部の状況を観測し、その場に合った行動を選ぶ段階のAIです。「ルールベースシステム」とも呼ばれ、ルールベースやパターン認識のアルゴリズムで入力を解析し、単純な予測や判断を行います。チャットボットや掃除ロボットが代表例です。
レベル3のAIれべるさんのえーあい★★★
レベル3のAIとは、機械学習を利用し、入力データから自らパターンを見つけて最適な出力に調整できる段階のAIです。ただし、学習の際にどの要素に注目するか（特徴量）は人間が設定する必要があります。代表例は、ビッグデータをもとに検索結果の順位を判断する検索エンジンです。
レベル4のAIれべるよんのえーあい★★★
レベル4のAIとは、ディープラーニングを利用して学習し、データのどこに注目すべきかという特徴量の調整まで自ら行える段階のAIです。大量のデータを処理して複雑な判断ができるため、以前は不可能だったさまざまな用途でAIの活用が可能になりました。代表例は自動運転技術です。
ルールベースるーるべーす★★★
ルールベースとは、人間があらかじめ用意したルールや知識をプログラムに組み込み、そのルールに従ってAIに予測や判断をさせる方式のことです。AIに知能をもたらす代表的な2つの手法の一つで、もう一つはデータから規則を自ら見つける機械学習です。出力のためのルールを人間が書く点が最大の特徴です。
特化型AIとっかがたえーあい★★★
特化型AIとは、特定のタスクに限って人間並み、あるいはそれ以上の性能を発揮するAIのことです。英語ではArtificial Narrow Intelligenceと呼ばれ、略してANIといいます。公式テキストでは「弱いAI」とも表記されます。
汎用人工知能はんようじんこうちのう★★★
汎用人工知能とは、特定の作業に限らず、どのような知的タスクでも人間と同じようにこなせるAIのことです。英語のArtificial General Intelligenceを略してAGIと呼ばれ、公式テキストでは「強いAI」とも表記されます。
自然言語処理しぜんげんごしょり★★★
自然言語処理とは、日本語や英語のように人間がふだん使っている言葉（自然言語）を、コンピュータが理解したり生成したりできるようにする技術の総称です。英語の頭文字からNLPとも呼ばれます。翻訳、要約、質問応答、文書分類、感情分析など幅広い用途があり、ChatGPTのようなテキスト生成AIの土台となっている技術です。
知識表現ちしきひょうげん★☆☆
知識表現とは、人間がもっている知識を、コンピュータが読み取って推論などに利用できる形式に置き換えて表す研究分野のことです。公式テキストでは、機械学習、深層学習、自然言語処理、パターン認識と並ぶAI研究の主要分野の一つとして紹介されています。エキスパートシステムなど知識を活用するAIの基盤になる考え方です。
パターン認識ぱたーんにんしき★★☆
パターン認識とは、画像・音声・文字などのデータの中から一定の規則性や特徴（パターン）を見つけ出し、それが何であるかを判別する技術のことです。パターン認識のアルゴリズムは入力データのパターンを学び、それに基づいて予測を行います。AI研究の主要分野の一つで、画像認識や音声認識の基礎となっています。
画像認識がぞうにんしき★★★
画像認識とは、写真や映像に写っているものが何かを、AIが判別・識別する技術のことです。AIは画像を細かいピクセル（画素）に分け、それぞれの位置情報と色情報を数値として取り出して処理します。ディープラーニングの進化によって精度が大幅に向上し、顔認証や自動運転、医療画像の診断支援など幅広い分野で使われています。
音声認識おんせいにんしき★★☆
音声認識とは、人が話した声をAIが解析し、その内容を文字データなどに変換して理解する技術のことです。スマートフォンの音声入力、スマートスピーカー、会議の自動文字起こしなどに使われています。公式テキストでは機械学習の利用例、レベル2のAI（質問応答システム）の例、そしてANI（弱いAI）の例として複数の箇所に登場します。
感情分析かんじょうぶんせき★★☆
感情分析とは、文章や音声に込められた書き手・話し手の感情や評価を、AIが推定する技術のことです。たとえば商品レビューが肯定的か否定的か、問い合わせの声が怒っているか落ち着いているかを判定します。
機械翻訳きかいほんやく★★☆
機械翻訳とは、ある言語で書かれた文章や話された言葉を、コンピュータが自動的に別の言語に訳す技術のことです。公式テキストでは「自動翻訳」と表記され、第三次AIブームで自然言語処理の進歩によって活用が進んだ分野として紹介されています。
質問応答システムしつもんおうとうしすてむ★★☆
質問応答システムとは、日本語や英語などの自然言語で投げかけられた質問に対して、コンピュータが適切な答えを返すシステムのことです。公式テキストでは、AIの4つのレベルのうちレベル2のAIの例として紹介されており、チャットボットや音声認識システムがその具体例です。IBMが開発したWatsonが代表例として知られています。
チャットボットちゃっとぼっと★★☆
チャットボットとは、「チャット（会話）」と「ボット（ロボット）」を組み合わせた言葉で、文字や音声による会話に自動で応答するプログラムのことです。企業サイトの問い合わせ対応などで広く使われています。
Watsonわとそん★★☆
Watsonとは、アメリカのIBMが開発した質問応答システムです。人間の言葉で出された質問を解析し、大量の情報の中から最も確からしい答えを導き出します。アメリカの人気クイズ番組「Jeopardy!（ジェパディ!）」で人間のチャンピオンに勝利したことで世界的に有名になりました。
Jeopardy!じぇぱでぃ★☆☆
Jeopardy!とは、アメリカで長年放送されている人気のテレビクイズ番組です。日本語では「ジェパディ!」と表記されます。AIの分野では、IBMが開発した質問応答システムWatsonがこの番組に出場し、人間のチャンピオンを破って優勝したことで知られています。
特徴量とくちょうりょう★★★
特徴量とは、機械学習のモデルが学習や予測を行うときに手がかりとして使う、データの特定の要素のことです。たとえば画像認識なら、色・形状・テクスチャ（質感）などが特徴量にあたります。AIの4つのレベルでは、特徴量を人間が設定するのがレベル3、AIが自ら調整できるのがレベル4とされ、両者を区別する重要なキーワードです。
検索エンジンけんさくえんじん★★☆
検索エンジンとは、利用者が入力したキーワードに対して、インターネット上の膨大なWebページの中から関連性の高いものを探し出し、順位をつけて表示するシステムです。公式テキストでは、機械学習を利用したレベル3のAIの代表例として紹介されています。ビッグデータを参照し、利用者のニーズに合う結果を出せるよう学習しています。
自動運転じどううんてん★★★
自動運転とは、AIがカメラやセンサーから得た情報をもとに周囲の状況を判断し、人間に代わって車などを運転する技術のことです。周囲の車や歩行者の動きを予測し、障害物の種類を素早く見分けながら走行を続けるため、膨大なデータを瞬時に処理する必要があります。公式テキストではレベル4のAIの代表例として紹介されています。
ビッグデータびっぐでーた★★★
ビッグデータとは、従来の方法では扱いきれないほど膨大で、種類も多様なデータの集まりのことです。インターネットやスマートフォン、センサーの普及によって日々大量に生み出されています。高速な処理技術の発達で蓄積や解析が容易になり、ディープラーニングと並んで2010年代以降の第三次AIブームを支える主要な要素となりました。
AI効果えーあいこうか★★☆
AI効果とは、AIに対する期待や信頼が高すぎるために、実際に使ってみたり仕組みを知ったりしたときに「思っていたのと違う」と失望してしまう心理的な現象のことです。「AI搭載」をうたう新製品に過大な期待を抱き、その性能に物足りなさを感じるのが典型的な例です。期待と失望は今後も繰り返されると考えられています。
AI搭載家電えーあいとうさいかでん★☆☆
AI搭載家電とは、「AI」による自動制御機能をうたった冷蔵庫・エアコン・洗濯機などの家電製品のことです。公式テキストでは、一般に「AI搭載」と呼ばれる家電の多くが、決められたルールに従って動くだけのレベル1のAI（単純な制御プログラム）にあたると説明されています。