活用・アプリ

通常と異なるパターンを見つけ出し、異常を自動で検出すること。

診断支援・画像解析・創薬など、医療分野に応用されるAI。

ユーザーの依頼を理解し、調べ物や作業を手伝うAI。

プログラム同士が機能をやり取りするための窓口・取り決め。

2つの案を実際のユーザーに出し分け、どちらが優れるか比較する手法。

人間の言葉から意図や意味を読み取る技術。音声アシスタント等の基盤。

画像や紙の文書に写った文字を、コンピュータが読める文字に変換する技術。

テキストを自然な音声に変換する技術。読み上げや音声アシスタントに使う。

人の話し声を文字に変換する技術。文字起こしや音声入力に使う。

AIを中核に据えたコードエディタ。対話的な開発に強い。

文章に込められた感情(肯定・否定など)を判定すること。

GitHubが提供する、コード補完・生成のAIアシスタント。

個別最適な学習支援や採点自動化など、教育分野に応用されるAI。

定型作業を自動化するRPAに、AIの判断力を組み合わせた業務自動化。

実データの代わりにAIが人工的に作り出す学習用データ。

JSONなど決まった形式で出力させ、プログラムで扱いやすくする手法。

プログラムコードに特化して学習した大規模言語モデル。コード生成・補完に使う。

自然言語の指示などからプログラムコードをAIが書き出すこと。

問い合わせ対応を支援・自動化する、コールセンター向けAI。

人の作業に寄り添い、提案・補助するAI。「副操縦士」の比喩。

文章から人名・地名・組織名などの固有名詞を抽出する技術。

応答をJSON形式で返させること。アプリ連携で最もよく使われる。

長い文章の要点をAIが短くまとめること。

将来の商品・サービスの需要量を予測すること。在庫・生産計画に使う。

生成しながら逐次テキストを返す方式。体感の待ち時間を短くできる。

意味理解やAIを活用し、より的確に目的の情報へ導く検索。

対話形式でユーザーの質問に自動応答するプログラム。

デジタル技術で業務やビジネスモデルを根本から変革する取り組み。

既存データに変形を加えて学習データを水増しし、性能を高める手法。

自然言語の質問を、データベース照会用のSQLに変換する技術。

文書の内容に基づいて質問に答えるAI。RAGの代表的応用。

AIが参照する知識・文書を集めたデータの蓄積。RAGの情報源。

個々のユーザーに合わせて内容や体験を最適化すること。

細部を自分で書かず、AIへの指示と対話で進める新しい開発スタイル。

変数を埋め込める定型プロンプト。同じ形式の依頼を量産・再利用できる。

文書を内容に応じてカテゴリに自動で振り分けること。

契約書レビューや判例調査など、法務分野に応用されるAI。

ある言語の文章を別の言語に変換すること。NLPの代表的応用。

コンテンツが規約や安全基準に違反していないか判定・管理すること。

過去データから将来の事象や数値を予測する分析手法。

ユーザーの好みを推定し、関連する商品や情報を提案する仕組み。

定型業務の一連の流れを、AIやツールの連携で自動的に処理すること。