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目標を与えると、自ら計画を立て、ツールを使いながら多段階のタスクを自律的に遂行するAI。

深層学習ブームの火付け役となった、大規模な画像データセット。

複数のAIエージェントが役割分担・協調して課題を解決する仕組み。

親エージェントから特定の役割を任される、補助的なエージェント。

人の逐次指示なしに、自ら計画・実行して目標を達成するAI。

既存の画像をもとに、別の画像へ変換・加工する生成方式。

高度なAIが意図せぬ有害な振る舞いをしないよう、安全に設計・制御することを目指す研究分野。

エージェントが過去の情報を保持・参照する仕組み。文脈の継続に使う。

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。

AIの開発・利用が社会に与える影響を倫理的に考え、責任ある形に導くための分野。

複数のアテンションを並列に走らせ、多様な観点から単語間の関係を捉える仕組み。

テキストや画像がAIによって生成されたものかを判定する技術。

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。

EUが定めた、AIをリスクに応じて規制する世界初の包括的な法律。

人間より賢いAIを、人間が安全に制御し続けられるかという課題。

特定の作業に限らず、人間のように幅広い課題を自律的に学習・解決できる仮想的なAI。

悪意ある指示を紛れ込ませ、AIに本来の制約を無視させようとする攻撃。

推論と行動(ツール使用)を交互に繰り返し、課題を解決させる手法。

複数のAI・ツール・処理の流れを統括し、全体を協調させる制御。

ユーザーの依頼を理解し、調べ物や作業を手伝うAI。

LLMアプリ開発を支援する人気フレームワーク。RAGやエージェント構築に使う。

外部の知識を検索してプロンプトに与え、その情報をもとにAIに回答させる手法。最新情報や社内文書に強い。

AIが計算・検索・API呼び出しなど、外部の機能(ツール)を呼び出して回答を補強する仕組み。

文章の指示から画像を生成する方式。画像生成の基本形。

ある画像の内容を保ったまま、別の画風(スタイル)を適用する技術。

目標達成までの手順をAI自身が組み立てること。エージェントの中核能力。

AIが自分の誤りに気づき、自ら訂正する能力。

大きな課題を、扱いやすい小さなサブタスクに分割すること。

重要な判断に人間の確認・承認を組み込み、AIの暴走や誤りを防ぐ設計。

複数の処理を同時に走らせ、全体の処理時間を短縮すること。