【ITニュース解説】Understanding AI: Common terms and acronyms made simple

人工知能（AI）は、今日の情報技術分野で最も注目されている技術の一つであり、その進化は私たちの社会や産業に大きな影響を与えている。しかし、AIに関する議論では、専門的な用語や略語が頻繁に登場するため、システムエンジニアを目指す初心者にとっては、その全体像を掴むのが難しい場合がある。ここで、AIに関連する主要な用語を一つずつ解説し、この急速に発展する分野を理解するための確固たる基礎を提供する。

まず、人工知能（AI）とは、通常人間の知能を必要とするタスク、例えばテキストの理解、意思決定、データ内のパターン発見などを、コンピュータシステムが実行する能力を指す。これは、コンピュータが人間のように考え、学習し、問題を解決することを目指す技術の総称である。

AIの主要なサブセットの一つに、機械学習（ML）がある。機械学習は、コンピュータが明示的なプログラミングなしに、データから学習し、経験を通じてタスクの実行能力や精度を自ら向上させる技術である。人間が経験を積むことでスキルアップするのと同じように、機械もデータに触れることで賢くなる。

AIや機械学習がその能力を最大限に発揮するために不可欠なのが、ビッグデータである。ビッグデータとは、従来のデータ処理ツールでは収集、管理、処理が困難なほど膨大で複雑なデータセットを指す。AIやMLは、このビッグデータを分析することで、人間では見つけにくいパターンや傾向、深い洞察を発見する。ビッグデータの一種である構造化データは、スプレッドシートやリレーショナルデータベースのように、事前に定義された固定形式で整理され、保存されている情報のことである。この形式は、コンピュータがデータを検索、分析し、モデルに利用するのを容易にする。

AIモデルとは、特定のデータセットで訓練され、そこからパターンを認識し、さらなる人間の介入なしに特定の決定を下すことができるプログラムを指す。これらのモデルは、与えられた入力に基づいて出力を生成する能力を持つ。例えば、GPT-4、DALL-E、BERTなどは、それぞれ異なる目的と学習データを持つAIモデルの具体例である。

人間の言語とコンピュータシステムとの間のギャップを埋めるAIの一分野が、自然言語処理（NLP）である。NLPは、コンピュータが人間の言語を理解し、解釈し、生成することを可能にする技術である。さらにNLPのサブセットとして、自然言語理解（NLU）がある。NLUは、単に言語を処理するだけでなく、人間の言語の背後にある意味、文脈、意図を深く理解することに特化している。

大規模言語モデル（LLM）は、膨大な量のテキストデータ（書籍、記事、ウェブページなど）から学習し、自然言語を処理したり、人間のような文章を生成したりできるAIの一種である。ChatGPTもこのLLMの一例だ。LLMの中には、マスク言語モデル（MLM）というタイプがある。MLMは、文章中の欠落した単語を、その単語の左右の文脈全体を見て予測するという自然言語処理タスクで利用される。これは、単語の意味を文脈全体から捉えることに長けている。

AIモデルがより正確で最新の回答を生成するのを助ける技術として、検索拡張生成（RAG）がある。RAGは、AIモデルが回答を作成する前に、関連する情報を外部の知識ベースから検索し、その情報を参照することで回答の質を高める手法である。

AIモデル、特にLLMから望ましい有用な出力を得るためには、効果的な指示を与えることが重要になる。この「効果的な指示（プロンプト）」を作成する技術がプロンプトエンジニアリングだ。これは科学的な側面と芸術的な側面を併せ持ち、AIを意図した通りに機能させるための重要なスキルである。

ChatGPTは、OpenAIが開発したAIチャットボットである。これは大規模言語モデル（LLM）を利用して、テキスト入力に対して人間のような自然な応答を生成する。質問に答えたり、文章作成を補助したり、複雑なトピックを説明したりと、多岐にわたる用途に活用されている。

従来のAIが人間の入力や指示を待って応答するのに対し、エージェントAIは、常に人間の入力なしに、自律的に行動し、意思決定を行い、目標を追求できるAIを指す。これは、ユーザーの目標を理解し、それを達成するために積極的に動くデジタルアシスタントのような存在である。

AIモデルがさまざまなツール、データ、サービスに標準化された方法で接続できるよう支援する特別なサーバーが、MCP（Model Context Protocol）サーバーである。AIモデルはスマートだが、リアルタイムデータやプライベートデータなど、すべての情報を知っているわけではない。MCPサーバーを用いることで、カレンダーのようなライブデータをAIモデルに接続し、追加の文脈を提供したり、特定のタスクを実行させたりすることが可能になる。

OpenAIは、組織としての側面とテクノロジーとしての側面を持つ。組織としてのOpenAIは、2015年に安全で有益な汎用人工知能（AGI）の開発をミッションとして設立された研究企業である。テクノロジーとしてのOpenAIは、ChatGPT、GPT-4、DALL-E、Codex、Whisperといった革新的なAIモデルを開発したことで知られている。

Microsoftが提供するサービスであるAzure OpenAIは、OpenAIの最先端AIモデル（GPT-4、DALL-Eなど）にAzureクラウドプラットフォームを通じてアクセスできるようにするものだ。これは、OpenAIの技術とAzureのエンタープライズレベルのセキュリティ、コンプライアンス、スケーラビリティを組み合わせたものであり、ビジネス向けに既存のアプリケーション、ウェブサイト、ワークフローに組み込むことができるChatGPTのようなものと捉えることができる。

Azure AI Foundryは、Microsoftが提供するAIアプリケーションの構築、テスト、デプロイを網羅するオールインワンのプラットフォームである。これは、開発者、エンジニア、データサイエンティスト、ビジネスチームが協力し、ツールやモデルを使ってスマートなソリューションを創造するための「AIの作業場」のような役割を果たす。

AI技術の発展に伴い、その利用における倫理的な側面も非常に重要になっている。責任あるAIとは、AIシステムが安全、公平、信頼できる方法で構築され、使用されることを意味する。これは、AIシステムが人々に利益をもたらし、害を及ぼさないように設計され、倫理原則と法的基準に従うことを保証する概念である。

ソフトウェア開発をより迅速かつ容易にするためのアプローチとして、ローコードがある。ローコードは、複雑なコードを大量に書く代わりに、ドラッグ＆ドロップのような視覚的なツールを使ってアプリケーションを構築する方法である。これにより、開発プロセスが加速され、専門的な開発者ではない人々にもソフトウェア開発の門戸が開かれる。

このように、AI分野には多種多様な専門用語や略語が存在するが、それぞれの意味を一つずつ理解することで、その全体像が明確になり、圧倒される感覚が軽減されるはずだ。ChatGPTのようなツールを試したり、Azureでソリューションを構築したり、あるいは単にAIに関する会話についていくためにも、これらの主要な用語の理解は、この分野で成功するための強固な基盤を提供する。