専門用語を解読する: B2B 向けの AI 用語集

公開: 2023-09-02

人工知能。私たちは皆それを知っています、そしてそれを愛する人もいます。私たち全員が同意できることの 1 つは、それに関する情報がどれだけあるのかということです。そして、その豊富な情報とともに、私たちの語彙に追加すべき新しい用語の気の遠くなるようなリストも出てきます。機械学習から自然言語処理に至るまで、私たちは複雑な AI 専門用語を理解しやすい概念に分解しています。

これは、あなたが遭遇するかもしれない (そして聞いたことがないかもしれない!) AI の用語やフレーズを理解するための Zen の究極のガイドです。

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B2B向けの究極のAI用語集

アルゴリズム（AI）

アルゴリズムはコンピューターのレシピのようなもので、問題を解決する方法を段階的に教えてくれるガイドです。これらは、計算や問題解決の操作において従うべき一連のルールに従って機能します。データの追跡でも、情報のセンシングでも、アルゴリズムは高機能 AI の秘密です。

異常検出

異常検出は、データセット内の予期されるパターンに適合しない外れ値を特定します。これは、クレジットカード詐欺、ネットワーク障害、さらには心拍の異常なパターンなど、何か疑わしい状況を AI が認識するのに役立ちます。

擬人化

擬人化は、人間以外のものに人間の特徴を与えます。 AI の世界では、機械をより人間らしく見せることが重要です。たとえそれらが非常に賢いコードの断片にすぎません (たとえインターネットの荒らし者が、知覚をもつようになるだろうと私たちに信じ込ませようとしているとしても)。

人工知能 (AI)

すぐに使える相棒がいると想像してみてください。それが AI です。コンピューターサイエンスのこの分野は、通常は人手を必要とするタスクを実行できるマシンを構築することを目的としています。これは、コンピュータに思考と学習を教えて、通常は人間の知性が必要なタスクを実行できるようにするようなものです。基本的な質問への回答から、マーケティング目標 (そしてその間のあらゆるもの) の達成を支援するまで、AI は業界を急速に定義し、私たちの世界をよりスマートでエキサイティングなものにしています。

AI言語モデル

AI 言語モデルは、人間の言語を理解、生成、改善するように設計されています。彼らは数秒以内に物語を書き、質問に答え、さらには詩を作ることもできます。例としては、ChatGPT、Bing、Bard、Ernie などがあります。

AIのバイアス

AI が世界から情報を吸収するスポンジだとすると、AI が吸収する情報は完全に公平ではなく、バランスが取れていない場合もあります。それがAIにおける偏見です。この系統的エラーは、トレーニングデータ (インターネットなど) に存在するバイアスにより AI モデルに導入されます。これらのバイアスは、偏った出力や不正確な出力につながる可能性があり、疎外されたコミュニティにとって非常に有害となる可能性があります。

ビッグデータ

ビッグデータとはまさにその名の通りです。これは、専門家が従来のデータ処理アプリケーションソフトウェアでは適切に処理できない、大規模で複雑なデータセットと呼ぶものです。それは、携帯電話やインターネットなど、あらゆる場所からの情報で作られた巨大なパズルのようなものです。適切なツールがあれば、貴重な洞察をつなぎ合わせて、不可能だと思っていた問題を解決できます。

チャットボット

あなたのデジタル親友に会いましょう。チャットボットは、自然言語で人間と対話するように設計された AI ソフトウェアであり、その名前と同じくらいクールです。通常、顧客サービスアプリケーションで使用され、あなたとチャットしたり、情報を見つけたり、実際の専門家にリダイレクトしたりする仮想アシスタントとして機能します。

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チャットGPT

ChatGPT は、インターネットデータを使用してプロンプトやコマンドに応答する最新の大規模言語モデルチャットボットです (2021 年 9 月に限定)。 OpenAI によって開発され、2022 年 11 月に一般公開されるこの AI は、圧倒的な需要に耐え、かなり好評を博しました。

ChatGPT 自体の定義は次のとおりです。

「ChatGPT は OpenAI によって作成された、テキストベースの会話ができる AI 言語モデルです。受け取った入力に基づいて人間のような応答を生成するため、チャットボットや仮想アシスタントなどに役立ちます。多くのインターネットテキストでトレーニングされているため、人間のように完全に理解するわけではありませんが、一貫性があり文脈に応じた応答を生成できます。」

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コグニティブコンピューティング

コグニティブコンピューティングは、データマイニング、パターン認識、自然言語処理を使用して人間の脳の働きを模倣する自己学習システムを通じて人間の思考プロセスをシミュレートします。これにより、機械に人間の知性を与え、人間と同じように考え、推論し、学習し、意思決定をし、問題を解決し、経験から学ぶことができるようになります。

コンピュータビジョン

あなたと同じようにコンピューターが世界を見て理解できたらいいのにと思ったことはありませんか? それがコンピュータービジョンです。これは、人間と同じように視覚的な世界を解釈して理解できるようにコンピューターを訓練する AI 分野です。画像やビデオを分析することで、コンピューターに顔を認識し、物体を識別し、さらには車を運転する能力を与えます。

データマイニング

いいえ、この種の採掘にはハンマーやシャベルは必要ありません。データマイニングは、機械学習、統計、データベースシステムが交差する方法を使用して、コンピューターが大規模なデータセット内のパターンを発見する方法です。

ディープラーニング

もしあなたの脳が何層にもわたって超集中した脳細胞を持っていたとしたらどうなるでしょうか? まあ、それはちょっとあります。ディープラーニングは、人間の脳の構造にヒントを得た機械学習の一種で、大量のデータを処理し、意思決定のためのパターンを作成するために使用されます。これは、特定のコンテンツの最も小さな詳細を認識できるようにコンピューターをトレーニングするようなものです。

エリザ

Eliza は ChatGPT を実行できるように歩きました。コンピューターサイエンスの歴史における最初のチャットボットとして広く考えられている Eliza は、チャットボットのおばあちゃんのようなもので、その起源は 1960 年代にまで遡ります。彼女は今日の AI ほど機敏ではありませんが、現在のおしゃべりなマシンへの道を切り開きました。

緊急時の行動

創発的動作とは、明示的にプログラムされていない学習プロセスの結果として AI モデルが示す、予期せぬまたは新しい習慣を指します。それは、ダンスインストラクターの助けを借りずに、AIが振り付けしたダンスルーチンのようなものです。

生成AI

これは、トレーニングデータのパターンを模倣した新しいコンテンツ (テキスト、画像、ビデオ、コード) を作成できる AI の一種です。アート、音楽、さらには新しいアイデアを生み出すことができる魔法の AI アーティストを想像してみてください。

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敵対的生成ネットワーク (GAN)

GAN は AI の世界で健全な競争を生み出します。彼らは、アート、音楽、さらには仮想世界であっても、AI によって生成されたものを最高のものにするために協力しています。

AIにおける幻覚

時々、AI は想像力が豊かになりすぎて、そこにないものが見え始めます。これは AI の幻覚です。この用語は、AI のトレーニングデータやアーキテクチャの制限により、AI が事実に誤りがある、無関係な、または無意味な出力を提供するインスタンスを指します。

入力データ

入力データは AI に対する「コマンド」です。これは、テキスト、画像、音声など、AI が出力を生成するために使用する情報です。シェフが料理をするために材料が必要なように、AI もデジタルの驚異を作り出すために入力データを必要とします。

大規模言語モデル (LLM)

LLM は、インターネットを分析することでテキストの生成、会話の参加、コードの記述を学習する AI モデルの一種です。彼らは、予想外の言語に精通したスキル、チャット、質問に答え、さらにはジョークを言って開発者を驚かせることがよくあります。

機械学習 (ML)

機械学習は、経験を積むことでより良くなる賢いペットだと考えてください。これは、明示的にプログラムすることなく、大量のサンプルをコンピュータに与えてタスクを改善するようコンピュータを訓練することです。実践から学ぶのと同じように、ML アルゴリズムはデータからパターンを学習し、予測、推奨、さらにはアートを作成するデジタル仲間になります。

マーテックスタック

マーケティングテクノロジー (マーテック) スタックは、マーケティング担当者がマーケティングプロセスを編成および実行するために使用する企業のソフトウェアツールのセットです。スタックには、CRM、分析、電子メールマーケティング、ソーシャルメディア管理、Web デザインツールなどの一部またはすべてを含めることができます。企業のマーケティングテクノロジースタックは、顧客や目標と同じくらいユニークです。

自然言語処理 (NLP)

Siri を使って天気を確認したことがありますか? NLP は、「自然な」 (つまり人間の) 言語を使用してインテリジェントシステムと通信する AI の方法です。友達とチャットするのと同じように、コンピューターでチャットするようなものだと考えてください。これにより、機械が人間のように理解し、会話できるようになります。

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ニューラルネットワーク

生物学的ニューロンからインスピレーションを得たニューラルネットワークは、人間の脳の構造を模倣した複雑な数学モデルであり、AI システムがデータのパターンから学習できるようにします。これらは深層学習の基礎であり、複雑なパターンがデータから学習されます。

AIのパラメータ

パラメータはデジタルカメラの設定のようなもので、AI の動作を決定する数値です。それは、AI がより速く学習し、より良く機能し、スーパースターの問題解決者になるためにノブを微調整するようなものです。

後処理モジュール

前処理モジュールがクリーンアップを完了すると、データを後処理モジュールに送信してジョブを終了します。ここで最終的な修正が完了し、AI 出力が洗練され、正確で、すぐに印象に残る状態になるように調整されます。

予測分析

予測分析では、データ、ML 技術、統計アルゴリズムを使用して、個人の占い師のように機能します。 AI を使用して過去の数値を計算して未来を覗くようなものです。次にどの映画が好きになるかを推測することから、企業の賢明な意思決定を支援することまで、予測分析はデジタル時代の水晶玉であり、過去のデータに基づいて将来の結果を予測します。

前処理モジュール

作業に入る前にデータを整理するデジタルアシスタントのグループがある場合、それらは前処理モジュールになります。彼らはクリーンアップ作業員のようなもので、ノイズを取り除き、AI が使用できるデータを確実に整理します。

強化学習

強化学習は機械学習の一種で、AI モデルが環境内で最大の報酬を達成するための意思決定を学習します。これは AI の試行錯誤であり、物事を正しく行うためのポイントを与え、間違いから学ぶのを助けることで、コンピュータに意思決定をさせるよう訓練します。

ロボットプロセスオートメーション (RPA)

RPA は、AI および ML 機能を備えたソフトウェアを使用して、大量の反復可能なタスクを処理します。これにより、退屈で反復的な (そして正直に言って退屈な) 仕事を処理するようにソフトウェアロボットを訓練することができ、人間がより刺激的で創造的な仕事に専念できるようになり、会社のお金と人的資源が節約されます。

感情分析

感情分析には、ソース素材から主観的な情報を識別して抽出するための自然言語処理の使用が含まれます。これはムードリングのようなものですが、AI を使用して、オンラインでの言葉や口調を分析することで、人々が幸せ、悲しい、あるいはその中間を感じているかどうかを判断します。

TensorFlow

TensorFlow は、AI の夢を描くことができるキャンバスと考えてください。これは Google によって開発されたオープンソースライブラリであり、AI モデルの作成とトレーニングに役立ち、ML とニューラルネットワークの研究に不可欠です。チャットボットを構築している場合でも、コンピューターにチェスのプレイを教えている場合でも、TensorFlow がサポートします。

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トレーニングデータ

トレーニングデータを AI 用の教師用ツールキットと考えてください。これは、赤ちゃんの AI を学校に送り、学習して賢く成長できるように大量の例を教えさせるようなものです。会社のデータセットであっても、第二次世界大戦に関する事実であっても、トレーニングデータは AI がプロになるのに役立ちます。

変圧器モデル

変圧器モデルは、マルチタスクを実行する AI のスーパースターだと考えてください。これは AI モデルアーキテクチャの一種で、単語ごとではなく文全体を一度に分析でき、注意の技術を習得することで文脈を理解し、言語を翻訳し、さらにはコードを書くこともできます。

チューリングテスト

チューリングテストは、コンピューター科学者のアランチューリングによって 1950 年に設計され、機械が人間と見分けがつかないほど自然に会話できるかどうかを判定します。合格として分類されるには 30% が必要ですが、これまでに記録されている最高スコアは、2014 年に (現在使用されているディープラーニングアルゴリズムではなく) NLP テクノロジーを利用してユージングーストマン氏が獲得したわずか 33% です。 GoogleのLaMDA AIもチューリングテストに合格し、2023年2月にはChatGPTにも合格した。

教師なし学習

教師なし学習は、モデルが選択されたデータセットではなくラベルのないデータから学習する ML 手法です。それは、特定の指示なしでコンピューターに学習させ、人間ですら見逃してしまうような隠れたパターンやつながりを見つけさせることです。

これで、最も人気のある AI 概念のいくつかについての包括的なガイドが完成しました。失われたデジタルワンダーランドにいることに気づいたら、話しましょう。私たちは、マーケティングにおける AI の利用が拡大する際のガイドとなれれば幸いです。

AI の詳細と、AI が B2B にどのようなメリットをもたらすかについては、当社のブログをご覧ください。