
AIの専門家って。。。
どうして専門用語ばかり使うの???
もっと誰にでも理解できる伝え方ないの???
って
最初に思いました💦
拒否反応の大きな壁となっている専門用語を
やさしく表現してみました。
入り口🚪として
7つ知っていれば、大丈夫です👍
👇試しに、このAIの説明文を
読んでみましょう!
🤖AI(人工知能)とは、
人間の知的活動をコンピューターで再現する技術です。
AIとは何か?
その仕組みの中心となるのが 機械学習 で
AIは大量のデータを学習し、パターンを見つけます。
特に、AIの「脳」にあたる ニューラルネットワーク を活用し
さらに深く学習する技術が ディープラーニング です。
AIが会話や文章の理解を行うのに使われるのが
LLM(大規模言語モデル) で
膨大なテキストデータを学習しています。
AIの判断を決めるのは アルゴリズム で、
データを処理するルールを定めています。
😓😓😓
こんな感じですよね。
頭に入ってこなくて大丈夫です👍
前回の記事で👇入ってこないのは
人間の本能という内容を書いてます。
7つの重要用語
用語 | 最も簡単な説明 | |
---|---|---|
1 | プロンプト | AIへの指示文。AIに何をさせるか決める文章 |
2 | 機械学習 | AIがデータを使って自分で学ぶこと |
3 | アルゴリズム | AIが目的に最適な答えを導くルール |
4 | LLM(大規模言語モデル) | 大量の文章を学んだAIモデル。文章を理解し、会話できる |
5 | ニューラルネットワーク | AIの「脳の仕組み」。人間の脳をマネしている |
6 | ディープラーニング | AIがより深く学ぶ方法。ニューラルネットワークを使う |
7 | API | AIをアプリやサービスで利用するためのシステム |
7つの用語を詳しく解説!
① プロンプト
💡 プロンプトとは!
✅ AIへの指示文。
AIに何をさせるか決める文章!
🔍 少し詳しく👇
- AIは指示(プロンプト)なしでは動かない。
- 例えば、
画像生成AIに
「青空に飛ぶ白い鳥を描いて」と入力すると
その通りに絵を作る。
これがプロンプト。 - 何をどうして欲しいかを指示すること!
② 機械学習
💡 機械学習とは!
✅AIがデータを使って自分で学ぶこと
🔍 少し詳しく👇
- 人がルールを全部決めるのではなく
AI自身がデータを見てパターンを学ぶ。 - 機械学習には3つの学習方法がある
- 教師あり学習(正解を教えて学ぶ)
- 教師なし学習(自分でパターンを見つける)
- 強化学習(試行錯誤して学ぶ)
例:スマホの顔認証
迷惑メールのフィルター
検索エンジンのランキングなどで活用
③ アルゴリズム
💡 アルゴリズムとは!
目的に最適な答えを導くルール
🔍 少し詳しく👇
- 【データをどう処理するか】を
決めるルール(手順)最適化 - 例えば
動画アプリのオススメ動画は
あなたの視聴履歴から
アルゴリズムで
クリックされるだろうものを用意している。 - 統計データを回収して
目的に(クリックなど)
最短で導くルールを計算されている!
④ LLM(大規模言語モデル)
💡LLM(大規模言語モデル)とは!
✅大量の文章を学んだAIモデルの名称
文章を理解し、会話できる
🔍 詳しく👇
- 「LLM」 は
Large Language Model(大規模言語モデル) の略。 - AIがネット上の
膨大なテキストを学習している。
その名称。 - 使われている例:
- ChatGPTやGoogle Geminiなどの会話AI
- 文章の要約や翻訳ツール
⑤ ニューラルネットワーク
💡 ニューラルネットワークとは!
✅ AIの「脳の仕組み」のこと。
人間の脳構造をマネしている
🔍 詳しく👇
- 人間の脳には「ニューロン(神経細胞)」があり
それぞれが情報を伝え合っている。 - 人間の脳の仕組みをマネしたもの。
- ニューラルネットワークは
AIの脳。
⑥ ディープラーニング
💡 ディープラーニングとは!
AIがより深く学ぶ方法。
🔍 詳しく👇
- ディープ(深い)ラーニング とは、
深く学習しているという意味 - 深く学習することで
単純なパターン認識から
高度な判断ができるようになる。
(イメージは透かした絵を何枚も重ねる) - 使われている例:
- 画像認識(スマホの顔認証)
- 自動翻訳(Google翻訳)
- 会話AI(ChatGPTなど)
⑦ API
💡 APIとは!
✅ AIを
ビジネスとして利用するためのシステム
🔍 詳しく👇
- 企業や開発者がAIを使うための
接続方法 - 例えば、企業のカスタマーサポートに
AIチャットを組み込むときにAPIを使う。(要は仕事に使う用語) - 個人でAIを使う場合は、
APIは必要ない。←これを言いたかった。
⚠️有料版を使う時に、混乱したので入れました🫡
最後にもう一度
最初の文章を読んでみよう!
7つの単語を理解してから読むと???変わるのか?
AIとは何か?
その仕組みの中心となるのが
機械学習 で、
AIは大量のデータを学習し、
パターンを見つけます。
特に、
AIの「脳」にあたる ニューラルネットワーク を活用し、
さらに深く学習する技術が
ディープラーニング です。
AIが会話や文章の理解を行うのに使われるのが
LLM(大規模言語モデル) で、
膨大なテキストデータを学習しています。
AIの判断を決めるのは アルゴリズム で、
データを処理するルールを定めています。

最初より少しだけ🤏でも理解出来ましたか?
出来ない場合は、
ここに書いてあったな?くらいを覚えておいて
必要な時に戻って来て下さい!
なんとなく、
理解していれば大丈夫🙆♀️です。
このblogでは、
AI🤖と人間👤が共存していく為に、
目に見えない大切なことを
やさしく、解りやすく伝えながら、
みなさんと考えていきたいと思います。
AIを使う為に知っておくこと、
改めて
【人間】として見直していくべきことが
学べば学ぶほど存在していることに気がつきました。
最初は私も単純な興味から始まりました。
【人間】を知らなければ、AIの本質を理解出来ないことに気付き
認知科学、脳科学、メタ認知、アルゴリズム、パターン認識など・・・
深い世界に張り込んで未だ途中です。
学術的観点とエビデンスを確認しながら記載しています。(学術協力はChatGPT使用)
【AI哲学】として独自の視点から
まとめていきたいと思います。
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