ディープラーニング (深層学習)
機械学習のさらなる進化版。「人間の脳の神経回路」を真似た複雑なネットワークを使い、非常に高度な学習を可能にする技術。
ディープラーニング（深層学習）とは
機械学習という大きな枠組みの中にある「超強力な学習手法の一つ」です。 人間の脳細胞（ニューロン）の繋がりをパソコン上で模倣した「ニューラルネットワーク」を何層にも深く（ディープに）重ねることで、AIが複雑な物事を理解できるようにしました。
💡 例え話でいうと…
**「複数の専門家による緻密な判断リレー」**です。 画像を見た時、1層目のAIが「これは丸いか？」と判断し、2層目のAIが「茶色いか？」と判断し、3層目のAIが「耳があるか？」と判断する…というように、役割を細かく分けた層（深層回路）を何十層も重ねることで、「あ、これは猫だ！」という結論を人間並み、あるいは人間以上の精度で導き出すことができます。
📌 これがAI革命を起こした
従来のAIは人間が「猫の特徴は耳がピントしていることだよ」と教えなければいけませんでしたが、ディープラーニングの登場によって、AIが『猫の特徴（耳やヒゲ）』すら自力で見つけ出せるようになったため、AIが一気に大進化しました。
関連する用語 (AI・データ)
全8件を見るLLM (大規模言語モデル)
ChatGPTなどの対話型AIの「脳みそ」にあたる部分。膨大なテキストデータを学習し、言語を理解し生成する巨大なAIモデル。
ハルシネーション (Hallucination)
AIが、事実とは全く異なる「もっともらしい嘘（知ったかぶり）」を堂々と出力してしまう現象のこと。直訳は「幻覚」。
生成AI (Generative AI)
人間の指示に従って、新しい文章、画像、音楽、プログラムのコードなどを「ゼロから自動で作り出す」ことができる人工知能のこと。
機械学習 (Machine Learning / ML)
AI（人工知能）を実現するための手法の一つ。大量のデータから、システム自身が法則性やパターンを見つけ出す技術。
プロンプト (Prompt)
AIに対して「何をしてほしいか」を伝えるための指示文や命令のこと。プロンプトの質でAIの出力精度が劇的に変わる。
RAG (検索拡張生成)
AIが嘘（ハルシネーション）をつかないように、「社内マニュアルや自社データなどの『カンペ』を読み込ませてから回答させる」技術。