このブログで定義されている独自用語と概念の解説
48 件の用語
GitHubのソフトウェア開発プロジェクトごとに、そのプロジェクトのプログラムや関連文書をAIが解析してWikiサイトを自動生成するサービス。
指示を出すだけでAIがプログラム作成を担うソフトウェア開発ツールの名称。人間が指示を出すだけでAIプログラマがチーム員となる時代を象徴する。
明示的アテンションメカニズムにおいて、作業実施時に参照すべきナレッジを明文化した自然言語の文。一種のナレッジであり、生成AIによって生成・更新されることも想定される。
人間が複数の異なる具体的なタスクを、半ば無意識的に組み合わせて、トライアンドエラー的に進める作業。
ソフトウェア開発における、ユーザー体験と振る舞いを重視する新しいエンジニアリングの考え方。従来の仕様＆実装ベースのエンジニアリングからの移行を目指す。
生成AIの登場により、人々の時間認識に大きな差異が生じ、その差が拡大していく社会。個人によって時代認識が大きく異なる社会。技術進歩の現在地、将来像、進歩速度の認識に乖離があり、共通見解を持てない状況。
結果が蓄積されつつ相互作用する物事を、段階的に追跡して論理的に理解する思考方法。自然言語を用いて形式表現を定義せずに可能とされる。また、直感や思い込み、他者の悪意や間違いに焦点を当てる直線思考から、シミュレーションシステム化されたモデルや前提条件、価値判断といった客観的な論点に焦点を当てて物事を考える思考様式。
生成AIが、複数の役割やナレッジを自在に組み合わせて、知的作業を交響曲のように奏でることができる状態。人間の知能にも通じる概念。
学習知能システムが推論時に利用する内部の一時メモリ。
生まれながらにして学習方法を学習していく性質を持つ存在。AIや人間の脳がこの性質を持つとされる。
ナレッジツールボックスを使いこなす、知識を加工・応用する専門家。
知識の結晶化によって得られた、知的な魅力を持ち、応用可能な実用的な価値を持つ知識。
知識の結晶化された知識を格納する階層。ナレッジクリスタルが含まれる。
抽出したナレッジを保存し、必要に応じて取り出すことができる保存場所。
ナレッジクリスタルを加工し、エンジニアなどが利用できる実用的なツールを格納する層。
自然言語機械学習において、学習結果として自然言語の記録が保存されるデータベース。ナレッジレイクに対する構造化情報（エンベディングベクトルストア、キーワードインデックス、ナレッジグラフなど）の集合。また、構造化された知識の集合体。
ナレッジを構造化する前の状態でフラットに保存しておく仕組み。未整理の知識の集合。
考え方の枠組み（フレームワーク）が全面的に変わるのではなく、有用な選択肢が増えるという側面を強調した用語。
パラダイムシフトの代替として提案された用語。考え方の枠組み（フレームワーク）が全面的に変わるのではなく、有用な選択肢が増えるという側面を強調する。
学問における設計による発明として定義される知的活動。観察による事実発見とは区別される。天動説・地動説やニュートン力学・相対性理論などが例として挙げられている。
試行錯誤的なイテレーション作業を定型化・システム化し、実行可能な作業プロセスとしたもの。
ソフトウェア開発における新しいパラダイムで、プログラミングの中心モジュールをイベントや条件で発生し、順序に従って処理され、停止する「プロセス」とする考え方。発生から停止までの一連の流れを一つの単位として捉える。
アテンションメカニズムを、作業に応じたナレッジの絞り込みという点で、仮想知能のマイクロな実現と捉えた概念。単語の集合を単位として関連情報に絞り込むメカニズムを指す。
ハードウェアや従来のソフトウェアよりも流動的で自在に変化し、ユーザーにピッタリとフィットするソフトウェア概念。AIによる自動開発とUI改変によって実現されると予測されている。
開発がある程度進み、リファクタリングが必要になったタイミングで、そのリファクタリングの妥当性を確認するためにテストプログラムを開発するテスト手法。
一つの知能の中で、異なる専門性を持つ複数の仮想的な知能を機能させることができる能力。AIが状況に応じて必要なナレッジを内部で使い分ける能力として提唱されている。実在する知能（特にAI）の上で、仮想的な知能を実現する技術。
ソフトウェア開発の途中で、開発を効率化・改善するためのソフトウェアを積極的に開発・活用していく開発スタイル。生成AIの活用により、従来よりも容易に実現可能になる。
物事に名前をつけ観念として理解する際、その定義を具体的にしようと試みると、初めは自明に思えていた観念が分析によって崩れていく現象。
知能オーケストレーションの特性を活かし、複数の仮想知能の役割や構造の改良、機能追加、スクラップ＆ビルドを繰り返すことで、熟考のやり方自体を試行錯誤し、思考の精度や幅、創造性を向上させるプロセス。
業務プロセスという概念的な区画内に、関連する情報や機能を配置することで、改良や機能追加が容易になるソフトウェア開発の考え方。業務マニュアル、入力情報、次の担当者連絡先などを一つのファイルにまとめたものが、この考え方を適用したソフトウェアそのものとして機能する。
ソフトウェア開発において、仕様と実装の一致を最優先し、テストでズレを修正する従来の開発手法・パラダイム。
技術進歩の速度が一定の限界を超えると、メリットがリスクを上回らなくなる現象。社会的盲点を埋めるための猶予時間が短縮され、相対的に時間が圧縮されたように見える状況を指す。
データが本来持つ次元を落とすことなく、そのままの次元で俯瞰的に把握・理解すること。
大規模言語モデル（LLM）を利用して、自然言語で知識を学習・活用する新しい機械学習の形態。従来の数値データを用いる機械学習とは異なり、LLMの言語処理能力を直接活用する。
形式表現を必要とせず、自然言語を用いて数学の概念を厳密に表現できるとする考え方。シミュレーション思考の基盤となる。また、数学と同様の客観的な論理モデルであり、数学的強度を持つ論理を自然言語で表現すること。
新しい技術が社会に与えるメリットやリスクについて、開発者や社会全体が完全に把握できていない、あるいは認識が追いついていない状態。技術進歩の加速により、この盲点を埋める時間的猶予が失われる。
場面や状況に応じた個別最適な判断をする際に、「思い悩む」というプロセス自体に価値を見出す倫理観。判断する「私」が個別性を加味した上で責任を負うという考え方。
学習知能システムから見た外界。現実世界やLLMの出力フィードバック機構などが該当する。
個々のシステムスタックの壁を超えて、多数のシステムスタックの全方位的な知識とスキルを持つエンジニア。フルスタックエンジニアを超え、様々なドメイン、インフラ、実行環境を組み合わせた全方位システムを開発できるエンジニア。
システムの様々な面（フロントエンド、バックエンド、バッチ処理、インフラ整備など）を全面的に開発するエンジニアリングのこと。単なるフルスタックエンジニアリングを超えた開発範囲を指す。
複数の情報を多角的に抽象化し、法則性を含めた包括的で高い一貫性を持つ知識を、それを凝集点として明文化するプロセス。
ナレッジを使用した推論と、学習のためのナレッジ抽出を行う処理システム。
新たな考え方の枠組み（フレームワーク）など、他の知識の発見や新しい組み合わせを促進する触媒のような知識。思考のみによって増える知識であり、科学的発見とは異なる。直感で正しいと感じていることを、言葉で論理的に説明できるようにするために見つけ出すべきもの。
創作物を原材料として、生成AIを活用し、翻訳記事、プレゼン動画、自作ブログサイト、Wikiサイトなど、多様なメディアやフォーマットのコンテンツを自動生成する仕組み。元になるコンテンツを原材料として、生成AIの機能を組み込んで様々な派生コンテンツを生産する仕組みのこと。
生成AIによるコンテンツ生成のための原材料（プログラムや文書）が集まる、人類共有の知識の供給源となる場所。本記事では特にGitHubを指す。
仮想知能の能力である、複数の役割やナレッジを適切に、効率と精度を維持しながら、柔軟にイテレーション作業を実行すること。実体としては１つの人工知能を利用しつつ、その人工知能の処理の中で、異なる役割を持つ複数の仮想知能を組み合わせて組織的な作業を行わせる手法。
日本のアニメに登場する、人間のように活動しコミュニケーションをとることができる架空のロボットを指す、具体的な例示としての用語。
大規模言語モデルの内部構造に依存せず、自然言語で書かれた指示（アテンションナレッジ）によって、特定の作業に必要なナレッジを明示的に指定・絞り込むメカニズム。
10 件の用語
ブログ記事の原稿から、HTMLファイルの自動生成、カテゴリ分け、タグ付け、多言語翻訳、アクセシビリティ対応までを一連のプロセスで自動化する仕組み。
プログラムそのものよりも、その根幹となるアイデアや開発の仕組みを解説することに価値があるという考え方。
ブログ記事の内容をもとに、AI技術を駆使してプレゼンテーション動画を自動で作成し、YouTubeに投稿する一連のプロセスや仕組み。
イテレーション作業を、段階的に進める明確な手順を持つ作業へと変換すること。これにより、システム化が容易になり、生成AIなどの技術活用による生産性・品質向上が期待できる。
「それしか道がない」と思い込むことで、長期的な国家の存続や繁栄を害する国益追求の非合理性や、凶悪犯を擁護してしまうストックホルム症候群に似た心理状態。
三次元空間の視覚情報から三次元空間を認識する人間が、シミュレーションされた四次元空間の情報を二次元平面に写像して把握し、学習することで四次元空間を認識する能力。
生成AIがSVG資料を作成する際に、文字数やフォントサイズから幅と高さを計算し、枠内収まるか事前確認した過程と結果をSVGファイル内に記録させること。
生成AIがSVG形式でプレゼン資料を作成する際に、テキストが指定された枠や図形の範囲を超えてしまう問題。
SVGファイル内のテキストの長さとフォントサイズから幅と高さを計算し、資料の枠や図形からはみ出していないかを厳密にチェックする独自開発のプログラム。
生成AIの活用によって、言語、アクセシビリティ、メンテナンス、発想といった、情報発信やWebサイト作成における従来困難であった様々な障壁が軽減・解消された状態。