技術概念や用語の解説ページです。
コンセプト
技術概念・用語の解説ページ
- 株式投資の売買スタイル — スキャルピング・デイトレード・スイングトレード・中長期投資の4スタイルを保有期間・リスク・メリット・デメリットで整理した概念ページ
- Context Rot（コンテキスト劣化） — 会話が長くなるにつれ LLM の性能がトークン数に比例して低下する現象。能動的なセッション管理で防げる
- シャドーAI — IT 部門の承認を経ずに従業員が業務で使用する未承認の AI ツール・サービス
- スケーラブル・オーバーサイト — 能力的に劣る人間が超知能 AI を監督するための研究領域。Anthropic の AAR プロジェクトはこの自動化を実証した
- 社会シミュレーション — 多数の AI エージェントが相互作用し、創発的な社会ダイナミクスを再現する計算モデル
- Abliteration（アブリテレーション） — LLM の安全性制限を再学習なしで除去する技術。拒否方向の特定と重みの直交化により、RLHF で学習された拒否行動を削除する
- AI動画広告生成ツール — AI を使って UGC スタイルや企業向けの動画広告を自動生成するツール群。Arcads・Creatify・HeyGen・Synthesia が主要プレイヤー
- Claude Mythos — Anthropic が開発した次世代フロンティアモデル。SWE-bench 93.9%、数千件のゼロデイ脆弱性発見が可能。安全上の理由から一般非公開で約40組織に限定提供
- Claude の EQ（脳内トレース能力） — Claude の感情知性の本質。言語化されていないユーザーの意図を追跡・補完する「脳内トレース能力」として現れる
- インバウンドマーケティング — 顧客に発見・選択してもらう設計思想と、それを支える CRM/MA/CMS の運用パターン
- エージェントメモリのロックイン — AI エージェントのメモリはハーネスと不可分であり、クローズドなハーネスを使うとメモリの所有権・移植性を失うリスク。LangChain の Harrison Chase が提唱
- ローカルLLM比較（2026年春） — 2026年春時点のローカル実行可能LLMの比較。Gemma 4、Qwen3.5、BitNetの特性とユースケース別の選び方
- キュレーション型EC・リテールDX — 厳選商品とストーリーテリングで大手ECと差別化するキュレーション型ECの概念と、デジタルディスプレイ活用のリテールDXアプローチ
- 関係人口 — 観光以上・移住未満の継続的な地域との関わり方。定住・交流に次ぐ第三の地域参画形態として地方創生 2.0 の鍵概念
- 財務分析の基礎指標 — 四季報の財務欄から安全な投資先を見極める主要指標。ROE・ROA・自己資本比率・有利子負債などを体系的に整理
- Gemma 4 — Google DeepMind が 2026年4月にリリースしたオープンソース LLM シリーズ。Apache 2.0 ライセンスで、エッジ向けから高性能サーバー向けまで4サイズを提供
- アダプティブ・シンキング（Claude の思考深度制御） — Anthropic が導入した Claude の思考量を動的に調整する仕組み。ユーザーから「サイレント・ダウングレード」と批判され、/effort max で元の深度に戻せる
- マルチエージェント調整パターン — 複数 AI エージェントを協調させる5つの設計パターン。Anthropic が体系化した Generator-Verifier・Orchestrator-Subagent・Agent Teams・Message Bus・Shared State
- AI エージェント — 自律的にタスク実行できる AI システム。複数ステップの処理を自己制御で進める
- Exposure Management — 脆弱性×資産重要度×攻撃可能性を統合的に評価する新しいセキュリティアプローチ
- FIDO2/パスキー認証 — 秘密を送信しない公開鍵ベースの認証で、フィッシング耐性を構造的に実現する次世代認証
- Framework-defined Infrastructure (FdI) — フレームワークコードからインフラ構成を自動導出する IaC の進化形
- MCP (Model Context Protocol) — LLM が外部ツール・データベースと通信するためのオープンプロトコル
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) — 外部データベースから情報検索し、それを基に LLM が応答を生成する技術
- Vibe Coding — 感覚的・直感的に AI に指示を出すコーディング手法。詳細なルール不要。CS 基礎知識と文章力が成果に直結する
- ハーネスエンジニアリング — AI エージェントの出力品質を保証する設計パターン。検証層・制約層・フィードバック層で構成
- メール認証（SPF/DKIM/DMARC） — なりすまし防止のためのメール認証技術3層：送信元IP検証・電子署名・ポリシー決定
- コンテキスト圧縮 — LLM の会話が長くなった際にコンテキストウィンドウを管理する戦略群
- プロンプトインジェクション — ユーザー入力にシステムプロンプトを改ざんするコードを混在させる攻撃手法
- 自己改善エージェント — AI エージェントのハーネスを AI 自身が自律的に最適化するパターン
- 分散ロック — 複数サーバー環境で共有リソースへのアクセスを排他制御する仕組み
- 列指向ストレージ — データを列ごとに格納するストレージ方式。分析クエリの I/O 効率と圧縮率を大幅向上
- LLM Wiki パターン — AI エージェントに個人ナレッジベースを継続的に構築・保守させるパターン