GLOSSARY :: 用語集

用語集

本年表に登場する技術用語を解説する。記事中の用語をクリック・ホバーすれば、その場で定義が表示される。

AI半導体（AIアクセラレータ）

ニューラルネットワークの学習と推論を、汎用の CPU より速く少ない電力で行うために使われるプロセッサの総称で、日本語では AI 半導体や AI チップとも呼ばれる。中身は大きく三つに分かれる。もとは画像処理用で、CUDA などのソフトウェア基盤ごと学習の主役になった GPU。Google の TPU のように、行列演算に回路を絞って作り込む ASIC。スマートフォンや PC の中で推論を受け持つ NPU。共通する工夫は、積和演算器を大量に並べ、精度を落とした数値で計算して1回の演算に要するトランジスタと電力を減らすことである。市場の大きさは NVIDIA 1社の数字にも表れており、同社の2026年1月期の売上高は2,159億ドル、同期最後の四半期の売上高681億ドルのうち623億ドルがデータセンター部門だった。

関連用語: GPU · NPU · ASIC

登場する出来事Google が TPU を公表 ── 機械学習のための自社製チップ · Google ニューラル機械翻訳 ── 一夜で変わった英日翻訳 · AlphaZero ── ルールだけから将棋・チェス・囲碁を極めた自己対局 AI · Google Gemini とは ── Bard から始まった Google の生成 AI

出典一次資料Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip取得日: 2026-10-04二次資料Google's Tensor Processing Unit could advance Moore's Law 7 years into the future取得日: 2026-10-04一次資料In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit取得日: 2026-10-04一次資料Introduction to Cloud TPU取得日: 2026-10-04一次資料Introducing Gemini: our largest and most capable AI model取得日: 2026-10-04三次資料Tensor Processing Unit — Wikipedia取得日: 2026-05-24

Transformer

2017年に Google の研究者らが論文「Attention Is All You Need」で発表した深層学習アーキテクチャ。再帰や畳み込みを使わず、自己注意機構（Self-Attention）だけで系列データを処理する。BERT や GPT-4 など現代の大規模言語モデルの基盤となり、元論文は Nature の2025年の集計で21世紀の被引用数上位25本（7位）に入った。

関連用語: ニューラルネットワーク · アテンション機構 · 大規模言語モデル

登場する出来事Transformer 論文「Attention Is All You Need」 · BERT 公開 ── Transformer 双方向事前学習 · GPT-2 の公開見送り ── 段階的公開と AI の公開規範 · GPT-3 発表 · DALL·E とは ── 文章から絵を描く AI を OpenAI が示した日 · NVIDIA H100 ── AI 計算インフラの基幹 · GPT-4 発表 ── マルチモーダルへ · AlphaGeometry ── 人の解答例なしでオリンピック幾何を解く AI

出典一次資料Attention Is All You Need — arXiv 1706.03762取得日: 2026-10-04一次資料Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding取得日: 2026-10-04一次資料BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding取得日: 2026-10-04一次資料GPT-4 Technical Report取得日: 2026-10-04二次資料Four papers authored by U of T scholars among the 25 most cited of the 21st century: Nature取得日: 2026-10-04三次資料Transformer (deep learning architecture) — Wikipedia取得日: 2026-05-24

USB Type-C（USB-C）

上下対称（リバーシブル）に挿せる USB 端子規格。2014年8月に USB 3.0 Promoter Group が仕様の完成を発表し、管理は USB-IF に移管された。当初の電源供給は最大100W だったが、USB PD 3.1（2021年）で最大240W に、データ転送は USB4 Version 2.0（2022年）で最大80Gbps に拡張され、DisplayPort Alt Mode などで映像出力も扱える。EU は2024年12月28日から携帯電話・タブレットなどの充電端子として USB-C を義務化した。

登場する出来事初代 iPad Pro ── 12.9インチと Apple Pencil で「仕事の道具」へ · iPhone 15 ── USB-C 移行

出典一次資料USB 3.0 Promoter Group Announces USB Type-C Connector Ready for Production取得日: 2026-10-04一次資料USB Charger (USB Power Delivery)取得日: 2026-10-04一次資料USB-IF Announces Publication of New USB4® Specification to Enable USB 80Gbps Performance取得日: 2026-10-04一次資料VESA Brings DisplayPort to New USB Type-C Connector取得日: 2026-10-04一次資料EU common charger rules: Power all your devices with a single charger取得日: 2026-10-04三次資料USB-C — Wikipedia取得日: 2026-05-23

WebSocket

単一の TCP 接続上でクライアントとサーバが双方向に通信するプロトコル。2011年12月に IETF が RFC 6455 として標準化した。HTTP のアップグレードハンドシェイクで接続を確立し、チャット、ゲーム、株価配信、同時編集など、リアルタイム性が求められる Web アプリケーションを支える。

関連用語: HTTP · REST API · HTTP/3 と QUIC

出典一次資料RFC 6455: The WebSocket Protocol取得日: 2026-10-04三次資料WebSocket — Wikipedia取得日: 2026-05-24

アテンション機構

系列データの各要素が他のどの要素にどれだけ注目すべきかを動的に重み付ける仕組み。Bahdanau ら（2014年）がニューラル機械翻訳で、入力文の関連箇所を柔軟に探す加法型アテンションとして導入した。2017年の Transformer は、Query と Key の内積（スケーリング付き）で重みを求めて Value を加重平均する自己注意（Self-Attention）を中核に据えた。

登場する出来事Google ニューラル機械翻訳 ── 一夜で変わった英日翻訳 · Transformer 論文「Attention Is All You Need」 · AlphaFold 2 ── アミノ酸配列からタンパク質の形を当てる

出典一次資料Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate取得日: 2026-10-04一次資料Attention Is All You Need取得日: 2026-10-04三次資料Attention (machine learning) — Wikipedia取得日: 2026-10-04

エッジコンピューティング

計算やデータ保存を、データの発生源や利用者に物理的に近い場所で行い、集中型データセンターで処理する場合より遅延を減らす分散コンピューティングモデル。この語は1990年代にユーザの近くから配信する CDN を指して使われ始め、IoT とも結び付けて語られる。CDN の発展形として、Cloudflare Workers、AWS Lambda@Edge、Fastly Compute（旧称 Compute@Edge）などがエッジでコードを実行するサービスを提供している。

出典一次資料Overview · Cloudflare Workers docs取得日: 2026-10-04一次資料Customize at the edge with Lambda@Edge - Amazon CloudFront取得日: 2026-10-04一次資料Compute | Fastly Products取得日: 2026-10-04三次資料Edge computing — Wikipedia取得日: 2026-10-04

エンドツーエンド暗号化

通信の送信者と受信者だけが復号できるようにし、サービス提供者を含む中継者が内容を読めない暗号化方式。代表例は1991年にインターネットで無償公開された PGP と、2013年に TextSecure 向けに発表されたラチェット方式を基にする現在の Signal Protocol。WhatsApp は2016年4月に Signal Protocol の全面導入を完了し、iMessage や Signal でも採用されている。各国の政府や捜査機関は犯罪捜査への影響を懸念しており、論争が続いている。

関連用語: 公開鍵暗号 · HTTPS · ゼロトラスト

登場する出来事WhatsApp 開設 ── 広告なし課金型メッセージング SNS · スノーデン暴露 ── NSA 大量監視の全貌が明かされた日

出典一次資料Phil Zimmermann — Background取得日: 2026-10-04一次資料Advanced cryptographic ratcheting取得日: 2026-10-04一次資料WhatsApp's Signal Protocol integration is now complete取得日: 2026-10-04一次資料iMessage security overview — Apple Platform Security取得日: 2026-10-04三次資料End-to-end encryption — Wikipedia取得日: 2026-10-04

オブジェクト指向プログラミング

データと手続きを「オブジェクト」にまとめ、カプセル化・継承・動的束縛などで構造化するプログラミングパラダイム。Ole-Johan Dahl と Kristen Nygaard の Simula 67（1967年）がクラス・継承・動的なオブジェクト生成を初めて統合し、1970年代に Alan Kay らが Xerox PARC の Smalltalk で考え方を発展させた。C++（最初の商用版は1985年）や Java（JDK 1.0 は1996年）を通じて主流となった。

関連用語: 関数型プログラミング · 型システム · ガベージコレクション

登場する出来事Simula 67 ── クラスと継承が言語に入る · Smalltalk-80 ── オブジェクト指向の規範 · C++ 商用リリース ── Bjarne Stroustrup · Java 発表 ── Sun Microsystems · JavaScript 発表 ── 10日間の試作から生まれた言語 · Ruby 0.95 公開 ── まつもとゆきひろ

出典三次資料Object-oriented programming — Wikipedia取得日: 2026-05-24二次資料Milestones:Object-Oriented Programming, 1961-1967取得日: 2026-10-04二次資料Alan Kay取得日: 2026-10-04二次資料C++ History Collection取得日: 2026-10-04二次資料Java 1.0 Turns 25取得日: 2026-10-04

カーネル

OS の中核プログラム。CPU・メモリ・I/O 等のハードウェア資源を管理し、ユーザ空間のプロセスにシステムコールを通じてサービスを提供する。設計によりモノリシック（Linux）、マイクロカーネル（Mach、L4 系）、ハイブリッド（Windows NT、XNU）に分類される。

関連用語: プロセス · システムコール · 仮想メモリ

登場する出来事UNIX の誕生 ── Bell 研究所 · C 言語の誕生 ── Dennis Ritchie · 1BSD 公開 ── Berkeley から始まる UNIX の系譜分岐 · GNU プロジェクト発足 ── Stallman の自由ソフトウェア宣言 · Linux ── 21歳の Linus Torvalds による発表 · Windows NT ── DOS から離れた32ビットの Windows、いまの Windows の土台 · Windows 2000 ── NT 5.0 を改名し、Active Directory を載せた業務向け Windows · Mac OS X 10.0 発売

出典三次資料Kernel (operating system) — Wikipedia取得日: 2026-10-04二次資料Mach — GNU Hurd取得日: 2026-10-04一次資料seL4 FAQ取得日: 2026-10-04一次資料apple-oss-distributions/xnu取得日: 2026-10-04二次資料Tanenbaum-Torvalds Debate Part II取得日: 2026-10-04

ガベージコレクション

プログラムから到達不能になったオブジェクトの記憶領域を、ランタイムが自動的に回収する仕組み。John McCarthy が LISP の初期実装（1958年秋〜）のために採用を決め、1960年4月の論文で到達可能な領域に印を付けて残りを回収する方式を記述した。Java、C#（.NET）、Go、JavaScript が採用し、Python は参照カウントを補う形で用いる。Rust は所有権モデルにより GC なしでメモリ安全性を保証する対照例。

関連用語: オブジェクト指向プログラミング · 型システム · 仮想メモリ

登場する出来事LISP ── 関数型と AI の祖 · Simula 67 ── クラスと継承が言語に入る · Smalltalk-80 ── オブジェクト指向の規範 · C++ 商用リリース ── Bjarne Stroustrup · Java 発表 ── Sun Microsystems · JavaScript 発表 ── 10日間の試作から生まれた言語 · Go 言語公開 ── Google · Rust 1.0 リリース

出典三次資料Garbage collection (computer science) — Wikipedia取得日: 2026-05-24一次資料Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, Part I取得日: 2026-10-04一次資料History of Lisp (John McCarthy, 1979) — The implementation of LISP取得日: 2026-10-04一次資料gc — Garbage Collector interface — Python documentation取得日: 2026-10-04一次資料What Is Ownership? — The Rust Programming Language取得日: 2026-10-04

コンテナ

OS カーネルを共有したままプロセスを軽量に隔離し、独立した実行環境を提供する OS レベルの仮想化技術。Linux では namespace による隔離と cgroup による資源管理を基盤とする。FreeBSD jails（2000年）、Solaris Zones（2004年に Solaris 10 ベータで公開、2005年に正式リリース）の系譜を経て、2013年に公開された Docker が普及させ、Kubernetes などコンテナ化されたワークロードを管理する基盤の単位となった。

関連用語: Kubernetes · マイクロサービス · カーネル

登場する出来事Docker 公開 ── 5分間のトークがコンテナを普及させた · Kubernetes 公開 ── Google 発のコンテナオーケストレーション · Claude のコンピュータ使用 ── 画面を見てマウスを動かす AI · OpenAI Codex ── クラウドで並列に働くソフトウェア開発エージェント

出典一次資料namespaces(7) — Linux manual page取得日: 2026-10-04一次資料Chapter 17. Jails and Containers — FreeBSD Handbook取得日: 2026-10-04一次資料Docker: Nine Years YOUNG取得日: 2026-10-04一次資料Overview — Kubernetes取得日: 2026-10-04三次資料OS-level virtualization — Wikipedia取得日: 2026-10-04三次資料Solaris Containers — Wikipedia取得日: 2026-10-04

サーバーレス

開発者がサーバの用意やスケーリングを管理せず、コードを関数やコンテナの単位でデプロイし、使った分だけ（AWS Lambda ならリクエスト数と実行時間で）課金されるクラウド実行モデル。代表的なサービスは AWS Lambda（2014年11月発表）で、Cloudflare Workers（2017年発表、エッジ拠点で実行）、Google Cloud Run（2019年発表、コンテナ向け）などが続いた。

登場する出来事AWS Lambda ── 関数1つ、0.1秒単位の課金 · AWS Bedrock 公開 ── クラウドの「基盤モデル as a Service」

出典一次資料Introducing AWS Lambda取得日: 2026-10-04一次資料AWS Lambda Pricing取得日: 2026-10-04一次資料Introducing Cloudflare Workers取得日: 2026-10-04一次資料Announcing Cloud Run, the newest member of our serverless compute stack取得日: 2026-10-04三次資料Serverless computing — Wikipedia取得日: 2026-10-04

システムコール

ユーザ空間のプロセスがカーネルの機能（ファイル操作、ネットワーク、プロセス制御等）を要求するための入口。x86-64 の Linux では syscall 命令でカーネルモードに切り替わり、open(2)、read(2)、write(2)、fork(2) などが呼ばれる。多くのプログラムは C ライブラリのラッパ関数を通じて間接的に呼び出す。

関連用語: カーネル · プロセス · 仮想メモリ

出典一次資料intro(2) — Linux manual page取得日: 2026-10-04一次資料syscall(2) — Linux manual page取得日: 2026-10-04一次資料syscalls(2) — Linux manual page取得日: 2026-10-04三次資料System call — Wikipedia取得日: 2026-05-24

スレッド

OS のスケジューラが独立に管理できる最小の実行単位。同一プロセス内のスレッドはメモリ（コード・ヒープ・大域変数）を共有しつつ、固有のスタックとレジスタ状態を持つ。1995年に IEEE が POSIX.1c として POSIX Threads（pthreads）の API を標準化した。マルチコア環境では複数のスレッドを別々のコアで同時に実行できる。

関連用語: プロセス · カーネル · async / await

登場する出来事Rust 1.0 リリース

出典一次資料IEEE 1003.1c-1995 — Standard for Information Technology--Portable Operating System Interface (POSIX) - System Application Program Interface (API) Amendment 2: Threads Extension (C Language)取得日: 2026-10-04一次資料pthreads(7) — Linux manual page取得日: 2026-10-04三次資料Thread (computing) — Wikipedia取得日: 2026-10-04

ゼロトラスト

「ネットワークの内側だから安全」という前提を排し、ユーザ・端末・資源へのアクセスを個別に認証・認可するセキュリティモデル。2010年に Forrester の John Kindervag がレポートで提唱し、Google の BeyondCorp（2014年に論文で公表）が代表的な実装例。NIST SP 800-207（2020年8月）で体系化され、米国では大統領令14028（2021年5月）と OMB 覚書 M-22-09（2022年1月）が連邦政府機関にゼロトラストへの移行を求めた。

関連用語: エンドツーエンド暗号化 · 公開鍵暗号 · OAuth

登場する出来事SolarWinds 侵害 ── ロシア SVR が更新サーバごと汚染したサプライチェーン攻撃

出典一次資料SP 800-207, Zero Trust Architecture取得日: 2026-10-04一次資料M-22-09: Moving the U.S. Government Toward Zero Trust Cybersecurity Principles取得日: 2026-10-04一次資料BeyondCorp: A New Approach to Enterprise Security取得日: 2026-10-04二次資料15 Years of Zero Trust取得日: 2026-10-04三次資料Zero trust security model — Wikipedia取得日: 2026-05-24

ディープフェイク

AI で生成・改変した映像・画像・音声のうち、実在の人物が実際にはしていない言動をしているように見せるもの。語は deep learning の deep と fake を合わせたもので、2017年末に Reddit で顔の入れ替え動画を投稿した利用者名「deepfakes」から広まった。初期の手法は、共有の符号化器と人物ごとの復号器をもつオートエンコーダで2人の顔を入れ替えるもので、その後 GAN による合成や声の合成へ手段が広がり、米財務省の FinCEN は2024年、生成 AI ツールが本物らしい合成コンテンツを作る手間を大きく減らしたと警告した。米会計検査院（GAO）は2020年、これまでの主な用途は同意のないポルノだと指摘している。EU の AI 法はディープフェイクを定義して、それを生成・改変する AI の利用者に開示を義務づけ、米国は2025年の TAKE IT DOWN Act で、AI で作ったものを含む同意のない性的画像の公開を処罰の対象にした。

関連用語: ニューラルネットワーク · 深層学習

登場する出来事「ディープフェイク」の始まり ── Reddit の利用者「deepfakes」と2018年の締め出し · Grok とは ── Elon Musk の xAI が X に組み込んだ生成 AI · Biden 偽音声ロボコール ── AI 音声の選挙妨害と FCC の裁定 · Arup のディープフェイク詐欺 ── 偽の幹部とのビデオ会議で2億香港ドル

出典一次資料Science & Tech Spotlight: Deepfakes (GAO-20-379SP) — U.S. Government Accountability Office, Feb 2020取得日: 2026-10-20二次資料AI-Assisted Fake Porn Is Here and We're All Fucked — Motherboard (Vice), Dec 11, 2017取得日: 2026-10-20二次資料The Creation and Detection of Deepfakes: A Survey — Mirsky & Lee, ACM Computing Surveys (arXiv 2004.11138)取得日: 2026-10-20二次資料EU AI Act, Article 3(60) and Article 50(4) — text via artificialintelligenceact.eu取得日: 2026-10-20一次資料Public Law 119-12, TAKE IT DOWN Act (S. 146), approved May 19, 2025 — GovInfo取得日: 2026-10-20一次資料FinCEN Alert on Fraud Schemes Involving Deepfake Media Targeting Financial Institutions (FIN-2024-Alert004) — FinCEN, Nov 13, 2024取得日: 2026-10-20三次資料deepfake — Dictionary.com (etymology)取得日: 2026-10-20

トークン

LLM がテキストを処理する単位。多くは BPE や SentencePiece などの手法で、単語またはそれより細かいサブワードに分割される。Google は Gemini モデルについて1トークンを約4文字と説明しているが、同じ内容でもトークン数は言語によって大きく異なり、翻訳文の比較で最大15倍の差が報告されている。API の課金やコンテキストウィンドウもトークン数で計られる。

関連用語: 大規模言語モデル · 埋め込み表現 · Transformer

登場する出来事Google ニューラル機械翻訳 ── 一夜で変わった英日翻訳 · BERT 公開 ── Transformer 双方向事前学習 · GPT-3 発表 · DALL·E とは ── 文章から絵を描く AI を OpenAI が示した日 · Meta の LLaMA ── 研究者向けの公開、流出、そしてオープンウェイト論争 · OpenAI o1 とは ── 答える前に考える「推論モデル」の登場 · Claude Code ── ターミナルに住むコーディングエージェント · GPT-5 とは ── 自動で「考える」モデルを選ぶ OpenAI のシステムと、その公開の混乱

出典一次資料Understand and count tokens — Gemini API取得日: 2026-10-04一次資料Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units取得日: 2026-10-04一次資料SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing取得日: 2026-10-04一次資料Language Model Tokenizers Introduce Unfairness Between Languages取得日: 2026-10-04

ニューラルネットワーク

脳の神経細胞のネットワークに着想を得た計算モデル。重み付きの結合で繋がれた人工ニューロンの層を通じて入力から出力を導く。1943年の McCulloch と Pitts による数理モデルを起点に、1958年の Rosenblatt のパーセプトロン、1986年の誤差逆伝播法の論文（Rumelhart・Hinton・Williams）を経て、GPU による学習が広がった2010年代以降に深層学習（Deep Learning）として急速に発展した。

関連用語: 深層学習 · 誤差逆伝播法 · Transformer

登場する出来事パーセプトロン公開 ── Frank Rosenblatt · Samuel のチェッカー論文 ── 「機械学習」を題に掲げた1959年の実験 · 誤差逆伝播法の論文 ── Rumelhart・Hinton・Williams が示した隠れ層の学習 · LeNet ── 郵便番号と小切手を読んだ畳み込みニューラルネットワーク · TD-Gammon ── 自己対戦で学び、人間の定跡を変えたバックギャモン AI · 深層信念ネットワーク ── 2006年、深いニューラルネットが再び学習できた · AlexNet ── 深層学習時代の幕開け · word2vec ── 単語を意味の近さで並べたベクトルに

出典三次資料Artificial neural network — Wikipedia取得日: 2026-05-24二次資料1943 | Timeline of Computer History取得日: 2026-10-04二次資料Professor's perceptron paved the way for AI – 60 years too soon取得日: 2026-10-04一次資料Learning representations by back-propagating errors取得日: 2026-10-04一次資料ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks取得日: 2026-10-04

ハルシネーション

LLM が、もっともらしいが事実に反する内容を生成する現象。原因として、学習データに含まれる誤りや知識の範囲の限界、学習過程の問題、確率的なデコーディングなどが挙げられ、医療・法律のように専門知識を要する質問で起きやすいと指摘される。検出手法や、検索拡張生成（RAG）などの低減手法が研究されている。

登場する出来事フレイ＆オズボーン「雇用の未来」── 米国の雇用の47%が「高リスク」とされた論文 · Perplexity AI 公開 ── 出典付きで「答える」検索 · ニューヨーク市の公立校が ChatGPT を遮断 ── そして4か月半後の方針転換 · Auto-GPT ── 「AI エージェント」が初めて流行語になった日 · Google Gemini とは ── Bard から始まった Google の生成 AI · New York Times 対 OpenAI ── 新聞社が生成 AI を著作権侵害で訴える · Devin ──「初の AI ソフトウェアエンジニア」を名乗ったエージェント · AI 検索の浸食 ── Google AI Overviews と Perplexity の台頭

出典三次資料Hallucination (artificial intelligence) — Wikipedia取得日: 2026-05-24一次資料A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions取得日: 2026-10-04

ヒューマノイドロボット（人型ロボット）

人の体に似た形、つまり頭・胴体・腕・脚を持つロボット。人のために作られた建物や道具をそのまま使えることが利点とされる。早稲田大学は1973年の WABOT-1 を世界初の本格的な人間型ロボットとし、ホンダは2000年に ASIMO を発表した。2020年代には Boston Dynamics、Tesla、Figure、中国の Unitree などが、大量のデータで動作を学習させる方式で工場や家庭への導入を競っている。国際ロボット連盟は2025年、大量普及の時期は不確かで、既存のロボットを置き換えるより補うものになるとの見方を示した。

関連用語: 基盤モデル · 強化学習 · ニューラルネットワーク

登場する出来事WABOT-1 ── 早稲田大学が1973年に完成させた人間型ロボット · ASIMO ── ホンダが2000年に発表した二足歩行ロボット · Atlas ── DARPA ロボティクス・チャレンジのための油圧式ヒューマノイド · Pepper ── ソフトバンクが売り出した、感情を読むとうたう人型ロボット · Tesla Optimus ── 着ぐるみから始まった人型ロボット計画 · Figure AI ── OpenAI と組み、BMW の工場に入った人型ロボットの新興企業 · 電動 Atlas ── 研究機から工場の製品になったヒューマノイド · Unitree の G1 ── 1万6000ドルの人型ロボットと中国のヒューマノイド

出典二次資料Humanoid Robots: "Vision and Reality" Paper Published by IFR — International Federation of Robotics, August 14, 2025取得日: 2026-10-20一次資料The Robots of Waseda: A 50-Year Journey in Humanoid Innovation — Waseda University, May 8, 2026取得日: 2026-10-20一次資料Honda Debuts New Humanoid Robot "ASIMO" — Honda Motor Co., Ltd., November 20, 2000取得日: 2026-10-20二次資料Top five highlights of Elon Musk's Tesla AI Day — TechCrunch, August 19, 2021取得日: 2026-10-20三次資料Humanoid robot — Wikipedia取得日: 2026-10-20

ファインチューニング

事前学習済みモデルを、特定タスクやドメインのデータで追加学習させて適応させる手法。全パラメータを更新する方法のほか、事前学習の重みを固定して少数の追加パラメータだけを学習する PEFT（パラメータ効率的ファインチューニング）が広く使われ、代表例に LoRA（2021年）がある。人間の評価を用いる RLHF や DPO による嗜好学習も、ファインチューニングの一種として行われる。

関連用語: 基盤モデル · 大規模言語モデル · 強化学習

登場する出来事BERT 公開 ── Transformer 双方向事前学習 · 著作権法第30条の4 ── AI の学習を許諾なしで認めた日本の規定 · GitHub Copilot 公開 ── AI コーディングの始まり · ChatGPT 公開 · Med-PaLM ── 医師国家試験形式の問題で合格ラインを越えた言語モデル · Meta の LLaMA ── 研究者向けの公開、流出、そしてオープンウェイト論争 · DeepSeek-R1 ショック ── 中国産低コスト推論モデルが市場を揺らす

出典一次資料LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models取得日: 2026-10-04一次資料PEFT取得日: 2026-10-04一次資料Training language models to follow instructions with human feedback取得日: 2026-10-04一次資料Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model取得日: 2026-10-04三次資料Fine-tuning (deep learning) — Wikipedia取得日: 2026-10-04

プロセス

OS が管理する実行中プログラムの単位。プロセスごとに固有の PID と独立したメモリ空間を持ち、開いたファイルディスクリプタを保持する。Unix では fork と exec（現在の execve(2)）の2つのシステムコールでプロセスを生成し、プログラムを読み込む。この分離は初期 Unix から存在するが、Unix 独自ではなく先行する Berkeley のタイムシェアリングシステムにもあった。1つのプロセスは複数のスレッドを内包でき、パイプなどのプロセス間通信（IPC）で他と連携する。

関連用語: スレッド · カーネル · 仮想メモリ

登場する出来事モリスワーム ── インターネット史上初の大規模感染事件 · Windows 95 発売 · Mac OS X 10.0 発売 · Google Chrome 公開 ── 漫画で予告され、ブラウザの勢力図を塗り替えた

出典三次資料Process (computing) — Wikipedia取得日: 2026-05-24一次資料The Evolution of the Unix Time-sharing System取得日: 2026-10-04一次資料fork(2) — Linux manual page取得日: 2026-10-04一次資料execve(2) — Linux manual page取得日: 2026-10-04一次資料pthreads(7) — Linux manual page取得日: 2026-10-04一次資料pipe(2) — Linux manual page取得日: 2026-10-04

プロンプトエンジニアリング

LLM から望ましい出力を得るための入力（プロンプト）の設計技法。数例の手本を示す Few-shot（GPT-3 論文、2020年）、推論の途中過程を書かせる Chain-of-Thought（2022年1月）、推論と行動を交互に生成させる ReAct（2022年10月）、ロール指定などのパターンが知られる。モデル提供元も公式の指針を公開している。

関連用語: 大規模言語モデル · ハルシネーション · 基盤モデル

登場する出来事Midjourney とは ── Discord で始まった画像生成 AI · 「Théâtre D'opéra Spatial」── AI で作った絵が州フェアで1位になった日 · Med-PaLM ── 医師国家試験形式の問題で合格ラインを越えた言語モデル · Auto-GPT ── 「AI エージェント」が初めて流行語になった日 · Claude のコンピュータ使用 ── 画面を見てマウスを動かす AI

出典三次資料Prompt engineering — Wikipedia取得日: 2026-05-24一次資料Language Models are Few-Shot Learners取得日: 2026-10-04一次資料Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models取得日: 2026-10-04一次資料ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models取得日: 2026-10-04一次資料Prompting best practices取得日: 2026-10-04

マイクロサービス

アプリケーションを、独立にデプロイできる小さなサービスの集合として構築するアーキテクチャスタイル。各サービスは自前のデータベースを管理でき、データ管理が分散される。James Lewis と Martin Fowler が2014年3月の記事でその特徴を整理し、先行実践者として Amazon、Netflix、The Guardian などを挙げた。

関連用語: Kubernetes · コンテナ · サーバーレス

出典三次資料Microservices — Wikipedia取得日: 2026-05-24一次資料Microservices取得日: 2026-10-04

マルチタッチ

画面や入力面に対する複数の接触点を同時に検出し、入力として扱う技術。1980年代にトロント大学（1982年の Nimish Mehta、1985年の Lee・Buxton・Smith）やベル研究所（1984年）で研究された。2007年に Apple が iPhone の「マルチタッチディスプレイ」として打ち出し、ピンチによるズームなど複数本の指による操作を大衆向けの携帯電話にもたらした。

登場する出来事初代 iPhone 発売 · MacBook Air ── 光学ドライブを外した「世界で最も薄い」ノート · 初代 iPad ── 予定より2か月遅れた日本上陸 · iPhone 6s ── 押す強さを読む 3D Touch · 初代 iPad Pro ── 12.9インチと Apple Pencil で「仕事の道具」へ

出典三次資料Multi-touch — Wikipedia取得日: 2026-05-23二次資料Multi-Touch Systems that I Have Known and Loved取得日: 2026-10-04一次資料Apple Reinvents the Phone with iPhone取得日: 2026-10-04

ランサムウェア

端末上のファイルを暗号化して使えなくし、復号と引き換えに身代金を要求するマルウェア。1989年12月に郵送のフロッピーディスクで配布された AIDS Trojan（PC Cyborg）が最初の例とされ、ファイル本体ではなくファイル名を暗号化した。2017年5月の WannaCry は、Europol によれば少なくとも150か国で20万以上の被害者を出した。2021年5月7日の Colonial Pipeline への攻撃では米東海岸のガソリンスタンドに長い列ができ、重要インフラへの脅威を示した。

関連用語: エンドツーエンド暗号化 · 公開鍵暗号 · ゼロトラスト

登場する出来事WannaCry ── NSA 流出ツールが世界を襲ったランサムウェア · Windows 10 のサポート終了 · Canvas 侵害 ── 学習管理システムが教育セクター全体の単一障害点になった日

出典三次資料Ransomware — Wikipedia取得日: 2026-05-24一次資料Ransomware 101取得日: 2026-10-04二次資料Ransomware - AIDS Trojan取得日: 2026-10-04二次資料Ransomware attack hit 200,000 victims in 150 countries取得日: 2026-10-04一次資料The Attack on Colonial Pipeline: What We've Learned & What We've Done Over the Past Two Years取得日: 2026-10-04

仮想メモリ

物理メモリと二次記憶（ディスク等）を組み合わせ、プロセスに物理配置から独立した仮想アドレス空間を提供する仕組み。1962年に稼働したマンチェスター大学の Atlas コンピュータで導入された。MMU とページテーブルによるアドレス変換、TLB、デマンドページング、スワップが構成要素で、現代の汎用 OS の多くはプロセスごとに専用のアドレス空間を与える。

関連用語: カーネル · プロセス · システムコール

登場する出来事Windows 3.0 ── 商業的に成功した最初の Windows

出典二次資料1962 — Timeline of Computer History — Computer History Museum取得日: 2026-10-04三次資料Virtual memory — Wikipedia取得日: 2026-10-04

公開鍵暗号

暗号化用の鍵を公開しても復号用の鍵が明らかにならない非対称暗号方式で、鍵配送の問題を緩和し、デジタル署名も実現する。Diffie と Hellman が1976年の論文「New Directions in Cryptography」で構想を示し、Rivest・Shamir・Adleman が1977年に RSA を考案した。TLS 1.3 は鍵交換に（楕円曲線）Diffie-Hellman を、認証に RSA・ECDSA・EdDSA の署名を使う。量子計算機による解読に備え、NIST は2024年8月に最初の耐量子暗号標準（FIPS 203〜205）を確定した。

登場する出来事New Directions in Cryptography ── 鍵を配らずに秘密を共有する · 量子情報科学にチューリング賞 ── 2025年度を Bennett と Brassard が受賞

出典三次資料Public-key cryptography — Wikipedia取得日: 2026-05-24一次資料New Directions in Cryptography取得日: 2026-10-04一次資料A Method for Obtaining Digital Signatures and Public-Key Cryptosystems取得日: 2026-10-04一次資料RFC 8446: The Transport Layer Security (TLS) Protocol Version 1.3取得日: 2026-10-04一次資料NIST Releases First 3 Finalized Post-Quantum Encryption Standards取得日: 2026-10-04

勾配降下法

損失関数の勾配を計算し、その逆方向にパラメータを少しずつ更新して最小値を探す最適化アルゴリズム。Cauchy が1847年10月18日付のフランス科学アカデミー報告で提案したのが原型とされる。深層学習では確率的勾配降下法（SGD）とその派生手法が最もよく使われる手法とされ、Kingma と Ba が2014年に発表した Adam もその一つ。

関連用語: 誤差逆伝播法 · ニューラルネットワーク · 深層学習

登場する出来事誤差逆伝播法の論文 ── Rumelhart・Hinton・Williams が示した隠れ層の学習 · ResNet ── 152層を学習させた「近道」の発明

出典三次資料Gradient descent — Wikipedia取得日: 2026-05-24二次資料Cauchy and the Gradient Method (Documenta Mathematica, Extra Volume: Optimization Stories, 2012)取得日: 2026-10-04一次資料Adam: A Method for Stochastic Optimization取得日: 2026-10-04二次資料Deep Learning, Chapter 8: Optimization for Training Deep Models取得日: 2026-10-04

型システム

プログラムの値や式に型を割り当て、型の合わない不正な操作を検出する仕組み。実行前（コンパイル時など）に検査する静的型付け（Haskell、Rust、TypeScript）と、実行時に検査する動的型付け（Python、JavaScript）に大別される。両者を1つの言語で混在させる漸進的型付け（Gradual Typing）は2006年に Siek と Taha が提唱し、TypeScript（2012年公開）や Python の型ヒント（PEP 484、Python 3.5）にその考え方が取り入れられた。

登場する出来事Simula 67 ── クラスと継承が言語に入る · C 言語の誕生 ── Dennis Ritchie · C++ 商用リリース ── Bjarne Stroustrup · TypeScript 発表 ── Microsoft · Rust 1.0 リリース

出典一次資料Jeremy G. Siek — home page (Gradual Typing for Functional Languages, Scheme Workshop 2006)取得日: 2026-10-04一次資料TypeScript: JavaScript Development at Application Scale取得日: 2026-10-04一次資料PEP 484 – Type Hints取得日: 2026-10-04一次資料typing — Support for type hints取得日: 2026-10-04三次資料Type system — Wikipedia取得日: 2026-10-04

埋め込み表現

単語や文などを、意味の近さがベクトル間の距離として表れるように写像した実数ベクトルの表現。Bengio ら（2003年）のニューラル言語モデルが単語ごとの分散表現を学習しており、Mikolov らの Word2Vec（2013年）が大規模コーパスで高速に学習できることを示して普及させた。現在は Sentence-BERT や OpenAI の text-embedding-3 などが使われ、セマンティック検索や RAG の検索部分の基盤となっている。

関連用語: トークン · RAG（検索拡張生成） · 大規模言語モデル

登場する出来事word2vec ── 単語を意味の近さで並べたベクトルに · BERT 公開 ── Transformer 双方向事前学習 · Auto-GPT ── 「AI エージェント」が初めて流行語になった日 · pgvector が本格化 ── RDB に AI のベクトル検索を載せる · Copilot+ PC と Recall ── オンデバイス AI と即時撤退

出典一次資料A Neural Probabilistic Language Model取得日: 2026-10-04一次資料Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space取得日: 2026-10-04一次資料Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks取得日: 2026-10-04一次資料Vector embeddings取得日: 2026-10-04一次資料Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks取得日: 2026-10-04三次資料Word embedding — Wikipedia取得日: 2026-10-04

基盤モデル

広範なデータで大規模に学習され、多様な下流タスクに適応できるモデル。2021年8月、Stanford HAI 傘下の CRFM（Center for Research on Foundation Models）の Bommasani らによる論文がこの語を提唱し、BERT、DALL-E、GPT-3 を例に挙げた。GPT シリーズなどの大規模言語モデルや、DALL-E、Stable Diffusion のような画像生成モデルが代表例とされる。

登場する出来事Stable Diffusion 公開 ── 画像生成 AI が手元の GPU に降りてきた日 · Meta の LLaMA ── 研究者向けの公開、流出、そしてオープンウェイト論争 · GPT-4 発表 ── マルチモーダルへ · AWS Bedrock 公開 ── クラウドの「基盤モデル as a Service」 · Mistral AI とは ── オープンウェイトで始まったフランスの AI 企業 · 広島 AI プロセス ── G7 が合意した生成 AI の国際指針と行動規範 · Bletchley AI 安全サミット ── 28か国と EU がフロンティア AI のリスクを認めた · Figure AI ── OpenAI と組み、BMW の工場に入った人型ロボットの新興企業

出典一次資料On the Opportunities and Risks of Foundation Models取得日: 2026-10-04一次資料Stanford CRFM取得日: 2026-10-04三次資料Foundation model — Wikipedia取得日: 2026-10-04

大規模言語モデル

大量のテキストで学習した、数十億以上のパラメータを持つ言語モデル。多くは2017年に提案された Transformer を基盤とする。GPT-3（2020年、1750億パラメータ）が代表例で、2022年11月30日に公開された ChatGPT によって一般に広く知られるようになった。Claude、Gemini、Llama 等があり、対話、コード生成、推論などに使われる。

関連用語: Transformer · 基盤モデル · トークン

登場する出来事チューリングテスト ── 「機械は考えられるか」を模倣ゲームに置き換えた論文 · Transformer 論文「Attention Is All You Need」 · 著作権法第30条の4 ── AI の学習を許諾なしで認めた日本の規定 · GPT-2 の公開見送り ── 段階的公開と AI の公開規範 · Microsoft が OpenAI に10億ドル投資 · GPT-3 発表 · DALL·E とは ── 文章から絵を描く AI を OpenAI が示した日 · NVIDIA H100 ── AI 計算インフラの基幹

出典三次資料Large language model — Wikipedia取得日: 2026-10-04一次資料Language Models are Few-Shot Learners取得日: 2026-10-04一次資料Attention Is All You Need取得日: 2026-10-04二次資料ChatGPT's 1-year anniversary: how it changed the world取得日: 2026-10-04一次資料LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models取得日: 2026-10-04

強化学習

エージェントが環境と相互作用し、累積報酬を最大化する行動方策を試行錯誤で学習する機械学習の枠組み。Sutton と Barto の教科書『Reinforcement Learning: An Introduction』（初版1998年、第2版2018年）で体系化された。DeepMind の DQN（2015年の Nature 論文、Atari のゲーム）や、2016年に李世乭に勝った AlphaGo で広く知られ、言語モデルを指示に従わせる人間フィードバック強化学習（RLHF）にも使われる。

関連用語: 教師あり学習 · 教師なし学習 · 大規模言語モデル

登場する出来事TD-Gammon ── 自己対戦で学び、人間の定跡を変えたバックギャモン AI · AlphaGo が李世乭に勝利 · AlphaZero ── ルールだけから将棋・チェス・囲碁を極めた自己対局 AI · Anthropic Claude 公開 ── 安全性主軸の対抗 LLM · AlphaProof ── AI が国際数学オリンピックで銀メダル水準に届く · OpenAI o1 とは ── 答える前に考える「推論モデル」の登場 · DeepSeek-R1 ショック ── 中国産低コスト推論モデルが市場を揺らす · OpenAI Operator ── 自分のブラウザで用事を片付ける AI エージェント

出典三次資料Reinforcement learning — Wikipedia取得日: 2026-05-24一次資料Reinforcement Learning: An Introduction (Second Edition)取得日: 2026-10-04一次資料From Pixels to Actions: Human-level control through Deep Reinforcement Learning取得日: 2026-10-04一次資料AlphaGo取得日: 2026-10-04一次資料Training language models to follow instructions with human feedback取得日: 2026-10-04

教師あり学習

入力と正解ラベルのペアで構成された訓練データからモデルを学習させる機械学習の手法。分類（スパム判定、画像認識など）と回帰（価格予測など）の2形態が代表的。ImageNet（2009年に CVPR で発表）のような大規模ラベル付きデータセットが深層学習の発展を後押しした。

関連用語: 教師なし学習 · 強化学習 · 深層学習

登場する出来事パーセプトロン公開 ── Frank Rosenblatt · LeNet ── 郵便番号と小切手を読んだ畳み込みニューラルネットワーク · DARPA グランド・チャレンジ ── 無人の車が砂漠を走りきった日 · ImageNet ── 5万人の手で作った画像の辞書 · Netflix Prize ── 推薦の精度に100万ドル、匿名データの限界 · IDx-DR ── 医師の読影なしで判定を出す AI を FDA が認める · EndoBRAIN ── 国内初とされる AI 医療機器の承認 · Epic 敗血症予測モデルの外部検証 ── 数百の病院で動いていた予測の実力

出典一次資料ImageNet — About取得日: 2026-10-04一次資料1. Supervised learning — scikit-learn documentation取得日: 2026-10-04三次資料Supervised learning — Wikipedia取得日: 2026-10-04

教師なし学習

ラベルのないデータから構造やパターンを見つけ出す機械学習。クラスタリング（k-means）、次元削減（PCA、t-SNE）、生成モデル（GAN、VAE）が代表例。LLM の事前学習に使われる自己教師あり学習を教師なし学習の一種とみなす研究者もいるが、別の枠組みとして区別する立場もある。

関連用語: 教師あり学習 · 深層学習 · 埋め込み表現

登場する出来事深層信念ネットワーク ── 2006年、深いニューラルネットが再び学習できた

出典一次資料2. Unsupervised learning — scikit-learn documentation取得日: 2026-10-04一次資料Self-Supervised Learning: The Dark Matter of Intelligence取得日: 2026-10-04三次資料Unsupervised learning — Wikipedia取得日: 2026-10-04

汎用人工知能

特定領域に限らず、ほぼあらゆる認知タスクで人間と同等以上の能力を持つとされる仮説上の AI。特化型 AI（Narrow AI）の対概念。OpenAI は「AGI が全人類に利益をもたらすようにすること」を使命に掲げ、Google DeepMind も AGI を将来像として明示している。定義や実現時期、安全性（アライメント）については議論が続く。

関連用語: 基盤モデル · 大規模言語モデル · 強化学習

登場する出来事アシロマ AI 原則 ── 「AI safety」を23か条に書いた会議 · Microsoft が OpenAI に10億ドル投資 · AI 開発一時停止の公開書簡 ── GPT-4 超えの学習を6か月止めよ · OpenAI の Superalignment チーム解散 ── 共同統括の退社と安全をめぐる対立 · Claude 4 とは ── Opus 4 と、初めて ASL-3 で出されたモデル · OpenAI 再資本化 ── 営利部門が PBC になり、非営利が26%の支配株主として残る

出典三次資料Artificial general intelligence — Wikipedia取得日: 2026-10-04一次資料OpenAI Foundation取得日: 2026-10-04一次資料About Google DeepMind取得日: 2026-10-04

深層学習

多層のニューラルネットワークを用いた機械学習。2006年の Hinton らによる深層信念ネットワークの学習法の論文と、2012年の ImageNet 画像分類コンテスト（ILSVRC-2012）で AlexNet が上位5候補誤り率15.3%（次点は26.2%）で優勝したことが、その後の急速な普及の契機となった。現在は画像認識、音声認識、自然言語処理、生成 AI（GPT、拡散モデル等）の中核技術となっている。

登場する出来事パーセプトロン公開 ── Frank Rosenblatt · エキスパートシステムの隆盛 · 誤差逆伝播法の論文 ── Rumelhart・Hinton・Williams が示した隠れ層の学習 · LeNet ── 郵便番号と小切手を読んだ畳み込みニューラルネットワーク · 深層信念ネットワーク ── 2006年、深いニューラルネットが再び学習できた · CUDA 1.0 公開 ── 汎用 GPU 計算 · ImageNet ── 5万人の手で作った画像の辞書 · AlexNet ── 深層学習時代の幕開け

出典一次資料A fast learning algorithm for deep belief nets取得日: 2026-10-04一次資料ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks取得日: 2026-10-04一次資料ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition 2012 (ILSVRC2012)取得日: 2026-10-04三次資料Deep learning — Wikipedia取得日: 2026-10-04

誤差逆伝播法

ニューラルネットワークの学習で、出力誤差を出力層から入力層へ連鎖律で逆方向に伝播させ、各重みの勾配を効率的に計算するアルゴリズム。Linnainmaa（1970年、自動微分のリバースモード）や Werbos らの先行研究があり、1986年の Rumelhart, Hinton, Williams による Nature 論文が普及の契機となった。深層学習を含むニューラルネットワークの学習で現在も広く使われている。

関連用語: ニューラルネットワーク · 勾配降下法 · 深層学習

登場する出来事誤差逆伝播法の論文 ── Rumelhart・Hinton・Williams が示した隠れ層の学習 · LeNet ── 郵便番号と小切手を読んだ畳み込みニューラルネットワーク · TD-Gammon ── 自己対戦で学び、人間の定跡を変えたバックギャモン AI · 深層信念ネットワーク ── 2006年、深いニューラルネットが再び学習できた · 敵対的生成ネットワーク（GAN）── 偽造者と警察を競わせた生成モデル · ResNet ── 152層を学習させた「近道」の発明

出典一次資料Learning representations by back-propagating errors取得日: 2026-10-04三次資料Backpropagation — Wikipedia取得日: 2026-10-04

関数型プログラミング

問題を関数の組み合わせに分解し、状態の変更や副作用をできるだけ避けるプログラミングパラダイム。1958年に実装が始まった LISP が早い例で、ML 系（OCaml など）や Haskell（1990年に言語仕様 1.0 が公開）が代表的な関数型言語とされる。関数を値として受け渡す高階関数などの要素は、JavaScript、Python、Rust 等の主流言語にも取り入れられている。

登場する出来事JavaScript 発表 ── 10日間の試作から生まれた言語

出典三次資料Functional programming — Wikipedia取得日: 2026-05-24一次資料Functional Programming HOWTO — Python documentation取得日: 2026-10-04一次資料History of Lisp (John McCarthy, 1979)取得日: 2026-10-04二次資料A History of Haskell: Being Lazy With Class取得日: 2026-10-04一次資料Functional Language Features: Iterators and Closures — The Rust Programming Language取得日: 2026-10-04一次資料First-class Function — MDN Web Docs Glossary取得日: 2026-10-04