用語集

AI Data+Model Compliance。Croissant Metadata (MLCommons)・Datasheet for Datasets (Gebru)・Model Card (Mitchell)・MLCommons AILuminate (Safety Benchmark)・MLPerf Inference・MLPerf Tiny・C2PA Content Credentials (AI画像識別)・SynthID (Google)・PROV-O W3C Provenance・MLCommons Power・Hugging Face Model Card+Dataset Card・¥0 OSS、2026年Croissant Standard普及。

AI Search Engine比較。Perplexity Pro (Sonar Large・Claude/GPT/o3 切替)・You.com Pro+/Genius・Phind 70B (Coding Search)・Brave Search Pro+ (CodeLLM)・Kagi Ultimate (Premium検索¥¥25/月)・Andi・Yahoo Pro・SearchGPT・Anthropic Claude Search・Google AI Overview・Bing Copilot・¥1k-¥4k/月、2026年Search Disrupt期。

AI時代SEO戦略。Google AI Overview SGE (Search Generative Experience)・LLMO Large Language Model Optimization・E-E-A-T (Experience+Expertise+Authoritativeness+Trustworthiness)・YMYL (Your Money Your Life)・Helpful Content Update・llms.txt (RFC 2024)・robots.txt+ai.txt (AI Bot Opt-Out)・SearchGPT・Perplexity Pages・AnswerThePublic・Schema.org JSON-LD・AEO Answer Engine Optimization・Bing IndexNow・¥0 知識、2026年llms.txt+AEO主流化。

AI Search Engine 2026。Perplexity Pro+Sonar (Default Browser買収予告)・Comet Perplexity Browser・Phind 70B (Coding特化)・Kagi Ultimate (¥¥¥¥¥¥¥/月 Premium)・Andi・You.com Pro+/Genius・SearchGPT (OpenAI 2024-Oct GA)・Brave Search Pro+ (CodeLLM)・Anthropic Claude Search予告・Google AI Overview・Bing Copilot・Microsoft Copilot Search・Atlas (Strawberry by Y Combinator)・¥0-¥¥¥¥¥/月、2026年Comet Perplexity Browser+SearchGPT主流。

AI App Hosting+Compute。Hugging Face Spaces (Gradio/Streamlit Free Tier)・Replicate (Cog Run)・Modal (Serverless Python・GPU)・Beam.cloud・RunPod (Serverless GPU・¥¥¥¥¥/hour)・Lambda Labs Cloud・Vast.ai (P2P GPU Marketplace)・Together AI・Anyscale・OctoAI (Maintenance)・¥0-¥¥¥¥¥¥¥/月・GPU on Demand・H100/A100/RTX 4090・¥0 OSS-API、2026年Modal+RunPod急成長。

LLMが生成したテキストと人間が書いたテキストを機械的に区別する技術・研究分野の総称。

LLMアプリケーションの入出力を検証・制御し、有害コンテンツ・ポリシー違反・幻覚（ハルシネーション）を防止するフレームワーク群の総称。Guardrails AI、NVIDIA NeMo Guardrails、Llama Guard等が代表的実装。プロダクション環境でのLLM安全運用に不可欠なインフラストラクチャ。

AIモデルの安全性を体系的に評価するためのテストスイートや評価基準。有害コンテンツ生成率、バイアス度合い、ジェイルブレイク耐性などを定量的に測定し、モデル間の安全性比較を可能にする。

AI Safety主要研究機関。Anthropic Safety (Constitutional AI・RSP Responsible Scaling Policy・ASL Levels)・OpenAI Safety (Preparedness Framework・Deliberative Alignment・SuperAlignment Disbanded)・Google DeepMind (Frontier Safety Framework・SafetyHub)・US AI Safety Institute AISI (NIST)・UK AISI・Japan AISI・Apollo Research・METR・Redwood Research・MIRI・¥¥¥¥¥¥ Funding、2026年Frontier Safety Framework国際協調進行。

AIモデルの学習途中状態保存。Hugging Face Hub・Civitai・ModelScopeで配布、Stable Diffusion XL/3.5・FLUX.1 [dev]・Qwen3 14B・Llama 3.3 70Bが代表モデル、.safetensors/.pth/.ckpt形式で数GB-数百GB規模。

AI Specialized Chip。Cerebras WSE-3 (Wafer-Scale Engine・90 万 Core・44GB SRAM・21PB/s memory bandwidth)・Etched Sohu (Transformer ASIC専用)・Groq LPU Language Processing Unit (TSP・220TOPS Llama 70B 600tps)・SambaNova SN40L・Tenstorrent Wormhole/Blackhole・Rebellions ATOM・Lightmatter Photonic・Mythic AMP・¥¥¥¥¥¥¥、2026年Etched Sohu量産化。

LLM学習データ著作権訴訟。NYT vs OpenAI(2023)/Authors Guild訴訟/Getty Images vs Stability AI。判決で生成AI業界の方向性決定。

AI Datacenter電力消費。2025-2026年世界電力 3%・2030年予測 8-10%・GPT-4学習 50GWh推定・1-Query GPT-4 0.3Wh・Bitcoin Mining 200TWh/年規模相当・Microsoft+OpenAI Stargate $500B (5GW・2028)・Meta 2GW Datacenter (Louisiana)・xAI Colossus 100k H100 (Memphis)・Anthropic Compute拡大・SMR/Nuclear 急需要・水冷+蒸発水量 (環境問題)、2026年AI電力負荷世界課題化。

AI DC電力+インフラ動向。NVIDIA GB200 NVL72 Rack 120kW・Colossus xAI(100万GPU・Memphis・1GW)・Stargate($500B Project・OpenAI+Softbank・Oracle)・Meta Hyperion(2GW)・Microsoft/Google AI Campus・液冷Direct-to-Chip・水冷GPU 95%対応・原子力PPAs・Small Modular Reactor(SMR)・Vantage DC・Digital Realty・Equinix MX・2026年電力需要爆発、送電網逼迫問題。

AI DB Query/Optimize Tool。Tessl (Spec-Driven AI)・Querybook AirBnB・Cursor DB (Supabase MCP)・Supabase AI Editor・PlanetScale AI Insights・SchemaSpy AI・Outerbase (DB Frontend)・Drizzle Studio・PopSQL・DataGrip 2025・MongoDB Compass+AI・Snowflake Cortex Analyst・Databricks AI/BI Genie・¥0-¥¥¥¥¥/User/月、2026年MCP DB Server経由Cursor主流。

LLMが生成したテキストを機械学習や統計的手法で識別する技術。パープレキシティ解析・バーストネス分析・ウォーターマーク検出などのアプローチがある。

AI Test Auto-Generation。Qodo (旧Codium AI)・Mutahunter 0.4 (LLM-Based Mutation Testing)・EarlyAI 1.x・Codeium AI Test・GitHub Copilot Test・Continue.dev Test・Cody Test・JetBrains AI Assistant・Tabnine Tests・Diffblue (Java)・Meticulous AI (Visual UI Test)・Replay.io+AI・Loadmill・Synthesized.io・¥0 OSS-¥¥¥¥¥/User/月、2026年Mutation Test+AI主流化。

LLMがソースコードを解析してユニットテスト・統合テスト・E2Eテストを自動生成する技術。テストカバレッジの向上とリグレッション防止を効率化する。

Text-to-Video+Image-to-Videoモデル。OpenAI Sora 2(2025年末)・Google Veo 3・Runway Gen-4・Luma Dream Machine Ray 3・Kling AI 2.0・Pika 2.2・MiniMax Hailuo 2・Mochi 1 by Genmo・MAGI-1・Wan 2.1(OSS)・CogVideoX-5B・LTX Video・HunyuanVideo(Tencent)代表、2026年4K 20秒生成現実化。

AI動画編集+生成ツール。Runway Gen-4 Turbo($15/月・Text-to-Video 10秒)・Luma Dream Machine 1.6(Scene extend)・Kling AI 1.6(中国・5-10秒)・Pika 2.0($28/月)・MiniMax Hailuo 02($10/月)・Meta Movie Gen・Adobe Premiere Pro AI(Generative Extend 2024年10月)・DaVinci Resolve AI・CapCut AI・Lightricks LTXV 2(OSS・consumer GPU)・2026年動画編集AI統合主流。