学習データ
読み方 がくしゅうデータ
英語表記 Training Data
学習データは、AIや機械学習モデルが規則や傾向を学ぶために使うデータです。問い合わせ内容と正しい分類結果を蓄積して分類支援を改善する例から、予測・分類の精度を支える役割と、個人情報の利用目的、権限、保管期間を確認する注意点を説明します。
AI・PC・業務システムに関する言葉を、意味、できること、小さな実例とともに解説します。
読み方 がくしゅうデータ
英語表記 Training Data
学習データは、AIや機械学習モデルが規則や傾向を学ぶために使うデータです。問い合わせ内容と正しい分類結果を蓄積して分類支援を改善する例から、予測・分類の精度を支える役割と、個人情報の利用目的、権限、保管期間を確認する注意点を説明します。
読み方 がぞうせいせいエーアイ
英語表記 Image Generation AI
画像生成AIは、文章などの指示から画像やイラストの案を作る生成AIです。新商品のPOP案を複数作り、店舗担当者が選ぶ例から、説明資料や企画書のイメージ比較への用途と、著作権、商標、肖像、利用サービスの規約を確認する必要性を説明します。
読み方 きかいがくしゅう
英語表記 Machine Learning
機械学習は、データから規則や傾向を見つけ、分類や予測に使う技術です。過去の販売記録から商品別の発注量を考える材料を作る例から、異常検出などの用途と、偏ったデータや少ないデータでは判断を誤る可能性があり、人の確認が必要な点を説明します。
読み方 ぎようせい ぎいんせい
英語表記 False Positive / False Negative
偽陽性は対象でないものの誤検知、偽陰性は対象があるのに見逃す判定です。架空の部品検査を例に、真陽性などとの関係を整理し、しきい値を変えたときの誤検知と見逃し、撮影条件や業務上の影響を併せて確認する方法を説明します。
読み方 くらうどうぇぶあぷりけーしょんきょういまとりくす
英語表記 Cloud Web Applications Threat Matrix
クラウドWebアプリケーション脅威マトリクスは、攻撃を整理し、対策の検討に使う枠組みです。アプリ、実行環境、ID、配備経路、接続先資源を図にする例から、侵入後の権限を点検し、現行構成との一致や未管理API、ログ取得を確認します。
読み方 くらうどかいはつかんきょう
英語表記 Cloud Development Environment
クラウド開発環境は、コードや開発ツール、実行設定をクラウドに用意し、遠隔で開発・テストする環境です。同じ設定から別々の試験環境を作る例を紹介し、起動結果の一致、機密コードの保存条件、共有権限、外部接続を確認します。
読み方 クラウド
英語表記 Cloud Computing
クラウドは、インターネット経由で保存領域やソフトウェアなどを利用する形態です。複数店舗で予約表や売上表を共有する例から、アカウント、権限、バックアップ、停止時の対応を管理し、VPNだけで共有設定や端末の更新を置き換えない注意点を説明します。
読み方 グラフエンジニアリング
英語表記 Graph Engineering
グラフエンジニアリングは、人、作業、データ、判断の関係を点と線で整理する方法です。問い合わせ受付から承認・返信までを図にする例から、待ち時間や受け渡しを確認し、現場の例外や口頭調整、誰が情報を見られるかを併せて点検します。
読み方 こじんじょうほう
英語表記 Personal Information
個人情報は、氏名や連絡先など個人を識別できる情報や個人に関係する情報です。予約確認のために情報を取得する例から、目的の明示、担当者だけの閲覧、共有リンクの公開範囲を点検し、取得目的を超えた流用や外部提供に注意する方法を説明します。