AI用語のカテゴリー: AIエージェント・開発・運用

Concept Driftとは、時間の経過によって入力特徴と予測対象の関係が変化し、以前学習した対応関係が現在の世界に合わなくなることです。 「続きを読む」

Model Driftとは、本番環境で時間の経過とともにモデルの予測性能や有効性が低下していく現象を広く指す実務用語で、Data Drift… 「続きを読む」

モデル蒸留（model distillation / knowledge distillation）は、教師役のモデルが示す出力分布、生成結… 「続きを読む」

Kubernetesは、Container化したアプリケーションを複数の計算ノード上で配置・更新・復旧・スケールし、宣言した望ましい状態へ保… 「続きを読む」

モデルレジストリとは、学習済みモデルを名前・バージョン・メタデータ・系譜と結び付け、検証から本番利用まで追跡・管理するための中央管理機能です… 「続きを読む」

AIインフラストラクチャ（AI infrastructure）とは、AIモデルやAIアプリケーションを開発・学習・推論・運用するための計算資… 「続きを読む」

Tool Callingとは、AIモデルが利用可能なツール群から必要なものを選び、ツール名と引数などを構造化して実行側へ要求し、返された結果… 「続きを読む」

Model Context Protocol（MCP）は、LLMアプリケーションが外部のデータ、ツール、再利用可能な指示などへ共通方式で接続… 「続きを読む」

AI開発プラットフォーム（AI development platform）とは、AIモデルやAIアプリケーションを開発するために必要なデータ… 「続きを読む」

Function Callingとは、AIモデルに関数の名前・用途・引数スキーマを提示し、ユーザー要求に応じて呼ぶべき関数と引数を構造化して… 「続きを読む」