AI用語集
人工知能の完全辞典
常識推論
明示されていないが人間に普遍的に理解されている情報から論理的な結論を導き出し、複雑な問題を解決するシステムの能力。
暗黙的推論
入力テキストに直接記述されていないが、完全かつ適切な回答を提供するために必要な情報を推論するプロセス。
常識知識ベース
質問応答システムの推論を支援するために使用される、現実世界に関する事実、ルール、および関係を含む整理されたデータ構造。
推論グリッド
複雑な質問をより単純な推論のサブ問題に分解し、ステップ間のつながりに常識的知識を用いることが多い、方法論またはフレームワーク。
思考の連鎖
AIモデルに推論の中間ステップを生成させるよう促すプロンプト技術であり、論理的および算術的な問題解決能力を向上させるもの。
意味的一貫性の検証
生成された回答が、常識的知識および元の質問で提供された文脈と論理的に整合していることを保証するメカニズム。
暗黙的知識の生成
元のテキストには含まれていないが、回答を正当化するために不可欠な常識的な前提を作成し、明確に述べるモデルの能力。
常識拡張言語モデル
暗黙的推論のパフォーマンスを向上させるために特別に設計された、常識知識ベースと統合または連携された言語モデルアーキテクチャ。
推論のエリシテーション
AIモデルの内部推論プロセスを抽出し、明示化するための技術の集合体。通常、解釈可能性と信頼性を高めるために使用される。
常識知識グラフ
ノード（エンティティ）とエッジ（関係）の形式で常識的な知識を構造化して表現したもので、推論のための論理的な経路探索を容易にする。
論理的アブダクション
一連の観測結果を説明できる最も妥当な仮説を推論する推論形式の一種。曖昧な状況を解釈するために広く使用される。
定性的推論
問題の記号的かつ非数値的な側面に焦点を当てる推論の一分野。「より大きい」「熱い」「前」といった概念を操作する。
前提の検証
質問が依拠する前提（明示的または暗黙的）が、常識的知識に基づいて真、偽、あるいは不定であるかを検証するQAプロセスの段階。
外部知識の統合
QAシステムが、外部ソース（常識ベースなど）からの情報を質問の文脈と動的に統合し、推論を強化するプロセス。
因果推論
イベントをその起源や将来の影響と結びつける質問に答えるために因果論理を適用することであり、現実世界の関係性への深い理解が必要とされる。