メンテナンスモード

保守作業中に、利用者へお知らせ画面を出してアクセスを制限する状態。作業中の誤操作や中途半端な表示を防ぐ。計画停止の基本。

めんぶれんきーぼーど

ゴム状のシートでキー入力を検知する方式のこと。静かで比較的安価に作られている。オフィスで広く使われる方式である。

モーダル

画面の上に重ねて表示される小窓。操作を促したり確認を求めたりする。UIの一般的なパターンだが、多用は嫌われることも。

もーだるうぃんどう

背後を操作不可にして表示する画面のこと。閉じるまで他の操作を止める働きがある。確認や入力を集中させたい時に使う。

モジュール

機能ごとに分割されたプログラムの部品。独立性を高めることで、再利用や分担開発、保守がしやすくなる。良い設計はモジュールの...

もじゅーるばんどらー

複数ファイルを1つにまとめるツールの総称。依存関係を解決して結合する。ビルド作業の中心的な役割を持つ。

モジュールか

機能を部品に分けること。再利用と保守を高める。設計の技法。

もじゅらーでんげん

使うケーブルだけ取り付けられる電源ユニット。不要な配線を減らせる利点がある。ケース内の風通しも良くなりやすい。

もちべーしょんかんり

チームの意欲を維持し高める活動。達成感や成長機会の提供が含まれる。生産性向上に直結する重要な要素となる。

モック

テスト時に、本物の代わりに使う偽の部品。外部システムやDBを模擬し、単体テストを独立させる。テストを高速・安定させる手法。

モックとスタブ

テスト用の代役の部品。外部依存を切り離す。テストの技法。

もでむ

回線信号とデジタルデータを変換する通信機器。インターネット回線契約時に提供されることが多い。ルーターと一体型の製品も存在...

モデルカード

AIモデルの性能・用途・限界・注意点をまとめた説明書。適切な利用を促し、透明性を高める。責任あるAI提供の実践の一つ。

モデルサービング

学習済みAIモデルを実際に使えるよう提供すること。APIとして公開する等。AI運用の重要工程。

モデルデプロイ

学習済みモデルを本番で使えるようにすること。API化等。AI運用の工程。

モデルドリフト

時間とともに現実が変化し、AIモデルの精度が低下する現象。古いデータで学習したモデルが陳腐化する。定期的な再学習が対策。

もでるのあんぜんせいひょうか

AIモデルが有害な出力をしないか検証する評価工程。公開前に様々な観点でテストされる。責任あるAI開発の重要な工程。

もでるのてんかい

学習済みモデルを実際の業務環境で使える状態にする工程。APIやアプリへの組み込みが含まれる。運用開始の重要な区切りとなる。

もでるのかんし

運用中のモデルの性能や挙動を継続的に確認する作業。精度低下や異常を早期に発見する。安定運用に欠かせない工程。

モデルモニタリング

運用中のAIの性能や挙動を監視すること。精度低下を早期に発見する。安定運用に必要な活動。

もでるれじすとり

学習済みモデルを一元管理するための仕組み。バージョン管理や履歴の追跡ができる。複数モデルの運用を整理するために使われる。

モデルさいがくしゅう

新しいデータでAIモデルを学習し直すこと。精度劣化(ドリフト)への対策。運用中のAIを最新の状態に保つための重要な作業。

モデルとりひきけいやくしょ

経済産業省が公開するIT取引の契約書ひな形。トラブル防止のため条項例を示す。発注者と受注者双方の参考になる。

モデルあっしゅく

AIモデルを小さく軽くする技術。精度を保ちつつ、少ない資源で動かせるようにする。端末での実行やコスト削減に役立つ。

モデルがくしゅう

AIモデルにデータを学ばせること。時間と資源を使う。AI開発の工程。

もでるちゅうしゅつこうげき

問い合わせ結果からAIモデルの仕組みを推測し複製する攻撃。知的財産の侵害につながる恐れがある。問い合わせ回数の制限が対策に...

モデルこうしん

運用中のモデルを新しくすること。精度を保つ。AI運用の要。

モデルじょうりゅう

大きなAIの知識を小さなモデルに教える技術。軽量で高性能に。実用展開の技術。

もでるじょうりゅうでーた

蒸留学習で生徒モデルに与える教師モデルの出力データ。効率的な知識継承のために整備される。軽量モデル開発の重要な素材となる...

もでるひょうかはーねす

複数の指標でモデルを自動的に評価する仕組み。人手評価の手間を減らし再現性を高める。LLMの性能比較でよく使われる。