人工知能（AI）と機械学習（ML）は関連する概念ですが、同じものではありません。これらの違いの簡単な説明は次のとおりです。

人工知能（AI）：
AIは、通常、人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピューターシステムの開発を指す、より広範な概念です。これには、学習、推論、問題解決、認識、自然言語の理解、音声認識などのタスクが含まれます。AIの主な目標は、環境と対話し、変化に適応し、タスクを自律的に実行できるインテリジェントエージェントまたはシステムを作成することです。

機械学習（ML）：
MLは、コンピューターがデータから学習し、データに基づいて予測または決定を下すことができるアルゴリズムと統計モデルの開発に焦点を当てたAIのサブセットです。言い換えれば、MLはデータを使用してモデルをトレーニングするプロセスであり、パターンまたは関係を識別します。これは、新しい目に見えないデータを予測するために使用できます。これは、そうするように明示的にプログラムされることなく達成されます。いくつかの一般的なML手法には、監視された学習、監視されていない学習、強化学習が含まれます。

要約すると、AIはインテリジェントシステムを作成するためのさまざまなアプローチを網羅するより広範な分野ですが、MLはAI内の特定の手法であり、データ駆動型のアルゴリズムを使用して予測または決定を学習して行うことに焦点を当てています。
Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are related concepts, but they are not the same thing. Here's a brief explanation of their differences:

Artificial Intelligence (AI):
AI is a broader concept that refers to the development of computer systems that can perform tasks typically requiring human intelligence. This includes tasks such as learning, reasoning, problem-solving, perception, understanding natural language, and speech recognition. The main goal of AI is to create intelligent agents or systems that can interact with their environment, adapt to changes, and perform tasks autonomously.

Machine Learning (ML):
ML is a subset of AI that focuses on the development of algorithms and statistical models that enable computers to learn from and make predictions or decisions based on data. In other words, ML is the process of training a model using data to identify patterns or relationships, which can then be used to make predictions on new, unseen data. This is achieved without being explicitly programmed to do so. Some common ML techniques include supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.

In summary, AI is a broader field that encompasses various approaches to create intelligent systems, while ML is a specific technique within AI that focuses on using data-driven algorithms to learn and make predictions or decisions.