機械学習と人工知能はしばしば同じ意味で使用されますが、実際には2つの異なる概念です。

人工知能（AI）とは、自然言語の理解、オブジェクトの認識、意思決定、経験からの学習など、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します。

機械学習（ML）は、明示的にプログラムされることなく、エクスペリエンスから学習および改善するコンピューターシステムの能力を指すAIのサブセットです。MLアルゴリズムは、統計モデルとアルゴリズムを使用して、データのパターンを識別し、予測を行い、そのデータに基づいてアクションを実行します。

言い換えれば、AIはインテリジェントなコンピューターシステムを開発するためのさまざまなアプローチと手法を網羅するより広範な概念であり、MLはデータから学習および改善できるアルゴリズムの開発に焦点を当てたAIへの特定のアプローチです。

簡単に言えば、AIはあらゆる種類のインテリジェントシステムをカバーする大きな傘のようなものですが、機械学習はこれらのインテリジェントシステムの一部を構築するために使用される特定の手法です。
Machine learning and artificial intelligence are often used interchangeably, but they are actually two different concepts.

Artificial intelligence (AI) refers to the development of computer systems that can perform tasks that would normally require human intelligence, such as understanding natural language, recognizing objects, making decisions, and learning from experience.

Machine learning (ML) is a subset of AI that refers to the ability of computer systems to learn and improve from experience without being explicitly programmed. ML algorithms use statistical models and algorithms to identify patterns in data, make predictions, and take actions based on that data.

In other words, AI is a broader concept that encompasses a variety of approaches and techniques for developing intelligent computer systems, while ML is a specific approach to AI that focuses on developing algorithms that can learn and improve from data.

To put it simply, AI is like a big umbrella that covers all kinds of intelligent systems, while machine learning is a specific technique used to build some of those intelligent systems.