Glossary
AI用語集
研修や会議で出てくる用語を、業務の言葉で説明しています。わからない言葉が出たら、ここに戻ってきてください。
AI（人工知能）Artificial Intelligence
認識・予測・判断など、人の知的なふるまいをコンピュータで再現する技術の総称。
機械学習Machine Learning
データからパターンやルールを自動で学ぶ手法。AIを実現する代表的な方法。
深層学習Deep Learning
多層のニューラルネットワークを使う機械学習。画像認識や生成AIの土台。
生成AIGenerative AI
学習したパターンから、文章・画像・音声・動画などを新しく作り出すAI。
LLM（大規模言語モデル）Large Language Model
大量のテキストで学習し、次に来る言葉を予測して文章を作るモデル。ChatGPTやClaudeの中核。
Transformer
2017年に発表されたニューラルネットワークの構造。現在のLLMのほとんどがこれを土台にしている。
マルチモーダルMultimodal
文章・画像・音声など、複数の種類の情報をまとめて扱えること。
トークンToken
AIが文章を処理するときの最小単位。料金や一度に扱える量はトークン数で決まる。
コンテキストウィンドウContext Window
AIが一度に読み込める情報量の上限。長い資料を渡すときに効いてくる。
推論モデルReasoning Model
答える前に内部で段階的に考えるタイプのモデル。複雑な分析や計算に強い。
オープンウェイトOpen Weight
学習済みモデルの重みが公開され、自社環境で動かせるモデル。Llama、Qwen、gpt-ossなど。
拡散モデルDiffusion Model
ノイズから少しずつ画像を復元するように生成する仕組み。画像・動画生成AIの主流。
ファインチューニングFine-tuning
既存のモデルを追加データで再学習させ、特定の用途に合わせること。
エンベディングEmbedding
文章の意味を数値の並び（ベクトル）に変換すること。似た意味の文書を探す検索に使う。
Temperature
出力のばらつきを調整する設定値。低いと安定し、高いと多様になる。
プロンプトPrompt
AIへの指示文。役割・目的・背景・制約・出力形式を書くと精度が上がる。
システムプロンプトSystem Prompt
会話全体に効く前提ルール。役割や守るべき方針をあらかじめ設定する。
Few-shot
指示と一緒に例をいくつか見せて、出力の形をそろえる方法。
Chain of Thought
段階を踏んで考えさせることで、推論の精度を上げる手法。
RAG（検索拡張生成）Retrieval-Augmented Generation
社内文書などを検索し、その内容を根拠に回答を作る仕組み。
AIエージェントAI Agent
目的を与えると、自分で手順を考えてツールを使い、作業を進めるAI。
APIApplication Programming Interface
ソフトウェア同士が機能を呼び出す窓口。自社システムからAIを使うときの入口。
CLICommand Line Interface
キーボードで文字の命令を打って操作する方法。Claude CodeやCodexはCLIで動く。
IDE（統合開発環境）Integrated Development Environment
コードの編集・実行・確認を1つにまとめたソフト。VS CodeやCursorなど。
MCPModel Context Protocol
AIと外部ツールやデータをつなぐ共通規格。2024年にAnthropicが公開した。
SkillsAgent Skills
手順書・テンプレート・スクリプトをまとめ、AIに特定の仕事を毎回同じ品質でさせるパッケージ。
SSO（シングルサインオン）Single Sign-On
1回のログインで複数のサービスを使える認証の仕組み。アクセス管理を一元化できる。
ハルシネーションHallucination
AIがもっともらしい誤情報を生成すること。数値や出典は必ず人が確認する。
プロンプトインジェクションPrompt Injection
文書やWebページに仕込んだ指示で、AIに意図しない動作をさせる攻撃。
シャドーAIShadow AI
会社が把握・許可していないAIツールを、社員が業務で使うこと。情報漏えいの原因になる。
AIガバナンスAI Governance
AIを安全・適切に使うための社内ルール、体制、監視の仕組み。
著作権・利用規約Copyright / Terms
生成物の商用利用の可否や入力データの扱いはツールごとに異なる。導入前に確認する。
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