// AI GLOSSARY · 50 TERMS
AI 用語集
AI 関連記事を読むときに「この用語、結局なに？」となりがちな 50用語を厳選し、 基礎・出力品質・機能・学習・運用・モデル分類・安全性・ビジネスの8カテゴリに整理。
📋 カテゴリから探す
🧱 基礎
LLM (Large Language Model)
大規模言語モデル。膨大なテキストから「次に来る単語」を確率的に予測する仕組み。ChatGPT / Claude / Gemini はすべて LLM がベース。
生成 AI (Generative AI)
文章・画像・音声・コードなどを新たに「生成」する AI の総称。判別・分類のみの従来 AI と区別される概念。
プロンプト (Prompt)
AI への入力指示文。プロンプトの良し悪しで出力品質が大きく変わる。
システムプロンプト
AI の振る舞いを規定する内部指示。「あなたは○○の専門家です」など、ユーザー入力より先に置かれる。
トークン (Token)
AI がテキストを処理する単位。日本語は約1文字=1トークン、英語は単語の一部。料金計算と文字数制限の基準。
コンテキストウィンドウ
AI が一度に「覚えていられる」トークン数。1M (100万) なら本数冊分、長いほど巨大文書を扱える。
API (Application Programming Interface)
プログラムから AI を呼び出すインタフェース。Web UI を介さず直接統合できる。
🎯 出力品質に効く用語
ハルシネーション (Hallucination)
事実ではない内容を AI が「自信満々に」出力する現象。数字・引用・人名は必ず一次情報で裏取りすべき。
Temperature
出力のランダム性を制御するパラメータ。低い (0.0-0.3) と決定的、高い (0.7-1.0) と多様で創造的。
Top-K / Top-P
次単語を選ぶ時の候補絞り込み方法。Top-K は上位 K 個から、Top-P は累積確率 P% までから選ぶ。
Few-shot prompting
プロンプトに「例」を数個示すことで AI に望むパターンを学ばせる手法。Zero-shot (例なし) より精度が上がる。
Chain-of-Thought (CoT)
「ステップバイステップで考えて」と指示し、AI に思考過程を出力させる手法。複雑な推論で精度向上。
Reasoning モデル
応答前に内部で長く推論する AI 系統。ChatGPT o1/GPT-5、Claude Extended Thinking、Gemini Deep Think 等。数学・コーディングで強い。
🛠️ 機能・統合
マルチモーダル
テキストだけでなく画像・音声・動画を同時に扱える AI の能力。GPT-4o / Gemini / Claude の最新版はすべて対応。
Function Calling / Tool Use
AI が外部ツール (API・関数) を呼び出して情報取得・処理を行う機能。エージェント実装の基盤。
Agent / エージェント
複数のステップを自律的に実行する AI。「調査→執筆→保存」のような連続作業を AI が指示なく進める。
Computer Use
AI が画面を見てクリック・タイピングする機能。Anthropic が2024年に先行、OpenAI も GPT-5.4 で実装。
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
検索→生成。社内文書や最新情報を検索して回答に組み込む手法。ハルシネーション抑制に効果的。
Embedding (埋め込み)
テキストを数値ベクトルに変換すること。意味の近さを計算でき、RAG / 検索 / 分類で使用。
MCP (Model Context Protocol)
Anthropic 提唱の AI ↔ 外部ツール連携の標準プロトコル。エージェント実装の業界標準化。
Vision
AI の画像理解能力。スクリーンショット・図・写真を入力として解釈できる。
TTS / STT
TTS = Text-to-Speech (音声合成)、STT = Speech-to-Text (音声認識)。ChatGPT 音声・Gemini ネイティブ音声等で重要。
🧪 学習・トレーニング
Pre-training (事前学習)
インターネット規模のテキストでモデルを学習させる工程。基礎的な言語能力を獲得する段階。
Fine-tuning (ファインチューニング)
事前学習済みモデルを特定タスクや組織のデータで追加学習。専門用途への特化に使う。
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
人間のフィードバック (この回答は良い・悪い) でモデルを調整する手法。ChatGPT が話題になった鍵。
Constitutional AI
Anthropic 独自の安全性訓練手法。AI 自身が AI の出力を「憲法 (規範文書)」に照らして自己修正。
SFT (Supervised Fine-Tuning)
教師あり微調整。望ましい入出力の対を使ってモデルを学習。
⚙️ 運用・性能
Inference (推論)
モデルが入力を受け取って出力を返す処理。学習 (Training) と対比される運用フェーズ。
Latency (レイテンシ)
入力から最初のトークン出力までの遅延。会話 UX に直結、エージェント連鎖でも累積する。
Quantization (量子化)
モデルの数値精度を落として軽量化する技術。スマホ等のオンデバイス AI で重要。
Distillation (蒸留)
大きなモデルの知識を小さなモデルに転送する手法。Mini / Flash / Haiku 系統で活用。
MoE (Mixture of Experts)
複数の専門家ネットワークを組み合わせる構造。一部だけ活性化することで効率と性能を両立。
Caching (Prompt Cache)
同じプロンプト前段を再利用する仕組み。Anthropic / OpenAI / Google で対応、料金大幅削減。
Batch API
24時間以内処理に同意して半額前後で利用できる仕組み。大量処理に向く。
🤖 モデル分類
Foundation Model
幅広い用途に使える「基盤」モデル。GPT / Claude / Gemini はすべて Foundation Model。
SLM (Small Language Model)
小型言語モデル。SLM は LLM の対比語、エッジ・低コスト用途。
Open Weight
モデルの重みが公開されているもの。Llama / Mistral / DeepSeek 等。商用 API は Closed が中心。
Multimodal Model
テキスト・画像・音声・動画を扱えるモデル。GPT-4o / Gemini / Claude すべて対応。
AGI / ASI
AGI = Artificial General Intelligence (汎用 AI)、ASI = Artificial Super Intelligence (超知能)。現状は LLM の延長として議論される未到達領域。
🔒 安全性・規制
Red Teaming
攻撃者視点でモデルの脆弱性 (有害出力・脱獄等) を発見する活動。Anthropic / OpenAI / Google ともに実施。
Jailbreak (脱獄)
AI の安全装置を回避させるプロンプト技法。各社防御強化中だが完全解決は困難。
Alignment (アライメント)
AI の出力を人間の価値観に整合させる研究分野。RLHF / Constitutional AI 等の手法。
Responsible Scaling Policy (RSP)
Anthropic の公開ポリシー。モデル能力レベル (ASL) ごとに必要な安全対策を段階的に厳格化。
Postmortem (事後検証)
障害・品質低下の原因分析報告。Anthropic Engineering Blog の透明性が業界最高水準。
💰 ビジネス・契約
BAA (Business Associate Agreement)
HIPAA 対応のための契約。医療情報を AI で扱うには必須。OpenAI / Anthropic / Google ともに提供。
DPA (Data Processing Addendum)
GDPR 対応のためのデータ処理契約。法人プランで標準提供。
BYOK (Bring Your Own Key)
顧客が自分の暗号鍵を持ち込む仕組み。OpenAI EKM 既存、Anthropic は H1 2026、Google は Cloud KMS。
Zero Data Retention (ZDR)
OpenAI Enterprise の構成オプション。30日のログ保持を 0 日にできる。
SOC 2 Type II
米国公認会計士協会の情報セキュリティ管理基準。エンタープライズ調達の事実上の必須。
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