AI用語を
ひとつずつ。
生成AIの基礎から、AI開発ツールまで。
91語の意味を、短い解説と具体例で学べます。
用語一覧
ALL TERMS01基礎・しくみ
13語AI（人工知能）
認識・予測・生成など、人の知的な働きをコンピューターで実現する技術。
詳しく読む機械学習
データからパターンを学び、未知のデータについて予測や分類をする方法。
詳しく読むディープラーニング
多層のニューラルネットワークを使って、複雑な特徴を学ぶ機械学習。
詳しく読むニューラルネットワーク
小さな計算の単位をつなぎ、入力から出力への関係を学ぶモデル。
詳しく読むTransformer
Attentionを中心に、データの各部分の関係を扱うモデル構造。
詳しく読むグラフ
点（ノード）とつながり（エッジ）で、関係や処理の流れを表す構造。
詳しく読むAGI（汎用人工知能）
特定の仕事だけでなく、幅広い知的課題を人間のように学び、適応して解くAIの概念。
詳しく読むAIモデル
データから規則や表現を学び、入力に対して予測・分類・生成などの出力を返す計算モデル。
詳しく読むアルゴリズム
入力を処理して目的の結果へ到達するための、有限な手順や計算方法。
詳しく読む特徴量
データから取り出し、モデルが予測や分類の手がかりとして使う数値・属性。
詳しく読む分類
入力データを、あらかじめ定めたクラスやラベルのいずれかへ割り当てる機械学習の課題。
詳しく読む回帰
入力から連続値を予測する機械学習の課題。
詳しく読むクラスタリング
正解ラベルを使わず、データの似たもの同士をグループに分ける教師なし学習。
詳しく読む02生成AI・モデル
13語生成AI
学習したパターンをもとに、文章・画像・音声などの新しい内容を作るAI。
詳しく読むLLM（大規模言語モデル）
大量の言語データなどで学習し、文章の生成や要約を行うモデル。
詳しく読むトークン
モデルが文章を処理するときに使う、文字や単語の一部などの単位。
詳しく読むマルチモーダル
文章・画像・音声など、複数の種類の情報を扱うこと。
詳しく読む基盤モデル
大量で多様なデータを事前学習し、複数の用途へ適応できる土台となるモデル。
詳しく読むSLM
大規模言語モデルより小さく、端末や限られた計算資源でも動かしやすい言語モデル。
詳しく読むVLM
画像や映像と自然言語を同じ処理で扱い、視覚内容について理解・生成するモデル。
詳しく読む推論モデル
複数段階の検討や検証を行い、難しい問題を解くことに重点を置いて調整されたモデル。
詳しく読むMoE（Mixture of Experts）
入力ごとに一部の専門ネットワークだけを選んで計算する、疎なモデル構成。
詳しく読む自己回帰モデル
これまでの要素を条件にして、次の要素を一つずつ予測・生成するモデル。
詳しく読むエンコーダー
入力を別の表現へ変換し、後段の予測や生成が利用できる情報にまとめる構成要素。
詳しく読むデコーダー
入力表現や過去の出力を条件に、目的の系列やデータを生成する構成要素。
詳しく読むオープンウェイトモデル
学習済みモデルの重みを公開し、利用者が自分の環境で実行・調整できるモデル。
詳しく読む03指示・対話
13語プロンプト
生成AIに渡す指示や質問、回答の材料となる入力。
詳しく読むシステムプロンプト
AIの役割や応答方針などを設定する、システム側の基本指示。
詳しく読むFew-shot
少数の例を入力に含め、期待する回答のパターンを伝える方法。
詳しく読むTemperature
生成時の出力候補の選ばれ方に影響する設定。
詳しく読むコンテキストウィンドウ
モデルが一度に扱える入力や出力の長さの範囲。
詳しく読むプロンプトエンジニアリング
目的に合う出力を得るため、AIへの指示や例を設計し、試して改善すること。
詳しく読むコンテキスト
AIがその時の応答や判断に使う、指示・会話履歴・資料などの情報。
詳しく読むコンテキストエンジニアリング
AIに必要な情報を、必要なタイミングで渡せるよう選択・整理する設計。
詳しく読むゼロショット
タスクの具体例をプロンプトに示さず、指示だけでモデルに処理させる方法。
詳しく読むChain-of-Thought
問題を段階的に考えるよう促し、中間的な推論手順を利用して回答精度を高める手法。
詳しく読む構造化出力
JSONや表など、決められたスキーマに沿う形でモデルの出力を制約する方法。
詳しく読むプロンプトテンプレート
変数や出力条件を埋め込んで、同じ形式のプロンプトを再利用できるひな形。
詳しく読むネガティブプロンプト
生成してほしくない要素や避けたい特徴を明示する指示。
詳しく読む04学習・調整
13語事前学習
個別の用途に適応させる前に、広いデータから基礎的なパターンを学ぶこと。
詳しく読むファインチューニング
学習済みモデルを、特定のデータでさらに学習させて調整すること。
詳しく読む蒸留
教師となるモデルの出力や振る舞いを、別のモデルに学習させる方法。
詳しく読む過学習
学習データに合わせすぎて、新しいデータへの対応が悪くなること。
詳しく読むRLHF
人の評価をもとに、モデルの出力を調整する強化学習の方法。
詳しく読む損失関数
モデルの予測と正解のずれを数値化し、学習で小さくするための関数。
詳しく読む勾配降下法
損失関数の勾配を使い、損失が小さくなる方向へモデルのパラメーターを少しずつ更新する最適化法。
詳しく読む誤差逆伝播法
出力の誤差をネットワークの後段から前段へ伝え、各パラメーターの勾配を効率よく計算する方法。
詳しく読む転移学習
あるデータや課題で学んだ表現・知識を、別の課題や領域へ再利用する学習方法。
詳しく読むSFT
入力と望ましい出力のペアを使って、事前学習済みモデルを教師ありで調整する方法。
詳しく読むLoRA
元モデルの重みを凍結し、低ランクの追加行列だけを学習するパラメーター効率のよい調整法。
詳しく読むDPO
人の好みのペアデータを使い、報酬モデルを別に作らず直接モデルを選好へ調整する方法。
詳しく読む合成データ
モデルやルールを使って人工的に生成し、学習・評価・テストへ利用するデータ。
詳しく読む05検索・知識拡張
13語RAG（検索拡張生成）
外部の資料を検索し、見つけた情報を材料に回答を生成する仕組み。
詳しく読む埋め込み
文章などの特徴を、複数の数値からなるベクトルで表すこと。
詳しく読むベクトルデータベース
ベクトルを保存し、似たベクトルを効率よく探すためのデータベース。
詳しく読むチャンク分割
長い文書を、検索や処理に使いやすいまとまりに分けること。
詳しく読むセマンティック検索
キーワードの一致だけでなく、意味の近さを利用する検索。
詳しく読むキーワード検索
入力に含まれる語や語形の一致度を使って文書を探す検索方法。
詳しく読むハイブリッド検索
キーワード検索とベクトル・意味検索を組み合わせ、互いの弱点を補う検索方式。
詳しく読むクエリ書き換え
利用者の質問を、検索で見つけやすい語や複数の検索クエリへ変換する処理。
詳しく読むメタデータフィルタリング
文書の日時、部署、権限、種類などの付加情報で検索対象を絞り込む処理。
詳しく読むナレッジベース
組織やシステムが参照する知識を、検索・更新・管理しやすい形で蓄積した基盤。
詳しく読むグラウンディング
モデルの出力を、検索結果やデータなど確認可能な外部情報に結び付けること。
詳しく読むGraphRAG
文書から抽出したエンティティや関係のグラフを使い、検索拡張生成を行う方式。
詳しく読むドキュメント解析
PDFや表、画像などの文書から、本文・構造・図表・メタデータを取り出す処理。
詳しく読む06エージェント・評価
13語AIエージェント
目的に応じて手順やツールを選び、複数の作業を進めるAIシステム。
詳しく読むツール利用
モデルが外部機能を呼び出すための情報を出し、システムが実行する仕組み。
詳しく読む評価（Evals）
AIの回答や動作が、目的に合っているかを測ること。
詳しく読むハルシネーション
AIが、事実や与えられた資料と合わない内容をもっともらしく生成すること。
詳しく読むプロンプトインジェクション
入力や外部資料に指示を紛れ込ませ、AIを意図しない動作へ誘導する攻撃。
詳しく読むHuman-in-the-loop
AIを使う処理の途中に、人の判断や確認を組み込むこと。
詳しく読むエージェントエンジニアリング
AIエージェントの判断・ツール・評価・運用を、目的に合わせて設計すること。
詳しく読むハーネス
モデルをエージェントとして動かす、ツール実行や状態管理などの周辺の仕組み。
詳しく読むハーネスエンジニアリング
AIが継続して作業できるよう、実行環境や引き継ぎ・検証の仕組みを整えること。
詳しく読むループ
条件を満たすまで同じ流れを繰り返す処理。AIでは行動と結果の確認にも使う。
詳しく読むループエンジニアリング
AIの実行・評価・修正の繰り返しに、フィードバックや終了条件を設計すること。
詳しく読むグラフエンジニアリング
AIやツール、人の作業をつなぎ、分岐・依存関係・進行条件を設計すること。
詳しく読むオーケストレーション
複数のAI・ツール・処理をつなぎ、順番や条件を管理して一つの仕事を進めること。
詳しく読む07開発ツール・サービス
13語IDE（統合開発環境）
コードの編集・実行・デバッグなど、開発に必要な機能をまとめたソフト。
詳しく読むCLI（コマンドライン）
文字でコマンドを入力し、ソフトやコンピューターを操作する方式。
詳しく読むAntigravity（アンチグラビティ）
Googleが提供する、AIエージェントと一緒にソフト開発を進めるための環境。
詳しく読むObsidian
Markdownのノートを手元に保存し、リンクで知識をつなげられるアプリ。
詳しく読むVS Code
Microsoftが提供する、拡張機能で開発環境を整えられるコードエディター。
詳しく読むCursor
コードを理解し、機能追加や修正を支援するAIエディター・コーディングエージェント。
詳しく読むClaude Code
Anthropicが提供する、コードの調査・編集・テストなどを進めるAI開発支援ツール。
詳しく読むCodex
OpenAIが提供する、コードを読んで編集し、実行や確認を支援するAIエージェント。
詳しく読むGemini Notebook
手元の資料をもとに質問・要約・学習を進める、GoogleのAIリサーチツール。
詳しく読むアジャイル
小さく作って早く確かめ、変化に合わせて改善を繰り返す開発の考え方。
詳しく読むAPI
ソフトウェア同士が、決められた方法で機能やデータをやり取りするための接点。
詳しく読むSDK
特定のサービスや環境向けのソフトウェアを作るために必要な道具をまとめた開発キット。
詳しく読むモデルサービング
学習済みモデルをAPIや推論基盤として提供し、アプリケーションから安定して利用できるようにする仕組み。
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索引
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