基礎
- 生成AI （せいせいエーアイ）
- テキスト・画像・音声・コードなどを生成する AI。ChatGPT、Claude、Gemini、Midjourney などが代表例。
- LLM （エルエルエム）
- Large Language Model（大規模言語モデル）の略。膨大なテキストで学習した自然言語処理モデル。
- プロンプト （ぷろんぷと）
- AI に与える指示文。指示の質が出力の質を決める。プロンプトエンジニアリングという領域も生まれている。
- ハルシネーション （はるしねーしょん）
- AI が事実と異なる内容を、もっともらしく出力してしまう現象。生成 AI 活用における最大の課題のひとつ。
- トークン （とーくん）
- LLM が処理する文字の単位。料金計算や入力上限の基準となる。日本語は1文字あたり1〜3トークン。
- マルチモーダル （まるちもーだる）
- テキスト・画像・音声・動画を統合的に扱える AI。GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 2 などが対応。
実装
- RAG （らぐ）
- Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）。社内文書などをベクトル DB に格納し、関連箇所を検索して LLM に渡す手法。ハルシネーション対策の本命。
- ファインチューニング （ふぁいんちゅーにんぐ）
- 既存の LLM を特定のドメインデータで追加学習させ、専門特化させる手法。OpenAI、Anthropic、Google などが提供。
- AIエージェント （エーアイえーじぇんと）
- タスクを自律的に分解・実行する AI。複数のツールを呼び出し、目標達成まで動き続ける。2025〜2026 年の主戦場。
- ベクトルDB （べくとるでーびー）
- テキストをベクトル化（埋め込み）して保存・検索する DB。Pinecone、Weaviate、Qdrant、pgvector などが代表的。
- エンベディング （えんべでぃんぐ）
- テキストを高次元ベクトルに変換する処理。意味の近さを数値で扱える。RAG の前段で必須。
- MCP （えむしーぴー）
- Model Context Protocol。Anthropic が提唱、LLM が外部ツール・データソースに接続するためのオープンプロトコル。
- コンテキストウィンドウ （こんてきすとうぃんどう）
- LLM が一度に処理できる文字（トークン）の上限。Claude 3.5 で 200K、Gemini 1.5 で最大 200 万トークン超。
- プロンプトエンジニアリング （ぷろんぷとえんじにありんぐ）
- LLM から望む出力を引き出すためのプロンプト設計技術。Few-shot、Chain-of-Thought などの定石がある。
サービス
- ChatGPT （ちゃっとじーぴーてぃー）
- OpenAI が提供する対話型 AI サービス。2022 年公開、世界で月間アクティブユーザー数 億人規模。
- Claude （くろーど）
- Anthropic が提供する LLM および対話サービス。長文・コーディング・安全性に強み。
- Gemini （じぇみに）
- Google が提供するマルチモーダル LLM。検索・Workspace との統合が強み。
- Copilot （こぱいろっと）
- Microsoft のAI 補助機能の総称。GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot など。
- OpenAI （おーぷんえーあい）
- ChatGPT を提供する米国 AI 企業。2015 年設立、Microsoft が出資。
経営
- ROI （あーるおーあい）
- Return on Investment（投資対効果）。AI プロジェクトでは「削減時間×人件費単価」「売上向上額」で算出するのが基本。
- PoC （ぴーおーしー）
- Proof of Concept（概念実証）。本番投資前の小規模検証。失敗プロジェクトの典型は「PoC 止まり」。
- AIガバナンス （エーアイがばなんす）
- 組織として AI 活用のルール・統制を定める枠組み。EU AI Act、日本のガイドラインに準拠が必要。
- 内製化 （ないせいか）
- 外部委託から自社運用へ移行すること。AI 領域では「データ活用文化」と「人材確保」が鍵。
- AI人材 （エーアイじんざい）
- AI を実務で使いこなす人材。「AI を作る人」より「AI を使って成果を出す人」の需要が圧倒的。
用語集は順次拡充中です
Transformer、Diffusion、Attention、MoE、LoRA、Quantization、AGI ⋯⋯ 順次追加予定です。
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