AI用語辞典
AIの専門用語を初心者にもわかりやすく解説。53件の用語を収録。
LLM（大規模言語モデル）
（エルエルエム）大量のテキストデータで訓練された巨大なAIモデル。ChatGPTやClaudeの基盤技術。
プロンプトエンジニアリング
（プロンプトエンジニアリング）AIに適切な指示を与えて望む出力を得るための技術。AIの性能を最大限引き出す鍵。
RAG（検索拡張生成）
（ラグ）外部データベースから関連情報を検索し、AIの回答精度を向上させる技術。
ハルシネーション
（ハルシネーション）AIが事実と異なる情報をもっともらしく生成してしまう現象。AI利用時の最大の注意点。
トークン
（トークン）AIが文章を処理する際の最小単位。料金計算やコンテキストウィンドウの基準。
ファインチューニング
（ファインチューニング）既存のAIモデルを特定のタスクやデータに合わせて追加学習させる技術。
エンベディング
（エンベディング）テキストや画像を数値ベクトルに変換する技術。類似検索やRAGの基盤技術。
マルチモーダル
（マルチモーダル）テキスト、画像、音声、動画など複数の形式のデータを統合的に理解・生成するAIの能力。
AIエージェント
（エーアイエージェント）自律的に目標を設定し、計画を立て、ツールを使ってタスクを実行するAIシステム。
MCP（Model Context Protocol）
（エムシーピー）AIモデルが外部ツールやデータソースと連携するための標準プロトコル。Anthropicが提唱。
GEO（生成エンジン最適化）
（ジーイーオー）AIによる検索結果や生成コンテンツで自社情報が優先的に引用されるよう最適化する手法。AI時代の新しいSEO。
AIO（AI Overview）
（エーアイオー）Google検索結果の上部にAIが生成した要約を表示する機能。検索体験を大きく変革。
Transformer
（トランスフォーマー）現代のAIモデルの基盤となるニューラルネットワークアーキテクチャ。自己注意機構が核心技術。
ディープラーニング
（ディープラーニング）多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。現代AIの中核技術。
自然言語処理（NLP）
（エヌエルピー）人間の言語をコンピュータに理解・生成させるAI技術の分野。翻訳やチャットボットの基盤。
コンテキストウィンドウ
（コンテキストウィンドウ）AIモデルが一度に処理できるテキストの最大量。トークン数で表される。
GPT
（ジーピーティー）OpenAIが開発した大規模言語モデルシリーズ。ChatGPTの基盤技術として世界的に普及。
拡散モデル（Diffusion Model）
（カクサンモデル）ノイズからデータを段階的に生成するAIモデル。画像・動画生成AIの中核技術。
RLHF
（アールエルエイチエフ）人間のフィードバックを使ってAIモデルの出力を改善する強化学習手法。AIの安全性向上に不可欠。
AGI（汎用人工知能）
（エージーアイ）人間と同等以上の知的能力を持つAI。現在のAI研究の究極的な目標の一つ。
生成AI（Generative AI）
（セイセイエーアイ）テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを自動生成するAI技術の総称。
プロンプト
（プロンプト）AIモデルに与える入力テキストや指示文。AIの出力を左右する重要な要素。
チャットボット
（チャットボット）テキストや音声で人間と自動的に対話するプログラム。AI技術により飛躍的に進化。
コンピュータビジョン
（コンピュータビジョン）画像や動画をコンピュータに理解・分析させるAI技術の分野。自動運転や医療画像診断に応用。
強化学習
（キョウカガクシュウ）試行錯誤を通じて最適な行動を学習するAIの手法。ゲームAIやロボット制御に活用。
GAN（敵対的生成ネットワーク）
（ギャン）2つのニューラルネットワークを競わせてリアルなデータを生成する手法。画像生成AI発展の礎。
ベクトルデータベース
（ベクトルデータベース）高次元ベクトルデータを効率的に保存・検索するためのデータベース。RAGの基盤技術。
LangChain
（ラングチェーン）LLMを活用したアプリケーション開発を効率化するオープンソースフレームワーク。
API
（エーピーアイ）ソフトウェア同士がデータや機能をやり取りするためのインターフェース。AI機能を自社サービスに組み込む基盤。
オープンソースAI
（オープンソースエーアイ）モデルの重みやコードが公開され、誰でも自由に利用・改変できるAIモデル。
エッジAI
（エッジエーアイ）クラウドではなくデバイス上でAI処理を実行する技術。低遅延・プライバシー保護が強み。
量子化（Quantization）
（リョウシカ）AIモデルの数値精度を下げてファイルサイズと計算コストを削減する技術。
LoRA
（ローラ）少ないパラメータの追加学習で大規模モデルを効率的にファインチューニングする手法。
GGUF
（ジージーユーエフ）llama.cppで使用されるAIモデルのファイルフォーマット。ローカルLLM実行の標準形式。
AIハルシネーション対策
（エーアイハルシネーションタイサク）AIが事実と異なる情報を生成する問題を軽減するための手法や仕組みの総称。
基盤モデル（Foundation Model）
（キバンモデル）大規模データで事前学習され、多様なタスクに適用可能な汎用AIモデル。
AI倫理（AI Ethics）
（エーアイリンリ）AIの開発・運用において守るべき倫理的原則や社会的責任に関する分野。
AIガバナンス
（エーアイガバナンス）組織や社会におけるAIの適切な管理・運用を確保するための枠組みや体制。
蒸留（Knowledge Distillation）
（ジョウリュウ）大規模な教師モデルの知識を小型の生徒モデルに転移させる技術。モデルの軽量化に貢献。
推論（Inference）
（スイロン）学習済みAIモデルが新しい入力に対して予測・回答を出力するプロセス。
トークナイザー
（トークナイザー）テキストをAIモデルが処理可能なトークン列に変換するコンポーネント。
アテンション機構
（アテンションキコウ）入力データの各要素間の関連性を動的に計算するニューラルネットワークの仕組み。Transformerの核心技術。
Few-shot Learning
（フューショットラーニング）少数の例示だけでAIに新しいタスクを学習させる手法。プロンプトに例を含めて使う。
Zero-shot Learning
（ゼロショットラーニング）事前の例示なしにAIが未知のタスクを実行する能力。LLMの汎用性を示す重要な特性。
AI著作権
（エーアイチョサクケン）AIによるコンテンツ生成と著作権法の関係をめぐる法的課題。学習データと生成物の両面で問題に。
SLM（小規模言語モデル）
（エスエルエム）パラメータ数を抑えた軽量な言語モデル。効率性とコストパフォーマンスに優れる。
MoE（Mixture of Experts）
（エムオーイー）複数の専門家ネットワークを切り替えて効率的に処理するAIアーキテクチャ。
RAGパイプライン
（ラグパイプライン）RAGシステムにおけるデータの取得から回答生成までの一連の処理フロー。
テキスト生成
（テキストセイセイ）AIが人間のような自然な文章を自動的に作成する技術。LLMの最も基本的な機能。
画像生成AI
（ガゾウセイセイエーアイ）テキストの指示から画像を自動生成するAI技術。デザインやクリエイティブ分野を革新。
AIコーディングアシスタント
（エーアイコーディングアシスタント）AIがコードの自動補完、生成、デバッグを支援するツール。開発者の生産性を飛躍的に向上。
AI検索エンジン
（エーアイケンサクエンジン）AIが情報を統合・要約して質問に直接回答する次世代の検索サービス。
ノーコードAI
（ノーコードエーアイ）プログラミング不要でAI機能を活用したアプリやワークフローを構築できるツール。