AI用語
記事やモデル目録に出てくる言葉を50語。気になる言葉を押すと、その場で説明が開きます。
8語
基盤モデルFoundation Model大量の汎用データで事前学習され、さまざまな用途に転用できる大きなモデルのことです。LLM や画像生成モデルの多くがこれにあたります。
プロンプトPromptAIに与える指示や入力の文章のことです。何をしてほしいか、前提条件、出力の形式などを書きます。
システムプロンプトSystem Prompt会話全体を通じてAIの役割・口調・守るべきルールを決めるために、ユーザーの発言とは別に与える指示です。アプリ開発者が API で設定するのが一般的です。
ハルシネーションHallucinationAIが事実と異なる内容や存在しない情報を、もっともらしく出力してしまう現象です。架空の文献・URL・数値・機能などを作ることがあります。
学習データの時点Knowledge Cutoffモデルの学習に使ったデータがいつまでのものかを示す時点です。それ以降の出来事は、検索や資料を渡さない限りモデルは知りません。
文脈長Context Windowモデルが1回の処理で扱えるトークン数の上限です。入力（指示・会話履歴・資料）と出力の合計がこの範囲に収まる必要があります。
パラメータParametersモデル内部で学習によって調整される数値（重み）のことです。数が多いほど多くの知識やパターンを表現できる傾向がありますが、計算コストも大きくなります。
TransformerTransformer2017年の論文「Attention Is All You Need」で提案されたニューラルネットワークの構造です。現在の LLM の大半がこの構造を土台にしています。
MoE（混合エキスパート）Mixture of Expertsモデルの中に複数の「エキスパート」と呼ばれる部分を用意し、入力ごとにその一部だけを使って計算する構造です。全体のパラメータ数を大きくしながら、1回あたりの計算量を抑えられます。
拡散モデルDiffusion Modelノイズだらけの状態から少しずつノイズを取り除いていくことで、画像・動画・音声などを生成するモデルです。現在の画像生成・動画生成の多くがこの方式を使っています。
埋め込みEmbedding文章や画像などを、意味の近さが距離として表れる数値の並び（ベクトル）に変換したものです。意味の近い文書を探す検索や分類に使われます。
蒸留Distillation大きく性能の高いモデル（教師）の出力を手本にして、小さいモデル（生徒）を学習させる手法です。小さく速いモデルに、大きいモデルの能力の一部を移すことができます。
ファインチューニングFine-tuning学習済みのモデルに、特定の用途向けのデータを追加で学習させて調整することです。出力の形式や口調、特定分野の判断のしかたをモデルに覚えさせるのに使います。
例問い合わせの分類精度がプロンプトの工夫では頭打ちになったので、過去の対応履歴でファインチューニングした。
RAG（検索拡張生成）RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）蒸留評価（eval）オープンウェイト
詳しい説明を読むRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）Reinforcement Learning from Human Feedback人が「どちらの回答が良いか」を評価したデータをもとに、モデルの出力を人の好みや方針に近づける学習方法です。チャット向け LLM を役に立ち、安全に振る舞うよう調整するのに使われてきました。
RAG（検索拡張生成）Retrieval-Augmented Generation質問に関係する文書を検索で取り出し、それを LLM に渡してから回答させる仕組みです。モデルが学習していない社内資料や最新情報にもとづいた回答ができます。
例就業規則と社内 FAQ を RAG で検索させ、回答の末尾に参照した規程の条番号を出すようにした。
埋め込みベクトルデータベースハルシネーションコンテキストエンジニアリングファインチューニング
詳しい説明を読むAIエージェントAI Agent目標を与えられると、自分で手順を考え、ツールを使い、結果を見て次の行動を決める、という流れを繰り返して作業を進める AI のしくみです。1回の質問に1回答えるチャットとは違い、複数の手順をまたいで作業します。
例コーディングエージェントにバグ報告を渡すと、関連ファイルを調べて修正案とテストを用意してくれた。
ツール呼び出しMCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）サブエージェントコンピューター操作プロンプトインジェクション
詳しい説明を読むツール呼び出しTool Use / Function CallingLLM が、あらかじめ定義された外部の関数や API を「この引数で呼んでほしい」と指定できる機能です。検索・計算・データベース参照・外部サービスの操作など、モデル単体ではできない処理につなげられます。
MCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）Model Context ProtocolAI アプリと外部のツールやデータをつなぐための共通の取り決め（プロトコル）です。一度 MCP サーバーとして作れば、MCP に対応したさまざまな AI アプリから同じ方法で使えます。
スキルAgent SkillsAI エージェントに特定の作業のやり方を教えるための、指示書と補助ファイルをまとめたフォルダです。必要な場面でだけ読み込まれるため、多くの専門知識を持たせても文脈を圧迫しにくい仕組みです。
例社内の報告書フォーマットをスキルにまとめ、エージェントが報告書を書くときだけ読み込むようにした。
AIエージェントMCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）コンテキストエンジニアリングサブエージェント
詳しい説明を読むサブエージェントSubagentメインのエージェントから一部の作業を任される、別のエージェントのことです。独立した文脈で作業し、結果だけをメインに返します。
バッチ処理Batch API多数のリクエストをまとめて送り、すぐではなく一定時間内に処理してもらう方式です。リアルタイムの応答が不要な大量処理を、通常より安く実行できます。
コンピューター操作Computer UseAI が画面のスクリーンショットを見て、マウスのクリックやキーボード入力を行い、人と同じようにパソコンやブラウザを操作する機能です。API が用意されていないアプリやサイトでの作業を自動化できます。
ベクトルデータベースVector Database埋め込み（ベクトル）を保存し、意味の近いものを高速に検索できるデータベースです。RAG で文書を探す部分によく使われます。
評価（eval）EvalsAI の出力がどれくらい目的に合っているかを、決めたテストケースと基準で測ることです。モデルやプロンプトを変えたときに、良くなったか悪くなったかを判断する根拠になります。
プロンプトインジェクションPrompt InjectionAI が読み込む文章の中に悪意のある指示を紛れ込ませ、本来の指示とは違う動作をさせる攻撃です。Web ページ・メール・文書を読むエージェントで特に問題になります。
例受信メールを要約するエージェントに対し、本文に隠された指示で転送させるプロンプトインジェクションの検証を行った。
AIエージェントコンピューター操作MCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）システムプロンプト
詳しい説明を読むリップシンクLip Sync音声に合わせて、映像の人物やキャラクターの口の動きを自動で合わせる技術です。吹き替え動画、多言語化、アバターによる説明動画などに使われます。
ボイスクローンVoice Cloning短い録音をもとに、特定の人の声に似た音声を合成できるようにする技術です。本人のナレーションの多言語化や、収録の手間の削減に使われます。
商用利用Commercial UseAI の出力やモデルそのものを、事業や販売など収益に関わる目的で使うことです。可否や条件は、サービスの利用規約やモデルのライセンスで決まります。
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