AI用語集

A

AI PC

AI処理が得意な専用チップを積んだパソコンのこと。

A

AIアシスタント

日常の作業を対話で手伝う、AIを使った補助ツールの総称。

A

AIアプリ

AIの機能を中心に使うために作られた専用アプリのこと。

A

AIガジェット

AIの機能に特化した、身につけたり持ち歩いたりする専用機器のこと。

A

AIグラス

AIアシスタントと話したり、音声操作ができたりするメガネ型端末のこと。

A

AIセキュリティ

AIを悪用した攻撃を防いだり、AIの暴走を防いだりする取り組みのこと。

A

AIポリシー（社内ルール）

組織内でAIをどう使うかを定めた指針や規程。

A

AI議事録

会議の音声を自動で文字起こしし、要点やタスクまで整理する仕組み。

A

Accenture

企業のAI導入や安全性チェックを支援する、世界的なコンサルティング企業。

A

Amazon

ネット通販とクラウド事業を手がけ、AlexaなどのAI製品も持つ企業。

A

Anthropic

Claudeを開発する、AIの安全性を重視するアメリカのAI企業。

A

AI（人工知能）

人間の知的な作業をコンピューターに肩代わりさせる技術の総称。とても広い言葉です。

A

AIアバター

本人の見た目や声を再現して受け答えするAIの分身。

A

AIインシデント

AIが原因で起きた事故・トラブル・想定外の問題。

A

AIエージェント

目標を与えると自分で計画を立て、ツールを使って作業を実行するAI。

A

AIガバナンス

組織がAIを安全・適切に使うためのルールと管理の仕組み。

A

AI規制

AIの開発・利用に関する法制度。EUが先行し、各国が対応を進めています。

A

AI検索

AIが情報をまとめ、出典つきで答えてくれる検索。

A

AI評価（エバリュエーション）

AIモデルの性能や安全性をテストで確かめること。

A

AIリテラシー

AIの得意・不得意を理解し、適切に使いこなし、出力を吟味できる能力。

A

AGI

特定の作業に限らず、人間並みに幅広い知的作業をこなせるAI。未実現の目標です。

A

API

プログラムからAIの機能を呼び出す仕組み。従量課金で使うのが一般的です。

A

APIキー

APIを利用するための認証用の文字列。料金が紐づくため厳重な管理が必要です。

C

Canva

テンプレートとAI機能で、SNS画像やチラシを手軽に作れるデザインツール。

C

Claude

Anthropic社の対話型AI。長文の扱いと丁寧な文章が得意とされます。

C

Chain of Thought（思考の連鎖）

AIに段階的に考えさせることで、複雑な問題の正答率を上げる手法。

C

ChatGPT

OpenAI社の対話型AIサービス。2022年末の公開で生成AIブームの引き金になりました…

E

EU AI Act

AIをリスクの高さで区分し、段階的に規制するEUの包括的な法律。

F

Function Calling

AIが外部のツールやプログラムを呼び出して実行する仕組み。

F

Few-shot／Zero-shot

例を示さずに頼むのがZero-shot、いくつか例を見せてから頼むのがFew-shot。

G

Google

検索やYouTubeなどを手がけ、AIモデル「Gemini」を各サービスに組み込む企業。

G

GitHub Copilot

コードの続きや修正案をAIが提案する開発者向けツール。

G

Gemini

Googleの対話型AI。同社の検索やOfficeツールとの連携が強みです。

G

GPU

大量の並列計算が得意な半導体。AIの学習・推論に不可欠です。

H

Human in the Loop

処理の要所に人間の確認や判断を組み込む設計方針。

I

img2img

文章ではなく元画像をもとに、新しい画像を生成する方式。

K

KVキャッシュ

会話の途中経過を保存して、同じ計算の繰り返しを省く高速化の仕組み。

L

LoRA

少量のデータで画像生成AIに特定の絵柄やキャラクターを覚えさせる軽量な追加学習。

L

LLM（大規模言語モデル）

大量の文章を学習して、次に来る言葉を予測できるようになったAI。会話AIの心臓部です。

M

Meta

FacebookやInstagramを運営し、AIアシスタントやAIメガネも手がける企業。

M

Microsoft

WindowsやOfficeを提供し、AIアシスタント「Copilot」を展開する企業。

M

MoE（Mixture of Experts）

複数の専門家モデルを使い分け、一部だけを動かして効率化する構造。

M

MCP（Model Context Protocol）

AIが外部ツールやデータに安全につながるための共通規格。

M

Microsoft Copilot

MicrosoftのAIアシスタント。WindowsやWord・Excelなどの中で使えま…

M

Muse（Meta）

Metaが提供する、実際の操作までこなすAIアシスタント。

N

NVIDIA

AIの計算に欠かせないGPUを開発する米半導体メーカー。

N

NPU

AIの計算を省電力・高速に処理するための専用プロセッサー。

N

NotebookLM（Gemini Notebook）

自分で入れた資料だけをもとに答えてくれるGoogleのAIノート。現在の名前はGemini…

O

OpenAI

ChatGPTを開発した、アメリカのAI研究・開発企業。

O

OCR

紙や画像に写った文字を、編集可能なテキストに変換する技術。

P

PoC（概念実証）

本格導入の前に、小さく試して実現可能性を確かめる検証工程。

P

Perplexity

質問に、情報元（出典）のリンクつきで答えてくれるAI検索サービス。

R

RLHF

人間のフィードバックを使った強化学習。AIを実用的な受け答えに調整します。

R

RAG（検索拡張生成）

外部の資料を検索してからAIに答えさせる手法。ハルシネーション対策の定番です。

S

Stable Diffusion

モデルが公開され、自分のパソコンでも動かせる代表的な画像生成AI。

T

TypeSafe AI

元OpenAI研究者が創業した、判定特化型AI「Jev」を開発する企業。

W

WebMCP

WebサイトがAIエージェント向けに操作を公開するための仕組み。

あ

アテンション機構

入力の中の重要な部分に重み付けして注目する仕組み。トランスフォーマーの核心です。

あ

アライメント

AIの目的や行動を人間の価値観・意図に一致させる取り組み。

あ

アルゴリズム

目的を達成するための計算手順のこと。AIの中身も、突きつめればアルゴリズムです。

あ

インテント（意図理解）

利用者が本当にやりたいことを、AIが言葉から読み取ること。

あ

埋め込み（Embedding）

文章を数値のベクトルに変換し、意味の近さを計算できるようにする技術。

あ

エージェンティックコマース

AIエージェントが商品選びから購入手続きまで代行する買い物のかたち。

あ

オプトアウト（学習利用の拒否）

入力したデータをAIの学習に使わせない設定、または作品を学習対象から外す申請。

あ

音声AI

声で指示したり、声で答えてもらったりできるAIの機能のこと。

あ

音声合成

テキストを自然な音声に変換する技術。読み上げやナレーションに使われます。

あ

音声認識

人の声を聞き取ってテキストに変換する技術。文字起こしや音声入力に使われます。

あ

温度（Temperature）

AIの出力のランダム性を調整する設定値。創造性と安定性のつまみです。

あ

オープンウェイトモデル

学習済みのデータ（重み）が公開され、自由に入手・利用できるAIモデル。

あ

オープンソース

ソースコードが公開され、条件の範囲で自由に利用・改変できるソフトウェア。

あ

アップスケーリング

AIで画像の解像度を上げ、細部を補いながら大きくする処理。

あ

ウェアラブルAI

指輪やメガネなど、身につけて使うAI端末のこと。

あ

オンデバイスAI

クラウドに送らず、手元の端末の中だけでAIを動かす方式。

か

顔認識

顔の特徴から個人を識別する技術。利便性とプライバシーが対立しやすい分野です。

か

過学習

学習データに合わせすぎて、未知のデータに対応できなくなる現象。

か

拡散モデル

ノイズだらけの画像を少しずつ整えて絵を作る、画像生成AIの主流方式。

か

学習（トレーニング）

データを与えてモデルの内部を調整していく工程。膨大な時間と費用がかかります。

か

学習データ

AIを訓練するために読み込ませた文章・画像などのデータ。AIの性格や偏りを決めます。

か

画像生成AI

テキストの指示から画像を作り出すAI。Midjourneyなどが代表例です。

か

画像認識

写真や映像に写っているものをAIが見分ける技術。

か

ガードレール

AIの入出力を監視・制限し、不適切な応答を防ぐ仕組み。

か

機械学習

人がルールを教えるのではなく、データからAI自身にルールを見つけさせる手法。

か

教育AI

勉強や授業で、一人ひとりに合わせて使われるAIのこと。

か

強化学習

試行錯誤の結果に報酬を与えて、望ましい行動を学ばせる手法。

か

教師あり学習

「問題と正解」のセットを大量に与えて学習させる方法。最も基本的な手法です。

か

教師なし学習

正解ラベルを与えず、データの構造やまとまりをAIに見つけさせる手法。

か

業務自動化

定型的な仕事の流れをAIやツールに任せ、人手を減らす取り組み。

か

クラウド

インターネット経由で提供される計算資源やサービスの総称。

か

軽量モデル

性能を少し抑え、速く安く使えるようにしたAIモデル。

か

構造化出力

AIの答えを、決められた形式で返させる仕組み。

か

コンテキストウィンドウ

AIが一度に覚えていられる文章量の上限。会話が長引くと前半を忘れる原因です。

か

コンピューター操作エージェント

パソコンの画面操作を人の代わりに行うAI。

か

合成データ

実データの代わりにAIなどで人工的に作り出した学習用データ。

さ

最小権限の原則

与える権限を、仕事に必要な最小限だけにする考え方。

さ

サンドボックス

AIやプログラムを、外部から切り離した安全な環境で動かす仕組み。

さ

システムプロンプト

会話が始まる前にAIに与えられる、性格や制約を定めた指示。

さ

自然言語処理（NLP）

日本語や英語など、人間の言葉をコンピューターに処理させる技術分野。

さ

商用利用

作ったものを商売の目的で使ってよいかの条件。サービスごとに異なります。

さ

シンギュラリティ

AIが人類の知能を超え、変化の予測が立たなくなるとされる仮説上の時点。

さ

ジェイルブレイク

AIに設けられた制限を、特殊な指示で回避させようとする行為。

さ

自動運転

AIが運転操作を担う技術。自動化の度合いはレベル0〜5で表されます。

さ

自動化

繰り返しの作業を人手を介さず実行させること。AIと組み合わせると適用範囲が広がります。

さ

従量課金（トークン課金）

処理した文字量に応じて料金が決まる、AIサービスの一般的な課金方式。

さ

蒸留（Distillation）

大規模モデルの出力を教材にして、小型モデルを訓練する手法。

さ

推論（Inference）

学習済みAIを使って実際に答えを生成する処理のこと。

さ

スキル（AIのスキル機能）

作業手順や知識をまとめ、AIが必要なときに呼び出せるようにした仕組み。

さ

生成AI

文章・画像・音声・動画などを新しく作り出すAI。ChatGPTもこの仲間です。

さ

説明可能なAI（XAI）

AIがその答えを出した理由を、人間にわかる形で示そうとする技術や考え方。

さ

脆弱性

悪用されると攻撃につながる、システムやソフトの弱点。

さ

シャドーAI

会社の許可や把握のないまま、従業員が業務でAIツールを使っている状態。

さ

スケーリング則

モデルの規模・データ量・計算量を増やすほど性能が上がるという経験則。

た

チャットボット

文字や音声で人と対話するプログラム。AI搭載のものとそうでないものがあります。

た

チューリングテスト

1950年に提案された、機械に知性があるかを測る思考実験的なテスト。

た

超知能（ASI）

あらゆる分野で人間の知能を大きく上回るとされる、仮説上のAI。

た

著作権とAI

AIの学習データや生成物に関する著作権の論点。国ごとに扱いが異なります。

た

ディープフェイク

AIで生成された、実在の人物になりすます偽の動画・画像・音声。

た

ディープラーニング

脳の神経回路を模した多層構造で学習する手法。今のAIブームの土台です。

た

ディープリサーチ

AIが時間をかけて調べ、出典つきレポートにまとめる機能。

た

デジタルツイン

現実のモノや人をデータでコンピューター上に再現したもの。

た

電子透かし（ウォーターマーク）

生成物にAI由来であることを示す情報を埋め込み、判別可能にする技術。

た

データセット

学習や評価に使うためにまとめられたデータの集合。質がAIの性能を左右します。

た

特化型AI

特定の作業や分野に絞って高い性能を出すAI。

た

トランスフォーマー

2017年に登場したAIの構造。現在の生成AIのほぼすべてがこれを基にしています。

た

トークン

AIが文章を処理する最小単位。料金計算や入力制限の基準になります。

た

動画生成AI

文章や画像から短い動画を作り出すAI。

な

ニューラルネットワーク

脳の神経細胞のつながりを模した計算モデル。今のAIの基本部品です。

な

ノーコード

コードを書かず、画面上の操作だけでアプリや自動化を作る手法・ツール。

な

ネガティブプロンプト

画像生成AIに「出してほしくないもの」を伝える指示。

は

ハルシネーション

AIがそれらしい嘘を自信満々に答えてしまう現象。AI利用で最も注意すべき点です。

は

バイアス（AIの偏り）

学習データに含まれる偏見をAIが引き継ぎ、差別的・不公平な出力をする問題。

は

バイブコーディング

コードを書かず、AIに自然言語で指示してソフトウェアを作る手法。

は

バグバウンティ

脆弱性を報告した人に企業が報奨金を払う制度。

は

パラメータ

AIモデルの規模を表す数値。「700億パラメータ」のように使われます。

は

パーソナライズ

一人ひとりの好みに合わせて内容を調整すること。

は

ピープルアナリティクス

働く人のデータを分析し、職場の課題や改善点を見つける取り組み。

は

ファインチューニング

学習済みモデルに追加学習を施し、専門分野や特定の文体に合わせること。

は

フロンティアモデル

その時点で最も高い性能をもつ、最先端の大規模AIモデル。

は

ブラウザエージェント

Webブラウザを人のように操作し、作業を代わりにこなすAI。

は

プロンプト

AIに与える指示文のこと。プロンプト次第で答えの質が大きく変わります。

は

プロンプトインジェクション

AIに読ませた文章の中に指示を紛れ込ませ、本来の命令を乗っ取る攻撃手法。

は

プロンプトエンジニアリング

AIへの指示を工夫して、望む結果を引き出す技術。特別な資格や知識は要りません。

は

プロンプトテンプレート

よく使うAIへの指示を、使い回せるひな形にしたもの。

は

ベクトルデータベース

文章をベクトルとして保存し、意味の近さで検索できるデータベース。

は

ベンチマーク

AIモデルの性能を比較するための標準的なテスト問題群。

ま

マルチモーダル

テキスト・画像・音声・動画など複数の種類の情報を扱えるAI。

ま

メモリ機能（AIの記憶）

AIが過去の会話や好みを覚え、次に活かす機能。

ま

モデルカード

AIモデルの性能・用途・限界・リスクをまとめた説明書。

ら

量子化

モデル内部の数値の精度を落として、容量と計算量を減らす手法。

ら

レコメンド（推薦）

利用者の行動履歴から好みを推測し、商品やコンテンツを提示する仕組み。

ら

ローカルLLM

インターネットを介さず手元の端末で動作させるAI。プライバシー面で有利です。

ら

レイテンシ

指示を出してから応答が返り始めるまでの待ち時間。

ら

レッドチーミング

あえて攻撃者の立場でAIを試し、公開前に弱点を洗い出す検証手法。