AI用語集

AIを使っていると必ず出てくる言葉を、原論文や公式の仕様にあたって解説しています。気になったものから読んでください。

収録 26 語。新しい解説を書いたら、このページにも追加しています。

まず押さえる言葉

ここが分かっていないと、他の解説が読みにくくなります。

生成AIとは何か	生成AIは何をしている装置なのか。
トークンとは	AIの料金は文字数ではなくトークンで数えられています。
コンテキストウィンドウとは	コンテキストウィンドウは、AIが一度に受け取れる文章の量です。
トークナイザーとは	AIは文字をそのまま読んでいません。
学習と推論の違い	AIには、モデルを作る段階と、できたモデルを使う段階があります。

モデルの構造と、学習の工程に関する言葉です。

Transformerとは	いま使われている生成AIは、ほぼすべて同じ土台の上に建っています。
RLHFとは	文章を大量に読ませただけでは、使いやすい応答にはなりません。
スケーリング則とは	モデルを大きくすれば賢くなる。
蒸留とは	蒸留は、大きなモデルが持っている判断のしかたを、小さなモデルに写し取る技術です。
ファインチューニングとは	既存のモデルに自社のデータを追加で学習させる手法です。
量子化とは	モデルの数値を粗くして、容量と計算量を減らす手法です。
拡散モデルとは	画像生成AIは、絵を描いているのではありません。
マルチモーダルとは	写真を見せて「これは何」と聞くと答えが返る。

間違える、毎回違う、長くなる。使っていて引っかかる挙動の理由です。

AIはなぜ嘘をつくのか	AIがもっともらしい嘘をつく現象は、技術の未熟さだけが原因ではありません。
AIの答えが毎回違うのはなぜか	同じ質問を二度投げると、違う答えが返ってきます。
思考の連鎖とは	答えだけを求めると間違えるのに、途中の考えを書かせると正解する。
AIのベンチマークをどう読むか	同じモデルなのに、評価する団体によって順位が違う。

自社の文書を読ませる、外部のツールを使わせる。そのための規格と手法です。

RAGとは	RAGは、AIに答えさせる前に必要な資料を探してきて渡す仕組みです。
エンベディングとベクトル検索とは	「有給の申請方法」で検索して「休暇取得の手続き」という文書が見つかる。
MCPとは	MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリと外部のデータやツールをつなぐためのオープンな規格です。
AIエージェントとは	AIエージェントという言葉は、決められた手順を実行するだけの仕組みにも使われています。
対話画面とAPIの使い分け	ChatGPTの画面で試したとおりに動くと思ってAPIを叩くと、出力が違って戸惑います。

業務で使うなら、先に知っておきたい危険とその理由です。

プロンプトインジェクションとは	AIに渡した資料の中に、AI宛ての指示が仕込まれている。
システムプロンプトは秘密にできない	システムプロンプトの中身は、聞き出されると考えたほうがいい。
AIに権限を渡しすぎない	AIエージェントに仕事を任せるとき、どこまで権限を渡すか。
オープンウェイトとオープンソースの違い	「オープンソースのAIモデル」と紹介されているものの多くは、正確にはオープンウェイトです。

仕組みから知りたいなら「生成AIとは何か」、料金の話から入るなら「トークンとは」が入り口として読みやすいはずです。業務での具体的な使い方は仕事での使い方、社内への展開は社内での導入と運用にまとめています。