AI用語集 よく聞く言葉をやさしくまとめて解説

AI関連の記事やニュースを読んでいると、生成AI・LLM・プロンプト・ハルシネーションみたいな用語がさらっと出てきて、なんとなくわかるけど意味を聞かれると説明しにくい、ということはありませんか？

この記事は、AIまわりでよく聞く用語の意味を 初心者の方でも引けるようにやさしくまとめたAI用語集です、1つの語につき一言で言い切ってから、ひとこと補足を足す形にしています

使い方は2通り、上から順に読んで全体像をつかんでもいいですし、知らない語に出会ったときに気になるところだけ引く辞書としてブックマークしておくのもおすすめです

用語は5つのテーマに分けて、各テーマの中は基本の語から発展の語へ並べています、表の用語名の先頭に ★が付いているものは、はじめての方がまず押さえると話が早い基本の語です

1. 基礎・しくみ(AIの中身まわり)
2. 使う・プロンプト(AIへの頼み方まわり)
3. 発展・組み合わせ技術(一歩進んだ仕組み)
4. リスク・限界(気をつけたいこと)
5. 周辺・エコシステム(動かす環境やお金まわり)

内容は気づいたときに随時アップデートしていきますので、よく使う方はたまに覗いてもらえるとうれしいです

1. 基礎・しくみ|AIの中身まわりのAI用語

まずはAIそのものの大枠を押さえる用語です、ここが分かると後のテーマがぐっと読みやすくなるので、★が付いた語からどうぞ

用語	かんたんな意味
★AI(人工知能)	人間がやっていた知的な作業をコンピュータにやらせる技術全般を指す広い言葉です ニュースで聞くAIは生成AIを指していることが多いです
★機械学習	AIに大量のデータを見せて、自分でパターンやルールを見つけさせる学習のやり方です 人が手で全部のルールを書かなくてよくなりました
ディープラーニング(深層学習)	機械学習の中でも、層を深く重ねた仕組みで賢く学習させる方法です 今のAIブームを支えている中心の技術です
ニューラルネットワーク	人間の脳の神経のつながり方をまねた計算の仕組みです 層が深く重なっているのでディープラーニングと呼ばれます
★LLM(大規模言語モデル)	大量の文章を学習して言葉を扱えるようになったAIの中身です Large Language Modelの略で、ChatGPTやClaudeの裏で動いています
★生成AI	文章・画像・音声・コードなど、何かを新しく生み出すタイプのAIです ChatGPTやClaude、画像生成AIなどがこれにあたります
★トークン	AIが文章を扱うときの単位で、ざっくり単語の切れ端のようなものです 日本語だと1文字あたり1〜2トークンが目安です
パラメータ	AIが学習で身につけた「重み」の集まりで、AIの賢さや規模の目安になります 数が多いほど大きくて高性能なモデルとされます
学習(トレーニング)	本番で使う前に、大量のデータからAIを賢くしておく工程です ここで時間とコストの大半がかかります
推論(インファレンス)	学習済みのAIが実際に質問へ答える本番の動作です 利用料金はこの推論にかかる計算コストで決まることが多いです

ここで覚えておくと得なのが LLMと生成AIの関係です、生成AIという大きなくくりの中で、特に文章を担当しているのがLLM、というイメージを持つと整理しやすいと思います

2. 使う・プロンプト|AIへの頼み方まわりのAI用語

次は、生成AIを実際に使うときに出てくる用語です、AIへの頼み方や設定まわりの言葉なので、使い始めの方ほど役に立ちます

用語	かんたんな意味
★プロンプト	AIへの指示文や質問文のことです 要するに入力欄に打ち込むあなたの文章すべてがプロンプトです
システムプロンプト	会話全体への役割や前提を、最初にまとめて伝えておく特別なプロンプトです 毎回同じ前置きを書かずに済みます
Zero-shot(ゼロショット)	例を見せずに、いきなり本題を頼むやり方です 一番シンプルな頼み方で、簡単な作業ならこれで十分です
Few-shot(フューショット)	「こんな入力ならこう答えてね」というお手本を数個見せてから本題を頼むやり方です 答えの形をそろえたいときに効きます
Chain-of-Thought(思考の連鎖)	「順を追って考えてね」と頼んで、答えの精度を上げる頼み方です CoTとも呼ばれ、計算や論理の問題で効きます
temperature(温度)	答えのばらつき具合を決める設定です 低いとかっちり安定、高いと自由で意外性のある答えになりやすいです
★コンテキストウィンドウ	AIが一度に覚えていられる会話の長さです ここからあふれた古いやり取りは忘れてしまいます
トークン上限	1回のやり取りで扱えるトークンの上限です 入力と出力の合計がこの枠を超えると入りきらなくなります

長い会話を続けると「さっき言ったこと忘れてる？」となるのは、コンテキストウィンドウからあふれているのが原因のことが多いです、そういうときは大事な前提をもう一度貼り直すと持ち直します

AIをまだあまり触ったことがない方は、Claudeの使い方を初心者向けに解説した記事を先に読むと、ここの用語がそのまま画面とつながって入りやすいです

3. 発展・組み合わせ技術|一歩進んだAI用語

ここからは、AIを業務やサービスに組み込むときに出てくる一歩進んだ用語です、少し難しめですが、意味だけ知っておくとニュースの解像度が上がります

用語	かんたんな意味
★RAG(検索拡張生成)	AIが答える前に、外部の文書やデータベースを検索して参考にする仕組みです AIにカンペを渡して答えてもらうイメージです
ファインチューニング	土台のAIに追加データを学ばせて、特定の用途に特化させることです プロンプトの工夫とは別で、AI自体の中身を作り変えます
埋め込み(embedding)	文章や単語を、意味の近さを測れる数値の並びに変換したものです 似た意味の文を探す検索やRAGの土台になります
ベクトルDB(ベクトルデータベース)	埋め込みにした数値をためておき、意味が近いものを高速で探せる保管庫です RAGの「検索」を支える仕組みです
★マルチモーダル	文章だけでなく、画像・音声・動画など複数の形式を扱えるAIです PDFや画像を渡して要約してもらえるのはこの恩恵です
★AIエージェント	質問に答えるだけでなく、自分で手順を踏んで作業を進めてくれるAIです 今いちばん注目されている方向性です
蒸留(ディスティレーション)	大きくて賢いAIの「答え方」を、小さなAIに学ばせて引き継ぐ手法です 軽くて速いモデルを作るのに使われます
量子化	AIの中の数値をざっくりした表現に置き換えて、軽く速くする手法です 精度を少し犠牲にメモリや動作を節約します

このテーマで最初に押さえたいのが RAGです、社内マニュアルを参照しながら答えるチャットボットなど、業務でいま伸びている方式で、埋め込みやベクトルDBはそのRAGを支える裏方にあたります

RAGの中身をもう少しだけ知りたい方は、RAGの仕組みを初心者向けに解説した記事で図解しているので、合わせて読むと腹落ちしやすいです

4. リスク・限界|気をつけたいAI用語

AIは便利な半面、苦手なことや気をつけたい落とし穴もあります、ここの用語を知っておくと、AIとの付き合い方が少し慎重になって安心です

用語	かんたんな意味
★ハルシネーション	AIが事実と違うことを、もっともらしく言ってしまう現象です いわゆるAIの嘘で、固有名詞や数字ほど起きやすいです
★バイアス(偏り)	学習データの偏りが、AIの答えの偏りとして出てしまうことです 特定の立場に寄った回答になることがあります
プロンプトインジェクション	悪意ある指示を紛れ込ませて、AIを本来の意図と違う動きに誘導する攻撃です Webページや文書経由で仕込まれることもあります
ジェイルブレイク(脱獄)	あの手この手でAIの安全ルールをすり抜けさせ、出さないはずの回答を引き出そうとする行為です
学習データと著作権	AIが学習に使ったデータの権利関係をめぐる論点です 生成物の扱いも含めて、いま各国で議論が続いています

このテーマでいちばん身近なのが ハルシネーションです、AIの答えは便利な下書きとして受け取りつつ、固有名詞や数字は自分でも裏取りする、という習慣を持っておくと安心です

5. 周辺・エコシステム|環境やお金まわりのAI用語

最後は、AIを動かす環境やお金まわりの用語です、AIサービスの値段やニュースの背景が分かるようになる言葉を集めました

用語	かんたんな意味
★API	プログラムからAIを直接呼び出すための窓口です 自動化や自作アプリにAIを組み込むときに使います
トークン課金	使ったトークン数に応じて料金がかかる仕組みです 入力と出力それぞれにトークン単価が設定されているのが一般的です
オープンソースモデル	中身が公開されていて、誰でも入手して動かせるAIモデルです 自分の環境で動かしたり改造したりできます
ベンチマーク	AIの性能を共通のテストで点数化して比べる物差しです 新モデルの「○○で過去最高」はこのスコアの話です
★GPU	AIの学習や推論で大量の計算を一気にこなす演算装置です AIの処理速度やコストを左右する要の部品です
オンプレ と クラウド	AIを自社の機材で動かすのがオンプレ、外部の事業者の環境を借りて動かすのがクラウドです 用途やコストで選びます

AIサービスの料金が「使った分だけ」になっているのは、多くが トークン課金だからです、長い文章を投げるほどトークンが増えるので、料金とトークンの関係をなんとなく意識しておくと使い勝手が良くなります

まとめ|気になる語から少しずつ慣れていけば大丈夫

AI用語をまとめて紹介しましたが、最初から全部を覚える必要はありません

AI関連の記事やニュースで知らない語に出会ったときに、このページに戻ってきて意味をひと撫でする、という使い方をしているうちに自然と馴染んでいくと思います

迷ったら、まず ★を付けた基本の語から押さえてみてください、生成AI・LLM・プロンプト・ハルシネーションあたりが分かると、AIの話の見通しが一気に良くなります

用語は気づいたときに足したり直したりしていく予定なので、辞書代わりにブックマークしておいてもらえると便利だと思います