AI用語一覧（36語）
分野別にまとめたAIの基本用語。各用語をクリックすると、1文の定義・詳しい説明・具体例・関連用語を確認できます。
基礎・全体像
生成AI・LLM・機械学習など、まず押さえたい土台の言葉。
- 生成AIGenerative AI文章・画像・音声・コードなど、新しいコンテンツを自動で作り出すAIの総称です。
- 大規模言語モデル(LLM)Large Language Model膨大なテキストで学習し、次に来る単語を予測することで自然な文章を生成するAIモデルです。
- 機械学習Machine Learningデータからパターンやルールを自動的に学び取り、予測や判断を行う技術の総称です。
- ディープラーニングDeep Learning多層のニューラルネットワークを使い、データから複雑な特徴を自動で学習する機械学習の手法です。
- ニューラルネットワークNeural Network人間の脳の神経細胞を模した、多数のノードが層状につながった計算モデルです。
- 基盤モデルFoundation Model大量かつ多様なデータで事前学習し、幅広い用途に応用できる汎用的なAIモデルです。
- パラメータParameterモデルが学習によって調整する内部の数値で、モデルの「知識」を担う要素です。
言語モデルの仕組み
トークン・埋め込み・Transformerなど、AIが言葉を扱う内部の部品。
- トークンTokenAIが文章を処理する最小単位で、単語や単語の一部・記号などに分割された断片です。
- トークン化Tokenization文章をトークンという最小単位に分割し、AIが処理できる数値列に変換する前処理です。
- 埋め込み(エンベディング)Embedding単語や文章の「意味」を数百次元の数値ベクトルで表現したものです。
- Transformer(トランスフォーマー)Transformer「アテンション」機構を核とする、現在のLLMの土台となっているニューラルネットワーク構造です。
- アテンションAttention文中の各単語が、他のどの単語にどれだけ注目すべきかを計算する仕組みです。
- コンテキストウィンドウContext WindowAIが一度に読み書きできるトークン数の上限で、いわば「短期記憶」の容量です。
- 温度(Temperature)Temperature出力のランダム性(多様さ)を調整するパラメータで、高いほど発想が広がり低いほど安定します。
プロンプト
AIへの指示文の書き方と、精度を引き出すテクニック。
- プロンプトPrompt生成AIに出力を指示するために与える入力文(指示・質問・文脈)のことです。
- プロンプトエンジニアリングPrompt EngineeringAIから望む出力を引き出すために、プロンプトを設計・改善する技術や工夫のことです。
- システムプロンプトSystem PromptAIの役割・口調・守るべきルールをあらかじめ定める、会話全体の土台となる指示文です。
- Few-shot(少数事例)Few-shot Learning / Promptingプロンプト内にいくつかの例を示すことで、AIに望む出力の形を学ばせる手法です。
- Zero-shot(ゼロショット)Zero-shot例を一切示さず、指示文だけでAveにタスクを実行させる使い方です。
- 思考の連鎖(Chain-of-Thought)Chain-of-Thought答えを出す前に、途中の考える手順を書き出させることで推論精度を高める手法です。
学習・調整
事前学習・ファインチューニング・RLHFなど、モデルを鍛える工程。
- 事前学習Pre-training大量のテキストで「次の単語を予測する」練習を重ね、言語の基礎能力を獲得させる工程です。
- ファインチューニングFine-tuning学習済みモデルを追加データで再学習し、特定の用途や文体に適応させる工程です。
- RLHF(人間のフィードバックによる強化学習)Reinforcement Learning from Human Feedback人間が出力の良し悪しを評価し、その好みに沿うようモデルを調整する学習手法です。
- 蒸留(ディスティレーション)Knowledge Distillation大きな高性能モデルの振る舞いを、小さく軽いモデルに写し取って再現させる技術です。
- 量子化(クオンタイゼーション)Quantizationモデル内部の数値を低い精度で表現し直し、サイズと計算量を削減する軽量化技術です。
- LoRA(低ランク適応)Low-Rank Adaptation元のモデルは凍結し、少数の追加パラメータだけを学習して効率的に微調整する手法です。
- アラインメントAlignmentAIの振る舞いを、人間の意図・価値観・安全基準に沿わせる取り組みの総称です。
応用・実装
RAG・エージェント・MCPなど、AIを実務で動かすための仕組み。
- RAG(検索拡張生成)Retrieval-Augmented Generation外部の文書を検索してAIに渡し、その情報に基づいて回答させる仕組みです。
- AIエージェントAI Agent目標を与えると、自ら手順を考え、ツールを使って複数の作業を自律的に進めるAIです。
- ベクトルデータベースVector Database埋め込みベクトルを保存し、意味の近いデータを高速に検索する専用データベースです。
- ハルシネーション(幻覚)HallucinationAIが事実に反する内容を、もっともらしく自信ありげに生成してしまう現象です。
- マルチモーダルMultimodalテキスト・画像・音声・動画など、複数種類の情報をまとめて扱えるAIのことです。
- MCP(Model Context Protocol)Model Context ProtocolAIを外部ツールやデータソースへ安全につなぐための、標準化された接続規格です。
- 関数呼び出し(Function Calling)Function Calling / Tool UseAIが自然文の要求から、外部の関数やAPIを構造化して呼び出せるようにする仕組みです。
- ガードレールGuardrailAIの入出力を監視・制限し、不適切・危険・想定外の応答を防ぐ安全の仕組みです。
- トークン課金Token-based Pricing処理したトークン数に応じてAI APIの料金が決まる、従量課金の仕組みです。
本辞典は広く確立したAIの用語・概念を編集部がわかりやすく整理したものです。最終更新: 2026-07-07