AI（人工知能）
人間の知能に結び付けられるタスクを実行するプログラムです。言語を理解し、テキスト、画像、音声を生成します。
詳しい解説 →$ man ai
AI用語集
AIの用語を専門用語なしでわかりやすく解説します。調べたい言葉を入力して、詳しい解説を開いてください。
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🧠 基礎
AGI
あらゆる分野で人間と同等の能力を持つ、仮想的な「汎用」AI。まだ実現していません。
詳しい解説 →Machine learning
機械学習 - 人が手作業でプログラムするのではなく、データから学習するプログラム。
詳しい解説 →ニューラルネットワーク
脳に着想を得た構造で、データのパターンを学習して検出します。現代のAIの基盤です。
詳しい解説 →LLM
大規模言語モデル - 膨大なテキストで学習され、言語を理解・生成します。ChatGPT、Claude、Geminiの中核です。
詳しい解説 →生成AI
既存の内容を分類するだけでなく、テキスト、画像、動画、音楽などの新しいコンテンツを生成するAI。
詳しい解説 →NLP
自然言語処理--コンピューターが人間の言葉を理解するための技術分野。
詳しい解説 →Chatbot
テキストで会話するプログラム。ChatGPTは大規模言語モデルを基盤とするチャットボットです。
詳しい解説 →マルチモーダル
テキスト、画像、音声、動画など、さまざまな種類のコンテンツを同時に扱うモデルの能力。
詳しい解説 →Transformer
現在の大規模言語モデルを支えるアーキテクチャ。GPTの「T」です。
詳しい解説 →パラメーター
モデルの「つまみ」の数。パラメーターが多ければ必ず優れているとは限りませんが、一般に多いほど能力も高まります。
詳しい解説 →チューリングテスト
古典的なテスト。テキストでの会話で、相手が機械か人間かを見分けられるかを試します。
詳しい解説 →⌨️ プロンプト
Prompt
モデルに入力する指示や質問。プロンプトの質が回答の質を左右します。
詳しい解説 →Prompt engineering
効果的なプロンプトを書く技術。背景、目的、例、反復がポイントです。
詳しい解説 →System prompt
会話全体を通じてモデルの役割やルールを定める、隠れた指示。
詳しい解説 →Few-shot
プロンプトにいくつかの例を加え、モデルに回答方法を示すこと。
詳しい解説 →Zero-shot
例を一切示さずに、モデルにタスクを依頼すること。「すぐにやって」と指示します。
詳しい解説 →Chain-of-thought
モデルが段階を追って「考えを声に出す」手法。難しい課題への回答精度が高まります。
詳しい解説 →Prompt chaining
大きなタスクを一連のプロンプトに分割し、各プロンプトが前の結果をもとに進める手法。
詳しい解説 →反復的なプロンプト改善
モデルの回答を見ながら、プロンプトを少しずつ改善していく方法。
詳しい解説 →Negative prompt
画像生成ツールで、画像に含めてほしくないものを列挙したリスト。
詳しい解説 →🏗️ モデルと学習
モデルの学習（トレーニング）
大量のデータを使ってネットワークを「学習」させるプロセス。ここでモデルは能力を身につけます。
詳しい解説 →学習データ
モデルの学習に使われた文章、画像などの素材。その質がモデルの質を左右します。
詳しい解説 →モデルの重み
学習済みモデルに保存された「設定」。重みがあれば、自分の環境でモデルを動かせます。
詳しい解説 →Fine-tuning
既存モデルに自社データを使って追加学習を行い、特定のタスクに強くする方法。
詳しい解説 →LoRA
モデル全体を再学習する代わりに、小さな「アダプター」を追加する軽量なファインチューニング手法。
詳しい解説 →RLHF
人間による回答評価をもとにモデルを学習させることで、単に「次のテキストを予測する」のではなく、役に立つモデルになります。
詳しい解説 →Alignment
AIの目標や振る舞いを、人間の価値観や意図に合わせること。
詳しい解説 →量子化
数値の精度を下げてモデルを軽量化し、低性能な機器でも高速に動かす技術。
詳しい解説 →蒸留
大きなモデルの回答をもとに小さなモデルを学習させ、「生徒」に「教師」の能力を引き継がせる方法。
詳しい解説 →MoE (Mixture of Experts)
複数の「専門家」を備え、タスクごとに一部だけを呼び出すアーキテクチャ。
詳しい解説 →オープンモデル（オープンウェイト）
重みが公開されており、ローカルで動かしたり変更したりできるモデル（例：Llama、Mistral）。
詳しい解説 →推論モデル（reasoning）
回答の前に長い内部推論を行い、数学、コーディング、計画立案に強いモデル。
詳しい解説 →Overfitting
一般的なパターンを学ぶのではなく、学習データを丸暗記してしまうモデル。
詳しい解説 →合成データ
人間から集めるのではなく、AIが生成した学習データ。
詳しい解説 →⚙️ 技術
Token
モデルが扱うテキストの断片（単語の一部）。上限や料金はトークン単位で計算されます。
詳しい解説 →トークン化
テキストをトークンに分割する処理。モデルが言語を扱う最初のステップです。
詳しい解説 →コンテキストウィンドウ
モデルが一度に「見られる」テキストの量。ウィンドウが大きいほど、長い文書を入力できます。
詳しい解説 →Temperatura
モデルの「創造性」を設定します。低いと予測しやすく、高いとランダムで創造的になります。
詳しい解説 →Embedding
テキストを数値に変換し、AIが単語の意味や類似性を理解できるようにします。検索やRAGの基盤です。
詳しい解説 →ベクトルデータベース
Embeddingを保存し、意味的に似たコンテンツをすばやく見つけるデータベースです。
詳しい解説 →RAG
AIがまず知識ベースから事実を検索し、その後で回答する仕組みです。ハルシネーションを減らせます。
詳しい解説 →Grounding
学習時の「記憶」ではなく、具体的な情報源に基づいてモデルに回答させることです。
詳しい解説 →Inference
モデルが質問への回答を生成する段階です（学習とは異なります）。
詳しい解説 →レイテンシー（遅延）
質問を送信してから、回答の最初の一語が表示されるまでの時間です。
詳しい解説 →Streaming
回答をトークンごとにリアルタイムで送信する仕組みです。チャットが画面上で「書き進める」のはこのためです。
詳しい解説 →API
プログラムとAIモデルを連携させる方法です。独自アプリを作るための「プラグイン」のようなものです。
詳しい解説 →GPU
グラフィックカードはAIの主力です。モデルの学習と実行では、主にGPUが使われます。
詳しい解説 →VRAM
グラフィックカードのメモリは、ローカルで実行できるモデルの規模を左右します。
詳しい解説 →Seed
乱数の種（シード）-同じシードとプロンプトなら、生成結果を再現できます。
詳しい解説 →🤖 エージェントとツール
Agent
答えるだけでなく、手順を計画し、ツールを使って自律的にタスクを実行するAI。
詳しい解説 →Function calling
外部の関数やツール（天気の取得、メールの送信など）を呼び出すモデルの能力。
詳しい解説 →MCP
ツールやデータをモデルに接続するオープン標準-「AIのためのUSB」。
詳しい解説 →Computer use
人間のように画面を見て、クリックやキーボード入力をするAI。
詳しい解説 →Vibe coding
AIとの会話でアプリを作る方法。コードをすべて手作業で書く必要はありません。
詳しい解説 →Benchmark
モデルを比較するための標準テスト（数学やコーディングなど）。
詳しい解説 →🎨 画像・動画・音声
Diffusion
画像生成技術の一つ。モデルがランダムなノイズを「除去」しながら画像を作ります。MidjourneyやStable Diffusionを支えています。
詳しい解説 →Text-to-image
テキストの説明から画像を生成（Midjourney、DALL·E、Nano Banana）。
詳しい解説 →Img2img
既存の画像をもとに新しい画像を生成すること。ゼロから作るのではなく作り変えます。
詳しい解説 →Inpainting
画像の選択した部分を編集-周囲に合わせてAIが要素を追加・削除します。
詳しい解説 →Upscaling
AIがディテールを補いながら画像を拡大-小さなファイルから鮮明な大画像を作成します。
詳しい解説 →Text-to-video
テキストの説明や画像から動画クリップを生成すること。
詳しい解説 →TTS / STT
テキスト読み上げと音声認識。ナレーションと文字起こし。
詳しい解説 →音声クローニング
短い音声サンプルから、特定の声の特徴を再現します。
詳しい解説 →Lip-sync
動画内の人物の口の動きを、任意の音声トラックに合わせます。
詳しい解説 →🛡️ 安全性と品質
ハルシネーション
モデルが自信たっぷりに、日付や引用、出典などの誤った情報を作り出す現象です。事実関係は必ず確認しましょう。
詳しい解説 →Guardrails
モデルが何を言い、何をできるかを制限する安全対策。
詳しい解説 →Jailbreak
工夫して作られたプロンプトでモデルの安全対策を回避する試み。
詳しい解説 →Prompt injection
コンテンツに隠された悪意ある指示がモデルを乗っ取る攻撃。
詳しい解説 →コンテンツモデレーション
禁止コンテンツが含まれていないか、モデルの入出力を自動でチェックする仕組み。
詳しい解説 →Deepfake
本物を装った、AI生成の偽造画像・動画・音声。
詳しい解説 →Watermark
AI生成コンテンツを識別するために埋め込まれた、目に見えない印。
詳しい解説 →AI slop
インターネットをあふれさせる、AIが大量生成した低品質コンテンツ。
詳しい解説 →🌐 ウェブとAI
GEO
AI生成の回答に引用されるためのコンテンツ最適化--回答生成時代のSEO。
詳しい解説 →llms.txt
AIボット向けにサイトのコンテンツマップを記載したファイル。モデル向けのrobots.txtのようなもの。
詳しい解説 →AIクローラー（GPTBotなど）
AI企業のボットがサイトのコンテンツを収集。学習用またはリアルタイム回答用。
詳しい解説 →Zero-click
AIがコンテンツを要約するため、ユーザーはサイトをクリックせずに回答を得る。
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