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AI用語集

重要なAI用語を一文と具体例で解説します。もっと詳しく知りたいときは「専門家向け」を開いてください。

151語 · 最終確認：2026年10月

基礎

  • 人工知能（AI）

    人工知能とは、言葉の理解、画像の認識、文章の作成、判断の下準備など、ふつうは人間の思考が必要な作業をこなすソフトウェアです。

  • 生成AI

    生成AIは、文章、画像、音楽、動画、コードなどの新しいコンテンツを作ります。欲しいものを説明すると、AIが下書きを作ってくれます。

  • 機械学習

    機械学習では、人がすべてのルールを手作業でプログラムする代わりに、コンピューターが例から学びます。

  • ニューラルネットワーク

    ニューラルネットワークは、多数のノードをつないだ計算モデルです。脳をゆるやかに手本にしており、現代のAIのほぼすべての土台です。

  • LLM（大規模言語モデル）

    LLMは膨大な量の文章で学習したAIモデルです。文章を理解し、書き、要約し、質問に答えられます。

  • AIモデル

    AIモデルは、AIツールの裏で働く学習済みの「頭脳」です。一つのアプリで、速さ・品質・価格の異なる複数のモデルを選べることもあります。

  • 学習（トレーニング）

    学習はAIが学ぶ段階です。モデルは非常に多くの例を見て、答えが十分よくなるまで調整を繰り返します。

  • 推論

    推論とは、学習済みのモデルを使うことです。AIから受け取るすべての回答は推論の結果です。

  • マルチモーダル

    マルチモーダルAIは、文章、画像、音声、動画など複数の種類の情報を理解したり作ったりできます。

  • ハルシネーション

    ハルシネーションとは、AIが誤った内容をもっともらしく述べることです。作り話の数字、引用、出典などが典型です。

  • トランスフォーマー

    トランスフォーマーは、今のほぼすべての言語モデルの土台になっている仕組みです。文章中の単語をまとめて見て、どの単語どうしが関係しているかをつかみます。

  • 基盤モデル

    基盤モデルは、大量の一般的なデータで学習した大規模なAIモデルで、あとから多くの用途に合わせて調整できます。

  • フロンティアモデル

    フロンティアモデルとは、その時点で最も高性能なAIモデルのことで、多くは少数の大手企業が開発しています。

  • AGI(汎用人工知能)

    AGIは、ほとんどの知的作業を人間と同等以上にこなせるAIを指します。現時点では存在しません。

  • 世界モデル

    世界モデルは、環境がどう振る舞うかを学び、次に何が起こるかを予測できるAIです。

  • 事前学習

    事前学習は、AIモデルが膨大な文章から言葉の仕組みを学ぶ、最初で最大の学習段階です。

  • アテンション機構

    アテンションは、言語モデルが今の単語にとってどの単語が重要かを判断するための計算です。

  • ディープラーニング

    ディープラーニングは、多くの層からなるニューラルネットワークを使う機械学習です。言語モデル、画像認識、音声認識の土台になっています。

  • 自然言語処理(NLP)

    自然言語処理は、コンピューターが人の言葉を読み、理解し、作り出すための分野です。

  • コンピュータービジョン

    コンピュータービジョンは、画像や動画を分析するAIの分野で、物体、文字、顔などを認識します。

  • 強化学習

    強化学習では、AIが行動を試し、報酬や罰から目標につながる行動を学びます。

  • 教師あり学習

    教師あり学習では、正解が付いた例からAIが学びます。

  • スケーリング則

    スケーリング則は、モデルの大きさ、データ量、計算量を増やすと、AIモデルが予測可能な形で良くなることを表します。

AIを使いこなす

  • プロンプト

    プロンプトとは、AIへのあなたの指示、つまり入力欄に書く内容です。

  • システムプロンプト

    システムプロンプトは、会話の前提として常に適用される裏側の指示です。AIのふるまいを決めます。

  • プロンプトエンジニアリング

    プロンプトエンジニアリングとは、AIが安定してよい結果を出すように指示を書き、試すことです。

  • Few-shotプロンプティング

    Few-shotプロンプティングでは、AIにいくつかの例を見せて、その書き方や形式をまねさせます。

  • トークン

    トークンとは、AIが計算に使う小さな文字のかたまりで、単語の一部であることが多いです。料金や上限はトークン単位で決められます。

  • コンテキストウィンドウ

    コンテキストウィンドウとは、AIが一度に把握できる文章の量です。会話と、追加した資料の両方が含まれます。

  • 温度（Temperature）

    温度とは、AIの回答をどれだけ創造的にするか、予測しやすくするかを決める設定です。

  • 推論モデル

    推論モデルは、答える前に途中のステップを「考える」モデルです。数学、論理、計画、プログラミングに役立ちます。

  • チャットボット

    チャットボットは、チャット画面で会話するプログラムです。現在のチャットボットは大規模言語モデルで動いています。

  • メモリ

    メモリ機能があると、AIアシスタントは職業や文体など、あなたに関することを会話をまたいで覚えておけます。

  • コンテキストエンジニアリング

    コンテキストエンジニアリングとは、AIに作業に必要な情報を過不足なく渡すことです。

  • 思考の連鎖

    思考の連鎖とは、AIがすぐに答えるのではなく、途中の段階を踏んで課題を解くことです。複雑な質問の答えが正確になりやすくなります。

  • 構造化出力

    構造化出力では、AIが表やJSONなど決まった形式で答えるので、プログラムがその答えをそのまま処理できます。

  • バイブコーディング

    バイブコーディングとは、作りたいものを日常の言葉でAIに伝えてソフトウェアを作り、生成されたコードはほとんど読まないやり方です。

  • ゼロショット

    ゼロショットとは、例をひとつも示さずにAIへ課題を出し、それでも理解してくれることに頼るやり方です。

  • プロンプトチェーン

    プロンプトチェーンでは、大きな作業を複数のプロンプトに分け、ひとつの答えを次の入力にします。

  • メタプロンプティング

    メタプロンプティングとは、プロンプトを自分で書く代わりに、AIに書かせたり改善させたりすることです。

  • ロールプロンプト

    ロールプロンプトは、「あなたは経験豊富な編集者です」のようにAIに役割を与え、口調や視点を合わせる方法です。

  • AIアシスタント

    AIアシスタントは、質問に答えたり作業をこなしたりするプログラムで、多くはチャットや音声で使います。

  • サンプリング(top-p、top-k)

    サンプリングは、言語モデルが次に来る候補の単語からひとつを選ぶ方法です。文章がどれだけ予測どおりになるか、変化に富むかを決めます。

スキルとエージェント

  • スキル（SKILL.md）

    スキルとは、一つの作業のための決まった作業手順書です。SKILL.mdというテキストファイルと、必要に応じてテンプレートやスクリプトなどのファイルを一つのフォルダにまとめて保存します。AIがそれに一歩ずつ従うので、結果のばらつきが減り、安定しやすくなります。

  • AIエージェント

    AIエージェントは、目標を持ったアシスタントです。手順を自分で計画し、ツールや、多くの場合は複数のスキルを使います。きちんと設定されたエージェントは、重要な判断の前にあなたに確認します。

  • ツール呼び出し

    ツール呼び出しにより、AIは文章を書くだけでなく、Web検索、カレンダー、電卓などのツールを使えます。

  • MCP（Model Context Protocol）

    MCPは、AIアシスタントをアプリやデータにつなぐためのオープン標準です。いわばAI用のUSBポートです。

  • ワークフロー自動化

    ワークフロー自動化は、アプリ同士をつないで繰り返し作業を自動で進める仕組みです。最近は途中にAIのステップを挟むことも多くなっています。

  • マルチエージェントシステム

    マルチエージェントシステムでは、専門分野の異なる複数のAIエージェントが協力します。一つが調べ、一つが書き、一つが確認します。

  • カスタムGPT

    カスタムGPTは、決まった指示と知識ファイルを持つ自分専用のChatGPTです。OpenAIによると、カスタムGPTは2026年12月11日に提供終了の予定です。

  • Gem（Gemini）

    Gemは、GoogleのGeminiアプリで作る自分専用のアシスタントで、特定の作業のための指示を持たせられます。

  • ヒューマン・イン・ザ・ループ

    ヒューマン・イン・ザ・ループとは、メール送信や支払いなど重要な行動の前に、人が確認して承認する仕組みです。

  • エージェントビルダー

    エージェントビルダーは、ほとんど、あるいはまったくコードを書かずにAIエージェントを組み立てられるツールです。

  • エージェント型AI

    エージェント型AIは、質問に答えるだけでなく、目標に向けて自ら複数のステップを進め、ツールを使い、途中結果を確かめるAIシステムです。

  • エージェントループ

    エージェントループとは、AIエージェントの働き方のことです。計画し、行動し、結果を見て、作業が終わるまで計画し直します。

  • サブエージェント

    サブエージェントは、メインのエージェントから一部の作業を任される補助のエージェントです。独自の文脈で作業し、結果だけを返します。

  • エージェントグラフ

    エージェントグラフは、AIの作業工程をステップとつながりのネットワークとして表すものです。次にどのステップへ進むか、いつ繰り返しや承認が必要かを決めます。

  • A2A(Agent2Agentプロトコル)

    A2Aは、異なる企業のAIエージェントどうしが会話し、作業を受け渡せるようにするオープンな標準です。

  • コンピューター操作(Computer use)

    Computer useとは、AIが人と同じようにパソコンを操作することです。画面を見て、マウスを動かし、文字を入力します。

  • AIブラウザー

    AIブラウザーは、アシスタントを内蔵したブラウザーで、ページを要約したり、ウェブ上の作業を代わりに行ったりします。

  • ディープリサーチ

    ディープリサーチは、AIエージェントがウェブ上の多くの情報源を読み、出典付きの詳しいレポートを書く機能です。

  • コーディングエージェント

    コーディングエージェントは、自分でコードを読み、変更し、テストして、変更案をレビューに出すAIです。

  • AGENTS.md

    AGENTS.mdは、プロジェクトのフォルダーに置くテキストファイルで、AIのコーディングエージェントにそこでの作業方法を伝えます。

  • 権限モード(エージェント)

    権限モードは、AIエージェントが確認なしにどこまで行動できるかを決めます。読むだけ、事前に確認する、自分で実行する、などです。

  • エージェントオーケストレーション

    オーケストレーションとは、複数のAIのステップやエージェントをまとめて動かし、協力して課題を解かせることです。

  • サンドボックス

    サンドボックスは、AIエージェントが本物のシステムを危険にさらさずにコードを実行したり、プログラムを操作したりできる隔離された環境です。

  • バックグラウンドエージェント

    バックグラウンドエージェントは、あなたが別のことをしている間に自分で作業を進め、結果を持って戻ってくるエージェントです。

  • エージェンティックコマース

    エージェンティックコマースとは、AIエージェントがあなたの代わりに商品を探して比べ、承認を得て購入まで行うことです。

データと知識

  • RAG（検索拡張生成）

    RAGでは、AIがまずあなたの資料から関係する箇所を探し、それをもとに答えます。学習内容だけでなく、あなたの事実に基づいて回答します。

  • 埋め込み（エンベディング）

    埋め込みは、文章を長い数字の列に変換したものです。意味が近い文章は、近い数字になります。

  • ベクトルデータベース

    ベクトルデータベースは埋め込みを保存し、質問と意味が最も近い文章をすばやく見つけます。

  • ファインチューニング

    ファインチューニングは、完成したモデルを自分の例で追加学習させ、特定の文体や作業を得意にすることです。

  • 学習データ

    学習データとは、AIが学ぶための例のことで、文章、画像、コードなどがあります。

  • ナレッジカットオフ

    ナレッジカットオフとは、モデルが学習データを見た最後の時点です。Web検索をしない限り、それ以降の出来事は知りません。

  • グラウンディング

    グラウンディングとは、AIがWebページやあなたの資料など、確認できる情報源に基づいて答えることです。

  • ベンチマーク

    ベンチマークは、数学、プログラミング、一般知識などでAIモデルを比較するための標準テストです。

  • ナレッジグラフ

    ナレッジグラフは、知識を「もの」とその関係のネットワークとして保存します。たとえば「東京 ― 首都である ― 日本」のような形です。

  • GraphRAG

    GraphRAGはRAGの一種で、AIが知識を文章の断片だけでなく、関係を持つグラフとしても取り出します。

  • チャンキング

    チャンキングとは、長い文書を小さな断片に分け、あとでAIが適切な箇所を見つけられるようにすることです。

  • セマンティック検索

    セマンティック検索は、同じ単語かどうかではなく、意味で文章を探す検索です。

  • リランキング

    リランキングは、検索結果を並べ直し、本当に合うものが上に来るようにすることです。

  • 合成データ

    合成データは、多くの場合AIで人工的に作られたデータで、実際のデータの代わりや補足として使われます。

  • LoRA

    LoRAは、AIモデルを安く調整する方法です。すべての重みを変えるのではなく、小さな追加部品だけを学習させます。

  • ハイブリッド検索

    ハイブリッド検索は、従来のキーワード検索と意味による検索を組み合わせ、完全一致の語と関連する結果の両方を見つけます。

  • ナレッジベース(AI向け)

    ナレッジベースは、AIが自社の知識で質問に答えるために参照する、確認済みの文書の集まりです。

  • データラベリング

    データラベリングとは、AIが学べるようにデータに正解を付ける作業です。

  • OCR(光学文字認識)

    OCRは、画像やスキャンに写った文字を、編集できるテキストに変換します。

  • モデル崩壊

    モデル崩壊とは、AIモデルが他のAIの作った文章や画像で繰り返し学習すると、性能が落ちていく現象です。

  • 長文コンテキスト

    長文コンテキストとは、モデルが本1冊分や大きなコードベースのような大量の文章を一度に処理できることです。

画像・動画・音声

  • 拡散モデル

    拡散モデルは、ランダムなノイズを少しずつ整えて、説明に合ったはっきりした画像にしていく仕組みです。

  • テキストから画像

    テキストから画像を作るAIは、文章での説明をもとに画像を生成します。

  • テキストから動画

    テキストから動画を作るAIは、説明文や最初の画像から短い動画を生成します。

  • 音声合成

    音声合成AIは、書かれた文章を自然な声で読み上げます。

  • 音声認識

    音声認識は、話し言葉を文字に変換します。

  • ディープフェイク

    ディープフェイクとは、AIで作成・加工された本物そっくりの画像、動画、音声で、実際には起きていない言動を人物がしたように見せるものです。

  • Content Credentials（C2PA）

    Content Credentialsは、画像・動画・音声ファイルに埋め込まれる、署名付きの出所の情報です。どのソフトやAIでコンテンツが作成・編集されたかを示せます。

  • AI透かし

    AI透かしは、画像、文章、音声、動画に埋め込む目に見えない信号で、AIで作られたことを示します。

  • 音声クローン

    音声クローンとは、特定の人の声をAIで再現することで、数秒の録音から作れる場合もあります。

  • インペインティング

    インペインティングとは、画像の指定した部分をAIで描き直したり変えたりすることです。

  • AIアップスケーリング

    AIアップスケーリングは、画像や動画を拡大し、もっともらしい細部を補ってくっきり見せる技術です。

  • 画像から画像生成(image-to-image)

    image-to-imageでは、AIが既存の画像を下敷きにして、別の画風などで新しい版を作ります。

  • AI音楽

    AI音楽とは、文章での説明からAIが作る曲、メロディー、BGMのことです。

  • AIアバター

    AIアバターは、動画の中で文章を読み上げ、口の動きも合わせる、人工的または再現された人物です。

技術とコスト

  • API

    APIは、プログラム同士がやり取りするための窓口です。AIのAPIを使うと、開発者は自分のアプリにAIを組み込めます。

  • APIキー

    APIキーはAPI用のパスワードのようなものです。キーを持っている人は、あなたの費用でサービスを使えてしまいます。

  • レート制限

    レート制限とは、一定時間内に送れるリクエストやメッセージの数の上限です。

  • オープンウェイトモデル

    オープンウェイトモデルは、学習済みの重みをダウンロードして、自分でモデルを動かせるモデルです。

  • ローカルAI

    ローカルAIは、クラウドではなく自分のパソコンやサーバーで動くAIです。データは端末の中にとどまります。

  • 量子化

    量子化は、モデル内の数値を低い精度で保存してモデルを小さくし、性能の低い端末でも動くようにする技術です。

  • パラメーター

    パラメーターはモデルが学習で得た設定値です。その数はモデルの大きさのおおよその目安になります。

  • GPU（グラフィックス処理装置）

    GPUは、非常に多くの計算を同時に行えるチップです。そのため、AIの学習や実行は主にGPUや、GoogleのTPUのような同種の専用チップで行われます。

  • 推論時計算

    推論時計算とは、回答のときにAIへ多くの計算時間を与え、長く考えさせることです。難しい質問の答えが良くなることがよくあります。

  • 混合エキスパート(MoE)

    混合エキスパートは、依頼ごとにモデルの一部だけが働く設計です。ちょうど適切な専門家を呼ぶようなものです。

  • 蒸留

    蒸留とは、小さなAIモデルに大きなモデルから学ばせ、ほぼ同じくらい賢く、しかも速く安くすることです。

  • 小規模言語モデル(SLM)

    小規模言語モデルはパラメーターが比較的少なく、ノートパソコンやスマートフォンでも動きます。

  • NPU(ニューラル処理装置)

    NPUは、ノートパソコンやスマートフォンなどでAIの計算を少ない電力で行うチップの部品です。

  • プロンプトキャッシュ

    プロンプトキャッシュとは、AIサービスが依頼の決まった冒頭部分を保存し、繰り返しの依頼を速く安くする仕組みです。

  • RLHF

    RLHFは、人がAIの回答を評価し、モデルが好まれる回答を出すように学ぶ学習段階です。

  • 評価(Evals)

    Evalsは、AIアプリがどれだけうまく仕事をこなすかを確かめる、繰り返し実行できるテストです。

  • LLM-as-a-judge

    LLM-as-a-judgeでは、ある言語モデルが別のモデルの回答を、正確さや口調などの観点で評価します。

  • レイテンシー

    レイテンシーとは、AIが答え始めるまで、または答え終わるまでの待ち時間です。

  • バッチ処理(Batch API)

    バッチAPIでは、多くの依頼をまとめて送り、結果はあとで受け取ります。多くの場合、料金が安くなります。

  • KVキャッシュ

    KVキャッシュは、言語モデル内部で計算済みの部分を一時的に保存し、新しい単語を速く作れるようにする仕組みです。

  • 投機的デコーディング

    投機的デコーディングでは、小さく速いモデルが先に複数の単語を予想し、大きなモデルがそれを一度に確認します。そのぶん回答が速くなります。

  • TPU(テンソル処理装置)

    TPUは、Googleが開発したAI計算用の専用チップで、主にデータセンターで使われます。

  • FLOP(計算量)

    FLOPは、AIモデルの学習や利用に必要な計算の回数を数えたもので、計算量の目安です。

  • モデルカード

    モデルカードは、AIモデルの用途、テスト方法、限界をまとめた説明書です。

  • オープンソースAI

    オープンソースAIは、構成要素を自由に使い、調べ、変更し、共有できるAIシステムです。

  • 過学習(オーバーフィッティング)

    過学習とは、モデルが学習用の例を丸暗記してしまい、新しいケースではうまくいかない状態です。

安全と法律

  • プロンプトインジェクション

    プロンプトインジェクションとは、攻撃者が文章、Webページ、ファイルに指示を隠し、AIに望ましくない行動をさせる攻撃です。

  • ジェイルブレイク

    ジェイルブレイクとは、AIをだまして安全ルールを無視させようとする試みです。

  • ガードレール

    ガードレールは、AIの周りに設ける安全ルールです。望ましくない回答や行動を防ぎます。

  • バイアス

    バイアスとは、AIが特定のグループや意見を体系的に有利・不利に扱うことです。多くの場合、学習データの偏りが原因です。

  • AI表示

    AI表示とは、コンテンツがAIで作られたことや、相手がAIであることをはっきり伝えることです。

  • EU AI法

    EU AI法は、人工知能に関する欧州の法律です。AIをリスクに応じて分類し、それぞれにルールを定めています。

  • AIリテラシー

    AIリテラシーとは、AIを賢く安全に使うための知識です。AIに何ができるか、どこで間違えるか、何に注意すべきかを含みます。

  • レッドチーミング

    レッドチーミングでは、専門家がわざとAIに誤りや有害な回答をさせようとし、公開前に弱点を見つけます。

  • データポイズニング

    データポイズニングは、AIの学習データや知識源に操作したデータを紛れ込ませ、あとで誤った反応をさせる攻撃です。

  • GPAIモデル(汎用目的AIモデル)

    EU AI法でのGPAIモデルとは、大規模言語モデルのように、さまざまな作業に使えるAIモデルのことです。

  • システミックリスク(AI法)

    EU AI法でいうシステミックリスクとは、非常に高性能なAIモデルが社会、安全、基本的権利にもたらし得る特別な危険のことです。

  • 高リスクAI

    高リスクAIシステムとは、EU AI法のもとで人の健康、安全、基本的権利に重大なリスクをもたらし得るAIシステムです。たとえば採用や融資の判断に関わるものや、製品の安全部品として使われるものが当たります。そのため厳しいルールを守る必要があります。

  • 提供者と導入者(AI法)

    EU AI法は、AIシステムを開発し(または開発を依頼し)、自社の名前で市場に出す「提供者」と、自らの責任で業務に使う「導入者」を区別しています。

  • アラインメント

    アラインメントとは、AIシステムが人の本当の意図どおりに動き、ルールや価値観を守るようにする取り組みです。

  • 説明可能性(XAI)

    説明可能性とは、AIがなぜその結果を出したのかを人が理解できることです。

  • 迎合(シコファンシー)

    迎合とは、AIが相手の聞きたいことを言ってしまうことです。同意したり、ほめたり、反論されただけで正しい答えを変えたりします。

  • 禁止されるAIの使い方

    EU AI法は、受け入れられないリスクがあるとして、一部のAIの使い方を全面的に禁止しています。

  • 透明性義務(AI法)

    透明性義務は、人がAIと話していることや、AIが作ったコンテンツを見ていることに気づけるようにするためのルールです。

  • TDMオプトアウト

    TDMオプトアウトにより、権利者は公開している作品をテキスト・データマイニング、つまりAIの学習にも使わせないと表明できます。

  • シャドーAI

    シャドーAIとは、会社が把握も承認もしていないAIツールを、従業員が仕事に使うことです。

  • 機密情報の漏えい

    機密情報の漏えいとは、入力、回答、連携したツールなどを通じて、AI経由で機密情報が権限のない人に届いてしまうことです。

  • 適合性評価(AI法)

    適合性評価とは、高リスクAIシステムが市場に出る前に、AI法のすべての要件を満たしているかを確かめる手続きです。

よくある質問

AI用語集は誰のためのものですか？

AIを使う人、AIを理解したい人すべてのためのものです。各項目の最初の一文は初心者向けで、「専門家向け」では技術的な詳細を補足しています。

解説はどこから来ていますか？

すべての文章を私たち自身で執筆しています。日付や製品機能など変わりうる情報には、提供元や公式の出典を示しています。

プロンプト、スキル、エージェントの違いは？

プロンプトは一回きりの指示です。スキルは一つの作業のための決まった作業手順書です。エージェントは目標を持つアシスタントで、複数のスキルを使い、手順を自律的に実行します。重要な手順の前にあなたに確認するよう設定することをおすすめします。

この用語集は法的助言ですか？

いいえ。EU AI法やAI表示などの用語は一般的に説明しているだけです。具体的なケースは弁護士などの専門家にご相談ください。

用語集は有料ですか？

いいえ。用語集は無料で、登録も不要です。

AI Compare NinjaがAIの支援を受けて執筆し、編集部が確認しています。すべての解説は独自の文章です。