AIの基本用語集初心者がつまずくキーワードをやさしく解説
LLM・トークン・プロンプト・ハルシネーション・RAG・ファインチューニング・エージェントなど、生成AIを学ぶ上で頻出する用語を一覧で解説します。詳しい記事への関連リンクも付けた、初心者向けの用語集です。
公的機関・公式資料などの一次情報と照合して作成しています。このサイトについて
AIの基本用語集とは
生成AIの情報には、聞き慣れない用語が多く登場します。ここでは、初心者が最初に押さえておくと理解しやすくなる用語を、短い説明でまとめます。詳しい内容は、各項目から関連記事に進んでください。
基本用語
| 用語 | 意味 | 詳しくは |
|---|---|---|
| AI（人工知能） | 人間の知的な作業をコンピュータで実現する技術の総称 | AI（人工知能）とは |
| 機械学習 | データからパターンを学習する手法 | AI・機械学習・ディープラーニングの違い |
| ディープラーニング（深層学習） | 多層のニューラルネットワークを使う機械学習 | AI・機械学習・ディープラーニングの違い |
| 生成AI | 文章・画像・音声などを新しく作るAI | 生成AIとは |
| LLM（大規模言語モデル） | 大量の文章で学習した、言葉を扱うAIモデル | 大規模言語モデル（LLM）とは |
| モデル | 学習の結果得られた、AIの「頭脳」にあたるもの | 基盤モデル |
| パラメータ | モデルの内部にある調整値。多いほどモデルが大きい | パラメータ数とモデルサイズ |
使い方に関する用語
| 用語 | 意味 | 詳しくは |
|---|---|---|
| プロンプト | AIへの指示・質問の文章 | プロンプトの基本 |
| システムプロンプト | AIの役割やルールを事前に指定する指示 | システムプロンプト |
| コンテキスト | AIが一度に参照する、会話や資料の内容 | コンテキストウィンドウ |
| コンテキストウィンドウ | 一度に扱える情報量の上限 | コンテキストウィンドウ |
| トークン | AIが文章を扱うときの単位 | トークンとは |
| temperature | 出力のランダムさを調整する設定値 | temperature（温度）とサンプリング |
| Few-shot / Zero-shot | 例を示す／示さない指示の出し方 | Few-shotプロンプト、Zero-shotプロンプト |
| Chain-of-Thought | 段階的に考えさせる指示の工夫 | Chain-of-Thought（思考の連鎖） |
仕組み・技術に関する用語
| 用語 | 意味 | 詳しくは |
|---|---|---|
| Transformer | 現在のLLMの基盤となるモデル構造 | Transformerとは |
| アテンション | 文脈のどこに注目するかを計算する仕組み | アテンション機構 |
| 事前学習 | 大量のデータで基本的な能力を学ぶ段階 | 事前学習 |
| ファインチューニング | 追加データでモデルを調整すること | ファインチューニングの考え方 |
| RLHF | 人間の評価を使ってモデルを調整する手法 | RLHF（人間のフィードバックによる強化学習） |
| 埋め込み（Embedding） | 文章などを数値のベクトルで表す技術 | 埋め込み（Embedding） |
| 推論 | 学習済みモデルで出力を作る処理 | 推論（インファレンス） |
| 拡散モデル | 画像などを生成する代表的な手法 | 拡散モデル |
活用・開発に関する用語
| 用語 | 意味 | 詳しくは |
|---|---|---|
| ハルシネーション | AIがもっともらしい誤りを出す現象 | ハルシネーション |
| RAG（検索拡張生成） | 外部の資料を検索してから回答させる仕組み | RAG（検索拡張生成） |
| API | ソフトウェアからAIを利用するための窓口 | 生成AI APIの基本 |
| ツール利用（Function Calling） | AIが外部の機能を呼び出す仕組み | ツール利用（Function Calling） |
| AIエージェント | 目標に向けて自律的に作業を進めるAI | AIエージェントとは |
| MCP | AIと外部ツールをつなぐ共通の規格 | MCP（Model Context Protocol）とは |
| マルチモーダル | 文章・画像・音声など複数の種類を扱えること | マルチモーダルAI |
| ローカルLLM | 自分のコンピュータで動かすLLM | ローカルLLMとは |
安全・ルールに関する用語
| 用語 | 意味 | 詳しくは |
|---|---|---|
| プロンプトインジェクション | 悪意ある指示でAIを誤動作させる攻撃 | プロンプトインジェクション |
| ジェイルブレイク | 安全対策を回避しようとする入力 | ジェイルブレイクと対策 |
| バイアス | 学習データの偏りによる、不公平な出力 | AIのバイアスと公平性 |
| ディープフェイク | AIで作られた、本物そっくりの偽の映像・音声 | ディープフェイク |
| オプトアウト | データの学習利用などを拒否する設定 | 学習へのデータ利用とオプトアウト |
用語の学び方
- まず、よく見かける用語（LLM、プロンプト、トークン）から押さえる。
- 使ってみながら、必要になった用語を調べる。
- 似た用語は、違いを整理する（例：ファインチューニングとRAG）。
AIの基本用語集のFAQ（よくある質問）
Q. 用語は全部覚える必要がありますか？
A. いいえ。使う中で必要になった用語から、少しずつ覚えれば十分です。
Q. 新しい用語はどこで調べますか？
A. 各サービスの公式ドキュメントや、用語集が役立ちます。
筆者の見解（AIの基本用語集）
用語集は、読むものというより「迷ったときに引く辞書」として使うのが効果的だと感じます。最初から暗記しようとせず、ニュースや記事で知らない言葉に出会ったときに確認する、という使い方をおすすめします。
AIの基本用語集の関連項目
出典（一次情報）
本記事は一般的な情報の提供を目的としています。AIのサービス・機能・料金・仕様は頻繁に更新されるため、最新の内容は各社の公式ドキュメントでご確認ください。「筆者の見解」は一つの考え方です。