AI用語集
生成AIの基礎から、AIコーディングエージェント・プロンプト・データ・評価/安全性まで。AI活用や個人開発でよく出てくる言葉を、専門知識ゼロでも読める言葉で1つずつ解説しています。気になる用語から読んでみてください。
最終更新: 2026-07-10・全75語
生成AI基礎
- 生成AI基礎 生成AI 文章・画像・音声・コードなど、新しいコンテンツを自ら作り出すAIの総称です。
- 生成AI基礎 大規模言語モデル（LLM） 膨大な文章データを学習し、人間の言葉を理解・生成できるようにしたAIモデルです。
- 生成AI基礎 トークン AIが文章を処理する際に扱う最小単位で、単語よりも細かく区切られることが多い文字列の断片です。
- 生成AI基礎 コンテキストウィンドウ AIが一度の応答生成で参照できる、会話やテキストの範囲（トークン数の上限）のことです。
- 生成AI基礎 ハルシネーション AIが事実に基づかない情報を、もっともらしい形で生成してしまう現象です。
- 生成AI基礎 マルチモーダル 文章・画像・音声・動画など、複数の種類の情報を組み合わせて扱えるAIの性質です。
- 生成AI基礎 ファインチューニング 既に学習済みのAIモデルを、特定の目的やデータに合わせて追加学習させる手法です。
- 生成AI基礎 推論 学習済みのAIモデルが、入力に対して実際に出力を計算・生成する処理のことです。
- 生成AI基礎 パラメータ AIモデルの内部にある、学習によって調整される数値のことです。数が多いほど表現力が高くなる傾向があります。
- 生成AI基礎 オープンウェイト AIモデルの学習済みパラメータ（重み）が公開され、誰でも入手・利用できる状態のモデルを指します。
- 生成AI基礎 トークナイザー 文章をAIが処理できる最小単位（トークン）に分割する仕組みのことです。
- 生成AI基礎 コンテキストキャッシュ AIに繰り返し渡す長い前提情報を保存しておき、再利用することで処理を高速化・低コスト化する仕組みです。
- 生成AI基礎 ストリーミング応答 AIの回答が全部完成するのを待たず、生成された部分から順番に表示していく仕組みです。
- 生成AI基礎 推論コスト AIモデルが応答を生成する際にかかる計算コストのことで、多くはトークン数に応じて課金されます。
- 生成AI基礎 レイテンシ リクエストを送ってから応答が返ってくるまでの遅延時間のことです。
- 生成AI基礎 トークン上限 一度のやり取りでAIが入出力できるトークン数の上限のことで、コンテキストウィンドウと密接に関わります。
開発・エージェント
- 開発・エージェント AIコーディングエージェント 自然言語の指示を受けて、コードの読み書きやコマンド実行まで自律的に行うAIツールです。
- 開発・エージェント AIエージェント 与えられた目標に向けて、計画を立て、ツールを使い、結果を確認しながら自律的に行動するAIの仕組みです。
- 開発・エージェント MCP（モデルコンテキストプロトコル） AIが外部のツールやデータソースに安全かつ統一的な方法で接続するための共通規格です。
- 開発・エージェント 関数呼び出し（ツール使用） AIが必要に応じて外部の関数やツールを呼び出し、計算や検索などの実処理を行わせる仕組みです。
- 開発・エージェント API 異なるソフトウェア同士が機能やデータをやり取りするための、あらかじめ決められた接続方法です。
- 開発・エージェント SDK 特定のサービスやプラットフォーム向けの開発を助ける、ツールやコードのひとまとめのパッケージです。
- 開発・エージェント CLI 文字のコマンドを入力してコンピュータを操作する、画面のクリックに頼らない操作方式です。
- 開発・エージェント リポジトリ ソースコードや関連ファイル、変更履歴をまとめて保管する「保管庫」のことです。
- 開発・エージェント コミット ソースコードの変更内容を、履歴として記録に残す操作のことです。
- 開発・エージェント プルリクエスト 自分が行った変更を、レビューを経てから本体のコードに取り込んでもらうよう依頼する仕組みです。
- 開発・エージェント CI/CD コードの変更を自動でテスト・検証し、問題がなければ自動で公開まで進める開発の仕組みです。
- 開発・エージェント ターミナル コマンド（文字の命令）を入力してコンピュータを操作するための画面（アプリ）のことです。
- 開発・エージェント バージョン管理 ファイルの変更履歴を記録し、過去の状態への復元や変更内容の確認を可能にする仕組みです。
- 開発・エージェント エージェンティックAI 目標に対しAI自身が計画を立て、複数の手順を自律的にこなしながら達成を目指す性質です。
- 開発・エージェント オーケストレーション 複数のAIエージェントやツールの実行順序・連携を管理する仕組みです。
- 開発・エージェント ワークフロー自動化 繰り返し発生する一連の作業手順を、人の手を介さず自動で実行できるようにする取り組みです。
- 開発・エージェント レートリミット 一定時間内に実行できるAPIリクエストの回数や量に設けられた上限のことです。
- 開発・エージェント Webhook 特定の出来事が起きたときに、登録済みのURLへ自動で通知を送る仕組みです。
- 開発・エージェント ステージング環境 本番公開の前に、本番同様の環境で最終確認を行うための検証用環境です。
- 開発・エージェント デプロイ 作成したアプリやコードの変更を、本番環境に反映する作業のことです。
- 開発・エージェント ロールバック 公開した変更に問題が見つかったとき、直前の正常な状態に戻す操作のことです。
- 開発・エージェント 技術的負債 短期的な速さを優先した結果、後で修正・整理に余計な手間がかかる状態になったコードです。
- 開発・エージェント MVP 必要最小限の機能だけを備えた、検証や公開が可能な最小の完成形のことです。
- 開発・エージェント 要件定義 何のために、誰のために、何を作るのかを言葉として明確にする最初の工程です。
- 開発・エージェント システム設計 画面・データ・処理の流れなど、システム全体がどう動くかをあらかじめ設計する工程のことです。
- 開発・エージェント APIキー 外部サービスのAPIを利用する際に、利用者を識別・認証するために発行される文字列のことです。
- 開発・エージェント 環境変数 プログラムの外側で設定し、実行時に読み込む設定値のことで、秘密情報の管理によく使われます。
- 開発・エージェント ローカル環境 自分の開発マシン上だけで動かす、インターネットに公開する前の作業用の環境のことです。
- 開発・エージェント フロントエンド/バックエンド ユーザーが直接目にする画面側の処理をフロントエンド、裏側でデータや処理を担う部分をバックエンドと呼びます。
- 開発・エージェント データベース アプリが扱う情報を、後から検索・更新できる形で整理して保存しておく仕組みのことです。
- 開発・エージェント JSON プログラム同士がデータをやり取りする際によく使われる、人にも読みやすいデータの表記形式です。
- 開発・エージェント Markdown 見出しや箇条書きなどを簡単な記号で表現できる、文書作成によく使われる軽量な記法のことです。
- 開発・エージェント オープンソース ソースコードが公開され、誰でも閲覧・利用・改変できる形で提供されているソフトウェアのことです。
- 開発・エージェント マルチエージェント 複数のAIエージェントがそれぞれ役割を持ち、連携しながら一つの目標を達成する仕組みのことです。
プロンプト
- プロンプト プロンプト AIに送る指示文のことで、内容の書き方によって返ってくる答えの質が大きく変わります。
- プロンプト プロンプトエンジニアリング AIから望む答えを引き出すために、指示文（プロンプト）の書き方を工夫・改善していく取り組みです。
- プロンプト システムプロンプト AIの振る舞いやルールをあらかじめ設定しておく、会話の土台となる指示のことです。
- プロンプト フューショット プロンプトの中にいくつかの例を示すことで、AIに望む出力の形式やパターンを学ばせる手法です。
- プロンプト 思考の連鎖（CoT） AIに答えだけでなく、途中の考え方の手順も順を追って出力させることで、精度を高める手法です。
- プロンプト コンテキストエンジニアリング AIに渡す文脈情報（資料・履歴・前提条件など）を整理し、必要な情報を過不足なく渡す設計の考え方です。
- プロンプト 温度パラメータ AIが出力を生成する際の「ランダムさ・多様性」を調整する設定値です。
- プロンプト コンテキスト管理術 コンテキストウィンドウの限界を意識して、AIに渡す情報を絞り込み・整理する実践的な工夫のことです。
データ・学習
- データ・学習 学習データ AIモデルを学習させる際に使用される、大量の文章・画像・データの集まりです。
- データ・学習 RAG（検索拡張生成） AIが回答を作る前に外部の情報源を検索し、その内容を踏まえて答えを生成する仕組みです。
- データ・学習 埋め込み（エンベディング） 文章や単語の意味を、コンピュータが扱いやすい数値の並び（ベクトル）に変換したものです。
- データ・学習 ベクトルデータベース 文章などを変換した埋め込み（ベクトル）を保存し、意味の近さで高速に検索できるデータベースです。
- データ・学習 データセット 特定の目的のために整理・収集された、ひとまとまりのデータの集合のことです。
- データ・学習 ファインチューニングとRAGの使い分け 追加学習で応答の傾向自体を変えるファインチューニングと、検索で情報を補うRAG、どちらを使うべきかの判断基準です。
評価・安全性
- 評価・安全性 ベンチマーク AIモデルの性能を、共通の基準（問題セットなど）を使って比較・測定するための指標や試験のことです。
- 評価・安全性 評価（Evals） 自分たちの目的に合わせて、AIの出力が実際に役立っているかを継続的に測定・確認する取り組みです。
- 評価・安全性 ガードレール AIが意図しない出力や危険な操作をしないよう、あらかじめ設けておく制約や安全策のことです。
- 評価・安全性 AIリテラシー AIの得意・不得意やリスクを理解したうえで、適切に付き合っていくための基礎知識と姿勢のことです。
- 評価・安全性 バイアス 学習データの偏りなどが原因で、AIの出力が特定の方向に偏ってしまう現象のことです。
- 評価・安全性 レッドチーミング AIに意図的に問題のある入力を試し、弱点や危険な挙動を事前に洗い出す検証手法です。
- 評価・安全性 受け入れ基準 「何をもって完成とみなすか」を具体的な条件として書き出したリストのことです。
- 評価・安全性 回帰テスト 新しい変更によって、既存の機能が壊れていないかを確認するためのテストです。
- 評価・安全性 コードレビュー 書かれたコードを実装者以外の視点で確認し、問題点や改善点を見つける作業です。
- 評価・安全性 プロンプトインジェクション AIへの入力に悪意ある指示を紛れ込ませ、意図しない動作をさせる攻撃手法です。
- 評価・安全性 データプライバシー 個人情報や機密性の高いデータが意図しない形で収集・利用・漏えいしないよう保護する考え方です。
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