【完全保存版】AIの専門用語20選

「AI」「LLM」「RAG」は何の略？

AIについて調べると、

など、聞き慣れない言葉が次々に出てきます。

しかし、専門用語をすべて暗記する必要はありません。

まずは、仕事や日常でよく使われる言葉の意味と、何の略なのかを知れば十分です。

この記事では、AI初心者が最初に知っておきたい専門用語を、分かりやすく解説します。

① AI

AI＝Artificial Intelligence読み方：アーティフィシャル・インテリジェンス日本語：人工知能

人間のように文章を理解したり、画像を判別したり、予測したりする技術の総称です。

ChatGPT、画像生成AI、音声認識、売上予測なども、広い意味ではAIに含まれます。

② 生成AI

生成AI＝Generative AI読み方：ジェネレーティブ・エーアイ日本語：生成型人工知能

文章、画像、音声、動画、コードなどを新しく作るAIです。

例えば、

といった作業ができます。

③ ChatGPT

ChatGPT＝Chat＋GPT

「Chat」は会話という意味です。

GPTは、

GPT＝Generative Pre-trained Transformer読み方：ジェネレーティブ・プリトレインド・トランスフォーマー

を略した言葉です。

簡単に言うと、ChatGPTは、大量の文章を事前に学習した、会話型の生成AIです。

文章作成、要約、分析、企画、相談、プログラミングなど、幅広い用途に使えます。

④ LLM

LLM＝Large Language Model読み方：ラージ・ランゲージ・モデル日本語：大規模言語モデル

大量の文章を学習し、人間の言葉を理解したり、文章を作ったりするAIモデルです。

簡単に言えば、ChatGPTなどの文章生成AIを動かす頭脳にあたります。

⑤ モデル

Model＝仕組み・学習済みのAI

モデルとは、学習を終えたAIの仕組みそのものを指します。

同じAIサービスでも、使用するモデルによって、

などが変わります。

車で例えると、AIサービスが車全体で、モデルはエンジンのようなものです。

⑥ プロンプト

Prompt＝指示・きっかけ

AIに入力する質問や指示文のことです。

例えば、

個人事業主向けに、AI活用の記事タイトルを10個作ってください。

この文章全体がプロンプトです。

難しい命令文ではなく、AIに渡す仕事の依頼書と考えると分かりやすくなります。

⑦ コンテキスト

Context＝文脈・背景情報

AIが回答するときに参考にする、前後の情報や背景のことです。

例えば、

などがコンテキストにあたります。

背景を詳しく伝えるほど、回答のズレを減らしやすくなります。

⑧ トークン

Token＝AIが文章を処理する単位

AIが文章を理解したり、文章を作ったりするときに使う、小さな処理単位です。

トークンは文字数や単語数と完全に同じではありません。

文章が長くなるほど、使用するトークンも増えます。

AIサービスやAPIでは、使用したトークン数によって料金が決まる場合があります。

⑨ ハルシネーション

Hallucination＝幻覚

AIが、間違った情報や存在しない情報を、正しいことのように答える現象です。

例えば、

などを作ることがあります。

重要な情報は、出典、日付、公式情報を確認する必要があります。

⑩ 学習データ

Training Data＝訓練用データ

AIが能力を身につけるために使用する文章、画像、音声、数値などのデータです。

AIは大量のデータから、言葉や画像の特徴、パターン、関係性を学びます。

⑪ 機械学習

ML＝Machine Learning読み方：マシン・ラーニング日本語：機械学習

大量のデータから、コンピューターが特徴やルールを学ぶ技術です。

例えば、

といった仕組みに使われます。

⑫ ディープラーニング

DL＝Deep Learning読み方：ディープ・ラーニング日本語：深層学習

機械学習の一つです。

人間の脳の神経回路を参考にした仕組みを使い、複雑な文章、画像、音声などを処理します。

現在の生成AIを支える重要な技術です。

⑬ ニューラルネットワーク

Neural Network＝神経回路網

人間の脳にある神経細胞のつながりを参考にした、AIの計算方法です。

画像認識、音声認識、文章生成など、さまざまなAI技術に使われています。

ディープラーニングは、ニューラルネットワークを何層にも重ねた仕組みです。

⑭ 推論

Inference＝推論・判断

学習済みのAIが、入力された情報をもとに答えを出すことです。

例えば、

といった処理が推論にあたります。

AIが学ぶ工程を「学習」、学んだ能力を使って答える工程を「推論」と呼びます。

⑮ ファインチューニング

Fine-tuning＝微調整

すでに学習済みのAIへ追加学習を行い、特定の業務や分野に強くする方法です。

例えば、

などを作る場合に使われます。

⑯ RAG

RAG＝Retrieval-Augmented Generation読み方：リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション日本語：検索拡張生成

AIが外部の資料を検索し、その内容を参考にして回答する仕組みです。

例えば、

などを検索して回答するAIチャットに使われます。

簡単に言えば、AIに資料を探させてから答えさせる仕組みです。

⑰ API

API＝Application Programming Interface読み方：アプリケーション・プログラミング・インターフェース日本語：システム同士をつなぐ窓口

異なるアプリやシステム同士で、情報や機能をやり取りするための仕組みです。

例えば、

といった自動化を作るときに使われます。

⑱ AIエージェント

AI Agent＝AI代理人

人から目標を与えられ、必要な作業を考えながら進めるAIです。

通常のAIが質問に答えるものだとすれば、AIエージェントは、

ところまで進めます。

簡単に言えば、答えるAIではなく、動くAIです。

⑲ マルチモーダル

Multimodal＝複数の形式を扱うこと

文章だけでなく、画像、音声、動画など、複数の種類の情報を扱えるAIのことです。

例えば、

といったことができます。

「モーダル」は、情報の形式や種類という意味です。

⑳ AIワークフロー

AI Workflow＝AIを使った業務の流れ

AIと複数の作業を、順番につなげた仕組みです。

例えば、

この一連の流れがAIワークフローです。

単発でAIを使うだけでなく、仕事全体につなげることで、業務負担を大きく減らせます。

最初に覚えるべき略語5つ

すべてを一度に覚える必要はありません。

まずは、次の5つを理解すれば十分です。

AI

Artificial Intelligence人工知能

GPT

Generative Pre-trained Transformer大量の文章を事前学習した文章生成の仕組み

LLM

Large Language Model大規模言語モデル

API

Application Programming Interfaceシステム同士をつなぐ仕組み

RAG

Retrieval-Augmented Generation外部資料を検索して回答に使う仕組み

専門用語より大切なこと

AIを使いこなすために、難しい言葉を暗記する必要はありません。

大切なのは、

を考えることです。

専門用語をたくさん知っている人が、AIを使いこなせるとは限りません。

AIを使いこなせる人は、難しい言葉を知っている人ではなく、

自分の仕事を、AIに分かりやすく説明できる人です。

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