使い方 (69件)

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インコンテキスト学習 (In-context Learning)

モデルを再学習させずに、プロンプトの中で例を見せて使い方を覚えさせる技です。

エポック (Epoch)

学習データを1周分やり終えた単位のことです。

MLOps (MLOps)

機械学習モデルを「本番環境で運用し続ける」ためのお作法と仕組みのことです。

MLパイプライン (ML Pipeline)

データ収集→学習→評価→デプロイの一連の流れを自動化する仕組みです。

MCP (Model Context Protocol)

AIに「外部の道具」を使わせるための共通規格のことです。

AIインテグレーター (AI Integrator)

AI技術を既存システムや業務に組み込む作業を専門に請け負う、業者や職種のことです。

AIエージェント (AI Agent)

自分で考えて道具まで使ってくれるAIのことです。

AI検索 (AI Search)

検索結果のリストではなく、AIがまとめて答えを書いてくれる新しい検索です。

AIコーディング (AI Coding)

AIに手伝ってもらってプログラムを書く、最近すっかり定着した使い方です。

AIネイティブ (AI Native)

「最初からAIが組み込まれている前提」で設計されたアプリやサービスのことです。

AIのメモリ機能 (AI Memory)

会話をまたいでユーザーの情報を覚えておく、AIの新しい機能です。

エージェント型RAG (Agentic RAG)

AIが自分で検索を計画しながら答えを作るRAGの進化系です。

エージェント・ワークフロー (Agentic Workflow)

複数のステップ・複数のAIを組み合わせて自動化する作業の流れ自体のことです。

A/Bテスト (A/B Test)

2つの案を実際のユーザーに同時に出して、どっちが効くか比べる手法です。

API (Application Programming Interface)

ソフトとソフトをつなぐ「窓口」のことです。

オンデバイスAI (On-Device AI)

クラウドに頼らず、スマホやPCの中だけでAIを動かす方式のことです。

温度 (Temperature)

AIの答えの「お固さ/お遊びぐあい」を調整する設定です。

AutoGen (AutoGen)

Microsoftが提供する、複数のAIエージェントを協調動作させるフレームワークです。

核サンプリング(Top-p) (Nucleus Sampling)

次の単語候補のうち「累積確率がpになるまで」を対象にして選ぶ手法です。

関数呼び出し (Function Calling)

AIに「決まった形式で外部の関数を呼んでね」と教える仕組みです。

間接プロンプトインジェクション (Indirect Prompt Injection)

外部から読み込んだ文書に攻撃命令を仕込んでおく、間接型の攻撃です。

画像生成AI (Image Generation AI)

文章で説明するとそれに合った画像を作ってくれるAIのことです。

機械学習 (Machine Learning)

データから自分でルールを学ぶ方式のAIのことです。

CrewAI (CrewAI)

複数AIエージェントを「役割を持つチーム」として動かすフレームワークです。

グラフRAG (GraphRAG)

知識をグラフ構造で表現してから検索するRAGの発展形です。

公平性 (Fairness)

AIの判断が、特定の属性の人に不利にならないようにする考え方です。

コサイン類似度 (Cosine Similarity)

「ふたつのベクトルがどれくらい似ているか」を測る代表的な指標です。

コンテキスト圧縮 (Contextual Compression)

RAGで取り出した資料を「質問に関係する部分だけ」に圧縮する技です。

コンテキストエンジニアリング (Context Engineering)

AIに渡す「文脈」を設計する技術です。プロンプトエンジニアリングの広い版。

コンテキスト切れ (Context Loss)

長い会話の中でAIが古い話を忘れてしまう現象のことです。

思考の木 (Tree of Thoughts (ToT))

AIに複数の思考経路を木のように枝分かれさせて探索させる手法です。

思考の連鎖 (Chain of Thought (CoT))

AIに「考えてから答えて」と言わせるテクニックです。

システムプロンプト (System Prompt)

AIに最初に仕込んでおく「キャラ設定」のことです。

シャドウAI (Shadow AI)

会社が把握していないところで社員がこっそりAIを使っている状況のことです。

ジェイルブレイク (Jailbreak)

AIに本来禁止された返事をさせる、抜け道テクのことです。

Gemini (Gemini)

Googleが作っているLLMの名前です。

自己整合性 (Self-consistency)

同じ質問を複数回投げて多数決を取るプロンプト技法です。

推論遅延 (Latency)

AIに質問してから答えが返ってくるまでの待ち時間のことです。

透かし(電子透かし) (Watermark)

AI生成物に「これはAI製です」と分かる印を埋め込む技術です。

ストリーミング (Streaming)

AIの答えが少しずつ出てくる表示の仕方のことです。

生成AI (Generative AI)

「新しい何かを作り出す」タイプのAIの総称です。

ツール利用 (Tool Use)

LLMが外部ツール(関数、API、検索など)を「自分で呼んで」使う仕組みです。

Textual Inversion (Textual Inversion)

数枚の画像からその「概念」を表す新しい単語をAIに覚えさせる手法です。

Dispatch (Dispatch)

外出先のスマホから、自宅や会社のPCで動いているClaude Coworkに指示や承認を送れる機能です。

DSPy (DSPy)

「プロンプトを手で書かない」という思想のLLM開発フレームワークです。

Top-p / Top-k (Top-p / Top-k Sampling)

AIが次の単語を選ぶときの「候補の絞り方」の設定です。

動画生成AI (Video Generation AI)

文章で説明すると短い動画を作ってくれるAIのことです。

HyDE (Hypothetical Document Embeddings)

「もし答えがあったらこんな感じ」をAIに想像させてRAG精度を上げる技です。

ハイブリッド検索 (Hybrid Search)

ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせるRAG時代の検索手法です。

Vibe Coding (Vibe Coding)

「雰囲気で頼んでAIにコードを書かせる」、2025年に流行ったプログラミングスタイルです。

フィーチャーストア (Feature Store)

機械学習で使う「特徴量」を一元管理する、データ基盤の一種です。

Few-shot / Zero-shot (Few-shot / Zero-shot)

例なしまたは少しの例だけで、AIにタスクをやらせる手法です。

プロンプト (Prompt)

AIに対する「お願いごとの文章」のことです。

プロンプトインジェクション (Prompt Injection)

悪意あるユーザーがAIの指示を上書きする攻撃のことです。

プロンプトエンジニアリング (Prompt Engineering)

プロンプトの書き方を工夫してAIから良い答えを引き出す技です。

プロンプトテンプレート (Prompt Template)

穴埋め式の「お願いの雛形」のことです。

プロンプトリーク (Prompt Leak)

AIに仕込まれていた「裏設定(システムプロンプト)」が外に漏れる現象です。

ベクトルデータベース (Vector Database)

ベクトルをいっぱい保存して、似たものを高速で探せるDBのことです。

ベンダーロックイン (Vendor Lock-in)

特定のAI事業者から離れられなくなる、ビジネス上の困りごとです。

マルチモーダル (Multimodal)

テキスト・画像・音声などを同時に扱えるAIの呼び名です。

モデルレジストリ (Model Registry)

AIモデルのバージョン・履歴を管理する保管庫のことです。

モニタリング (Monitoring)

本番運用中のAIの動作を継続的に観測することです。

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

AIに「資料を検索しながら答えてもらう」仕組みのことです。

LlamaIndex (LlamaIndex)

「自社データとLLMをつなぐ」ことに特化したRAG構築フレームワークです。

ReAct (Reasoning + Acting)

AIに「考える」と「行動する」を交互にやらせるエージェント設計の基本パターンです。

リフレクション (Reflexion)

AIに自分の答えを反省させて、次回はもっと良い答えを出させる手法です。

リランキング (Re-ranking)

RAGの検索結果を、もう一段別のモデルで並び替える後処理です。

レート制限 (Rate Limit)

AI APIに「短時間に呼べる回数」の上限が決められていることです。

ローカルLLM (Local LLM)

自分のPCやサーバーで動かすLLMのことです。