AI 用語辞典

MCPAI アプリとツールをつなぐ共通の取り決め

Model Context Protocol は、AI アプリと外部のツールや情報源が通信するためのオープンな規約です。

Skill繰り返し使える作業手順のパッケージ

作業に応じてアシスタントが読み込む指示や資料です。Agent Skills 形式では SKILL.md を使い、スクリプトやテンプレートも付けられます。

Agent目標に向けて手順を選ぶアシスタント

目標に向けて行動を選び、使えるツールで実行する AI システムです。結果を確認して次の行動を決めることもあります。

Promptプロンプト

AI に渡す依頼や関連資料のことです。指示、背景、例、画像、希望する出力形式などを含められます。

Tokenモデルが処理する単位

モデルは内容をトークンという小さな単位に分けて処理します。文字、一部の単語、その他の断片に当たることがあります。

Context window一度に扱える情報量

モデルが一度の処理で扱える情報量で、通常はトークンで表します。広さに限りがある作業机のようなものです。

AI人工知能

画像認識、言語処理、予測などを行う幅広い技術の総称です。チャットアシスタントは、その応用例の一つです。

LLM大規模言語モデル

大量の資料から言語のパターンを学び、文章を処理・生成するモデルです。多くのアシスタントの言語能力を支えています。

Hallucinationもっともらしいが根拠のない出力

AI が誤りや根拠のない内容、資料と食い違う内容を流ちょうに述べることです。断定的な文章でも誤っている場合があります。

Multimodal複数の形式の情報を扱うこと

文章、画像、音声、動画などを処理することです。何を入力・生成できるかはモデルや製品によります。

APIソフト同士が連携するための窓口

アプリケーション・プログラミング・インターフェースは、別のプログラムに情報や操作を求める方法を定めたものです。

API keyサービスを呼び出すための認証情報

アプリやプロジェクトに発行され、リクエストの送信元を識別する情報です。アクセス権や課金にも関係する場合があります。

RAG資料を探してから回答を作ること

検索拡張生成は、関連資料を探してモデルに渡してから回答を作る方法です。資料持ち込みの試験で必要なページを開くイメージです。

Embedding比較できる数値で内容を表すこと

文章などの特徴を数値で表し、関連する資料をソフトが比較できるようにするものです。

Fine-tuning特定の作業に合わせて追加学習すること

既存のモデルを特定の作業向けのデータでさらに訓練し、一部または全てのパラメーターを調整します。

Inference学習済みモデルを動かして結果を出すこと

学習済みのモデルに新たな入力を渡し、計算して結果を得る処理です。

Reasoning問題をいくつかの段階に分けて考えること

AI 製品では、問題を分解し条件を確認するなど、段階的な分析を指すことが多い言葉です。回答前に追加の計算を行うモデルもあります。

Workflowつながった作業手順

入力、処理、確認、出力といった工程をつなぐ流れです。AI、通常のソフト、人による確認を組み合わせられます。

Tool calling外部ツールを使って作業すること

モデルがツールと引数を指定して呼び出しを求め、アプリが実行し、結果をモデルに返す仕組みです。

CLIコマンドを入力して使う画面

ターミナルにコマンドを入力し、結果を受け取る操作方法です。一部の AI 開発ツールはこの入口を備えています。

IDE開発ツールをまとめた作業環境

統合開発環境は、コードの編集、実行、デバッグに使う道具を一つにまとめたものです。

Open weights学習済みモデルのパラメーターを公開すること

出力に影響する学習済みのパラメーターを提供することです。対応するファイルとソフトがあれば、ライセンスの範囲で自前の運用や研究ができます。

Local model自分の機器で動くモデル

モデルのファイルと実行ソフトを自分のパソコンや機器で動かします。使えるメモリーや処理能力が、モデルの大きさや速度に影響します。

Temperature生成時のランダム性に関わる設定

対応モデルで、次の出力候補をどう選ぶかに影響します。低いと選択が集中しやすく、高いと変化が増える傾向があります。

Rate limit一定時間内に使える量の上限

一定時間内のリクエスト数やトークン使用量の上限です。アカウント、プロジェクト、モデル、プランによって異なる場合があります。

Benchmark課題と採点方法で性能を比べること

決められた課題と条件で性能を比べるものです。試験のように、実際の作業の一部について比較材料を得られます。

AIGCAI が生成したコンテンツ

指示に応じて AI が作った文章、画像、コードなどです。AIGC は成果物を指す言葉で、特定のアプリ名ではありません。

Foundation model基盤モデル

幅広く訓練され、多くの作業に応用できるモデルです。異なるチャット製品やコーディング製品が、同じ基盤モデルを使うこともあります。