AI用語集｜知っておきたいAI用語50

AIの現場で使われる言葉を、IT担当者でなくても分かるように50語にまとめました。見出し（No・カテゴリ・用語）をクリックすると並べ替えられます。用語は五十音順に並びます。

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No	カテゴリ	用語	解説
1	基盤技術	生成AI	文章・画像・音声・動画などを、指示に合わせて新しく作り出すAIです。ChatGPTや画像生成AIがこれにあたります。
2	基盤技術	LLM（大規模言語モデル）	大量の文章を学んで言葉を扱えるようになったAIの頭脳部分です。ChatGPTやClaudeの中身はこのLLMです。
3	基盤技術	推論モデル	答える前に、手順を踏んでじっくり考えるAIです。計算や複雑な判断が必要な場面で、間違いが減ります。
4	基盤技術	マルチモーダル	文字だけでなく、画像・音声・動画もまとめて理解できるAIです。写真を見せて「これは何？」と聞けます。
5	基盤技術	MoE（専門家の混合）	1つのAIの中に「専門家」役の部品をたくさん持ち、処理のたびに必要な部品だけを動かす仕組みです。大きなAIを、計算量を抑えて動かせます。
6	基盤技術	SLM／オンデバイスAI	小型で軽く、自社のパソコンやスマホの中でも動かせるAIです。外部に情報を出したくない業務に向きます。
7	基盤技術	コンテキストウィンドウ	AIが一度に覚えておける文章の量です。大きいほど、長い資料を丸ごと読ませて質問できます。
8	基盤技術	フィジカルAI	ロボットや機械などの「体」を持ち、現実の世界で動くAIです。工場や物流で活用が始まり、介護などでも実証が進んでいます。
9	エージェント	AIエージェント	目的を伝えると、自分で手順を考え、道具を使って作業を進めるAIです。質問に答えるだけのAIとは違い、仕事を任せられます。
10	エージェント	エージェンティックAI	人が細かく指示しなくても、計画・実行・見直しまで自分で進めるAIの考え方です。AIが「道具」から「担当者」に近づく流れを指します。
11	エージェント	マルチエージェント	役割の違う複数のAIが、チームのように協力して仕事を進める仕組みです。調査担当・文章担当・チェック担当のように分担します。
12	エージェント	AIエージェント拡張基盤（拡張プラットフォーム）	AIエージェントに、外部のツール・社内データ・スキル・権限管理などをつなぎ足し、できることを広げるための土台です。スマホにアプリを足すように、AIの能力を後から増やせます。※特定の規格名ではなく、MCPやAIスキルなどをまとめて指す呼び方です。
13	エージェント	MCP（Model Context Protocol）	AIと外部のサービスやデータをつなぐための共通規格です。2024年にAnthropic社が公開し、現在はLinux Foundation傘下の団体が管理しています。家電のコンセントが共通なように、つなぎ方が揃うので連携が簡単になります。
14	エージェント	A2A（Agent2Agent）	AI同士が会話し、仕事を依頼し合うための共通ルールです。2025年にGoogleが公開し、現在はLinux Foundationが管理しています。別々の会社のAIでも協力できるようにします。
15	エージェント	ツール呼び出し	AIが、メール・表計算・検索などの道具を自分で選んで使うことです。AIが「話すだけ」から「実際に作業する」へ変わる基本機能です。
16	エージェント	コンピュータユース	AIが人間のようにパソコンの画面を見て、マウスやキーボードを操作することです。専用の連携がないソフトでも自動化できますが、人より遅く操作ミスもあるため、確認が必要です。
17	エージェント	AIスキル（Agent Skills）	AIが必要なときに読み込む「仕事の手順書」です。Anthropic社が2025年に公開し、共通仕様として他社のAIでも使われ始めています。一度作れば作業の品質が揃いやすく、社内の仕事の型を広げられます。
18	作り方・使い方	プロンプト	AIに出す指示文のことです。目的・条件・出力の形をはっきり書くほど、期待どおりの答えが返ってきます。
19	作り方・使い方	コンテキストエンジニアリング	AIに渡す情報（背景・資料・ルール）を整えて、答えの質を高める工夫です。指示文の書き方より、材料の揃え方を重視します。
20	作り方・使い方	RAG（検索拡張生成）	自社の資料をAIに調べさせてから答えさせる仕組みです。AIが知らない社内情報にも、元の資料を示しながら答えられます。ただし誤答がゼロになるわけではありません。
21	作り方・使い方	ファインチューニング	AIに自社のデータで追加の学習をさせ、得意分野や話し方を調整することです。費用と手間がかかるため、まずはRAGを検討します。
22	作り方・使い方	強化学習	AIが試行錯誤し、良い答えには「ご褒美」を与えて育てる学習方法です。最近のAIが賢くなった大きな理由のひとつです。
23	作り方・使い方	拡張思考	AIに、答える前に時間をかけて考えさせる機能です（ClaudeではExtended thinkingと呼びます）。難しい問題ほど正答率が上がりやすい一方、時間と費用は増えます。
24	作り方・使い方	バイブコーディング	プログラムを書けなくても、AIに日本語で頼んでアプリやツールを作ってもらうことです。現場の担当者が自分で道具を作れますが、中身を確認しないまま社内で使うと、セキュリティ上の危険があります。
25	作り方・使い方	AIワークフロー	AIを業務の流れの中に組み込み、受付から処理、報告までを自動でつなぐことです。単発で使うより、効果が毎日積み上がります。
26	作り方・使い方	ヒューマン・イン・ザ・ループ	重要な判断や送信の前に、必ず人が確認・承認する運用です。AIに任せつつ、最終責任は人が持つための安全装置です。
27	リスク・守り	ハルシネーション	AIが事実でないことを、もっともらしく答えてしまう現象です。数字・固有名詞・法律は必ず人が確認します。
28	リスク・守り	プロンプトインジェクション	AIが読む文章の中に悪意ある命令を紛れ込ませ、AIを思いどおりに操る攻撃です。メールやWebページ経由で起こります。
29	リスク・守り	シャドーAI	会社が把握していないところで、従業員が勝手に使っているAIです。情報漏えいの原因になるため、禁止より「使える環境を用意する」対応が有効です。
30	リスク・守り	AIガードレール	AIの暴走や誤用を防ぐための安全柵です。入力してはいけない情報や、答えてはいけない内容を仕組みで制限します。
31	リスク・守り	匿名化・仮名化（マスキング）	名前や住所などを伏せ字や記号に置き換えてから、AIに渡す対策です。ただし、名前を置き換えただけのデータは、法律上の「匿名加工情報」ではありません。他の情報と照らし合わせれば本人が分かる場合は、引き続き個人情報として扱います。
32	リスク・守り	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・画像です。社長の声をまねた振込指示など、詐欺への悪用が増えています。
33	リスク・守り	オプトアウト	入力した内容をAIの学習に使わせないように、自分で設定して断ることです。無料版・個人向けプランは初期設定で学習に使われるものがあります。法人向けプランは初期設定で学習に使わないものが多いです。導入時に必ず確認します。
34	リスク・守り	AIフォレンジック	AIが「いつ・何を・どう処理したか」の記録をたどり、問題の原因を調べることです。ログを残しておかないと追跡できません。
35	集客・市場	AIO	AI Optimization（AI最適化）の略で、検索結果のAI要約やAIの回答に、自社の情報を拾ってもらうための対策です。Googleの「AI Overviews（AIによる概要）」の略として使われることもあり、意味が揺れている言葉です。
36	集客・市場	LLMO	ChatGPTなどの回答の中で、自社名や自社サービスが紹介されるようにする対策です。信頼できる情報を、正確に公開し続けることが土台です。
37	集客・市場	AEO	「〇〇とは？」といった質問に対する「答え」として選ばれるための対策です。結論を先に書く、簡潔に説明する構成が有効です。
38	集客・市場	ゼロクリック検索	検索結果の画面だけで疑問が解決し、サイトが訪問されない状態です。表示回数は多いのに、訪問が減る原因になっています。
39	集客・市場	AIモード／AI要約検索	Google検索で、AIがまとめた回答を表示する機能です。結果の上に出る要約が「AIによる概要」、質問を重ねて深掘りできる対話型が「AIモード」（日本語版は2025年9月開始）です。回答の中で引用・紹介されるかどうかが、新しい集客の勝負どころになります。
40	集客・市場	構造化データ	会社情報・商品・よくある質問などを、AIや検索エンジンが読み取りやすい形式で書き込んでおくことです。ページの内容を正しく伝えられます。
41	集客・市場	指名検索	会社名やサービス名で直接検索されることです。AI時代でも減りにくく、ブランドの強さを測る大事な指標です。
42	集客・市場	AI経由流入	ChatGPTなどのAIの回答から、自社サイトに訪れる人のことです。まだ割合は小さいものの、増加を測る価値があります。
43	組織・推進	AI推進リーダー	社内でAI活用を広げ、定着させる役割の人です。ツールの選定だけでなく、ルール作り、教育、成功事例の共有までを担います。技術者である必要はなく、現場を動かせる人が向いています。
44	組織・推進	AIガバナンス	AIを安全かつ正しく使うための、社内の管理体制です。ルール・責任者・チェックの仕組みをセットで整えることを指します。
45	組織・推進	AI活用ガイドライン	使ってよいAIと、入力してよい情報・いけない情報を決めた社内ルールです。まず1枚にまとめると、現場が迷わなくなります。
46	組織・推進	AIリテラシー	AIの得意・苦手を理解し、結果を見極めて使いこなす力です。使い方だけでなく、疑う目を持つことも含みます。
47	組織・推進	リスキリング	新しい仕事に必要な知識や技術を学び直すことです。AI時代は、全従業員が対象になります。助成金が使える場合もあります。
48	組織・推進	PoC（概念実証）	本格導入の前に、小さく試して効果を確かめることです。いきなり全社展開せず、1部署・1業務から始めて失敗の損害を抑えます。
49	組織・推進	DX	デジタルの力で、仕事のやり方やビジネスの形そのものを変えることです。AIもDXを進める手段のひとつです。ルールで決められる定型業務はシステムで自動化し、例外の判断や文章づくりはAIに任せる、という使い分けが効果的です。
50	組織・推進	CAIO（最高AI責任者）	会社のAI活用に責任を持つ役員です。経営目標とAIの取り組みをつなぎ、投資とリスクの両方を判断します。