AIに関するニュースやツールの解説でよく登場する専門用語。「聞いたことはあるけど意味は曖昧…」という方も多いのではないでしょうか？
今回は、知っておくと理解が深まるAI関連の重要ワードをピックアップしてわかりやすくご紹介します。
✅ MCP（Model Context Protocol）
Anthropicが2024年に公開した技術仕様。AIが外部ツールやアプリと簡単に連携できるようにする仕組みです。
✅ AIエージェント
ユーザーの目的をもとに、自動でタスクを選び実行するAI。
次世代のパーソナルアシスタントとして注目されています。
✅ RAG（Retrieval-Augmented Generation）
AIが外部のデータベースから必要な情報を検索・統合して答える仕組み。信頼性の高い回答を出すために活用されます。
✅ AGI（汎用人工知能）
人間のように柔軟に理解・学習・判断できるAIのこと。
実現すれば社会を大きく変える存在になると期待されています。
✅ シンギュラリティ
AIが人間の能力を超える転換点のこと。技術的特異点とも呼ばれています。
✅ Deep Research
ChatGPTやGeminiなどに実装されている、高度な調査・分析を可能にする機能。ビジネスリサーチにも便利です。
✅ LLM（大規模言語モデル）
膨大なテキストを学習して言語を理解・生成できるAI。GPTやClaudeなどが該当します。
✅ プロンプト
AIに指示を出すための「入力文」。
うまく設計する技術は「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれます。
✅ マルチモーダル
テキスト・画像・音声など、異なる形式のデータを統合して処理できるAI。画像と文章を同時に扱えるのが特徴です。
✅ RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）
人間の評価・フィードバックを使ってAIをより賢くする学習方法。
✅ LangChain
AIアプリ開発のためのオープンソースフレームワーク。複数のプロンプトやAIツールを組み合わせるのに便利です。
✅ ファインチューニング
既存のAIモデルを、特定の用途に合わせて追加で学習させること。精度の高いカスタマイズが可能になります。
✅ ハルシネーション
AIがもっともらしくウソの情報を作り出してしまう現象。情報の信頼性チェックが必要です。
✅ トークン
AIが文章を読み書きする時の「単語のかけら」。長文だと処理量が増え、料金や速度に影響します。
✅ API
外部サービスやアプリとAIをつなぐための窓口。ChatGPTもAPIで他ツールと連携可能です。
✅ コンテキストウィンドウ
AIが一度に理解できる文脈の広さを表す言葉。広ければ広いほど、長文や複雑な会話にも対応できます。
✅ パラメータ
AIの“思考回路”にあたる数値の設定。パラメータ数が多いほど複雑な処理が可能です。
✅ ベンチマーク
AIの性能を比較するための基準。モデルの成長や改良を評価するために使われます。
まとめ
AI時代を生き抜くうえで、これらの用語は「知っていて当然」になるかもしれません。
でも、いまのうちにざっくりでも理解しておけば、ツール選びや学び直しがぐんとスムーズになりますよ