AIのニュースや記事を読んでいると、よくわからないカタカナ言葉が出てきませんか?
「プロンプト」「LLM」「ハルシネーション」……
難しそうに見えますが、実はこの5単語さえ知っておけば、AIに関するニュースの9割は理解できます。
世界一わかりやすく解説します。
① プロンプト(Prompt)
AIに出す「指示文」や「質問」のことです。
「〇〇について教えて」とChatGPTに打ち込む、その文章がプロンプトです。
料理で例えると、プロンプトは「注文」。AIは腕の良いシェフですが、注文が曖昧だと思い通りの料理は出てきません。AIを使いこなす=プロンプトを上手く書く、ということです。
② LLM(大規模言語モデル)
AIの「脳みそ」のことです。
世の中の膨大な文章を読み込んで学習した巨大なシステムで、ChatGPTやClaudeの中身はこのLLMでできています。
「Large Language Model」の略で、「大量の言語データで学習した大きなモデル」という意味です。
③ ハルシネーション(Hallucination)
AIが「もっともらしいウソ」をつく現象のことです。
AIは事実を検索しているわけではなく、確率で言葉を繋げています。そのため、存在しない人物・論文・出来事を堂々と「事実」として答えることがあります。
これをハルシネーション(幻覚)と呼びます。AIを100%信じてはいけない最大の理由がこれです。重要な情報は必ず一次情報で確認しましょう。
④ トークン(Token)
AIが文章を理解するときの「文字の数え方(単位)」のことです。
英語の1単語や、日本語の1〜2文字が約1トークンになります。
「一度に処理できるトークン数が多い」=「長い文章を一気に処理できる」ということ。AIに長い文書を読み込ませたいとき、このトークン数が重要になってきます。
⑤ マルチモーダル(Multimodal)
テキスト(文字)だけでなく、画像・音声・動画など、複数の種類のデータを同時に理解・生成できる機能のことです。
「写真を見せて内容を説明してもらう」「音声で質問して文章で答えてもらう」といったことが、マルチモーダルAIなら可能です。最近のAIはほぼ全てマルチモーダルに対応しています。
📌 まとめ
| 用語 | 一言で言うと |
|---|---|
| プロンプト | AIへの指示文 |
| LLM | AIの脳みそ |
| ハルシネーション | AIがつくもっともらしいウソ |
| トークン | AIの文字の数え方 |
| マルチモーダル | 文字以外も扱えるAIの能力 |
この5単語を覚えるだけで、AIに関する会話や記事がぐっと読みやすくなります。
もっと知りたい方はこちらも
第1部:生成AIの基本〜応用・開発(全18個)
Sランク:必須知識(これだけは知っておくべき最重要用語)
| 用語 | 意味・概要 |
| LLM (大規模言語モデル) | 膨大なテキストデータを学習し、人間のような文章を理解・生成できるAIモデルのこと。 |
| Prompt (プロンプト) | AIに対する「指示」や「質問」の入力文のこと。 |
| Hallucination (ハルシネーション) | AIが、もっともらしい嘘や事実無根のデタラメを生成してしまう現象。 |
| Token (トークン) | AIがテキストを処理する際の「文字の最小単位」。課金や文字数制限の基準になる。 |
Aランク:活用知識(AIをより賢く使いこなすための用語)
| 用語 | 意味・概要 |
| Prompt Engineering | AIからより精度の高い回答を引き出すために、プロンプトを工夫・設計する技術。 |
| Multimodal (マルチモーダル) | テキスト、画像、音声、動画など、複数の種類のデータを同時に処理できる能力。 |
| Context Window | AIが1回のやり取りで「記憶・処理」できる文字量(トークン数)の限界値。 |
| RAG (検索拡張生成) | AIに社内データや最新の検索結果を「参照」させながら回答を作らせる技術。 |
| Temperature (温度パラメータ) | AIの出力の「ランダム性(創造性)」を調整する数値。 |
Bランク:仕組みの理解(ニュースや記事を読むための用語)
| 用語 | 意味・概要 |
| Transformer | 現在のLLMのベースとなっている、画期的なAIの仕組み(アーキテクチャ)。 |
| Parameters (パラメータ数) | AIの脳の「シナプスの数」や「複雑さ」を表す指標。性能の目安となる。 |
| Fine-tuning (ファインチューニング) | 既存のAIモデルに特定のデータを追加学習させ、特定タスクに特化させる手法。Zero-shot / Few-shotプロンプト内で「回答例」を示さずに指示する(Zero)、または数個のお手本を示す(Few)手法 |
| Diffusion Model (拡散モデル) | ノイズから徐々にノイズを取り除き、綺麗な画像を生成する画像生成AIの主流技術。 |
Cランク:最先端・開発動向(一歩進んだトレンド用語)
| 用語 | 意味・概要 |
| AGI (汎用人工知能) | 人間と同等、あるいはそれ以上の知能を持ち、あらゆる知的作業をこなせる究極のAI。 |
| AI Agent (AIエージェント) | 人間の細かい指示なしに、AI自身が自律的に計画を立ててタスクを実行するシステム。 |
| RLHF | 人間がAIの回答を採点し、その結果をもとにAIを望ましい振る舞いに調教する強化学習手法。 |
| Vector Database | 文章や画像の意味を「数値の配列(ベクトル)」に変換し、保存・検索するデータベース。RAGに必須。 |
第2部:組織への導入・推進者向け(全8個)
セキュリティ・ガバナンス(守りの知識)
| 用語 | 意味・概要 |
| シャドーAI (Shadow AI) | 会社が許可していない生成AIツールを、従業員が勝手に業務で使ってしまう状態。 |
| オプトアウト (Opt-out) | 入力したデータ(機密情報など)を、AI開発企業のモデル学習に使わせないようにする設定。 |
| プロンプトインジェクション | 悪意のあるプロンプトを入力し、AIの制限を解除したり非公開データを引き出したりする攻撃。 |
ビジネス実装(攻めの知識)
| 用語 | 意味・概要 |
|---|---|
| Copilot (コパイロット) | 人間の仕事を奪うのではなく、隣でサポートする「副操縦士(アシスタント)」としてのAIのあり方。 |
| API | ChatGPTなどのAIの脳を、自社の社内システムや別のアプリに直接組み込むための接続口。 |
| ローカルLLM (Local LLM) | インターネットを経由せず、手元のPCや自社内の閉域サーバーで直接動かすAIモデル。 |
費用対効果・最新トレンド(賢く使う知識)
| 用語 | 意味・概要 |
| SLM (小規模言語モデル) | LLMの小型版。パラメータ数が少ないため動作が軽く、低コストで運用できる。 |
| グラウンディング (Grounding) | AIの回答を、社内マニュアルなどの信頼できる特定のデータに結びつけ、事実に基づかせること。 |
