Professional LexiconAI・LLM実務辞典
AI・LLMの実務で参照する用語を、分野別に整理して掲載します。
た の用語
- ドメイン固有コンプライアンス・人間影響
- 医療・金融・法務など領域固有の規制に加え、公平性・人間への影響・依存や過信などを踏まえて制御すること。
- タスク種別ルーティング
- 依頼を要約・比較・生成・検索などの処理種別へ分類し、適切な手順へ振り分けること。
- データ分類・プライバシー・ライフサイクル
- 情報を公開・社内・機密等に分類し、目的、最小化、保持、削除、二次利用まで含めて管理すること。
- タスク分解
- 複雑な依頼を小さなサブタスクへ分け、順序や依存関係を整理すること。細かく分けすぎると誤差伝播やコストが増えるため、結果を検証できる単位で区切る。
- データ鮮度
- 検索・RAG等で使うデータが現在の状態をどれだけ反映しているか。RAGでは文書の更新日をメタデータとして持たせ、古い文書が優先されない仕組みを設ける。
- チェリーピッキング
- 都合のよい証拠だけを選び、反対情報を無視すること。AIはユーザーの期待に沿う根拠を優先して集めることがあるため、反証も明示的に探させる。
- トレース
- 入力・検索・ツール呼び出し・出力など実行経路を記録・追跡すること。プロンプトや出力に個人情報・機密情報が含まれ得るため、保存範囲・保持期間・閲覧権限を定める。
- ドリフト検知
- 時間や環境変化による性能・挙動のずれを検出すること。
- ツール呼び出し
- AIが検索・API・コード実行など外部機能を起動すること。引数の誤りや不要な呼び出しが起こり得るため、副作用のあるツールは実行前に検証・承認する。
- ツール連鎖
- あるツールの結果を次のツールへ渡し、複数ステップで処理すること。
- ツール説明文
- AIへツールの用途・使い方を知らせる説明。誤記や悪意ある文が挙動に影響しうる。
- チェックポイント
- 長時間処理の途中状態を保存し、確認・再開できる区切り。
- タイムアウト
- 処理が一定時間内に完了しない場合に打ち切る仕組み。タイムアウトは処理の失敗を意味しないため、副作用操作では実際に完了したかを確認してから再実行する。
- デッドロック
- 複数処理が互いの資源待ちになり、進行不能になる状態。
- ドライラン
- 実際には変更せず、実行予定の処理や影響だけを確認する試行。実行計画を人間が確認してから本実行へ進む運用と組み合わせる。
- トークン
- LLMが文字列を処理する際の基本単位。料金やコンテキスト容量に影響する。
- トークン予算
- 1回または一定期間の処理で使用可能なトークン量・費用の上限。上限到達時の挙動（停止・要約・軽量モデルへの切替等）を事前に決めておく。
- ディープフェイク（Deepfake）
- AI等を用いて人物の顔・声・映像などを本物らしく合成・改変したコンテンツ。
- チャットボット
- ユーザーとテキストや音声で対話し、質問応答・案内・手続支援等を行うソフトウェア。
- データ保持
- サービスが入力・出力・ログ等のデータを保存すること。学習に利用しない設定でも、不正利用の監視等のため一定期間保存される場合があるため、保持期間と目的を確認する。
- データ主権
- データが所在する国・地域の法制度や統制の影響を受けるという考え方。
- データフロー
- データがどこから入り、どこで処理され、どこへ送られるかという流れ。データフローを図示しておくと、DPIA・委託先管理・インシデント時の影響範囲の特定が容易になる。
- データローカライゼーション
- 特定の種類のデータを国内で保存・処理するよう法令で義務付けること。利用者側の要件・方針であるData Residencyと異なり法的義務であるため、対象国の規制を確認したうえでAIサービスの利用可否を判断する。〔時点依存〕
- テンプレート管理
- プロンプトテンプレートの版・所有者・更新・レビューを管理すること。
- データクレンジング
- 欠損、重複、表記揺れ、異常値、誤記等を検出・修正し、分析や学習に使いやすいデータへ整える処理。
- ディスレクシア
- 読み書きに特有の困難が生じる学習上の特性。AI出力ではレイアウトや文構造等のアクセシビリティ配慮が関係する。
- トーン&マナー
- 文章・デザイン・コミュニケーションの雰囲気や表現ルール。
- ダークパターン
- 利用者の誤認や不注意を誘い、本人の意図に反する選択（購入・同意・解約断念・データ提供等）をさせるUI設計。AIの対話や擬人化を用いた誘導も含まれ、消費者保護規制の対象となり得る。
- チャンク
- RAG等で検索・入力しやすい単位へ文書を分割した断片。分割位置や大きさが検索品質と回答精度に影響する。
- データセンター電力需要
- Data CenterのServer、Accelerator、Network、Cooling等が必要とする電力需要。AIのTraining・Inference拡大に伴うCapacity Planning、Cost、Grid、環境負荷の評価対象となる。
- タイムスタンプ
- 電子Dataがある時点に存在し、その後改変されていないことの確認を補助する時刻証明情報。電子保存・証拠性等で利用される。