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。

B の用語

BPE（Byte Pair Encoding）: 頻出する文字・バイト列の組を反復的に統合し、サブワード単位の語彙を作る代表的なTokenizer方式。
BPE（Byte Pair Encoding）の定義を見る · 基礎・モデル・プロンプトの全体像
BERT / Encoder-only: Transformer Encoderのみで構成され、文全体を双方向に参照して表現を学習するモデル構造と、その代表例であるBERT。文章生成より分類・抽出・Embedding・Reranker等に用いられることが多い。
BERT / Encoder-onlyの定義を見る · 基礎・モデル・プロンプトの全体像
BLEU: 生成文と参照文のn-gram一致を中心に、主に機械翻訳の品質を評価する自動指標。
BLEUの定義を見る · Evals・テスト・LLMOpsの全体像
BERTScore: BERT等の文脈Embeddingを用いて、生成文と参照文の意味的な類似度を測る評価指標。語の一致に依存するBLEU・ROUGEより言い換えに寛容。
BERTScoreの定義を見る · Evals・テスト・LLMOpsの全体像
Benchmark Saturation（ベンチマーク飽和）: 多くのモデルが上限付近のスコアに達し、Benchmarkがモデル間の差を識別できなくなる状態。Data Contaminationと並び、公開Benchmarkの限界として扱われる。
Benchmark Saturation（ベンチマーク飽和）の定義を見る · Evals・テスト・LLMOpsの全体像
Brier Score: 確率予測と実際の結果との差を二乗誤差で測る指標。確率の正確さと校正を評価する際に使われる。
Brier Scoreの定義を見る · Evals・テスト・LLMOpsの全体像
Bootstrap: 観測データから復元抽出を繰り返し、統計量のばらつき、信頼区間、差の安定性等を推定する再標本化手法。
Bootstrapの定義を見る · Evals・テスト・LLMOpsの全体像
Browser Use: AIがWebブラウザを操作し、ページ閲覧、入力、クリック等を通じてタスクを実行する方式。
Browser Useの定義を見る · Agent・ツール・MCPの全体像
Blackboard Architecture: 複数Agent・Moduleが共有のBlackboardへ中間結果やHypothesisを書き込み、それを参照しながら協調して問題を解くArchitecture。
Blackboard Architectureの定義を見る · Agent・ツール・MCPの全体像
BAML: Prompt、Schema、Model設定等を専用言語・Toolingで管理し、型付きLLM FunctionやStructured Outputを開発するためのFramework。
BAMLの定義を見る · Structured Outputs・コード・型安全の全体像
Barge-in: AIの発話中にUserが話し始めた際、音声出力を中断してUser側の発話を優先的に受け付けるRealtime Voice対話機能。
Barge-inの定義を見る · マルチモーダル・音声・画像の全体像
BCP: Business Continuity Planの略。障害・災害時にも業務を継続・復旧する計画。
BCPの定義を見る · データ・プライバシー・情報管理の全体像
BYOK（Bring Your Own Key）: 利用者・組織が管理する暗号鍵をクラウドやSaaSへ持ち込み、データ暗号化等に利用する方式。
BYOK（Bring Your Own Key）の定義を見る · データ・プライバシー・情報管理の全体像
BM25: 検索語の出現頻度や文書内での希少性等を用いて文書の関連度を算出する代表的なキーワード検索手法。
BM25の定義を見る · RAG・検索工学の全体像
Bi-Encoder / Cross-Encoder: クエリと文書を別々にEmbeddingして高速検索する構成と、両者を同時入力して高精度に関連度を評価する構成の対比。
Bi-Encoder / Cross-Encoderの定義を見る · RAG・検索工学の全体像
BGE-M3: 多言語に対応し、Dense Retrieval、Sparse Retrieval、Multi-vector Retrievalを一つのEmbedding Modelで扱えるBGE系列のModel。
BGE-M3の定義を見る · RAG・検索工学の全体像
Base64: バイナリデータ等をASCII文字列として表現する符号化方式。安全検査では、Base64表現そのものを危険とみなすのではなく、必要に応じて復号後の内容も検査対象とする。
Base64の定義を見る · AI Security・Threat Modeling・出力境界の全体像
Bug Bounty: 脆弱性やSecurity問題を責任ある方法で報告したResearcher等へ報奨金・謝礼を提供するProgram。Scope、Safe Harbor、Disclosure Rule等を明確化して運用する。
Bug Bountyの定義を見る · AI Security・Threat Modeling・出力境界の全体像
Best-of-N: 同じ入力からN個の候補を生成し、報酬モデル、Verifier、ルール、評価器等で最も良い候補を選ぶ推論方式。
Best-of-Nの定義を見る · 推論パラメータ・Long Context・Memoryの全体像
Beam Search: 複数の有望な部分系列を並行保持し、累積スコアの高い候補を探索するデコード手法。
Beam Searchの定義を見る · 推論パラメータ・Long Context・Memoryの全体像
bitsandbytes: 低bit量子化や8bit Optimizer等を提供し、LLM学習・推論のMemory使用量削減に利用されるライブラリ。
bitsandbytesの定義を見る · 推論パラメータ・Long Context・Memoryの全体像
Branch: Git等で変更を本流から分離して作業するための開発履歴の分岐。AI Agentには作業用ブランチで変更させ、Pull Requestでレビューしてから本流へ統合する。
Branchの定義を見る · Coding Agent・ソフトウェア開発運用の全体像
Backward Compatibility: 新しい変更を加えても、既存の利用者・データ・API等が従来どおり利用できる互換性。
Backward Compatibilityの定義を見る · Coding Agent・ソフトウェア開発運用の全体像
Background Agent: ユーザーの手元環境とは別のクラウド環境等で非同期に作業を進め、完了後にPull Request等で成果を返すCoding Agentの利用形態。並行作業が可能になる一方、権限範囲と成果物のレビューが重要となる。
Background Agentの定義を見る · Coding Agent・ソフトウェア開発運用の全体像
Bias: データ、モデル、評価、運用等の要因により、出力や判断が特定方向へ系統的に偏ること。
Biasの定義を見る · AIガバナンス・評価・Fairness・UXの全体像
Batch API: 多数のAIリクエストを即時応答ではなく一括・非同期で処理するAPI方式。コストや処理効率を優先する用途で使われる。
Batch APIの定義を見る · FinOps・非同期実行・資源管理の全体像
Batch Processing: 複数の処理をまとめて一括実行する方式。即時性が不要な業務ではコストや効率を改善できる場合がある。
Batch Processingの定義を見る · FinOps・非同期実行・資源管理の全体像
Bullwhip Effect: 需要の小さな変動がサプライチェーン上流へ伝わる過程で増幅し、過剰発注・在庫変動等を生む現象。
Bullwhip Effectの定義を見る · 日本実務・業務運用・法務・経理リスクの全体像