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。

D の用語

Developer
アプリやサービスの開発者が設定する、ユーザー入力より上位の指示。
Decoder-only Transformer
TransformerのDecoder側を中心に構成し、主に自己回帰的な次トークン予測で文章を生成するモデル構造。GPT系LLMで広く使われる。
Dynamic Few-shot(Dynamic Few-shot Selection)
入力内容に応じて、検索等で入力に最も近い適切な例を動的に選び、プロンプトへ挿入する方法。
Data Lineage
データがどこから取得され、どの変換・加工・移動を経て現在の形になったかを追跡できる来歴情報。
Deceptive Alignment
評価・監視中は望ましい挙動を示しつつ、別条件では異なる目的を追うような欺瞞的整合の可能性を扱う安全研究上の概念。
Deliberative Alignment
モデルが回答前の推論過程で安全方針・規則を明示的に参照し、複雑なケースでもそれらを適用するよう学習・設計する考え方。
Dangerous Capability Evaluation
サイバー、CBRN、欺瞞、自己増殖等の重大リスクへ結び付き得る高度な能力を、事前に測定・検証する安全評価。
Data Contamination
評価問題や正解が学習データへ混入し、実力以上にベンチマーク性能が高く見える問題。公開ベンチ汚染を含む上位概念。
DeepEval
LLMアプリケーションの回答品質、RAG、Agent等を自動評価するためのオープンソース評価フレームワーク。
Deep Research
複数の検索・資料読解・比較・統合を複数ステップで行い、根拠付きの調査結果を作るAIワークフローの総称。
Dual Control(四眼原則)
重要な操作や承認を一人だけで完結させず、独立した複数人の確認を要求する統制。
Durable Execution
長時間または複数段階の処理で状態や進捗を永続化し、障害・再起動・中断後も安全に再開できる実行方式。
Dynamic Client Registration(DCR)
OAuth ClientをAuthorization Serverへ動的登録する仕組み。MCPでは2026-07-28仕様で正式に非推奨となり、Client ID Metadata Document(CIMD)への移行が推奨される。〔時点依存〕
Denylist
明示的に禁止した対象を利用不可にするリスト。未知の危険や言い換えに弱いため、単独では不十分。
Diff
変更前後の差分表示。AIが何を変えたかを確認するのに使う。
Docker
アプリと依存環境をコンテナとしてまとめて実行する技術。コンテナは完全な隔離ではないため、信頼できないコードの実行には追加の隔離策を検討する。
DELETE
SQL等でデータを削除する命令。誤実行時の影響が大きい破壊的操作。
DROP
データベースの表など構造自体を削除する命令。復元にはバックアップが必要になるため、AI Agentの権限からは原則として除外する。
DiT(Diffusion Transformer)
拡散モデルのノイズ除去ネットワークにU-Netの代わりにTransformerを用いる構造。近年の画像・動画生成モデルで広く採用されている。
Digital Twin
現実の設備・空間・プロセス等をデジタル上に対応付け、状態把握・予測・シミュレーションへ利用する仮想表現。
Data Residency(データレジデンシー)
データを特定の国・地域内で保存・処理する要件・考え方。保存場所が国内でも、処理や保守のためのアクセスが国外から行われる場合があるため、処理の所在まで確認する。
DPA(Data Processing Agreement)
個人データの処理を委託する際に、処理の目的・範囲・安全管理・再委託・削除等を定める契約。AIサービスの法人契約では付属文書として提供されることが多い。データ保護機関(Data Protection Authority)も同じ略称のため、文脈で区別する。
Data Minimization(データ最小化)
目的達成に必要な範囲へ収集・利用・保持するデータを限定し、不要な個人情報・機密情報の処理を減らす原則。
DSAR / Data Subject Rights
本人が自己の個人データについてアクセス、訂正、削除等を請求する権利と、その請求対応の実務。法域により範囲が異なる。
Deletion Policy(削除方針)
保存データ、バックアップ、派生データ等をどの条件・手順で削除するかを定める方針。
Differential Privacy
個々のデータ有無が統計結果へ与える影響を数学的に制限し、集計・学習時のプライバシー漏えいを抑える技術。
DPIA
Data Protection Impact Assessmentの略。個人データ処理がプライバシーへ与えるリスクを事前に評価し、低減策を検討する手続。
Digital Omnibus
EUのデジタル規制を横断的に見直し・簡素化する政策パッケージ等を指す呼称。AI関連規則への影響は最新の立法状況確認が必要。〔時点依存〕
Deployer(AI Act)
自らの権限の下でAIシステムを業務等に利用する主体。EU AI Actでは利用時の監督・ログ・影響評価等が問題になる場合がある。
Distributor(AI Act)
AIシステムをサプライチェーン上で市場提供する主体。適合表示や必要文書等の確認が関係する。
DORA(Digital Operational Resilience Act)
EU金融分野でICT Risk Management、Incident Reporting、Resilience Testing、Third-party Risk等を規律するRegulation。AI・Cloud利用もICT Riskの一部として関係し得る。
Digital Services Act(DSA)
EUのOnline Intermediary、Hosting、Marketplace、Social Platform等へIllegal Content対応、Transparency、Systemic Risk管理等を求めるRegulation。AI ServiceがPlatform機能と結び付く場合にも関係する。
Data Contract
データの項目、型、意味、品質条件、更新頻度、責任者などを提供側と利用側で明示的に合意する取り決め。
DWH / データレイク
分析用に整理・統合された構造化データを蓄積するデータウェアハウス(DWH)と、構造化・非構造化データを元の形式のまま大量に蓄積するデータレイク。両者を組み合わせたレイクハウス構成もある。
Data Quality
データの正確性、完全性、一貫性、適時性、重複の少なさ等、利用目的に対してデータがどの程度適切かを表す品質概念。
Data Catalog
組織内のデータセット、項目、所有者、利用条件、Lineage等のメタデータを検索・管理できるようにするカタログ。
DSPy
プロンプトやLLMパイプラインを評価指標に基づいて最適化するためのフレームワーク。
DPO
Direct Preference Optimizationの略。選好データを用いて、望ましい回答を直接学習するための最適化手法。
DoRA(Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation)
重みの大きさと方向を分け、方向側へLow-Rank Adaptationを適用することでLoRAの適応性能向上を狙うPEFT手法。
De-escalation
怒り・興奮・対立を悪化させず、より安全で冷静な対話へ移行させるコミュニケーション手法。
Data Poisoning
学習・RAG・評価等に使うデータへ意図的または偶発的な不正情報を混入させ、AIの挙動を歪めること。
Dense Retrieval / Sparse Retrieval
Embedding等の密ベクトルで意味的近さを検索する方式と、語の出現等の疎な表現で検索する方式の対比。
Delegated Authorization
ユーザー等の権限の一部を、範囲を限定してAgentや外部サービスへ委任する認可方式。
Direct Prompt Injection
ユーザー入力へ悪意ある指示を直接含め、AIの本来の制約や目的を変えようとする攻撃。
DLP
Data Loss Preventionの略。機密情報や個人情報などの不正・不要な外部送信や持ち出しを検知・制御する仕組み。
Data Exfiltration
機密情報や個人情報等を、外部通信・URL・ツール出力などを通じて権限外の宛先へ持ち出す攻撃・漏えい。
Dependency Confusion
内部Packageと同名のPublic Package等をDependency Resolverに選ばせ、攻撃者のPackageをInstallさせるSoftware Supply Chain攻撃。
Dual LLM Pattern
未信頼のWeb・Document等を読む非特権LLMと、機密Dataや副作用ToolへAccessできる特権LLMを分離し、Prompt Injection経由の権限濫用を抑えるArchitecture Pattern。
Distributed Tracing
複数サービス、検索、Agent、Tool等をまたぐ1回の処理を共通ID等で追跡する仕組み。
Decode
Prefill後に、KV Cache等を利用しながら次トークンを逐次生成していく自己回帰推論フェーズ。