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。
M の用語
- Microsoft 365 Copilot
- Word・Excel・PowerPoint・Outlook・Teams等のMicrosoft 365アプリに組み込まれたAIアシスタント。利用者の権限の範囲内で組織内のメール・文書・会議等を参照して作業を支援するため、アクセス権設定の不備が過剰共有につながる点に注意する。〔時点依存〕
- MoE（Mixture of Experts）
- 複数の専門サブネットワークから入力ごとに一部を選択して利用し、計算効率とモデル容量を両立させる構造。
- Multi-Head Attention
- Attentionを複数のHeadで並列に計算し、異なる観点の関係性を同時に捉えてから統合する仕組み。Transformerの中核構成要素。
- MLA
- Multi-head Latent Attentionの略。Key・Value等を低次元の潜在表現へ圧縮し、推論時のメモリ負荷を抑えるAttention方式。
- Mamba
- 選択的State Space Modelを用いて長い系列を効率的に処理するニューラルネットワークアーキテクチャ。
- Mechanistic Interpretability（機構的解釈可能性）
- ニューラルネットワーク内部の特徴、回路、表現等を分析し、モデルがどのような内部機構で処理しているかを理解しようとする研究分野。
Mechanistic Interpretability（機構的解釈可能性）の定義を見る · 推論・事実性・不確実性の全体像
- MCTS（Monte Carlo Tree Search）
- 探索木上で選択・展開・評価・更新を反復し、有望な行動や推論経路を探索するアルゴリズム。推論探索や計画へ応用される。
- Model Spec（モデル行動仕様）
- AIがどのような原則・優先順位・安全方針・対話行動に従うべきかを明文化した行動仕様文書の総称。特定ベンダーが公開する仕様文書名として使われる場合もある。
- MMLU
- 幅広い学術・専門分野の多肢選択問題を用いて、言語モデルの知識・問題解決能力を評価するベンチマーク。
- MLOps
- 機械学習モデルの開発、学習、配備、監視、再学習、版管理などを継続的に運用する実務体系。
- MT-Bench
- 複数ターンの指示追従・対話能力を評価するために使われるベンチマーク。
- METR Time Horizon
- AI Agentが人間なら一定時間を要するソフトウェア等のタスクをどの長さまで一定成功率で完了できるかを見る能力評価の考え方・指標。
- Model Registry
- 利用可能なモデル、Version、所有者、評価結果、承認状態、配備先等を一元管理する登録基盤。
- MCP（Model Context Protocol）
- AIと外部データ・ツールを接続するためのプロトコル。接続したサーバーはツール説明文や結果を通じてモデルの挙動に影響するため、信頼できる提供元のものに限定する。
- MCPサーバー
- MCP経由でAIへツールやデータを提供するサーバー。第三者製のサーバーは導入前に提供元・権限・通信先を確認し、更新時の内容変化にも注意する（MCP Rug Pull）。
- MCP Resource
- MCPサーバーがクライアントへ提供する、ファイル・データ・文書等の読み取り可能なリソース。
- MCP Prompts
- MCPサーバーが再利用可能なプロンプトテンプレートや対話フローをクライアントへ公開する仕組み。
- MCP Roots
- MCPクライアントがサーバーへアクセス可能なファイルシステム等のルート範囲を示す旧Core機能。2026-07-28仕様で非推奨となり、新規実装ではTool Parameter、Resource URI、Server設定等への移行が推奨される。〔時点依存〕
- MCP Sampling
- MCPサーバー側からクライアント経由でモデル生成を要求する旧Core機能。2026-07-28仕様で非推奨となり、新規実装ではLLM Provider API等への直接統合が推奨される。〔時点依存〕
- MCP Elicitation
- 処理途中で追加のユーザー入力や確認を取得するための仕組み。2026-07-28仕様ではServer-initiatedのelicitation/createではなく、MRTRのinput_required等を使って元Requestの再送とともに追加入力を受け取る方式へ移行した。〔時点依存〕
- Mixture of Agents
- 複数のAgentやモデルの出力を協調・比較・統合して最終結果を作る構成。
- Model Cascade
- 軽量モデルから高性能モデルへ段階的に切り替えるなど、条件に応じて複数モデルを直列利用する構成。
- MCP Apps
- MCPの拡張として、ツール実行だけでなくインタラクティブなUI・アプリ体験をクライアントへ提供する仕組み。
- MCP Tasks / Tasks Extension
- 長時間処理等をTaskとして扱い、状態確認・更新等を行うMCP拡張。2026-07-28仕様では実験的CoreからExtensionへ移行した。〔時点依存〕
- MCP Extensions
- MCP本体のCoreを膨らませず、追加機能を名前空間付きの拡張として定義・利用するためのExtension framework。
- MRTR（Multi Round-Trip Requests）
- MCPでServer-to-Clientの追加要求等を、常時開いた双方向ストリームではなく複数回のRequest/Responseとして扱う方式。
- MCP Discovery（server/discover）
- クライアントがサーバーの能力等を事前に把握するためのDiscovery呼び出し。MCP 2026-07-28系の自己記述的Request設計と組み合わせて使われる。〔時点依存〕
- MCP Logging
- MCPでServerからClientへ構造化Logを通知する旧Core機能。2026-07-28仕様で非推奨となり、新規実装ではstdio系ではstderr、構造化ObservabilityではOpenTelemetry等への移行が推奨される。〔時点依存〕
- MCP Feature Lifecycle / Deprecation Policy
- MCP機能の導入、非推奨、互換期間、削除等の扱いを定めるLifecycle方針。2026-07-28仕様では非推奨機能を少なくとも12か月維持する考え方が示された。〔時点依存〕
MCP Feature Lifecycle / Deprecation Policyの定義を見る · Agent・ツール・MCPの全体像
- Mcp-Method / Mcp-Name HTTP Headers
- MCP 2026-07-28仕様で、HTTP Requestに実行Method名やTool名を載せるためのHeader。GatewayやProxyがBodyを解析せずRouting・Authorization・Policy適用を行いやすくする。〔時点依存〕
Mcp-Method / Mcp-Name HTTP Headersの定義を見る · Agent・ツール・MCPの全体像
- Microsoft Agent Framework
- Microsoftが提供するAgent・Workflow開発Framework。AutoGenとSemantic Kernelの後継として、Typed Workflow、State、Middleware、Telemetry、Multi-Agent Orchestration等を統合する。
- MCP Registry
- MCP Serverの公開・発見を標準化する公式Registry。公開ServerのMetadataやVersion等を登録し、ClientやSub-registryが参照できる一次的な発見基盤として使われる。
- MCP Inspector
- MCP ServerのTools、Resources、Prompts、Transport等を対話的に確認・Testする公式Developer Tool。Server実装やProtocol動作のDebugに使われる。
- Microsoft Foundry
- MicrosoftのAI Application・Agent開発Platform。Model、Agent、Tool、Evaluation、Tracing、Monitoring、RBAC、Network Policy等を統合して開発・運用・Governanceを行う。
- Microsoft Copilot Studio
- Microsoftが提供するLow-code / No-code中心のAgent・Workflow構築Platform。Microsoft 365や業務Data、Tool等と接続し、組織向けAgentを作成・配布・管理する。
- MCP Tool Annotations
- MCP ToolへreadOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint等の意味情報を付け、Clientが副作用や再実行性等を判断しやすくする仕組み。あくまでHintであり、信頼できないServer由来の値を強制的な安全保証として扱ってはならない。
- Merchant of Record（MoR）
- 顧客との取引で法的・決済上の販売主体となり、Payment、Tax、Refund、Chargeback、Compliance等の責任を負う事業者。Agentic CommerceではAgentやPayment Providerとの責任分界を明確にする重要概念。
- MPP（Machine Payments Protocol）
- StripeとTempoが共同開発する、AI AgentやSoftwareがInternet上で機械的に支払いを行うためのOpen Standard。Card、Stablecoin等の支払手段をAgent向けに扱う。
- Masking / Redaction
- 個人情報・秘密情報等の一部を伏せ字、置換、削除等によって見えない状態にし、不要な露出を減らす処理。
- Machine Unlearning
- 学習済みモデルから、特定データの影響を完全再学習なしに削除・低減することを目指す技術・研究領域。
- Market Surveillance Authority
- 市場に提供された製品・AIシステム等の規制遵守を監視し、調査・是正等を行う権限を持つ当局。
- Metric Catalog
- KPIや指標について、定義、計算式、対象期間、データ源、責任者などを一元管理するカタログ。
- Model Collapse
- AI生成データを再帰的・偏った形で学習へ使うことで、出力の多様性や分布の再現性、性能が劣化していく現象。
- Mid-training
- 初期の大規模事前学習と最終的なPost-Trainingの間で、特定能力・データ分布・長文対応等を強化する追加学習工程を指す実務上の総称。
- Multi-Query Retrieval
- 一つの質問から複数の検索クエリを生成し、異なる観点から候補文書を取得する方式。
- Metadata Filter
- 部署・日付・製品・法域・権限等のメタデータ条件で検索対象を絞り込む処理。
- MRR（Mean Reciprocal Rank）
- 最初の正解・関連結果が現れる順位の逆数を平均し、上位に正解を返せるかを評価する指標。
- Multimodal RAG
- テキストだけでなく画像・音声・動画等も検索対象や回答根拠として扱うRAG構成。
- MMR（Maximal Marginal Relevance）
- 検索候補のQuery関連度だけでなく候補間の重複も考慮し、関連性と多様性のBalanceを取りながら結果を選ぶRanking手法。
- Matryoshka Embedding
- 一つのEmbedding Vectorの先頭次元だけを切り出しても一定の意味性能を保つよう学習し、精度・Memory・検索Costを柔軟に調整できる表現方式。