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。
P の用語
- Physical AI
- センサー入力を解釈し、ロボットや機器など物理世界の動作へ接続するAIシステムの総称。
Physical AIの定義を見る · 基礎・モデル・プロンプトの全体像
関連する記事を読む（1件）
- Phase
- 複雑な処理やワークフローを、目的や役割ごとに分けた大きな工程・段階。
- Perplexity（AI検索サービス）
- Perplexity AIが提供する、Web検索結果を基に出典付きで回答する検索型AIサービス（回答エンジン）。評価指標のPerplexityとは別。〔時点依存〕
- PPO（Proximal Policy Optimization）
- 方策更新幅を制約しながら安定した強化学習を行う代表的なPolicy Optimization手法。RLHF等でも用いられる。
- PLaMo
- Preferred Networksグループが国内でゼロから開発する日本語LLMブランド。商用向けPLaMo Prime、軽量版、翻訳特化モデル等を展開する。〔時点依存〕
- Prompt Engineering / プロンプトエンジニアリング
- プロンプトの書き方や構造を工夫して、AIの出力を目的に合わせる設計手法。
Prompt Engineering / プロンプトエンジニアリングの定義を見る · プロンプト技法・コンテキスト設計の全体像
- Prompt/Context Drift（プロンプトドリフト／コンテキストドリフト）
- 時間・モデル・入力の変化により、同じ設計でも挙動や文脈がずれていく現象の総称。プロンプトドリフトはプロンプトの変更や運用変化で意図した挙動から徐々にずれること、コンテキストドリフトは会話や動的データの蓄積で重要な前提や文脈がずれていくことを指す。
Prompt/Context Drift（プロンプトドリフト／コンテキストドリフト）の定義を見る · プロンプト技法・コンテキスト設計の全体像
- Prompt Chaining
- 1回の大きな処理を複数のプロンプトへ分け、前段の出力を後段の入力へ渡して処理する設計。
- Prompt Registry
- プロンプトの版、用途、所有者、評価結果、承認状態等を一元管理する登録基盤・台帳。
- PAL（Program-Aided Language Models）
- 言語モデルに問題理解や式・処理の記述を行わせ、計算等を外部プログラム実行へ委ねる推論手法。
PAL（Program-Aided Language Models）の定義を見る · プロンプト技法・コンテキスト設計の全体像
- Program-of-Thought（PoT）
- 自然言語だけで推論せず、途中の計算や論理を実行可能なコードとして表現し、プログラム実行を利用して解を得る手法。
- Paywall
- 会員登録や課金などを条件にWebコンテンツへのアクセスを制限する仕組み。
- Production Evaluation
- 本番環境の実行ログ・ユーザー反応・タスク結果などを用いて、実運用での品質を評価すること。
- Precision
- 陽性と判定した対象のうち、実際に正しかった割合。検索・分類・検出等の評価に使う。
- pass@k
- 生成したk個の候補のうち少なくとも1つが正解・成功条件を満たす確率または割合として使われる評価指標。
- Pairwise Comparison
- 2つの回答や候補を一対一で比較し、どちらが基準に適合するかを評価する方法。
- Position Bias
- 評価対象の提示順や位置によって、人間やLLM評価者の判断が偏る現象。Pairwise評価では提示順を入れ替えて2回評価し、結果の一致を確認する。
- Perplexity
- 言語モデルがデータをどの程度予測しやすく捉えているかを表す確率的指標。一般に低いほど予測適合度が高いが、異なるTokenizer等をまたぐ単純比較には注意が必要。
- pass^k
- 同じタスクをk回実行したとき、すべての試行が成功する確率・割合を見る指標。少なくとも1回成功すればよいpass@kとは異なり、一貫した信頼性を測る。
- Promptfoo
- Prompt、Model、RAG、Agent等の出力をTest Case・Assertion・Red Teaming等で評価し、CI/CDへ組み込むために使われるオープンソース評価ツール。
- PyRIT
- Microsoftが公開する生成AI向けのRisk Identification・Red Teaming framework。攻撃Promptの生成、会話履歴、Scoring、複数Endpointへの試験等を自動化する。
- Plan-and-Execute
- 先に全体計画を作成し、その後に各ステップを順次実行・必要に応じて再計画するAgent設計パターン。
- Playwright
- Microsoftが開発したブラウザ自動操作・E2Eテスト用ライブラリ。AI Agentがブラウザを操作する基盤としても利用される。
- Policy as Code
- アクセス制御や安全ルール等のポリシーを機械判定可能なコードや設定として管理・適用する考え方。
- Parallel Tool Calling
- モデルが独立して実行可能な複数ツール呼び出しを同一ターン等で並列に要求する方式。
- Process Reward Model
- 最終結果だけでなく、推論途中の各ステップや過程の質を評価して報酬を与えるモデル。
- Procedural Memory（手続き記憶）
- AgentのMemory分類の一つで、Taskの進め方、Tool利用手順、SOP、成功Pattern等の『どう実行するか』を保持・再利用する記憶。Episodic MemoryやSemantic Memoryと区別される。
- Policy Engine（ポリシーエンジン）
- ルールに基づき、操作の許可・拒否・追加確認をシステム側で判定する仕組み。
Policy Engine（ポリシーエンジン）の定義を見る · ガードレール・権限・Human-in-the-Loopの全体像
関連する記事を読む（2件）
- AIの適用範囲と権限は、対象・操作・利用者で決める （実務記事）
- プロンプト遵守を保証にしない――測定結果と実行制御を分ける （実務記事）
- Pydantic
- Pythonでデータ型・入力値を検証するためによく使われるライブラリ。
- Prompt Caching
- 繰り返し使う共通プロンプト部分をキャッシュし、コストや遅延を減らす仕組み。
- Provisioned Throughput
- 一定期間の処理容量（スループット）を予約購入し、混雑時でも安定した処理性能を確保する契約・提供形態。従量課金とは単価や最低利用量の条件が異なるため、利用量の見積もりが前提となる。〔時点依存〕
- Priority / Flex Tier
- 処理の優先度に応じて料金や応答速度が異なるAPIの提供区分。優先処理で遅延を抑える区分と、遅延や一時的な処理不可を許容する代わりに安価な区分等がある。名称・条件は提供者ごとに異なる。〔時点依存〕
- Public
- 公開可能な情報区分。公開情報でも、大量に集約・分析すると機密性の高い推測につながる場合がある。
- Purpose Limitation（目的制限）
- データを明確な利用目的の範囲で扱い、当初目的と無関係な利用へ無制限に転用しない原則。
- Presidio
- TextやImage等からPII・Sensitive Dataを検出し、Masking・Anonymization等を行うOpen-sourceのData Protection toolkit。Rule、NER、Custom Recognizer等を組み合わせられる。
- Prohibited AI Practices
- EU AI Act等で、許容できないリスクを理由として原則禁止される特定のAI利用・実務類型。
- Provider（AI Act）
- AIシステムやGPAIモデルを開発し、自らの名称・商標で市場提供・利用開始する主体。EU AI Actでは役割ごとに義務が異なる。
- Post-Market Monitoring
- 市場投入・利用開始後のAIシステムについて、性能、安全性、インシデント、適合状況等を継続的に監視する活動。
- PCI DSS
- Payment Card Industry Data Security Standardの略。Cardholder Dataを扱う組織・Systemに対してSecurity管理策を定める業界標準。AI AgentやSupport ToolがPayment Dataへ接続する場合も関係する。
- PoC（Proof of Concept）
- 新しいAI技術やユースケースが技術的・業務的に成立するかを限定範囲で検証する概念実証。
- Prompt Management
- プロンプトの作成、レビュー、版管理、評価、承認、配布、廃止までを組織的に管理する運用。
- p値
- 帰無仮説が正しいと仮定したとき、観測結果以上に極端な結果が得られる確率を表す統計量。
- Post-Training
- 事前学習済みモデルに対し、指示追従・安全性・好み・特定タスクへの適応などを目的として追加で行う学習・調整工程。
- Preference Data
- 複数の回答や行動について、どちらが望ましいか等の選好情報を付与した学習・評価データ。
- Process Reward / Outcome Reward
- 推論途中の各ステップを評価する報酬と、最終結果だけを評価する報酬の区別。複雑な推論学習で信用割当の設計に影響する。
Process Reward / Outcome Rewardの定義を見る · Fine-tuning・最適化・モデル運用の全体像
- PEFT
- Parameter-Efficient Fine-Tuningの略。モデル全体ではなく一部の追加・限定パラメータを学習し、計算・メモリ負荷を抑えて適応させる手法群。
- Parent-Child Retrieval
- 細かい子チャンクで検索し、回答時には親文書や広い文脈を返すRAG設計。
- PDF Artifacts
- PDF抽出時に混入するヘッダー、フッター、ページ番号、改行崩れ等のノイズ要素。RAG検索やEmbedding品質を悪化させることがある。
- pgvector
- PostgreSQLへベクトル型・類似度検索等を追加するオープンソース拡張。既存のRDBとEmbedding検索を同じ基盤で扱う際に利用される。
- Prompt Compression / LLMLingua
- 長いPromptやRetrieved Contextから重要情報を残しつつToken数を削減する圧縮手法。LLMLinguaは代表的なPrompt Compression系手法・実装。