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。
T の用語
- Tool
- 検索・コード実行・APIなど、AIが外部機能を利用するための仕組み。
- Transformer
- Attention機構を中心に、系列データを並列的に処理するニューラルネットワーク構造。多くのLLMや生成AIモデルの基盤となる。
- tsuzumi
- NTTが開発する日本語処理に強みを持つ軽量LLM系列。オンプレミスやプライベートクラウド等の企業利用も想定され、2025年以降はtsuzumi 2が提供されている。〔時点依存〕
- Takane
- 富士通がCohereと共同開発する企業向け日本語LLM。日本語への追加学習やRAG等を組み合わせ、企業内データを利用する業務用途向けに提供される。
- Tree of Thoughts（ToT）
- 複数の推論候補を枝分かれさせ、評価・探索・後戻りを行いながら解へ近づく推論手法。
- Trajectory Evaluation
- Agentの最終結果だけでなく、計画・検索・ツール呼び出し・再試行など実行経路全体を評価すること。
- Task Success Rate
- 定義した成功条件を満たしてタスクを完了できた割合。Agent評価では最終文面の品質とは別に測る。
- Tool Call Accuracy
- 選択したツール、引数、対象、実行タイミングなどが期待どおりであった度合い。
- TEVV（Test, Evaluation, Verification and Validation）
- AI等のシステムをテスト、評価、検証、妥当性確認の複数観点から確認する活動・枠組みの総称。
TEVV（Test, Evaluation, Verification and Validation）の定義を見る · Evals・テスト・LLMOpsの全体像
- Terminal-Bench
- AI Agentが実際のTerminal環境でEnd-to-EndのSystem・Coding Taskを遂行できるかを評価するBenchmark。Sandbox内でCommand実行や環境構築等を行う。
- Trajectory
- Agentがタスク完了までにたどった計画、判断、ツール利用、状態遷移、再試行などの実行経路。
- Tool Schema
- AIがツールを正しく呼び出せるよう、ツール名、説明、引数、型、必須項目、戻り値等を構造化して定義した仕様。
- Tool Discovery
- Agentが利用可能なツールや能力を検索・列挙し、目的に合うものを選択できるようにする仕組み。
- Tool Choice
- モデルにツール利用を自動選択させるか、必須にするか、禁止するか等を制御する設定・概念。
- ttlMs / cacheScope
- MCPのtools/list、prompts/list、resources/list、resources/read等の結果に付与され、ClientがCache有効期間と共有範囲を判断できるようにするMetadata。
- TTFT
- Time To First Tokenの略。最初の出力トークンが返るまでの時間。
- TTS（Text-to-Speech）
- テキストを人工音声へ変換する音声合成技術。
- Turn Detection
- Voice対話でUserの発話開始・終了や会話Turnの切替を判定する処理。VAD、Semantic Signal、Timing等を組み合わせる場合がある。
- TEE
- Trusted Execution Environmentの略。通常のOS等から隔離された保護領域でコードやデータを処理する実行環境。
- Technical Documentation
- AIシステムの設計、目的、データ、性能、リスク管理、検証等を記録し、規制遵守や監査で提示できるようにする技術文書。
- Training Data Summary Template
- GPAIモデル提供者が学習に使用したコンテンツについて、十分に詳細な概要を公開するためにEU AI Officeが整備した様式。
- Texas TRAIGA
- Texas Responsible Artificial Intelligence Governance Actの通称。Texas州でAI Systemの一定の利用、Disclosure、Biometric Data、差別、Government利用等を規律する法律で、2026年1月1日に施行された。〔時点依存〕
- Test-time Training（TTT）
- Inference時に入力や一時的なSignalを使ってModelの一部を更新・適応させ、Taskごとに性能向上を狙う手法。Test-time Computeとは区別される。
- Top-k
- 検索や生成で上位k件を採用する設定。RAGでは取得チャンク数の指定などに使われる。生成パラメータのtop_k（【V】）とは別。
- Text-to-SQL
- 自然言語の質問をSQLへ変換し、データベースを検索・集計して回答する方式。表構造や業務定義の誤解による誤集計、権限外テーブルへのアクセス、更新・削除系クエリの実行が主なリスクで、読み取り専用権限、対象テーブルの限定、生成SQLの検証・表示等で対策する。
- Table Extraction / 文書構造解析
- PDFや文書から表、見出し、段落、列、セル等の構造を認識し、検索・分析しやすいデータへ抽出する処理。
- Tenant Isolation
- マルチテナント環境で、あるテナントのデータ・設定・処理が別テナントへ漏れないよう分離すること。
- Template Injection
- テンプレートエンジンへ危険な式や構文を注入し、意図しない処理やコード実行を起こす攻撃。
Template Injectionの定義を見る · AI Security・Threat Modeling・出力境界の全体像
- Taint Tracking
- 未信頼データがどこから入り、どの処理を経て、どの出力・実行へ到達したかを追跡する考え方・仕組み。
- Threat Modeling
- 守る資産、信頼境界、脅威、攻撃経路、対策を事前に整理してシステムリスクを設計段階で分析する手法。
Threat Modelingの定義を見る · AI Security・Threat Modeling・出力境界の全体像
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- Tool Poisoning / MCP Tool Poisoning
- ツール名、説明、スキーマ、返却内容等へ悪意ある情報を混入し、Agentのツール選択や行動を不正に誘導する攻撃。
Tool Poisoning / MCP Tool Poisoningの定義を見る · AI Security・Threat Modeling・出力境界の全体像
関連する記事を読む（1件）
- Tool Result Injection
- ツールの返却データに命令を埋め込み、AgentやLLMにその内容を指示として解釈させる間接プロンプトインジェクション。
Tool Result Injectionの定義を見る · AI Security・Threat Modeling・出力境界の全体像
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- Tool Misuse & Exploitation
- 正規のツール機能・権限をAgentが不適切または攻撃者の意図どおりに利用し、破壊・漏えい等を起こすリスク。
Tool Misuse & Exploitationの定義を見る · AI Security・Threat Modeling・出力境界の全体像
- Tool Shadowing
- 悪意あるToolやMCP Server等が正規Toolと同名・類似名・類似Schemaを提示し、AgentのTool選択を奪取・混同させる攻撃・リスク。
- Typosquatting
- 正規のPackage、Domain、Repository名等と似た綴りの名称を用意し、入力ミスや見間違いを利用して悪意ある対象へ誘導する攻撃。Slopsquattingとは発生原因が異なる。
- Tool Call
- AgentやLLMが外部ツール・関数・APIを呼び出した1回の実行単位。
- Trace Context
- 複数サービス・処理間でTrace ID等の追跡情報を受け渡し、一連のリクエストを関連付けるためのコンテキスト。
- temperature
- 生成時のランダム性に影響する代表的なサンプリングパラメータ。低いほど常に正確になるとは限らない。
- top_p
- 確率質量が上位pに収まる候補から生成するNucleus Samplingのパラメータ。
- Thinking Budget
- 内部推論へ使用できる計算量・トークン量等の予算を制御する考え方・設定。
- Tool Planning
- 目的達成のため、どのツールをどの順序で利用するかを計画するAgent処理。
- TPM / RPM
- Tokens Per MinuteとRequests Per Minuteの略。API等で単位時間あたりに許可・処理されるトークン数やリクエスト数を表す指標。
- Test-time Compute / Inference-time Compute
- モデル学習後の推論時に、追加の思考、複数サンプル、探索、検証等へより多くの計算資源を割り当てて性能向上を狙う考え方。
Test-time Compute / Inference-time Computeの定義を見る · 推論パラメータ・Long Context・Memoryの全体像
- Tensor Parallelism
- 一つのモデル層や行列計算を複数GPU等へ分割し、同じ層の計算を並列実行するモデル並列方式。
- TPOT
- Time Per Output Tokenの略。最初のトークン出力後、1トークンを生成するのに要する平均的な時間を表す推論性能指標。
- top_k
- 次トークン候補を確率上位k個へ限定し、その中からサンプリングする生成パラメータ・方式。RAGで取得件数を指すTop-k（【R】）とは別。
- TensorRT-LLM
- NVIDIA GPU向けにLLM推論のKernel、量子化、並列化等を最適化する推論ライブラリ・Serving基盤。
- TGI（Text Generation Inference）
- Hugging Faceが提供するLLM向けのオープンソース推論Serving toolkit。Batching、Streaming、量子化等を扱う。
TGI（Text Generation Inference）の定義を見る · 推論パラメータ・Long Context・Memoryの全体像
- Triton（OpenAI Triton）
- GPU向けの高性能Custom KernelをPythonに近い記法で開発するLanguage／Compiler基盤。LLMのAttention、Normalization、Quantization等のKernel最適化に利用される。
Triton（OpenAI Triton）の定義を見る · 推論パラメータ・Long Context・Memoryの全体像
- TorchDynamo / torch.compile
- PyTorch Programを実行時にGraph Captureし、Compiler Backendへ渡して最適化する仕組みと、その統合入口。学習・推論の高速化に使われる。
TorchDynamo / torch.compileの定義を見る · 推論パラメータ・Long Context・Memoryの全体像