基礎・モデル・プロンプト
106語
AI・LLMを使い始めるときに押さえておきたい基礎用語です。生成AIとLLM、プロンプトとシステムプロンプト、カスタム指示、指示の送り手の区別、プロンプトテンプレート、主なAIサービスなどを扱います。
この分野を読むポイント
同じ言葉でも、サービスや文脈によって指す範囲が異なることがあります。まずこの分野で基本の意味をそろえてから、ほかの分野の用語に進むと理解しやすくなります。
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用語一覧
- On-device AI（端末内AI）
- クラウドへ常時送信せず、PC・スマートフォン等の端末上で推論やAI処理を行う構成。
- 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。
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- Embodied AI
- センサーや身体・機器を通じて環境を知覚し、物理世界での行動や相互作用へ結び付けるAIの考え方。Physical AIと近い文脈で使われる。
- ウェアラブルAI
- スマートグラス等の身体装着型デバイス上、またはそれと連携して動作するAI機能。
- AI
- 人工知能。認識・生成・推論・判断支援など、人間の知的作業を機械で実現する技術の総称。
- 生成AI
- 文章・画像・音声・コードなど、新しいコンテンツを生成するAI。出力は学習データに基づくもっともらしさで生成されるため、事実性・権利・機密の確認を前提に業務へ使う。
- LLM
- Large Language Modelの略。大量のテキストを学習し、言語理解・生成を行う大規模言語モデル。
- プロンプト
- AIへ与える指示・質問・条件・文脈などの入力。目的・前提・制約・出力形式を明示するほど結果のばらつきが減る。外部サービスへのプロンプト入力は外部送信と同じ扱いになる点に注意する。
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- System Prompt
- AIの基本動作や制約を上位レベルで定めるシステム側の指示。ユーザー入力より優先されるが、System Prompt Leakageを前提とし、秘密情報や認証情報は書かない。
- カスタム指示
- ユーザーが継続的な好みや回答方針をAIへ設定するための指示。すべての会話へ継続的に適用されるため、特定業務向けの指示を入れると無関係な依頼の回答品質を下げることがある。
- System
- 命令階層で最上位側に位置するシステム由来の指示。
- 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。
- User
- 利用者から与えられる依頼・質問・条件。
- 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。
- ペルソナ
- AIに設定する役割・専門性・口調・振る舞いの枠組み。役割を与えても専門知識や資格が実際に付与されるわけではないため、専門的な判断の正確性は別途検証する。
- 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。
- 制御構造
- AIの挙動を目的・制約・確認手順・出力条件などで体系的に制御する構成。
- 標準テンプレート
- 通常業務で共通利用する基準版のプロンプト。所有者・版・更新日を管理し、部門版・用途版との差分を追跡できるようにする。
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- プロンプトテンプレート
- 繰り返し利用できるよう、指示構造や可変項目を定型化したプロンプト。可変項目へ外部入力を差し込む場合は、指示とデータの分離とプロンプトインジェクション対策が必要。
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- プロンプト互換性
- モデルや環境が変わっても、同じプロンプトが意図どおり機能する度合い。モデルを切り替える際は既存プロンプトをEvalで再評価し、挙動差を確認してから移行する。
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- ChatGPT
- OpenAIが提供する対話型AIサービス。個人向け・法人向け等のプランによりデータの学習利用や管理機能の条件が異なるため、業務利用では契約形態を確認する。
- Claude
- Anthropicが提供する生成AI・対話型AIのモデル／サービス群。
- Gemini
- Googleが提供する生成AIモデル／サービス群。Google Workspace等の業務アプリへ組み込まれた形態もあり、提供形態によってデータの取扱い条件が異なる。
- Grok
- xAIが提供する生成AIモデル／サービス群。推論基盤のGroq（別企業）と表記が似ているため取り違えに注意する。
- 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〕
- NotebookLM
- Googleが提供する、ユーザーが登録した資料を主な根拠として要約・質問応答・音声解説等を行うAIリサーチ・ノートツール。〔時点依存〕
- Web検索
- AIが外部のWeb情報を検索し、最新情報や根拠を取得する機能・処理。検索結果には誤情報・AI生成文・埋め込まれた指示が含まれ得るため、取得内容は命令ではなくデータとして扱い、出典を確認する。
- OS
- Operating Systemの略。コードやツールの実行環境差に影響する基本ソフトウェア。
- URL
- Web上のリソースの場所を示す文字列。出典提示や参照先の識別に使う。
- UI
- User Interfaceの略。人間がAIやシステムを操作・確認する画面や操作面。
- Voice
- 音声入出力を用いるAI対話・音声機能。
- SaaS
- Software as a Serviceの略。クラウド経由で利用するソフトウェアサービス。
- 組み込みAI
- 単独のAIチャットではなく、Office・メール・会議・CRMなど既存の業務アプリやSaaS内部へAI機能を組み込んだ形態。
- Copilot型AI
- 既存アプリ上でユーザーの作業を補助し、文書作成・検索・要約・操作支援などを行うAIアシスタントの形態。
- 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〕
- ブラウザ拡張AI
- ブラウザ拡張機能として動作し、閲覧ページや選択テキスト等をAI処理へ渡して支援する仕組み。
- 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。
- 事前学習
- 大量のデータを用いて、特定タスクへ適応する前にモデルへ一般的なパターンや表現を学習させる工程。
- 基盤モデル（Foundation Model）
- 大規模かつ多様なデータで学習され、追加調整やプロンプトによって多様な用途へ適応できる汎用モデル。
- SLM（Small Language Model）
- 比較的小規模なパラメータ数や計算資源で動作する言語モデル。端末実行や低遅延用途などで使われる。
- 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。
- 拡散モデル（Diffusion Model）
- ノイズから段階的にデータを復元する過程を学習し、画像・音声等を生成するモデル方式。
- GAN（Generative Adversarial Network）
- 生成器と識別器を競わせて学習し、本物らしいデータを生成するモデル方式。画像生成で広く使われたが、近年は拡散モデルが主流となった。
GAN（Generative Adversarial Network）の定義を見る · 基礎・モデル・プロンプトの全体像
- VAE（Variational Autoencoder）
- 入力を確率的な潜在表現へ圧縮し、そこから再構成するよう学習する生成モデル。潜在拡散モデルでは画像と潜在空間の変換に用いられる。
- 潜在空間（Latent Space）
- モデル内部でデータを圧縮・抽象化して表現する空間。Embeddingや潜在拡散モデルでは、この空間上の距離や操作が意味的な類似・変化に対応する。
- VLM（Vision-Language Model）
- 画像などの視覚情報と言語を統合して理解・生成するモデル。図表の数値や小さな文字の読み取りで誤認が起きやすいため、重要な値は原資料で確認する。
- 機械学習
- データからパターンや規則を学習し、予測・分類・生成・意思決定などへ利用するAI技術の総称。
- 深層学習
- 多数の層を持つニューラルネットワークを用いて、データから特徴表現や複雑な関係を学習する機械学習の方法。
- CNN（Convolutional Neural Network）
- 畳み込み演算で局所的な特徴を抽出するニューラルネットワーク。画像認識で広く使われてきた。
- RNN / LSTM
- 系列データを時刻順に処理し、内部状態で過去の情報を保持するニューラルネットワーク（RNN）と、ゲート機構で長期依存を扱いやすくした改良型（LSTM）。Transformer普及前の系列処理の主流。