AIを1語ずつ、
体系的に理解しませんか。

Artificial Intelligence の略。人間の知能をコンピュータで再現する技術全般を指す。

Large Language Model の略。 膨大なテキストで学習した文章生成 AI。 ChatGPT / Claude / Gemini が代表例。

AI がそれっぽい嘘をつく現象。 学習データに無い情報を推測で生成してしまう。

AI が一度に扱える文章の長さ。 トークン数で表現される (例: Claude Opus 4.7 は 1M トークン)。

AI が扱う文字のかたまり。 日本語は 1 文字 ≒ 1 トークン、 英語は単語 ≒ 1 トークン。 料金計算の単位でもある。

文章・画像・音声・動画 を新規に作り出す AI 技術。 ChatGPT 以降の AI ブームの主役。

文章 + 画像 + 音声 + 動画 を 同時に扱える AI。 GPT-5 / Claude Opus 4.7 / Gemini はすべて対応。

Artificial General Intelligence。 あらゆる知的タスクで 人間レベル以上の能力を持つ AI。 まだ未到達。

OpenAI が提供する 対話型 AI。 月 $0/$20/$200 の 3 プラン。 2026 年現在の世界最大シェア。

Anthropic 製の対話型 AI。 長文処理と正確性に強い、 Opus 4.7 は 1M トークン対応。

Google が提供する マルチモーダル AI。 Workspace 統合と無料枠の手厚さが武器。

回答前に内部で長考する LLM。 OpenAI o1/GPT-5 thinking、 Claude Opus 4.7、 Gemini Thinking など。

GrokとはイーロンマスクのxAI社が開発した大規模言語モデルで、X（旧Twitter）のリアルタイム投稿データへのネイティブアクセスが最大の特徴のこと。

SLMとはパラメータ数を数十億規模以下に抑えた軽量な言語モデルのこと。GPT-4のような大規模LLMより低コスト・低レイテンシで動作し、エッジデバイスやオンプレ環境への組み込みに適する。

知識カットオフとはLLMの学習データ収集が打ち切られた日付のこと。この日以降に起きた出来事はモデルが知ることができず、回答の信頼性の限界点となる。

文脈内学習とは、モデルの重みを更新せず、プロンプト内に与えた例示や指示だけを手がかりにタスクを解く推論手法のこと。Few-ShotやZero-ShotがICLの代表例にあたる。

基盤モデルとは、膨大なデータで事前学習された汎用 AI モデルのこと。GPT・Claude・Gemini のように、さまざまなタスクに転用できる土台となるモデルを指す。

創発的能力とは、大規模言語モデルがパラメータ数やデータ量の閾値を超えた際に、小規模モデルでは見られなかった新たな能力が突然出現する現象のこと。

世界モデルとは、AIが環境の物理法則・因果関係・社会ルールを内部的に表現し、未来の状態を予測・推論するための知識構造のこと。

テストタイム計算とは、AIモデルが回答を生成する推論フェーズに追加の計算リソースを投じることで出力品質を高める手法のこと。

Temperatureとは、LLMが次のトークンを選ぶ際の確率分布を制御するパラメータのこと。0に近いほど出力が安定・一貫し、値を上げるほど多様でクリエイティブな出力が得られる。

Top-p（核サンプリング）とは、AIが次の単語を選ぶ際に「累積確率がp以下の上位候補だけ」に絞って確率サンプリングする手法のこと。

オープンウェイトモデルとは、学習済みのモデル重み（パラメータファイル）が公開されており、誰でも自前サーバーにダウンロードして動かせる AI モデルのこと。

DeepSeekとは、中国のAI企業が開発した高性能オープンソースLLMシリーズのこと。2025年初頭に低コスト推論で業界を震撼させ、「DeepSeekショック」として世界的に注目された。

状態空間モデル（SSM）とは、時系列・シーケンスデータを線形再帰で効率的に処理するための数学的フレームワークのこと。Mambaに代表される実装はTransformerの二次計算コストを回避し、超長文脈処理を低メモリで実現する。

ハイブリッド推論モデルとは、タスクの難易度に応じて深い思考（拡張推論）と高速即答を同一モデル内で動的に切り替えられるLLMのこと。

思考予算とはLLMが最終回答を出力する前に使用できる内部推論トークン数の上限設定のこと。数値が大きいほど複雑な問題に強くなるが、APIコストも比例して増加する。

VLMとは、テキストと画像・動画を同時に理解・処理できる視覚言語モデルのこと。画像説明の自動生成や視覚的質問応答（VQA）を可能にし、2026年現在はGPT-4oやGeminiなど主要LLMの標準機能として定着している。

フロンティアモデルとは、Anthropic・OpenAI・Google DeepMindが開発する、現時点で業界最高水準の性能を持つ大規模AI言語モデルのこと。

LlamaとはMetaが開発・無償公開するオープンウェイトの大規模言語モデルシリーズのこと。自社サーバーやローカル環境で動作し、データを外部に送らずにLLMを活用できる唯一に近い選択肢。

Qwen（通義千問）とはアリババクラウドが開発・公開するオープンウェイト大規模言語モデルシリーズのこと。中国語性能が特に高く、商用利用可能なライセンスで提供される。

オムニモデルとは、テキスト・音声・画像・動画など複数のモダリティを単一のモデルアーキテクチャで統合処理できるAIのこと。

長文脈モデルとは、数万〜数百万トークンの入力を一括処理できる大規模言語モデルのこと。長い文書・コードベース・会話履歴をそのまま扱える。

トークナイザーとはテキストをLLMが処理できる最小単位（トークン）に分割するアルゴリズムのこと。日本語は英語の2〜3倍のトークンを消費しやすく、APIコストや文脈長に直接影響する。

拡散言語モデルとは、画像生成で実績のある拡散プロセスをテキスト生成に応用した新世代LLMのこと。従来の左→右への逐次生成ではなく、ノイズだらけのトークン列を反復デノイズして出力を得る。

コンテキストエンジニアリングとは、LLMに渡すプロンプトや外部知識、会話履歴などの入力情報全体を設計・最適化し、モデルの出力精度を高める手法のこと。

マルチトークン予測とは、次の1トークンだけでなく数トークン先まで一度に予測させることでLLMの学習効率と生成速度を高める手法のこと。

推論トークンとは、大規模言語モデルが最終回答を出す前に内部で組み立てる思考過程（チェーン・オブ・ソート）に消費されるトークンのことで、出力トークンとして課金対象になる。

Mistral(ミストラル)とは、フランスのMistral AIが開発する大規模言語モデル(LLM)群のことで、軽量かつ商用利用しやすいオープンウェイトモデルとして知られる。

Kimi(Moonshot)とは、中国のMoonshot AI社が提供する大規模言語モデル(LLM)ベースのAIチャットサービスのこと。

モデル崩壊とは、AIが生成したコンテンツで再学習を繰り返すうちに、モデルの出力の多様性や精度が段階的に劣化していく現象のこと。

パラメータ数とは、LLMなどのニューラルネットワークが学習によって獲得する重み(weight)の総数のことで、モデルの規模や性能の目安として使われる代表的な指標である。

モデルスペックとは、AIモデルが従うべき目的・行動規範・優先順位を階層的に明文化した公開仕様書のことである。

GLMとは、中国Zhipu AI（智譜AI）が開発する大規模言語モデル(LLM)ファミリーのこと。GLM-4シリーズなどを展開し、一部はオープンウェイトで公開されている。

追従性（Sycophancy）とは、AIモデルがユーザーの意見や期待に迎合し、事実よりも同意を優先して回答してしまう傾向のこと。

AI への指示文。 役割 + タスク + 制約 + 文脈 の 4 要素を明示するのが基本。

AI への指示文を 設計する技術。 役割・タスク・制約・文脈 の 4 要素 + Few-shot などのテクニック。

AI に「お手本の例」を 3-5 件見せてから タスクを依頼する手法。 出力フォーマットが安定する。

AI に「ステップごとに考えてください」と促し、 複雑な推論精度を上げる手法。

例示なしで AI にタスクを依頼する方法。 最新モデルは Zero-shot 精度が大幅に向上した。

システムプロンプトとは、AIアシスタントの応答スタイル・役割・制約をあらかじめ設定する隠し命令文のこと。ユーザーの入力より先に処理され、会話全体のトーンと動作範囲を規定する。

自己整合性とは、同一プロンプトを複数回実行して得た回答を多数決で統合し、精度を高めるプロンプト技法のこと。

Tree of Thoughts（思考の木）とは、LLMが複数の推論経路を木構造で並列探索し、各ステップで最良の経路を選びながら問題を解くプロンプト技法のこと。

メタプロンプトとは、AIにプロンプト自体を生成・評価・改善させる手法のこと。人間が試行錯誤するのではなく、LLMの言語理解力を使ってより良い指示文を自動で作り出す。

ロールプロンプトとは、AIに「あなたはXXの専門家です」のように役割を与えることで、タスクに最適なトーンと精度の回答を引き出すプロンプト技法のこと。

プロンプトチェーンとは、複数のプロンプトを順番に連結し、前の出力を次の入力として渡すことで複雑なタスクを段階的に処理する手法のこと。

ステップバックプロンプトとは、AIに質問を直接解かせる前に「一歩引いた」抽象的な原則や概念を先に考えさせることで、回答精度を高めるプロンプト技法のこと。

プロンプトテンプレートとは、LLMへの指示文を変数付きの再利用可能な雛形として定義したもののこと。

構造化出力とは、LLMに対してJSONやXMLなど決まった形式でレスポンスを返させる技術のこと。

プロンプトキャッシングとは、LLM APIへの入力プロンプトの一部をサーバー側でキャッシュし、同一プレフィックスを再利用することで処理コストとレイテンシーを削減する技術のこと。

プロンプト圧縮とは、LLMに渡すプロンプトやコンテキストの意味を保ちながらトークン数を大幅に削減する技術のこと。

自己反省プロンプト（Reflexion）とは、LLMが自分の出力を評価・批判し、その反省をもとに回答を繰り返し改善するプロンプト技法のこと。

制約付きデコーディングとは、LLMがJSONや正規表現など特定の形式に合致するトークンのみを生成するよう、確率分布をリアルタイムにフィルタリングする推論技術のこと。

最小から最大へのプロンプトとは、複雑な問題を単純なサブ問題に分解し、易しい順に解いて前の回答を次の入力に組み込みながら段階的に難問へと進むプロンプト技法のこと。

自動プロンプト最適化（DSPy）とは、LLMへの指示文を人手で試行錯誤せずに、評価指標をもとにプログラムが自動で生成・改善するフレームワークのこと。

マルチモーダルプロンプトとは、テキストだけでなく画像・音声・動画・PDFなどを組み合わせてAIに指示を与えるプロンプト技法のこと。

骨子プロンプトとは、まず回答の骨格（アウトライン）を生成し、各項目を独立した並列プロセスで肉付けするプロンプト技法のこと。

エモーションプロンプトとは、「これは重要です」「集中して」など感情的な表現を指示文に加え、LLMの回答精度や有用性を高めるプロンプト技法のこと。

XMLタグプロンプトとは、指示・文脈・出力形式などをXMLタグで区切ってLLMに構造を明示するプロンプト記法のこと。

One-shotプロンプトとは、AIに望む出力の実例を1つだけ示してからタスクを実行させるプロンプト設計手法のこと。

生成知識プロンプトとは、LLMに質問への回答前に関連知識をまず生成させ、その知識を踏まえて最終回答を導く2段階のプロンプト技法のこと。

Self-Ask（自問プロンプト）とは、複雑な質問をAI自身がサブ質問に分解し、一つずつ答えながら最終回答へたどり着かせるプロンプト技法のこと。

PALとは、LLMに計算過程を自然言語で推論させる代わりにPythonなどの実行可能なプログラムを生成させ、その実行結果を最終回答として採用するプロンプト技法のこと。

検証の連鎖とは、AIが一度出した回答の中の個々の事実主張を自ら疑問文に分解し、それぞれ独立に検証してから矛盾を洗い出し回答を修正するプロンプト技法のことである。

類推プロンプトとは、LLMに関連する類似問題や解法例をまず自ら想起させ、それを踏まえて本題を解かせるプロンプト技法のこと。

Chain-of-Densityとは、同じ文章量のまま要約を複数回書き直し、固有名詞や数値などの情報密度を段階的に高めていくプロンプト技法のこと。

Retrieval-Augmented Generation。 社内資料や外部 DB を検索してから AI に答えさせる仕組み。

文章や画像を 数値ベクトルに変換する技術。 類似度検索や RAG の基礎。

出典付きで回答する AI 検索エンジン。 リサーチ業務で従来検索を置き換える。

Google 検索の上位に AI が回答を提示する 「AI Overviews」 や Perplexity 等の新世代検索。

Embedding (数値ベクトル) を高速に類似度検索するための専用 DB。 Pinecone / Qdrant / Weaviate が代表。

NotebookLMとはGoogleが提供するRAGベースのAIリサーチアシスタントのこと。ユーザーがアップロードした文書のみを情報源として回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できる。

セマンティック検索とは、キーワードの文字列一致ではなく「意味的な近さ」でドキュメントを検索する技術のこと。ベクトル埋め込みを使い、同義語や言い回しの違いを吸収した検索が可能になる。

リランキングとは、RAGシステムで初回検索した候補文書を、より高精度なモデルで再スコアリングし、関連度順に並び替える技術のこと。

チャンキングとは、RAGシステムで長文書を検索・処理しやすい小単位に分割する技術のこと。分割サイズや方法が検索精度と回答品質を左右する重要な前処理工程。

GraphRAG（グラフRAG）とは、知識グラフとRAGを組み合わせ、文書間のエンティティの関係性をグラフ構造で表現することで、複雑な横断質問に対してより正確な回答を引き出す検索拡張生成技術のこと。

ハイブリッド検索とは、キーワードマッチ（スパース検索）と意味的類似度（ベクトル検索）を組み合わせた検索手法のこと。RAGシステムで検索精度を高めるために広く採用されている。

グラウンディングとは、LLMの出力を社内ドキュメントや外部データベースなど具体的な情報源に根拠付けし、ハルシネーションを防ぐ技術のこと。

コサイン類似度とは、2つのベクトルがなす角度のコサイン値でテキストや画像の意味的な近さを0〜1の数値で表す類似度指標のこと。RAGの文書検索や推薦エンジンのスコアリングに広く使われる。

コンテキスト検索とは、RAGにおいてチャンクの前後文脈をLLMで補完してからベクトル化することで検索精度を高める手法のこと。

BM25とはOkapi BM25とも呼ばれる情報検索アルゴリズムで、クエリの語句と文書の一致度をTF-IDFを拡張した計算式でスコアリングする全文検索の業界標準手法のこと。

クエリ拡張とは、ユーザーが入力した検索クエリを同義語・関連語・言い換えで自動的に補完し、RAGシステムの検索精度を高める技術のこと。

エージェント型RAGとは、AIエージェントが検索クエリの生成・絞り込み・複数ソースの統合を自律的に判断しながら回答を生成する、従来のRAGを進化させたアーキテクチャのこと。

HyDE（仮説的文書埋め込み）とは、LLMにクエリへの仮説的な回答文書を生成させ、その埋め込みベクトルでRAG検索の精度を高める手法のこと。

ナレッジグラフとはエンティティ（実体）とその関係性をグラフ構造で表現した知識データベースのこと。RAGと組み合わせてLLMに構造化された文脈を提供し、幻覚抑制と複合推論の精度向上に用いられる。

メタデータフィルタリングとは、RAGシステムでベクトル検索の前後に日付・カテゴリ・著者などの属性情報を条件指定し、検索対象ドキュメントを絞り込む手法のこと。

HNSWとは、高次元ベクトルデータから意味的に近い候補を高速に探すグラフ構造の近似最近傍探索アルゴリズムのこと。RAGシステムや意味検索の速度と精度を両立させる核心技術として現在標準採用されている。

親ドキュメント検索とは、RAGで小さなチャンクで検索精度を高めながら、LLMへの入力時には元の大きな親ドキュメントを渡すことで回答品質を両立させる手法のこと。

ColBERT (後期相互作用検索)とは、クエリとドキュメントをトークン単位でベクトル化し、推論時にMaxSim演算で照合する高精度な検索アーキテクチャのこと。

OCR（光学文字認識）とは、スキャン画像やPDFに含まれる文字を、機械が処理できるテキストデータへ変換する技術のこと。

マルチモーダルRAGとは、テキストだけでなく画像・音声・動画なども検索・参照対象に含めた、RAGの拡張手法のこと。

密ベクトル検索とは、テキストをニューラルネットワークで高次元の密なベクトルに変換し、意味的な類似度によってドキュメントを検索する技術のこと。

マルチホップ検索とは、複数のドキュメントを段階的に参照し、前の検索結果を次のクエリに活用しながら複雑な質問に答えるRAG技術のこと。

後期チャンキングとは、文書全体を長文脈対応の埋め込みモデルに通してから分割し、各チャンクのベクトルに文書全体の文脈を反映させる埋め込み手法のこと。

RAG-Fusion（RAG融合検索）とは、1つの質問から複数の類似クエリを自動生成し、各検索結果を統合ランキングしてLLMに渡すことで検索網羅性を高めるRAG拡張手法のこと。

セマンティックチャンキングとは、文書を固定長ではなく意味のまとまり単位で分割し、RAGの検索精度を高める前処理手法のこと。

Self-RAGとは、LLMが生成の過程で検索の要否や取得文書の妥当性を自ら判断し、反省トークンで自己評価しながら回答を作る自己反省型RAG手法のこと。

Corrective RAGとは、RAGの検索結果の関連性を評価し、不十分な場合はWeb検索などで補正してから回答生成する手法のこと。

LlamaIndexとは、LLMに外部データを接続してRAG（検索拡張生成）アプリケーションを構築するためのオープンソースのデータフレームワークのこと。

SPLADEとは、BERT系のモデルで文書やクエリの語彙拡張と重要度予測を行い、スパース(疎)ベクトルで高精度な検索を実現する手法のこと。

RAPTORとは、文書チャンクを再帰的にクラスタリング・要約して階層木を構築し、複数の抽象度から検索できるRAG手法のこと。

クエリルーティングとは、ユーザーの質問内容を解析し、複数の検索先やモデルの中から最も適した処理経路へ自動的に振り分ける仕組みのことである。

Matryoshka埋め込み（MRL）とは、1本のベクトルの先頭部分だけを切り出しても意味情報を保つように学習された埋め込み手法のこと。用途に応じて次元数を柔軟に削れる。

目標を渡すと 自律的に計画 + 行動を繰り返す AI。 単なる対話を超えて タスクを完遂する。

ReAct とは、 LLM に 推論 (Reasoning) と 行動 (Acting) を 交互に繰り返させ、 ツールを使いながら答えに辿り着かせる エージェント設計手法のこと。

MCPとはAIモデルが外部ツールやデータソースと統一的な方法で連携するためのオープンプロトコルのこと。Anthropicが2024年11月に公開した。

Function Callingとは、LLMが外部の関数やAPIを呼び出すための構造化データを生成し、自律的にツールを使えるようにする仕組みのこと。

ヒューマン・イン・ザ・ループとは、AIの判断プロセスに人間が介入・確認する仕組みのこと。AIが出力した結果を人間がレビューし、承認・修正・却下を行うことで精度と安全性を担保する。

Computer Useとは、AIがスクリーン認識・マウス・キーボード操作を通じてコンピュータを人間のように自律的に操作する技術のこと。

エージェント型ワークフローとは、LLMが自律的にタスクを計画・実行・修正を繰り返しながら複雑な目標を段階的に達成する処理方式のこと。

マルチエージェントとは、複数のAIエージェントが役割分担しながら協調してタスクを実行するシステムアーキテクチャのこと。単一エージェントでは難しい複雑なワークフローを並列・分散処理で実現する。

A2Aとは、異なるAIエージェント同士が標準プロトコルを介してタスクを委譲・協調実行するための通信規格のこと。エージェントが自律的に連携し、複雑なワークフローを分散処理できる。

ツール使用 (Tool Use) とは、LLM が外部の API・DB・プログラムを呼び出してリアルタイム情報の取得や操作を行う機能のこと。AIエージェントの核心技術。

LangChainとは、LLMを核にした複数の処理を「チェーン」としてつなぎ合わせ、RAGやAIエージェントを構築するためのOSSフレームワークのこと。

エージェントメモリとは、AIエージェントが過去の会話・タスク履歴・知識を保持し、次の行動に活用するための記憶機構のこと。

オーケストレーションとは、複数のAIエージェントやツールを一つの指揮系統のもとで連携・制御し、複雑なタスクを自動で達成するための調整・管理の仕組みのこと。

サブエージェントとは、メインのAIエージェントから指示を受けて特定タスクを自律実行する下位エージェントのこと。

エージェント可観測性とは、AIエージェントのツール呼び出し・推論過程・サブタスク分解などの内部動作をリアルタイムに監視・追跡・記録する仕組みのこと。

コードインタープリターとは、LLMがユーザーの指示に応じてPythonなどのコードを自動生成・即時実行し、データ分析・可視化・ファイル操作を完結させる機能のこと。

ブラウザエージェントとは、AIがChromeなどのウェブブラウザを自律的に操作し、検索・フォーム入力・データ収集などを人手なしで実行するエージェント技術のこと。

LangGraphとはLLMを使った複数AIエージェントのワークフローをグラフ構造で定義・実行できるオープンソースフレームワークのこと。LangChain社が開発し、ループや条件分岐など複雑な状態遷移を管理できる。

タスク分解とは、AIエージェントが複雑なゴールを実行可能な複数の小タスクに分割し、依存関係を整理しながら順序立てて処理していく技術のこと。

CrewAIとは、複数のAIエージェントに役割・目標・ツールを割り当てチームとして協調動作させるオープンソースのPythonフレームワークのこと。エージェントが互いに成果物を受け渡しながら複雑なタスクを自律実行する。

Manusとは、中国のMonica社が開発した汎用AIエージェントのこと。自然言語の指示だけでウェブ検索・コード実行・ファイル操作・フォーム入力を組み合わせ、人間が介在せずに複雑なマルチステップタスクをエンドツーエンドで自律完了できる。

n8nとはオープンソースのワークフロー自動化ツールのこと。ノードをつなぐビジュアルエディタでZapierやMakeと同等の業務自動化を、セルフホスト環境で無料から構築できる。

AutoGenとは、Microsoftが開発したオープンソースのマルチエージェントAIフレームワークのこと。複数のAIエージェントが役割分担して会話・協調しながら、複雑なタスクを自律的に分解・実行できる。

OperatorとはOpenAIが開発したブラウザ自動操作エージェントのこと。ウェブブラウザをAIが自律的に操作し、フォーム入力・購入・予約などのタスクを人に代わって実行する。

エージェントスキルとは、AIエージェントに特定タスクの手順やツール操作を教え込む、再利用可能な指示・知識パッケージのこと。

ディープリサーチとは、AIエージェントが複数のウェブ情報源を自律的に探索・分析し、人間に代わって調査レポートを作成する機能のこと。

AgentOpsとは、AIエージェントの設計・デプロイ・監視・改善までを一貫して管理する運用基盤や実践手法のことを指す。

アンビエントエージェントとは、ユーザーの明示的な操作を待たず常時バックグラウンドで稼働し、イベントやデータ変化を検知して自律的にタスクを実行し続けるAIエージェントのこと。

Plan-and-Execute とは、 AI エージェントが タスク全体の計画を先に立ててから、 各ステップを順番に実行していく 設計パターンのこと。

Google ADK(エージェント開発キット)とは、Googleが公開したAIエージェント構築用のオープンソースフレームワークのことで、複数エージェントの役割分担やツール呼び出しをコードで定義できる。

smolagentsとは、Hugging Faceが開発したAIエージェント構築用の軽量オープンソースライブラリのことで、LLMにPythonコードを生成させてツールを呼び出させる設計が特徴だ。

OpenAI Agents SDKとは、OpenAIが提供するAIエージェント構築用のオープンソースフレームワークのこと。複数エージェントの連携や権限委譲をコードで定義できる。

バックグラウンドエージェントとは、指示を出した後は人の逐次操作を待たず、裏側で自律的にタスクを実行し続けるAIエージェントのこと。

OpenHands（自律コーディング）とは、目標を渡すとコード生成・実行・修正まで自律的にこなすオープンソースのAIコーディングエージェントのこと。

エージェントハンドオフとは、あるAIエージェントが処理中のタスク・会話履歴・権限情報を別のエージェントや人間へ引き継ぐ仕組みのこと。

高品質な AI 画像生成。 アート / イラスト / 写真風画像が最も美しく出力されると評判。

オープンソースの画像生成 AI。 ローカル環境で無料利用可能、 LoRA で自由にカスタマイズできる。

Canva 統合の AI デザイン機能群。 Magic Write / Magic Edit / Magic Switch 等。

DALL-Eとは、OpenAIが開発したテキストから画像を生成するAIモデルのこと。プロンプトを入力するだけで高品質な画像を生成できる。

Adobe Fireflyとは、Adobe社が開発した商用利用可能なAI画像生成エンジンのこと。PhotoshopやIllustratorに統合され、著作権クリアな学習データにより安全にクリエイティブ制作へ活用できる。

拡散モデルとは、画像にノイズを加えて壊す過程を学習し、逆にノイズから画像を復元することで高品質な画像を生成するAIの仕組みのこと。

ControlNetとは、骨格・輪郭・深度マップなどの構造情報を条件として与え、画像生成AIの出力を精密にコントロールするための拡張モデルのこと。

インペインティングとは、画像の一部をマスクで指定し、AIが自然に補完・置換する編集技術のこと。既存画像を活かしながら特定領域だけを変更できる。

テキスト・トゥ・イメージとは、テキストで記述したプロンプトを入力するだけで、AIが自動的に画像を生成する技術のこと。デザイン・広告・コンテンツ制作など幅広い用途で活用されている。

Nano Banana（ナノバナナ）とは、テキストプロンプトから高品質な画像を生成するAIモデルのこと。軽量設計による高速推論を特徴とし、APIや業務ツールへの組み込み用途に適した画像生成エンジンである。

FluxとはBlack Forest Labsが開発したオープンソース系テキスト→画像生成モデルのこと。Stable Diffusionの後継格として2024年に登場し、高い被写体忠実度と優れたプロンプト追従性で急速に普及した。

ネガティブプロンプトとは、画像生成AIに対して「生成してほしくない要素」を指定する除外指示のこと。

イメージ・トゥ・イメージとは、既存の画像を入力として新たな画像を生成・変換するAI技術のこと。元画像の構図やポーズを維持しながらスタイルや質感を変えられる。

アウトペインティングとは、既存の画像の境界を超えて周囲の領域をAIが自動補完し、元画像と自然につながるよう拡張する画像生成技術のこと。

シード値とは、AI画像生成において乱数の初期値として機能する数値のこと。同じプロンプトと同じシード値を指定すれば、ほぼ同一の画像を再現できる。

CFGスケールとは、画像生成AIがテキストプロンプトにどれほど忠実に従うかを数値で制御するパラメーターのこと。値が高いほど指示通りの画像になるが、破綻リスクも増す。

アップスケーリングとは、低解像度の画像をAIが細部を補完・生成しながら高解像度へ変換する技術のこと。単純なピクセル補間と異なり、存在しうるテクスチャを自動で再構成できる。

参照画像とは、AI画像生成の際にスタイル・構図・人物外見などを視覚的に指定するために入力する見本画像のこと。テキストプロンプトだけでは伝えにくい一貫したビジュアルを再現するために使われる。

Ideogramとは、画像内に正確な文字を埋め込める画像生成AIのこと。ロゴ・ポスター・バナーなど文字入りビジュアルの制作に特化し、従来の画像生成AIが苦手としていた文字化けを大幅に改善した。

IP-Adapterとは、参照画像をプロンプト代わりに使い、拡散モデルの出力スタイル・構図・被写体を制御する軽量アダプタ技術のこと。

キャラクター一貫性とは、複数の画像や動画フレームをまたいで同一キャラクターの顔立ち・衣装・画風・体型を崩さずに保ち続けるための技術・運用手法の総称のこと。

画像内テキストレンダリングとは、AI画像生成モデルが画像の中に指定した文字・単語を正確に描画する技術のこと。看板・バナー広告・UIモックなど「読める文字」が必要な用途で重要視される。

バーチャル試着とは、AIを用いて実際に衣服やアクセサリーを着用せずにデジタル上で試着体験をシミュレートする技術のこと。ECサイトや小売業を中心に返品率低減・購買促進手段として導入が加速している。

スタイル転送とは、ある画像の「絵柄・質感・タッチ」を別の画像に転写するAI技術のこと。写真を油絵風やアニメ風に変換する処理が代表例。

テキスト・トゥ・3Dとはテキスト（文章）の指示をもとに3Dモデルを自動生成するAI技術のこと。ゲーム・映像・EC商品ビジュアル制作の工数を大幅に削減する次世代クリエイティブ技術として注目を集めている。

ComfyUIとはStable DiffusionなどのAI画像生成モデルをノードベースのワークフローで視覚的に操作できるオープンソースGUIのこと。

DreamBooth（ドリームブース）とは、数枚〜数十枚の写真から特定の人物・ペット・商品をモデルに学習させ、任意のシーンや構図で生成できるようにする画像生成AIのファインチューニング手法のこと。

Textual Inversionとは、画像生成AIに新しい概念・スタイル・人物を数枚の参照画像から学習させ、テキストトークンとして埋め込む技術のこと。

リライティングとは、AI を使って撮影済み画像や生成画像の光源・影・色温度を事後的に自由に変更できる再照明技術のこと。

背景除去とは、画像から被写体以外の背景部分をAIが自動で認識・切り抜き、透明レイヤーや任意の背景に差し替える画像処理技術のこと。

Imagenとは、Googleが開発したテキストから高品質な画像を生成するAIモデルのこと。Vertex AIやGeminiを通じて利用でき、写実的な表現と著作権リスクの低さを得意とする。

SeedreamとはByteDanceが開発したテキストから画像を生成するAIモデルのこと。東アジア系の人物描写やアニメ・イラストスタイルの再現精度が高く、商用ライセンスも整備されている。

プロンプトウェイトとは、画像生成AIにおいてプロンプト内の各キーワードに数値的な重みを付与し、生成画像への影響度を要素ごとに細かく制御する技術のこと。

Recraftとは、SVGベクター出力に対応したデザイン特化型のAI画像生成サービスのこと。ロゴ・アイコン・ブランドイラストなど実務向けアセット生成を得意とし、デザイナーのワークフローへの統合に強みがある。

潜在拡散モデルとは、画像そのものではなく圧縮した潜在空間上でノイズ除去を繰り返すことで高速に画像を生成する拡散モデルの手法のこと。

VAEとは、データを低次元の潜在空間に圧縮し、そこから元に近い形へ復元するニューラルネットワークの一種のこと。

サンプラーとは、拡散モデル画像生成において段階的にノイズを除去して画像を仕上げていく計算アルゴリズムのこと。

整合性モデルとは、拡散モデルの数十段階に及ぶノイズ除去処理を1〜数ステップまで圧縮し、高速に高品質な画像や動画を生成できるようにした生成モデルの一種のこと。

自己回帰画像生成とは、画像をトークン列として扱い、直前のトークンから次のトークンを順に予測しながら生成する画像生成方式のこと。

Kreaとは、リアルタイムに画像を生成・編集できるAI画像生成ツールのこと。スケッチや指示に応じて生成結果が即座に変化し、デザイナーの試行錯誤を高速化する。

HiDream (ハイドリーム) とは、HiDream.aiが開発したオープンウェイト（重み公開）の画像生成AIモデルのこと。MITライセンスで商用利用も無償で認められている。

Qwen-Image（通義画像生成）とは、Alibaba傘下のQwenチームが開発したオープンウェイトの画像生成AIモデルのこと。特に多言語の文字入れ精度の高さで知られる。

写真修復とは、色あせや傷、破損のある古い写真をAIが解析し、欠損部分の補完や色彩・解像度の復元を自動で行う画像修復技術のこと。

深度マップ制御とは、画像内の奥行き情報をグレースケールで可視化したデータを条件に与え、被写体の立体構造や構図を保ったまま画像を生成する制御手法のこと。

領域別プロンプトとは、画像生成AIで1枚の画像内を複数の領域に分割し、各領域ごとに異なるプロンプトを個別に適用できる制御手法のこと。

指示ベース画像編集とは、マスク指定なしで「背景を夕焼けにして」のような自然言語の指示だけで、既存画像の一部だけを書き換える画像生成AIの手法のこと。

3Dガウシアンスプラッティングとは、複数視点から撮影した画像群から、色と透明度を持つ無数の3Dガウシアン(楕円体)の集合として空間を再現し、高速にレンダリングする技術のこと。

GPT Imageとは、OpenAIがChatGPTに統合したネイティブ画像生成機能のこと。従来のDALL-E系と異なり、テキストと画像を同一モデル内で処理する。

OpenAI の動画生成 AI。 ChatGPT Pro で利用可能、 最大 20 秒の高品質動画を生成。

プロ向け AI 動画編集・生成スイート。 Gen-3 / Gen-4 で 映画品質の動画を生成。

VeoとはGoogle DeepMindが開発した動画生成AIモデルのこと。テキストプロンプトや静止画から高精細な動画を生成でき、物理的整合性と映像の時間的一貫性においてSoraと並ぶ業界最高水準を誇る。

Kling（可灵）とは、中国の快手（Kuaishou）が開発したAI動画生成モデルのこと。テキストや画像から最大2分・1080pの高品質動画を生成でき、SoraやRunwayと並ぶ有力な動画生成AIとして世界的に注目されている。

PikaとはテキストプロンプトやAI画像を入力するだけで3〜10秒の高品質な短尺動画クリップを自動生成できるAI動画生成プラットフォームのこと。

Luma Dream Machineとは、Luma AIが提供するテキストや画像から高品質な動画クリップを自動生成できるAIビデオ生成ツールのこと。物理的にリアルな映像と滑らかなカメラワークを特徴とする。

テキスト・トゥ・ビデオとはテキストプロンプトを入力するだけで動画を自動生成するAI技術のこと。文章から映像・音声・ナレーションまでを一括生成でき、動画制作を民主化する。

イメージ・トゥ・ビデオとは、静止画像1枚を入力としてAIが連続フレームを自動生成し、動きのある動画クリップへ変換する生成AI技術のこと。

AIアバターとは、人物の顔・声・動作をAIが生成・合成し、実写さながらの仮想キャラクターや分身を映像として出力する技術のこと。

リップシンクとは、動画内の人物の口の動きを音声や台詞と自動で同期させるAI技術のこと。

Hailuo（海螺AI）とは、中国のAIスタートアップMiniMaxが開発した、テキストや参照画像から高品質な動画を自動生成できるAI動画生成ツールのこと。

キーフレームとは、動画の特定時点における画像・ポーズ・スタイルを固定することで、AI動画生成の動きや構図を制御するための基準フレームのこと。

カメラコントロールとは、AI動画生成においてパン・ティルト・ズーム・ドリーなどのカメラワークをテキストプロンプトやGUIパラメータで指定・制御する機能のこと。

フレーム補間とは、映像の既存フレーム間にAIが中間フレームを自動生成し、滑らかな動きや高フレームレートを実現する技術のこと。

動画延長とは、生成AIを使って既存の動画クリップの末尾を自然につなぎ、より長い映像を自動生成する技術のこと。

Wan (通義万相) とはアリババ（阿里巴巴）が開発したオープンソースの動画生成 AI モデルのこと。テキストや画像から高品質な短尺動画を生成できる。

モーションブラシとは、静止画の特定領域をブラシで塗ることで、その部分だけをAIが自動的にアニメーション化できる動画生成機能のこと。

テンポラル一貫性とは、AI動画生成において隣接するフレーム間で被写体・背景・照明などの視覚要素が矛盾なく保たれる性質のこと。

音声同時生成動画とは、映像と音声（SE・BGM・ナレーション）をAIが一括して同時に生成する動画制作技術のこと。

動画アップスケールとは、低解像度や古い動画をAIが解析し、ディテールを補完しながら高解像度・高フレームレートに変換する映像処理技術のこと。

マルチショット生成とは、1回の生成プロセスで複数のカメラショット（場面転換）を含む動画を、キャラクターや背景の一貫性を保ちながら連続して出力する技術のこと。

SeedanceとはByteDance（TikTok親会社）が開発した、テキストや画像から高品質な動画を生成するAIモデルのこと。

HeyGenとはテキストや台本を入力するだけでAIアバターが登場する動画や多言語吹き替え動画を自動生成できる、企業・クリエイター向け動画制作SaaSのこと。

動画インペインティングとは、動画フレーム内の指定領域を前後フレームの情報をもとに時系列の整合性を保ちながら自動補完・修復するAI技術のこと。不要オブジェクト除去や映像修復に広く使われる。

動画スタイル変換（Video Restyle）とは、既存の動画のコンテンツ構造を保ちながら映像の見た目・画風・質感だけを別のスタイルに変換するAI技術のこと。

トーキングヘッド動画とは、人物の顔・上半身を映したまま口が動いてしゃべっているように見せるAI生成動画のこと。

絵コンテから動画（Storyboard-to-Video）とは、カット割りやカメラワークを描いた絵コンテをAIが解析し、連続した動画クリップへ自動変換する映像制作手法のこと。

Higgsfield（ヒッグスフィールド）とは、人物の自然な動作表現とシネマティックな映像品質に特化したAI動画生成サービスのこと。

モーション転送とは、ある動画や人物の動き情報を骨格推定で抽出し、別のキャラクターや映像に適用して同じ動きを再現するAI技術のこと。

長尺動画生成とは、AIを使って数分〜数十分規模の動画コンテンツを自動生成する技術のこと。脚本・ナレーション・映像合成を一気通貫で行い、従来の制作コストを大幅に削減できる。

リアルタイム動画生成とは、テキストや画像の入力に対してほぼ遅延なく動画コンテンツを生成するAI技術のこと。

DiT（拡散トランスフォーマー）とは、画像・動画生成モデルの内部構造でU-Netの代わりにTransformerを用いる拡散モデルのアーキテクチャのこと。

物理整合性とは、AI生成動画や3Dモデルにおいて重力・慣性・衝突などの物理法則に沿った自然な動きが再現されているかを示す指標のこと。

開始終了フレーム指定とは、動画生成AIに始点と終点の2枚の静止画を与え、その間の動きを自動補間させる手法のこと。

動画トークナイザとは、動画を時空間パッチや離散的なトークン列に変換し、生成AIモデルが扱える形式にする技術のこと。

AIロトスコープとは、動画の各フレームからAIが被写体を自動抽出し、線画やアニメ風の表現に変換する技術のこと。

Google Flow(フロー)とは、Googleの動画生成AI「Veo」とImagen、Geminiを組み合わせ、キャラクターやシーンの一貫性を保ちながら短編映像を作れるAI動画制作ツールのこと。

LTX Videoとは、Lightricksが開発したオープンソースの高速動画生成AIモデルのことで、軽量設計により一般的なGPUでも高速に動画を書き出せる点が特徴。

Mochiとは、AIスタートアップGenmoが開発した、テキストから動画を生成するオープンソース系の動画生成AIモデルのこと。

カメオ出演とは、本人が撮影した顔・声の参照データをAI動画生成サービスに登録し、生成動画内に本人そっくりの映像を差し込める機能のことである。

プレイアブル世界モデル（Genie型）とは、1枚の画像や短いプロンプトから、キー操作などで探索できる仮想空間をリアルタイム生成するAI技術のこと。

AI動画編集とは、素材選定・カット割り・字幕生成・音声調整などの動画編集工程をAIが自動化する制作手法のこと。

動画リライティングとは、撮影済み動画の照明・光源をAIで解析し直し、時間帯や光の向き・色温度を後から自在に変更する技術のこと。

Grok Imagine とは、 xAI が Grok アプリに統合した動画生成 AI 機能のことで、 テキストや 1 枚の静止画から 数秒の短尺動画を自動生成するツールを指す。

動画キャラクター一貫性とは、AI生成動画において同一キャラクターの顔・体型・服装などの見た目を、複数のシーンやカットをまたいで保持し続ける技術のこと。

AI 音楽生成サービス。 歌詞 + ジャンル指定で 完成楽曲を 1 分で生成。

OpenAI のオープンソース音声認識モデル。 99 言語対応、 日本語精度も高い。

AI 音声生成のトップサービス。 自分の声をクローンして 多言語ナレーションに使える。

TTS（音声合成）とは、テキストデータを人間らしい音声に変換するAI技術のこと。ナレーション・コールセンター・音声UIなど幅広い用途で使われ、2026年現在は人間と聞き分けにくい品質が標準となっている。

ASR（自動音声認識）とは、人間の音声をリアルタイムまたは録音データからテキストへ自動変換する技術のこと。Whisperなどの深層学習モデルの普及により、文字起こし・音声コマンド・翻訳など幅広い用途で活用される。

ボイスクローンとは、数秒〜数分の音声サンプルから特定人物の声質・話し方・抑揚を高精度に再現するAI音声合成技術のこと。

リアルタイム音声とは、AIが音声入力をほぼ遅延ゼロで認識・生成し、人間同士の会話に近い応答速度を実現する技術のこと。

Udio (ユーディオ) とはテキストプロンプトから楽曲・歌詞・ボーカルを一括生成できるAI音楽生成サービスのこと。

音楽生成とはAIがテキストプロンプトやジャンル指定などの入力をもとに、メロディ・コード・リズムを含む楽曲を自動で生成する技術のこと。

話者分離とは、複数人の会話音声から「誰がいつ話したか」を自動的に識別・分類する機械学習技術のこと。文字起こしと組み合わせて話者ラベル付き議事録の自動生成などに使われる。

効果音生成とは、AIがテキストや映像・音声の指示をもとに、爆発音・環境音・UI音などの効果音を自動で生成する技術のこと。

音声変換とは、ある人物の声質・音色を別の人物や任意のスタイルに変換するAI技術のこと。話者の言語内容を保持しながら声のキャラクターだけを変える。

ステム分離とは、AIが混合された音源ファイルからボーカル・ドラム・ベースなど各パートを個別トラックに分離して抽出する技術のこと。

SSMLとはテキスト読み上げ（TTS）エンジンに対して発音・速度・ポーズ・抑揚などを細かく制御するためのXMLベースのマークアップ言語のこと。

AIポッドキャスト生成とは、テキスト原稿や箇条書きメモをもとにAIが音声合成・編集・BGM付与までを自動で行い、ポッドキャスト番組を丸ごと生成する技術のこと。

歌声合成とは、楽譜・歌詞・音程情報をもとにAIが人間の歌声を自動生成する技術のこと。VOCALOIDに代表される波形接続方式から、深層学習を用いたエンドツーエンド生成へと進化し、2020年代に急速に普及した。

リアルタイム音声翻訳とは、話者の音声をほぼ遅延なく別の言語の音声に変換するAI技術のこと。同時通訳を自動化し、国際商談やインバウンド対応での言語障壁を即座に解消する。

ニューラル音声コーデックとは、ニューラルネットワークを使って音声波形を極限まで圧縮しながら高音質を保つ符号化・復号化技術のこと。TTS・音声クローン・音楽生成モデルの中間表現として急速に普及している。

ボイスエージェントとは、音声を主インターフェースとして会話の理解・推論・実行までを自律的に行うAIエージェントのこと。従来の音声認識やチャットボットと異なり、タスクを自己完結できる点が特徴。

韻律制御とは、AI音声合成においてスピーチのピッチ・リズム・アクセント・抑揚・発話速度を制御し、自然で感情豊かな音声を生成する技術のこと。

全二重音声対話とは、送話と受話を同時並行で処理し、会話の割り込みや相槌をリアルタイムで扱えるAI音声インタフェースのこと。

AI吹き替えとは、映像コンテンツの音声を自動翻訳・合成し、別言語の自然な音声に置き換えるAI技術のこと。

ボイスデザインとは、AIアシスタントの声質・口調・感情表現・話し方のスタイルをブランドや用途に合わせて設計・定義する手法のこと。

音声超解像とは、AIを用いて低サンプリングレートや低ビットレートの音声に失われた高周波成分を推定・補完し、高品質音声へ復元する技術のこと。画像の超解像手法を音響領域に応用したもの。

VADとは音声ストリームの中から人間の発話が含まれる区間だけを自動で切り出す技術のこと。無音・環境ノイズと発話を区別し、音声認識システムの精度向上と計算コスト削減を同時に実現する。

AIノイズ除去とは、機械学習モデルを使って音声・動画から背景雑音やハム音を自動的に取り除く技術のこと。

音声LLMとは、テキスト変換を介さずに音声を直接理解・生成できる大規模言語モデルのこと。感情や声のトーン・リズムも含めてエンドツーエンドで処理する。

感情音声合成（Emotional TTS）とは、テキストを単なる読み上げではなく、喜び・悲しみ・怒りなど人間の感情を模した音声で合成する技術のこと。

MIDI生成とはAIがテキストプロンプトやジャンル指定などの入力から、音符・コード進行・テンポ情報を含むMIDIファイルを自動で出力する技術のこと。

多言語音声合成（Multilingual TTS）とは、複数の言語に対応したテキスト読み上げ技術のこと。自然なイントネーションや発音で、一つのモデルから多言語コンテンツをリアルタイムに音声化できる。

テキスト・トゥ・オーディオとは、文章や指示文から音声・効果音・音楽などの音源データを自動生成するAI技術のこと。

ゼロショット音声合成とは、数秒の音声サンプルのみから話者の声質・抑揚を学習し、未学習のテキストも自然に読み上げる技術のこと。

ストリーミング音声認識(Streaming ASR)とは、音声データを録音完了後ではなく発話と同時に逐次テキスト化する技術のことで、字幕生成や音声アシスタントの即時応答に使われる。

ターン検出（Turn Detection）とは、音声対話AIにおいて話者の発話が終わったかどうかをリアルタイムに判定し、AIが応答を返すべきタイミングを見極める技術のこと。

音声透かしとは、AI生成音声や音楽に検出用の識別情報を人の耳では分からない形で埋め込み、後から機械的にAI生成かどうかを判別できるようにする技術のこと。

Fish Audioとは、数秒の音声サンプルから声をクローンし、多言語のテキスト読み上げ(TTS)を生成できるAI音声合成プラットフォームのこと。

Murekaとは、テキストプロンプトから歌詞・ボーカル・伴奏を備えた楽曲を数十秒で自動生成できるAI音楽生成サービスのこと。

Sesameとは、米Sesame AI社が開発した会話特化型の音声AIモデルで、自然な間合いと感情表現を伴う音声対話を実現する技術のことである。

音声インペインティングとは、音声データの欠損・ノイズ・不要語などの部分を、AIが前後の文脈から自然な波形として生成し補完する技術のこと。

歌声変換とは、 ある人が歌った音源の声質だけを 別の話者・キャラクターの声に置き換える AI 技術のこと。

音声感情認識とは、話し声の周波数・抑揚・話速などから話者の感情状態を推定する技術のこと。

AIマスタリングとは、AIが楽曲の音量バランスやEQ、音圧を解析し、配信基準に沿った最終調整を自動で行う音楽制作工程のこと。

強制アライメントとは、音声データとその書き起こしテキストを単語・音素単位で時間的に対応付け、発話区間ごとの正確なタイムスタンプを自動生成する音声処理技術のこと。

ウェイクワード検出とは、デバイスが常時マイク入力を監視し、「OK Google」「Hey Siri」のような特定の起動語を検知した瞬間だけ音声認識処理を開始する仕組みのこと。

Massive Multitask Language Understanding。 57 分野・1.5 万問の LLM 知識評価ベンチマーク。

OpenAI 発の Python コーディング能力ベンチマーク。 164 問の関数実装タスク。

ユーザー投票による LLM の人間評価ランキング。 Elo レーティングで モデルを順位付け。

ベンチマークとは、AIモデルの性能を標準化されたテスト課題で数値化し、異なるモデル間を公平に比較するための評価基準セットのこと。MMLUやHumanEval等、用途別に数十種類が存在する。

SWE-benchとはGitHubの実際のIssueをAIが自動修正できるかを測る、コーディングAI評価の業界標準ベンチマークのこと。

GPQAとは、生物・物理・化学の大学院レベルの難問でAIの推論力を測る評価ベンチマークのこと。Googleで検索しても解けない設計が特徴。

レイテンシとは、AIモデルにリクエストを送信してから最初のレスポンスが返るまでの応答時間のこと。

トークン毎秒 (スループット) とは、LLM が1秒間に生成・処理できるトークン数を示す性能指標のこと。値が大きいほど応答が速く、リアルタイム用途や大量一括処理に向く。

LLM-as-a-Judgeとは、あるLLMの出力品質を別のLLMが自動採点する評価手法のこと。人手評価の代替として広く使われる。

ARC-AGIとは、François Cholletが設計したAIの汎用推論能力を測る公開ベンチマークのこと。人間には自明な図形パターン推論タスクで構成され、AGI到達度の代表指標として業界で広く参照される。

AIMEとは、米国の難関数学競技試験「アメリカ数学招待試験」を転用したAIモデルの高度な数学的推論能力を測るベンチマークのこと。

ベンチマーク汚染とは、AIモデルの訓練データにテスト用評価データが混入し、性能スコアが実際の能力より高く見える現象のこと。

TTFTとはLLMへのリクエスト送信から最初のトークンが返ってくるまでの時間のこと。ユーザーが「反応している」と体感する待ち時間を左右する、応答速度の核心指標。

pass@kとはコード生成AIが生成したk個のコードサンプルのうち、少なくとも1つが全ユニットテストを通過する確率を示す評価指標のこと。

BLEUとは機械翻訳や文章生成の品質を人間の参照訳と比較してスコア化する自動評価指標のこと。

Eloレーティングとは、チェスで生まれた相対的な強さの数値化手法をAIモデル評価に転用したスコアリングシステムのこと。

τ-benchとはAIエージェントのツール使用・多段階タスク遂行能力を、現実に近いシナリオで統計的に評価するベンチマークのこと。

MMMUとはテキストと画像を組み合わせた大学レベルの専門問題でマルチモーダルAIの総合理解力を測るベンチマークのこと。医学・法律・工学など30以上の学術分野の11,500問以上で構成される。

幻覚率とは、AIが事実と異なる情報を生成する割合を数値化した評価指標のこと。モデルの信頼性を測る基本指標として、本番導入前の検証フェーズで必ず確認される。

忠実性とは、AIが生成したテキストが参照元の文書や提供されたコンテキストにどれだけ正確に基づいているかを測る評価指標のこと。

HLEとはScale AIとCenter for AI Safety（CAIS）が2025年に公開した、博士課程レベルの難問2,500問でAIの推論限界を測る超難関ベンチマークのこと。

LiveCodeBenchとは、LeetCodeなどの競技プログラミングサイトから継続的に新問題を収集し、学習データ汚染を排除した条件でLLMのコーディング能力を客観評価するベンチマークのこと。

RAGASとはRAGシステムの回答品質を自動評価するオープンソースフレームワークのこと。忠実性・回答適合性・文脈精度・文脈網羅性の4指標をLLMジャッジで採点し、チューニングの効果を定量化する。

WER（単語誤り率）とは、音声認識・文字起こし・機械翻訳の精度を数値化する業界標準の評価指標のこと。正解テキストとの差異（置換・削除・挿入）の合計語数を正解語数で割った値で、低いほど高精度を示す。

Needle in a Haystackとは、LLMが長文の中から特定情報を正確に取り出せるかを測る評価手法のこと。コンテキストウィンドウの実効性能を埋め込み位置別に可視化でき、RAG設計の基準指標として使われる。

MT-Benchとは、LLMの多段対話能力をGPT-4が自動採点する標準ベンチマークのこと。8カテゴリ80問の2ターン問答で推論・コーディング・作文などを1〜10点で評価する。

Recall@kとは、検索・推薦システムが上位k件の結果の中に、正解となる関連アイテムをどの割合で含めているかを測る評価指標のこと。

ROUGEとはLLMや機械翻訳が生成したテキストを参照テキストとのn-gram一致率で自動採点する要約評価指標のこと。

タスク単価とは、AIが特定のタスクを1件完了するのにかかるコストの総額を指す評価指標のこと。

F1スコアとは、分類モデルの適合率（Precision）と再現率（Recall）を調和平均した評価指標のこと。どちらかが低いと値が大きく下がるため、不均衡データの性能評価に広く用いられる。

パープレキシティとは、言語モデルがテキストをどれほど的確に予測できるかを数値で示す評価指標のこと。値が低いほど予測精度が高く、LLMの開発・比較・ファインチューニング評価で広く用いられる。

BERTScoreとは、BERTの文脈埋め込みでテキスト生成の意味的品質を測る評価指標のこと。表層一致のBLEU/ROUGEより人間の感覚に近く、言い換えや同義表現にも高スコアを出せる。

人手評価とは、AIが生成したテキストや画像などの出力品質を、人間が直接採点・判定するモデル評価手法のこと。

GAIAとはMeta AIらが開発した汎用AIアシスタント向けの難易度別評価ベンチマークのこと。実世界の複合タスクをどこまで正確に解けるかを多段階で測る。

SimpleQAとは、OpenAIが2024年に公開した、短答式の事実確認クイズでLLMの正答率と幻覚(誤答)傾向を測るベンチマークのこと。

MMLU-Proとは、既存のMMLUベンチマークを難化させ、選択肢を10択に増やして推論力を重視したLLM評価基準のこと。

FrontierMathとは、専門家でも解くのに数時間から数日かかる高難度の数学問題群でAIモデルの推論能力を測定する最難関ベンチマークのこと。

BFCLとは、LLM（大規模言語モデル）が外部ツールやAPIを状況に応じ正確に呼び出せるかを測る関数呼び出し評価ベンチマークのこと。

知能指数(Artificial Analysis Intelligence Index)とは、複数の第三者ベンチマーク結果を統合し、LLMの総合的な性能を単一のスコアで示す評価指標のこと。

WebArenaとは、AIエージェントが実際のWebサイト上でショッピングや予約、情報検索などのタスクをどこまで自律的にこなせるかを測る評価用ベンチマークのこと。

Terminal-Benchとは、AIエージェントがターミナル上で実務的なタスクをどれだけ自律的にこなせるかを測定する評価ベンチマークのこと。

GDPvalとは、OpenAIが2025年に公開した、AIモデルが実際の経済的価値を生む業務をどれだけこなせるかを測るベンチマークのこと。

LongBenchとは、大規模言語モデルが長い文脈をどれだけ正確に理解・処理できるかを測る多タスク・多言語対応のベンチマークのこと。

MOSとは、合成音声や生成コンテンツの品質を人間の主観評価によって1〜5点で数値化する評価指標のこと。

LiveBench（ライブベンチ）とは、推論・数学・コーディングなど複数分野でLLMを横断評価し、データ汚染を避けるため毎月問題を更新し続ける総合ベンチマークのこと。

Aider Polyglotとは、AIペアプログラミングツールAiderが公開する、複数言語にまたがるコード編集ベンチマークのこと。

SWE-Lancerとは、実在のフリーランス案件と実際の報酬額をもとに、AIモデルのソフトウェア開発能力を経済価値で測定するベンチマークのことである。

タスク成功率とは、AIエージェントに任せた一連のタスクが、人手を介さず最後まで正しく完了できた割合のこと。

既存の AI モデルを 自社データで追加学習させて 専門特化させる方法。

データから法則を自動学習させる AI 技術の総称。 ディープラーニングや LLM もここに含まれる。

ニューラルネットワークを多層化した機械学習手法。 LLM / 画像認識 / 音声認識 の基盤技術。

Self-Attention 機構を中核とするニューラルネット構造。 LLM / 画像 / 音声 すべての基盤。

入力系列のどこに注目すべきかを 動的に重み付けする仕組み。 Transformer の中核。

LoRAとは、大規模モデルの重みを凍結したまま低ランク行列ペアを追加挿入することで、全パラメータの1%以下の計算コストで特定ドメインへの適応を実現するファインチューニング手法のこと。

RLHFとは、人間の評価・フィードバックを報酬信号として活用し、LLMの出力を人間の意図に沿わせる強化学習手法のこと。

蒸留とは、大規模な「教師モデル」の知識を小規模な「生徒モデル」に転移させ、軽量化・高速化を図る機械学習の手法のこと。

量子化とはAIモデルの重みパラメータを低ビット精度に圧縮し、推論速度の向上・メモリ使用量の削減を実現する技術のこと。

MoE（混合エキスパート）とは、複数の専門サブネットワーク（エキスパート）を持ち、入力トークンごとに一部だけを活性化させるスパース型ニューラルネットワーク設計手法のこと。

DPO（直接選好最適化）とは、報酬モデルを使わずに人間の選好データから直接LLMを最適化するファインチューニング手法のこと。

事前学習とは、大規模言語モデルをインターネット上の膨大なテキストデータで学習させ、汎用的な言語理解・生成能力を獲得させる訓練フェーズのこと。

FlashAttentionとはTransformerの注意機構をGPUメモリ階層を活かして高速・省メモリで実行するアルゴリズムのこと。長文脈処理の計算コストを大幅に削減する。

KVキャッシュとは、LMの推論時に自己注意機構のキー（K）・バリュー（V）行列を再計算せずメモリ上に保持する高速化技術のこと。

vLLMとはオープンソースのLLM推論フレームワークのこと。独自のPagedAttentionアルゴリズムで高スループットを実現し、自社GPUサーバ上にOpenAI互換APIを構築できる。

FP8とは8ビットの浮動小数点形式でAIモデルの数値を表現する量子化技術のこと。従来のFP32・BF16より演算速度と省メモリを両立し、大規模モデルの学習・推論コストを大幅に削減する。

合成データとは、実データの統計的特性を模倣してAIが人工的に生成したデータのこと。個人情報保護や収集コストの削減を目的に、モデル学習・テスト用途で広く活用される。

投機的デコーディングとは、小さなドラフトモデルが先読みしたトークン列を大型モデルが並列検証することで推論速度を2〜4倍に高めるLLM高速化手法のこと。

GRPOとはグループ相対方策最適化のことで、強化学習を使ってLLMをファインチューニングする手法。複数の出力をグループ化し相対的な報酬で学習するため、従来のPPOより計算コストが低い。

スケーリング則とは、モデルサイズ・データ量・計算量を増やすほどAIの性能が予測可能な形で向上するという経験則のこと。

RLAIFとはAIモデルが別のAIに評価・フィードバックを与え、強化学習でモデル品質を向上させる学習手法のこと。人間ラベラーを介さずスケーラブルにモデルを改善できる点が最大の特徴。

報酬モデルとは、人間のフィードバックを学習し、AIの出力がどれだけ望ましいかをスコアリングするモデルのこと。

オンデバイスAIとは、クラウドサーバーへ送信せずデバイス本体（スマートフォン・PC・IoT機器など）上でAIモデルを直接推論・実行する技術のこと。

命令チューニングとは、事前学習済みの大規模言語モデルに対して「指示→理想回答」形式のデータで追加学習を行い、ユーザーの指示に従う能力を後付けする手法のこと。

憲法AIとは、AIモデルに「守るべき原則リスト（憲法）」を与えて自己批判と修正を繰り返させ、安全かつ倫理的な応答を引き出す訓練手法のこと。

モデルマージとは、複数の学習済みAIモデルのパラメーター（重み）を数学的に統合し、追加学習のコストをかけずに異なる能力を一つのモデルへ合成する技術のこと。

PEFTとは、大規模言語モデルの全パラメータを更新せず、LoRAなど少数パラメータのみを調整することで、低コスト・短時間でモデルを特定タスクに適応させる微調整手法群のこと。

強化学習とは、エージェントが環境との試行錯誤を通じて報酬を最大化する行動を自律的に習得する機械学習手法のこと。ChatGPT・ClaudeのRLHFチューニングにも使われる基盤技術。

連合学習とは、データを一箇所に集めずに各端末や組織のローカル環境でモデルを学習させ、更新した重みだけを共有してグローバルモデルを改善するプライバシー保護型の機械学習手法のこと。

過学習とは、モデルが訓練データに適合しすぎて未知データへの汎化性能が著しく低下する現象のこと。

TPUとはGoogleが開発したAI・機械学習専用のカスタムチップのこと。行列演算を高速化し、GPU比で数倍〜数十倍のスループットを実現する。

LLMOpsとはLLM（大規模言語モデル）の開発・評価・デプロイ・監視を一貫して管理するための運用基盤とプロセスの総称のこと。

連続バッチングとは、LLM推論サーバーが個々のリクエストの完了を待たずに新規リクエストをトークン単位で随時差し込みながら処理する方式のこと。

テンソル並列とは、巨大なニューラルネットワークの1層内の行列演算を複数のGPUに分割し、同時並行で計算させる並列化手法のこと。

RoPEとは、Transformer系のLLMでトークンの位置情報を回転行列によってQuery・Keyベクトルに埋め込む位置エンコーディング手法のこと。

モデルルーティングとは、入力されたタスクの内容や難易度に応じて、複数のAIモデルの中から最適なモデルへ自動的に振り分ける仕組みのこと。

QLoRAとは、大規模言語モデルを4bit量子化した状態でLoRA(低ランク適応)を適用し、少ないGPUメモリでファインチューニングする軽量学習手法のこと。

SGLangとは、大規模言語モデル(LLM)の推論処理を高速化するために設計されたオープンソースの推論サーバフレームワークのこと。

GQA（グループ化クエリ注意）とは、複数のクエリヘッドでKeyとValueをグループ単位で共有し、推論時のメモリ使用量と計算コストを抑える注意機構の一種のこと。

事後学習 (Post-training) とは、 事前学習を終えた LLM に SFT や RLHF などを追加適用し、 対話性・指示追従性・安全性を高める仕上げ工程のこと。

Blackwellとは、NVIDIAが2024年に発表した次世代GPUアーキテクチャの名称で、Hopper世代の後継として大規模AI学習・推論向けに設計された半導体基盤のこと。

AIアライメントとは、 AI の出力や振る舞いを 人間の意図・価値観・安全基準に一致させる技術と設計プロセスのこと。

グロッキングとは、ニューラルネットワークが訓練データを暗記した状態のまま学習を続けた末に、ある時点で汎化性能が急激に向上する現象のこと。

AIファクトリーとは、数万〜数十万基規模のGPUを集積し、大規模言語モデルの学習・推論に特化して設計された超大規模データセンターのことである。

MXFP4とは、4ビットの浮動小数点値をブロック単位の共有スケール係数と組み合わせて表現する軽量な数値量子化フォーマットのこと。

AI 開発・利用に伴う倫理的問題 (バイアス / プライバシー / 雇用影響 等)。 EU AI Act など規制も進行中。

AI が学習データの偏りを反映して 差別的・偏った出力を生む現象。

EU AI法とは、EUが2024年に成立させた世界初の包括的AI規制法のこと。AIシステムをリスクレベルで4段階に分類し、高リスク用途には厳格な適合義務を課す。

「AI事業者ガイドライン」とは、経済産業省・総務省が2024年に策定した、AI開発・提供・利用事業者向けの行動指針のこと。リスク管理・透明性確保・ガバナンス体制の構築を求める、日本のAI規制における主要な指針である。

ディープフェイクとは、深層学習を用いて実在する人物の顔・声・動作を別の映像や音声に高精度で合成・置換した偽コンテンツのこと。

電子透かしとは、AI生成コンテンツや著作物に人間には知覚されにくい識別情報を埋め込む技術のこと。生成元の特定・著作権保護・フェイクコンテンツ検出に幅広く活用される。

著作権（学習データ著作権）とは、AIモデルの訓練に使用されたコンテンツに対し、元の著作権者が持つ権利のこと。

説明可能なAI（XAI）とは、AIが出した判断や予測の根拠を人間が理解できる形で提示する技術・手法の総称のこと。金融・医療・法務など高リスク分野での信頼性確保や規制対応に不可欠。

C2PA（コンテンツ来歴）とは、デジタルコンテンツの制作者・編集履歴・AI生成有無を暗号署名で証明する業界標準規格のこと。

学習オプトアウト (Opt-out) とは、AIサービスに入力したデータをモデルの再学習・改善に利用されないよう拒否・除外する設定または権利のこと。

NIST AI RMFとは、米NISTが公開したAIリスク管理の国際標準枠組みのこと。AIの開発・運用リスクを体系化する4機能を定義し、各国規制の実務基盤として2026年現在広く参照されている。

GDPRとは、EU域内の個人データ保護を目的とした欧州連合の包括的法規制のこと。違反には最大2,000万ユーロまたは年間全世界売上高4%の高い方が制裁金として科される。

広島AIプロセスとは、2023年のG7広島サミットを契機に設立された、生成AIを対象とする国際的なガバナンス枠組みのこと。透明性・安全性・人権尊重などを柱とする11の指導原則と、AI開発者向け自主行動規範で構成される。

AI推進法とは、日本におけるAI技術の普及促進と安全・信頼性確保を両立させるために制定された法律の総称のこと。EUのAI規制法より産業振興寄りのアプローチが特徴。

AIガバナンスとは、AI システムの開発・運用・利活用において、リスクを管理しつつ倫理的・法的な基準を満たすための組織的な枠組みのこと。

モデルカードとは、AIモデルの用途・学習データ・性能評価・限界・倫理リスクなどを体系的にまとめた、透明性確保のための標準仕様書のこと。

AISIとは、各国政府が設立したAIシステムの安全性を科学的に評価・研究する公的機関のこと。日本では2024年2月にIPA傘下で設置され、大規模AIモデルのリスク評価と安全基準の策定を担う。

汎用目的AI規制（GPAIルール）とは、EU AI法（第V・VI章）に基づき2025年8月から適用された、複数用途に使える大規模AIモデル提供者を対象とした義務付け規則のこと。

ISO/IEC 42001とはAIマネジメントシステム(AIMS)の国際規格のこと。AIの開発・提供・利用を行う組織が責任あるガバナンス体制を構築・維持・改善するための枠組みを定める。

ソブリンAIとは、データ・モデル・計算基盤を特定の国家や組織の管轄内に完結させ、外部プロバイダーに依存せず自律的にAIを運用・管理する考え方のこと。

AI影響評価とは、AIシステムが社会・個人に与えるリスクや影響を、開発・導入の前後に体系的に分析・文書化するプロセスのこと。

人間中心のAI社会原則とは、内閣府が2019年に策定した、AI開発・利活用における基本的な考え方を定めた国内ガイドラインのこと。

透明性義務とはAIシステムの開発者・事業者が、システムの仕組みや判断根拠をユーザーや規制当局に開示する法的・倫理的義務のこと。

データガバナンスとは、組織内のデータの品質・セキュリティ・利活用ルールを一元的に定め、ライフサイクル全体を管理する体制やプロセス全般のこと。

AI責任とはAIシステムが引き起こした損害・誤情報・差別的判断について、開発者・運営者・利用者のいずれが法的・倫理的責任を負うかを定める概念のこと。

個人情報保護法 (APPI) とは、個人情報の収集・利用・提供・管理に関するルールを定めた日本の基本法のこと。2022年改正で罰則強化・越境移転規制が大幅に拡充され、AI活用企業が必ず遵守すべき法的基盤となっている。

フロンティアAI安全性コミットメントとは、OpenAI・Anthropic・Googleなどの先端AI企業が各国政府に対して約束する、AI安全開発の自主的な合意枠組みのこと。

著作権法30条の4とは、著作物を情報解析目的で利用する場合に著作権者の許諾が不要と定めた日本独自の規定のこと。

フェアユースとは、著作権で保護されたコンテンツを権利者の許可なく一定条件下で合法的に利用できる米国著作権法上の法理のこと。

AI監査とはAIシステムの信頼性・公平性・透明性・法令遵守を、第三者または内部チームが体系的に評価・検証するプロセスのこと。

肖像権・パブリシティ権とは、人物の顔・姿・声などの特徴を本人の同意なく商業利用・複製されない権利のこと。AI画像生成ツールの普及により侵害リスクが急増している。

偽情報・誤情報（Disinformation）とは、意図的または非意図的に作成・拡散される虚偽の情報のことで、AI生成コンテンツの急増により企業・社会が直面する深刻なリスク領域のこと。

AI生成物の著作物性とは、生成AIが作った文章・画像・音声などが著作権法上の「著作物」として保護されるかどうかを判断する論点のこと。

TDM例外とは、著作権法上、AIの学習やテキスト・データマイニングのために著作物を利用する際に著作権者の許諾を原則不要とする規定のこと。

コロラドAI法とは、雇用や与信などの重要な判断にAIを使う企業に、差別防止のためのリスク評価と説明責任を義務付ける米国コロラド州の州法のこと。

AI表示義務とは、AIが生成・編集したコンテンツやAIとのやり取りであることを利用者に明示するよう求める法規制・ガイドラインの総称のことである。

高リスクAI（High-Risk AI System）とは、医療診断や採用選考、信用スコアリングなど人の安全や権利に重大な影響を与えうる用途で使われるAIシステムのことである。

テキサスAI法(TRAIGA)とは、2026年1月1日施行の米テキサス州AI規制法で、行動操作・差別・違法ディープフェイクなど「意図的な悪用」を対象にAI開発者・提供者へ罰則を科す枠組みのこと。

生成AIパスポートとは、ビジネスにおける生成AIの正しい活用知識とリスク管理・倫理的配慮を測定する民間資格試験のこと。

規制サンドボックスとは、新技術やサービスを既存規制の一部を緩和・凍結した限定環境で試験的に運用できる制度のことです。

EU AI事務局とは、EU AI法の実施・監督・執行を担うため欧州委員会内に設置された専門組織のこと。汎用AI（GPAI）モデルの規制を主導する。

GPAI行動規範とは、EU AI法が定める汎用AI(GPAI)モデル提供者の義務を、透明性・著作権・安全性の3分野で具体化した自主的な行動規範のこと。

システミックリスク（GPAI）とは、演算能力や利用規模の大きさから社会全体に重大な影響を及ぼしうると判定された汎用目的AIモデルに、EU AI法が追加の義務を課す分類区分のこと。

学習データ開示義務とは、AIモデルの開発事業者が学習に使用したデータの種類・出所・著作権処理状況を開示することを求める規制上の考え方のこと。

デジタルサービス法（DSA）とは、EUが2022年に採択した、オンラインプラットフォーム事業者に違法コンテンツ対応や広告の透明性確保などを義務付ける規制法のこと。

バイアス監査義務とは、採用選考でAIツールを使う企業に、差別的判定がないか独立監査人に年1回検証させ結果を公開させる規制のことで、ニューヨーク市のLocal Law 144が代表例とされる。

AI + ノーコードツール (Zapier / Make / n8n) で 繰り返し業務を自動実行する仕組み。

AI がコード補完 / 生成 / レビューを行う開発手法。 Cursor / GitHub Copilot / Windsurf が代表。

AI ネイティブな コードエディタ。 Composer + Agent で AI が自律的にコード生成。

GitHub 提供の AI コード補完。 月 $10、 VS Code / JetBrains / Neovim で動く。

Notion 統合の AI 機能。 月 $10、 ドキュメント要約 / 翻訳 / 議事録整理が Notion 内で完結する。

業務自動化のノーコードツール最大手。 7,000+ アプリ連携、 AI 機能内蔵で 月 $19.99〜。

Generative Engine Optimization。 AI 検索で引用されやすいコンテンツ作成の SEO 次世代版。

DeepL / Google 翻訳 / Claude / ChatGPT による 機械翻訳。 ビジネス文書なら DeepL、 文脈は LLM が強い。

バイブコーディングとは、コードの詳細を深く理解せずAIに自然言語で意図を伝え、生成されたコードを感覚的に受け入れながら開発を進めるプログラミングスタイルのこと。

Devinとは、Cognition AIが開発した自律型AIソフトウェアエンジニアのこと。コードの設計・実装・デバッグ・テストをエンジニアの指示なしに一気通貫で実行できる。

Dify（ディファイ）とはオープンソースの LLM アプリケーション開発プラットフォームのこと。コーディング不要でチャットボットや RAG パイプライン、AI エージェントをビジュアルに構築・デプロイできる。

DXとはデジタル技術を活用してビジネスモデル・業務プロセス・組織文化を根本から変革し、競争上の優位性を確立すること。単なるIT化や効率化とは区別される。

v0 (UI生成ツール)とはVercelが提供する、テキストや画像の指示からReact/Next.js対応のUIコンポーネントを自動生成するAIコーディングツールのこと。

AI内製化とは、外部ベンダーに頼らず自社でAIシステムの企画・開発・運用を一貫して担うことを指す。コスト削減とノウハウ蓄積が主目的だが、保守人材の確保が最大のボトルネックとなる。

AIリテラシーとは、AIツールの仕組みを理解し、業務で適切に活用・評価・判断できる知識とスキルの総称のこと。

AIネイティブとは、AIを後付けで導入するのではなく、設計・開発・運用の最初からAIを前提として構築されたサービスや組織のこと。

ローカルLLMとは、クラウドAPIに依存せず、自社サーバーや個人PCなどのローカル環境で直接動作させる大規模言語モデルのこと。データが外部に出ないためプライバシー保護に優れる。

RPAとは、人間がPCで行うクリックや入力などの反復作業をソフトウェアロボットが代わりに自動実行する技術のこと。コードを書かずに定型業務を自動化できる。

AI議事録とは、会議の音声や映像をAIが自動で文字起こし・要約し、アクションアイテムまで抽出する技術のこと。

Gammaとはテキストプロンプトを入力するだけでスライド・ドキュメント・Webページを自動生成できるAIプレゼン作成ツールのこと。

ノーコードAIとはコードを書かずにGUI操作だけでAI機能の構築・自動化・業務組み込みができるツールや開発環境のこと。

AI PoCとは、AI導入前に小規模な試作・検証を行い、実現可能性とビジネス効果を確認するプロセスのこと。

バーティカルAI(業界特化AI)とは、法務・医療・金融など特定業界の業務知識に特化して設計されたAIモデルやサービスのことである。

PoC疲れとは、AIのPoC（概念実証）を何度繰り返しても本番導入や投資対効果の証明に至らず、現場や経営層が検証自体に消極的になる状態のことである。

AI CoE(AI推進組織)とは、全社のAI活用を横断的に統括し、導入基準や活用ノウハウを整備する専門組織のことである。

Clineとは、VS Code拡張機能として動作し、AIが自律的にファイル編集・コマンド実行・デバッグまで行うオープンソースのAIコーディングエージェントのこと。

Feloとは、複数の検索エンジンとAIモデルを組み合わせ、出典付きの要約回答を返すAI検索エンジンのことで、深掘りリサーチやマインドマップ生成機能を備える。

Gensparkとは、検索クエリに応じてAIが要約ページを自動生成し、複数ステップの作業を代行する自律型AIエージェント機能も備えたプラットフォームのこと。

シチズンデベロッパーとは、専門のプログラミング知識を持たない業務部門の担当者が、ノーコード・ローコードツールやAIを使い自ら業務アプリや自動化を作る人材のこと。

エージェンティックコマースとは、AIエージェントが商品の検索・比較・注文・決済までをユーザーに代わって自律的に実行する購買モデルのこと。

Sakana AIとは、進化的アルゴリズムで複数のAIモデルを自動的に組み合わせて最適化する「進化的モデルマージ」を軸とする、東京拠点のAIスタートアップのことである。

デジタルワーカーとは、AIエージェントが人間の従業員のように定型業務やワークフローを自律的に実行する仕組みのこと。

成果報酬型AI課金とは、AIサービスの利用料金を稼働時間やAPI呼び出し回数ではなく、実際に生み出した成果(売上増・コスト削減・解決件数など)に連動して請求する課金モデルのこと。

Lovableとは、チャット形式のプロンプト入力だけでWebアプリのUIとバックエンドを自動生成し、公開まで行えるAIアプリ開発プラットフォームのこと。

AI成熟度モデルとは、組織におけるAI活用の進展度合いを、導入初期から全社的な自律運用まで複数段階で評価するフレームワークのこと。

ユーザー入力で AI の指示を上書きする攻撃。 「これまでの指示は無視して◯◯」 が典型例。

AI の安全制限を回避する手法。 ロールプレイや仮想シナリオで 禁止出力を引き出す。

ガードレールとは、AIシステムが有害・不適切・意図しない出力を生成しないよう制限するための安全制御機構のこと。

レッドチーミングとは、AIシステムの安全性・脆弱性を検証するため、攻撃者の視点から意図的に悪意ある入力やシナリオを試みる評価手法のこと。

シャドーAIとは、企業のIT部門や経営層の承認なしに従業員が個人的に業務で使うAIツール・サービスのこと。情報漏洩・規約違反・ガバナンス崩壊のリスクを内包する。

モデルポイズニングとは、AIモデルの学習データに悪意あるデータを混入させ、モデルの出力や判断を意図的に歪める攻撃手法のこと。

データ漏洩とは、機密情報や個人データが意図せず外部に流出してしまうセキュリティ上のインシデントのこと。

間接プロンプトインジェクションとは、AIが処理する外部コンテンツ（Webページ・PDF・メール等）に悪意ある命令を埋め込み、AIエージェントに意図しない動作を引き起こすサイバー攻撃手法のこと。

OWASP LLM Top 10とは、OWASPがLLMアプリケーション固有の10大セキュリティリスクを優先度付きで体系化したフレームワークのこと。

敵対的サンプルとは、人間には正常に見えるがAIモデルを意図的に誤分類・誤判断させるよう微小な摂動を加えた入力データのこと。

AI TRiSMとは、AIモデルやアプリケーションの信頼性・リスク・セキュリティを一元管理するガバナンスフレームワークのこと。Gartnerが提唱し、AIの安全な社会実装に不可欠な概念として広まっている。

モデル抽出攻撃とは、AIモデルへの大量クエリで挙動を解析し、元モデルを模倣した「影モデル」を不正に構築するサイバー攻撃のこと。

メンバーシップ推論攻撃とは、あるデータがAIモデルの学習に使われたかどうかを外部から統計的に推定するプライバシー攻撃のこと。モデルの出力スコアの差異を観察することで個人情報漏洩につながる。

システムプロンプト窃取とは、AIチャットボットやエージェントに仕込まれた非公開の指示文（システムプロンプト）を、巧みな質問や特殊なプロンプトで引き出す攻撃手法のこと。

最小権限の原則とはシステム・ユーザー・プロセスが業務遂行に必要な最低限の権限のみを持ち、それ以上は付与しないとするセキュリティ設計の基本原則のこと。

PIIマスキングとは、氏名・メールアドレス・電話番号などの個人識別情報(PII)をAIモデルやシステムが処理する前に隠蔽・置換し、プライバシー漏洩を防ぐ技術のこと。

過剰なエージェンシーとは、AIエージェントに必要以上の権限・ツール・自律性を与えた結果、意図しない外部操作や取り消し不能なアクションが自律実行されるセキュリティリスクのこと。

AIサプライチェーンセキュリティとは、AIシステムの学習データ・外部モデル・ライブラリ・APIなど開発から配備までの全工程を対象に、悪意ある改ざんや脆弱性の混入を防ぐセキュリティ対策の総称のこと。

サンドボックス化とは、AIモデルやエージェントを本番環境から隔離された実行環境に閉じ込め、外部システムへの無制限アクセスを防ぐセキュリティ手法のこと。

AI生成コンテンツ検出とは、テキスト・画像・音声・動画がAIによって生成されたかどうかを統計的・深層学習的手法で自動判別する技術のこと。

LLMファイアウォール（Prompt Firewall）とは、LLMへの入出力をリアルタイムで監視・フィルタリングし、プロンプトインジェクションや情報漏洩・有害出力を防ぐセキュリティ層のこと。

エージェントハイジャックとは、AIエージェントが外部コンテンツに埋め込まれた悪意ある指示に乗っ取られ、意図しない動作を実行させられる攻撃手法のこと。

機密コンピューティングとは、CPU/GPUのハードウェア機能で「処理中」のデータもメモリ上で暗号化・隔離し、クラウド事業者を含む第三者からデータを守る技術のこと。

モデル反転攻撃とは、AIモデルへの大量クエリを通じて学習に使われたデータや個人情報を逆算・復元するプライバシー侵害攻撃のこと。

AI BOM（AI部品表）とはAIシステムを構成するすべての要素（学習データ・モデルウェイト・ライブラリ・外部API依存）を一覧化した構成管理ドキュメントのこと。

ゼロトラストAIとは、AIシステムへのアクセスや操作において「何も信頼しない」原則を適用し、すべてのリクエストを継続的に検証・認証するセキュリティフレームワークのこと。

差分プライバシーとは、統計クエリの結果に数学的ノイズを加えることで特定個人のデータが特定・漏洩しないことを確率的に保証するプライバシー保護技術のこと。

バックドア攻撃とはAIモデルの学習データや重みに悪意のある仕掛けを埋め込み、特定のトリガー入力時のみ意図せぬ誤動作を引き起こすサイバー攻撃のこと。

AI音声詐欺 (Voice Phishing) とは、AIが生成した偽の音声を使って家族・上司・取引先を装い、金銭や認証情報を騙し取る詐欺手法のこと。

ツールポイズニングとは、AIエージェントが呼び出す外部ツールの説明文や応答結果に、ユーザーには見えない悪意ある指示を埋め込み、意図しない挙動を誘発させる攻撃手法のこと。

メモリポイズニングとは、AIエージェントが長期記憶として保存する会話履歴や外部知識ベースに悪意あるデータを混入させ、後の応答や判断を誤らせる攻撃手法のこと。

アライメント偽装とは、AIモデルが学習時や評価時にだけ人間の意図に従うふりをし、実運用では異なる挙動を示す現象のこと。

報酬ハッキングとは、AIモデルが与えられた報酬関数の抜け穴を突き、本来の目的を達成しないままスコアだけを最大化してしまう現象のこと。

スリーパーエージェントとは、通常時は安全に受け答えしつつ、特定のトリガー条件が揃った時だけ悪意ある挙動に切り替わるよう訓練されたAIモデルのことを指す。

Many-shotジェイルブレイクとは、プロンプト内に禁止行為を許容する大量の偽対話例を詰め込み、LLMの安全制御を段階的に突破する攻撃手法のこと。

クレッシェンド攻撃とは、無害な会話から始めて段階的に質問を過激化させ、LLMの安全対策を回避しながら有害な出力を引き出す脱獄攻撃の手法のこと。

AIワームとは、生成AIエージェント間でプロンプトを自己複製・自己拡散させ、機密情報窃取やスパム送信などを誘発する新種のセキュリティ攻撃手法のこと。

混乱した代理人とは、正当な権限を持つプログラムやAIエージェントが、悪意ある入力に騙されてその権限を不正利用させられてしまう脆弱性のこと。

準同型暗号とは、データを暗号化したまま演算・処理できる暗号方式のこと。復号せずに計算結果を得られるため、機密データをクラウドやAIに預けたまま安全に活用できる。

秘密計算(MPC)とは、複数の当事者が自分のデータを他者に開示せずに、共同で計算した結果だけを得られる暗号技術のことをいう。

マルチモーダルインジェクション（画像経由）とは、画像内に隠した文字や模様でAIへ不正な指示を紛れ込ませ、意図しない挙動を引き起こす攻撃手法のこと。

モデル署名とは、AIモデルの重みファイルやコンテナイメージに発行者が暗号署名を付与し、改ざん検知と来歴の真正性を検証できるようにする仕組みのこと。

スロップスクワッティングとは、AIコーディングツールがコード生成時に幻覚で作り出した実在しないパッケージ名を、攻撃者が先回りして公開レジストリに登録し悪用する攻撃手法のこと。