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スキルアップカレッジ

用語集

生成AI入門コースで使われる主要な用語（61語）をまとめています。

アテンション （あてんしょん）
トランスフォーマーの中核となる仕組みで、文章中のある単語を処理するときに、ほかのどの単語に「注意を向けるか」を計算する。文脈の理解を可能にし、現在の生成AIの精度を支えている。
→ レッスン2
依拠 （いきょ）
著作権法上の概念で、ある著作物を作るときに既存の著作物を参考にしているかどうかを指す。生成AIで作ったコンテンツが既存作品に「依拠」かつ「類似」していれば、著作権侵害と判断され得る。
→ レッスン6
音声合成 （おんせいごうせい）
文章を人間が話すような音声に変換する技術。ナレーション、オーディオブック、コールセンターの自動応答などに活用されている。
→ レッスン5
音声クローン（おんせいくろーん）
特定の人物の声を学習し、その人の声で別の文章を読み上げさせる技術。詐欺などの悪用懸念があり、各サービスで利用条件が厳格化されている。
→ レッスン5
学習データ（がくしゅうでーた）
AIモデルを訓練するために使われる文章・画像・音声などの大量のデータ。生成AIの能力や知識の範囲は、学習データの内容と質に大きく左右される。
→ レッスン2
カットオフ日 （かっとおふび）
AIモデルの学習に使われたデータが収集された最後の時点。これより後の出来事や情報については、モデルは原則として知らない。
→ レッスン2
機械学習 （きかいがくしゅう）
コンピューターがデータからパターンや規則性を学び取って、予測や分類を行えるようにする技術の総称。生成AIも機械学習の一種である。
→ レッスン2
コンテキストウィンドウ （こんてきすとうぃんどう）
AIが一度に扱える入出力の文章の長さの上限。トークン数で表される。窓を超えた古いやり取りはモデルの記憶外に押し出される。
→ レッスン2
コンテキストエンジニアリング （こんてきすとえんじにありんぐ）
プロンプトだけでなく、参考資料や過去のやり取り、利用可能なツールなど、AIに与える情報全体を最適に設計する考え方。2026年に重要性が増している概念。
→ レッスン4
思考連鎖 （しこうれんさ）
英語ではChain-of-Thought。複雑な問題に対して、答えだけでなく「考えるプロセス」をAIに書かせることで、正答率を上げる手法。
→ レッスン4
識別AI（しきべつエーアイ）
画像認識や数値予測など、与えられたデータの分類や予測を行うAIの総称。生成AIと対比される、従来型のAIの中心だった分類。
→ レッスン1
事前学習 （じぜんがくしゅう）
LLMを作る最初の段階で、インターネット上の大量の文章を読み込ませ、「次の単語の予測」を繰り返し訓練する工程。
→ レッスン2
小規模言語モデル（しょうきぼげんごもでる）
英語ではSmall Language Model、略してSLM。大規模言語モデルよりサイズが小さく、特定領域に特化したモデル。スマートフォンや社内サーバーで動かしやすく、機密データを外部に出さずに使える利点がある。
→ レッスン5
推論 （すいろん）
学習を終えたAIモデルが、ユーザーの入力に対して実際に文章を生成する動作。私たちがChatGPTやClaudeを使うときの内部動作にあたる。
→ レッスン2
生成AI（せいせいエーアイ）
ジェネレーティブAIとも呼ばれる。文章・画像・音声・動画・コードといった新しいコンテンツを、人間の指示に応じて自動的に生成する人工知能。
→ レッスン1
ゼロショット （ぜろしょっと）
AIに具体例を示さずに指示する方法。Few-shotプロンプティングの対概念。シンプルな依頼ではゼロショットでも十分機能する。
→ レッスン4
ソフトロー（そふとろー）
法的拘束力のある法律ではなく、業界ガイドラインや指針などの形で示される自主的なルール。AI事業者ガイドラインは代表的なソフトローの一例。
→ レッスン6
大規模言語モデル（だいきぼげんごもでる）
英語ではLarge Language Model、略してLLM。膨大な文章データから単語のつながり方の傾向を学習したAIモデル。ChatGPT・Claude・Geminiなど、現在のテキスト生成AIの中核。
→ レッスン2
タスク （たすく）
プロンプトの黄金要素のひとつ。AIに具体的に何をしてほしいかを動詞で指示する部分。
→ レッスン4
著作権法第30条の4 （ちょさくけんほうだいさんじゅうじょうのよん）
2018年の著作権法改正で導入された規定。機械学習目的での著作物利用を、原則として認めるもの。ただし著作権者の利益を不当に害する場合は除外される。
→ レッスン6
トークン（とーくん）
AIが文章を処理するときの最小単位。英語では単語や単語の一部、日本語では数文字単位の塊になることが多い。AIサービスの料金もトークン数で計算されることが多い。
→ レッスン2
トランスフォーマー（とらんすふぉーまー）
2017年にGoogleの研究者らが発表した機械学習のモデル。アテンションの仕組みを核とし、現在の主要な生成AIすべての土台となっている。
→ レッスン1
人間のフィードバックによる強化学習（にんげんのふぃーどばっくによるきょうかがくしゅう）
英語ではReinforcement Learning from Human Feedback、略してRLHF。人間の好みや評価を学習に反映させ、AIをより役立つ・正直・無害な振る舞いに調整する手法。ChatGPTの自然な対話を可能にした技術のひとつ。
→ レッスン2
ハルシネーション（はるしねーしょん）
生成AIが事実とは異なる情報をもっともらしく生成してしまう現象。確率的に次の単語を選ぶ仕組みそのものに由来し、現在の技術では完全には防げない。
→ レッスン2
パラメータ（ぱらめーた）
AIモデルの内部にある、学習で調整される無数の数値。大規模言語モデルでは数千億から数兆規模になる。パラメータ数の多さが「大規模」と呼ばれる根拠のひとつ。
→ レッスン2
ファインチューニング（ふぁいんちゅーにんぐ）
事前学習が済んだモデルを、特定の目的や用途に合わせて追加で訓練する工程。法律文書、医療用語、自社のブランドトーンなどに合わせた調整に使われる。
→ レッスン2
Few-shotプロンプティング（ふゅーしょっとぷろんぷてぃんぐ）
お手本となる例を1〜3個示しながらAIに指示する手法。期待する形式やスタイルを伝えやすく、回答の品質が上がりやすい。
→ レッスン4
プロンプト （ぷろんぷと）
AIに対して送る指示文や質問文のこと。プロンプトの質が、AIの回答の質を直接左右する。
→ レッスン4
プロンプトインジェクション （ぷろんぷといんじぇくしょん）
悪意のある第三者が用意した文書をAIに読み込ませることで、本来の指示と異なる動作を引き起こす攻撃手法。AIエージェントを使う場合は特に注意が必要。
→ レッスン6
プロンプトエンジニアリング （ぷろんぷとえんじにありんぐ）
生成AIから望ましい回答を引き出すために、プロンプトを工夫して設計するスキル。特別なプログラミング知識は不要。
→ レッスン4
マルチモーダル（まるちもーだる）
テキスト・画像・音声・動画など複数の形式（モダリティ）の情報を、ひとつのAIで扱えること。2026年の主要サービスはマルチモーダル化が進んでいる。
→ レッスン1
役割 （やくわり）
プロンプトの黄金要素のひとつ。AIにどのような立場で答えてほしいかを指定する部分。「あなたは編集者です」のように指定する。
→ レッスン4
類似 （るいじ）
著作権法上の概念で、ある著作物が既存の著作物に似ているかどうかを指す。生成AIで作ったコンテンツが既存作品に「依拠」かつ「類似」していれば、著作権侵害と判断され得る。
→ レッスン6
AIエージェント
ユーザーが目標を伝えると、自分で計画を立て、ツールを使い、軌道修正しながらタスクの完了まで進める自律的なAI。Claude CodeやOpenAI Codexなどが代表例。
→ レッスン1
AI事業者ガイドライン
総務省と経済産業省が共同で策定した、AI事業者向けの自主的な指針。安全性・公平性・プライバシー保護・透明性などを柱に整理されている。
→ レッスン6
AI推進法
2025年6月に成立した、日本初のAIに関する基本法。正式名称は「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」。AIの研究開発と活用の推進を主眼とする。
→ レッスン6
Chain-of-Thought
日本語では「思考連鎖」。複雑な問題で、AIに考えるプロセスを順を追って書かせることで、正答率を上げる手法。
→ レッスン4
ChatGPT
OpenAIが提供する代表的な生成AIサービス。2022年11月に公開され、生成AIブームを巻き起こした。2026年5月時点の主力モデルはGPT-5.5。
→ レッスン1
Claude
Anthropicが提供する生成AIサービス。長文処理・コード生成・慎重で丁寧な対話に強みがある。2026年5月時点の主力モデルはClaude Opus 4.7。
→ レッスン1
Claude Code
Anthropicが提供するエージェント型コーディングツール。ローカル環境でプロジェクト全体を読み込み、開発者と対話しながら作業を進める。Claude Opus 4.7を主力エンジンとする。
→ レッスン5
DALL-E
OpenAIが開発した画像生成AI。ChatGPTから呼び出して使うことができ、テキストの指示から画像を生成する。
→ レッスン1
DeepSeek
中国発のオープンソース系生成AI。高い性能と公開された重み（モデルのパラメータ）が特徴で、企業の自社サーバー運用にも活用される。
→ レッスン3
EU AI Act
EU（欧州連合）が制定したAIに関する規制法。AIをリスクの高さで4段階に分類し、高リスクなAIには厳しい規制を課す。日本のAI推進法とは性格が異なる。
→ レッスン6
Gemini
Googleが提供する生成AIサービス。テキスト・画像・動画・PDF・音声をまたぐマルチモーダル性能と、Googleサービスとの連携に強みがある。2026年5月時点の主力モデルはGemini 3.1 Pro。
→ レッスン1
Gemini 3.1 Flash TTS
Geminiの音声合成モデルのひとつ。70以上の言語に対応した多言語対応の音声生成が可能。
→ レッスン5
GPT-5.5
OpenAIが2026年4月にリリースした、ChatGPTの主力大規模言語モデル。コーディング、エージェント機能、コンピューター操作などの分野で性能を大きく伸ばした。
→ レッスン1
Grok
xAI（イーロン・マスクが設立した会社）が提供する生成AIサービス。X（旧Twitter）と統合され、リアルタイムのソーシャルメディア情報を踏まえた回答が得意。
→ レッスン3
Human-in-the-Loop
AIエージェントなどの自律的なAIの動作に、人間の確認や承認のステップを組み込む設計思想。重要な操作の前に人間が介在することで、AIの暴走による被害を抑える。
→ レッスン5
Kling AI
動画生成AIサービスのひとつ。テキストから短い動画を生成する。
→ レッスン5
LLM
Large Language Modelの略。日本語では「大規模言語モデル」。
→ レッスン2
Microsoft Copilot
Microsoftが提供するAIアシスタント。Word・Excel・PowerPointなどMicrosoft 365に統合され、複数のAIモデルを切り替えて使えるマルチモデル対応が特徴。
→ レッスン3
Midjourney
代表的な画像生成AIサービスのひとつ。表現力の高さで知られる。
→ レッスン1
OpenAI Codex
OpenAIが提供するAIコーディングエージェント。ブラウザやファイル、ドキュメントなどを操作しながら、開発タスクを自律的に実行する。
→ レッスン5
Perplexity
AI検索に特化した生成AIサービス。回答の根拠となるWeb上の情報源を明示する点が特徴で、「回答エンジン」とも呼ばれる。
→ レッスン3
RAG
Retrieval-Augmented Generationの略。日本語では「検索拡張生成」。AIが回答を作るときに、外部のデータベースから関連情報を検索し、その情報を踏まえて回答を生成する仕組み。
→ レッスン5
RLHF
Reinforcement Learning from Human Feedbackの略。日本語では「人間のフィードバックによる強化学習」。
→ レッスン2
Runway
動画生成AIサービスのひとつ。クリエイティブ用途で広く使われている。
→ レッスン5
SLM
Small Language Modelの略。日本語では「小規模言語モデル」。
→ レッスン5
Sora
OpenAIが提供していた動画生成AIサービス。2026年3月にアプリおよびAPIの提供を終了した。
→ レッスン5
Stable Diffusion
オープンソースで公開されている代表的な画像生成AIモデル。自社サーバーで動かすこともできる。
→ レッスン1
Veo
Googleが提供する動画生成AIサービス。テキストから音声付きの動画を生成できる。
→ レッスン5
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