AIエージェント
AIエージェントは、目標を受け取り、必要なツールや情報を使いながら複数ステップの作業を進めるAIの使い方です。
AI用語集
AI導入の会話で出てくる用語を、現場で判断しやすい言葉に置き換えて整理します。
つまずきやすい言葉から確認する
AI導入の初期に混乱しやすい用語を、社内説明、ツール比較、運用ルール作りで使う順にたどれるようにしています。
この用語集は、AIを導入する前の社内会話でつまずきやすい言葉を、業務判断に使える粒度で整理しています。技術用語を網羅する辞書ではなく、問い合わせ対応、社内検索、文章作成、経理、採用、営業などの現場で「何を確認すればよいか」を見るための入口です。初回確認にも使えます。
各用語では、意味だけでなく、中小企業で気にする理由、失敗しやすい場面、最初に試す小さな手順、関連する月次ガイドやAIツールへのリンクを置いています。用語を覚えること自体より、AIに任せる範囲、人が確認する範囲、社内で先に決めるルールを見つけることを重視しています。
AIアラインメント
AIの回答や行動が、利用者、顧客、会社のルールから外れないように合わせる考え方です。
AIワークフロー
AIワークフローは、業務の一部にAIを組み込み、入力、AI処理、人の確認、次の作業までを流れとして決める考え方です。
API
APIは、別々のシステムやサービスが決められた形式で情報をやり取りするための入口や約束事です。
思考の連鎖
複雑な依頼を一度に任せず、調査、分類、判断、下書きなどに分けて確認する考え方です。
コンテキストウィンドウ
AIが一度の会話や処理で覚えて参照できる情報量の枠です。
エンベディング
文書や質問の意味を数値に変え、似た情報を探しやすくする仕組みです。
Few-shot学習
正解例を数件だけ添えることで、AIに欲しい形式や判断の粒度を伝える方法です。
ファインチューニング
ファインチューニングは、例文や正解データを使ってAIモデルの振る舞いを特定用途に合わせる方法です。
グラウンディング
グラウンディングは、AIの回答を社内文書、検索結果、データベースなどの根拠に結びつけ、確認しやすくする考え方です。
ガードレール
AIに任せてよい範囲、禁止する表現、人へ渡す条件を先に決める安全対策です。
ハルシネーション
AIが事実と違う内容や確認できない情報を、自然な文章で出してしまう現象です。
人の確認（Human in the loop）
人の確認は、AIの出力や操作をそのまま使わず、担当者や責任者が確認してから次へ進める運用です。
推論
AIに質問や資料を渡し、回答、分類、要約などを出させる実行処理です。
ナレッジベース
ナレッジベースは、社内FAQ、手順書、顧客対応例、業務ルールなどを探しやすく整理した情報の置き場所です。
モデル蒸留
高性能なAIの特徴を小さなモデルに近づけ、費用や速度を調整するための技術的な考え方です。
マルチモーダル
文章だけでなく、画像、音声、動画、表などを組み合わせて扱えるAIのことです。
OCR
OCRは、画像、スキャンPDF、写真に含まれる文字を読み取り、検索や入力に使えるテキストへ変換する技術です。
プロンプトキャッシュ
よく使う前提情報を毎回送り直さず、速度やコストを抑えながらAIを使うための運用設計です。
プロンプトエンジニアリング
AIに何を、どの条件で、どの形式で出してほしいかを整理する依頼文づくりの考え方です。
プロンプトインジェクション
外部文書や問い合わせ文に隠れた指示で、AIの本来のルールを崩そうとする攻撃です。
RAG
RAGは、AIが回答する前に社内文書やFAQなどを検索し、その内容を根拠として使う仕組みです。
RLHF
AIが人に好まれやすい回答を出すよう、人の評価を使って調整する学習の考え方です。
音声認識
音声認識は、会議、通話、録音、動画の音声をテキストに変換し、議事録や要約の材料にする技術です。
システムプロンプト
AIに守ってほしい基本姿勢や禁止事項を、個別の依頼より上位に置くための指示です。
トークン
AIが文章を読む・書くときの処理単位で、長文入力やAPI料金の目安になります。
ツール呼び出し
ツール呼び出しは、AIが必要に応じて外部API、検索、計算、社内システムなどを使う仕組みです。
ベクトル検索
キーワード一致だけでなく、意味が近い情報を探す検索方法です。