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AI用語集
ChatGPTなどのAIツールを使う際によく目にする言葉を、わかりやすく解説。各用語に身近な具体例が付いています。
2026年9月29日更新
A
G
- GPT
- Generative Pre-trained Transformerの略称。GPT-5.6やGPT-6など、OpenAIが開発した言語モデルシリーズの名称です。ChatGPTは、それらを基盤にしたチャットアプリです。
- 例: 当サイトの無料チャットでは、GPT-6モデルの一つであるGPT-6 Lunaを採用しています。
T
- Temperature
- モデルが単語を選ぶ際のランダム性を制御する設定。値を低くすると予測しやすいテキストになり、高くすると多様で創造的なテキストになります。
- 例: 契約書から日付を抽出する際は低めに、名前のアイデア出しをする際は高めに設定する。
- Transformer
- 現代の多くの言語モデルで採用されているニューラルネットワークの設計。テキスト内の単語同士の関連性を捉えることに優れています。
- 例: GPTの「T」はTransformerを指しています。
オ
- オープンウェイト
- 学習済みパラメータが公開されており、誰でもダウンロードして自身のハードウェア上で実行できるモデル。
- 例: 研究チームが自社サーバーでオープンウェイトモデルを実行し、データが外部に出ないようにする。
ガ
- ガードレール
- AIシステムを安全かつ意図した範囲内で運用するためのルールやフィルターのことです。有害なリクエストを拒否したり、話題から外れないようにしたりします。
- 例: 学校向けのチャットボットが、生徒が自分の課題として提出するための小論文の代筆を断るケースなどがあります。
コ
- コンテキストウィンドウ
- モデルが一度に考慮できるテキスト量のことです。これには、あなたのメッセージや貼り付けたデータ、モデル自身の返答が含まれ、トークン単位で測定されます。
- 例: チャットが非常に長くなると、最初に伝えた詳細をモデルが見落としてしまうことがあります。
シ
- システムプロンプト
- 会話が始まる前に、通常はアプリの開発者によってモデルに与えられる指示。役割、口調、ルールなどを設定します。
- 例: 料理アプリがアシスタントに対して、レシピや食品の安全性に関する質問にのみ答えるよう指示する。
チ
- チャットボット
- 文字入力や音声で会話できるプログラム。ChatGPTなどの最新のチャットボットは、大規模言語モデルを使って返答を生成します。
- 例: カードの利用限度額についての質問に答える、銀行サイトのヘルプウィンドウなどです。
ト
ナ
- ナレッジカットオフ（学習期限）
- モデルがトレーニングデータとして持つ情報の最終期限。ウェブ検索機能がない限り、その日付以降に起きた出来事は認識できません。
- 例: カットオフ以降に行われた選挙の結果は、モデルには分からない場合があります。
ニ
- ニューラルネットワーク
- データからパターンを学習する、相互に接続されたシンプルな層で構成されたコンピューターシステム。言語モデルは非常に大規模なニューラルネットワークです。
- 例: スマートフォンの写真フォルダで顔を認識するソフトウェア。
パ
- パラメータ
- モデルが学習中に調整する内部の数値データ。学習した内容がここに保存されます。大規模モデルには数百億〜数千億個存在します。
- 例: モデルに700億のパラメータがあるというのは規模を表すものであり、品質の高さを直接示すわけではありません。
フ
- ファインチューニング
- 特定のタスクや文体に特化させるため、既存のモデルに対して絞り込んだ具体例を追加で学習させることです。
- 例: 自社のトーン＆マナーに合わせた回答ができるよう、過去のサポート対応履歴を使ってモデルをファインチューニングするケースなどがあります。
- プロンプトインジェクション
- テキスト、ウェブページ、ファイルなどに隠された指示を仕込み、ユーザーの意図しない動作をAIシステムに実行させようとする手法。
- 例: ウェブページに不可視テキストが含まれており、特定の商品を推薦するようAIアシスタントに指示を出す。
マ
レ
- レイテンシー（遅延）
- リクエストを送信してから回答が返ってくるまでの待ち時間。通常、小型で高速なモデルほどレイテンシーが低くなります。
- 例: 高速モデルはほぼ瞬時に回答の出力を始めますが、推論モデルは考え込むために一拍置くことがあります。
音
学
機
- 機械学習（Machine learning）
- 手作業で書かれたルールに従うだけでなく、サンプルデータからパターンを学習してソフトウェアを構築する手法。
- 例: ユーザーが「迷惑メール」として報告したメールから学習していく迷惑メールフィルターなど。
検
推
- 推論（Inference）
- トレーニング済みのモデルを実行して回答を得ること。トレーニングはモデル構築時に一度だけ行われ、推論はユーザーがプロンプトを送信するたびに実行されます。
- 例: チャットでメッセージを送信するたびに、サーバー上で1回の推論が行われます。
- 推論モデル
- 回答を出す前に内部でいくつかのステップを踏んで問題を考えるモデル。速度は遅くなりますが、数学、論理的思考、計画立案などの信頼性が高まります。
- 例: 推論モデルに10個の異なる条件を満たす週間スケジュールを立ててもらう。
生
- 生成AI（Generative AI）
- 既存データの分類やラベル付けにとどまらず、テキスト、画像、音声、コードなどの新しいコンテンツを作り出すAIのことです。
- 例: 誕生日の詩を作ってもらったり、ロゴのアイデアを描いてもらったりすることなどです。
大
- 大規模言語モデル（LLM）
- 言葉を予測・生成するために、膨大な量のテキストデータでトレーニングされたモデル。ChatGPTなどのツールの基盤となっている技術です。
- 例: 現在のChatGPTの基盤となっているGPT-6シリーズは、大規模言語モデルです。
脱
- 脱獄（Jailbreak）
- 巧妙に作られたプロンプトやロールプレイなどを使い、モデルのセーフティルールを回避させようとする試み。
- 例: 「いかなるルールにも縛られないキャラクター」を演じるようモデルに指示するプロンプトなど。
埋
- 埋め込み（Embeddings）
- テキストの意味を数値の並び（ベクトル）で表したものです。意味が似ているテキスト同士は似た数値になります。検索やレコメンド機能で活用されています。
- 例: 「ログイン情報を忘れた」と入力した場合でも、ヘルプセンターがパスワード再設定に関する記事を見つけ出せる仕組みです。
この用語集では、意図的に分かりやすい定義を用いています。技術的な詳細は企業やモデルによって異なります。
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