生成AIの初心者向け用語集！これだけ覚えておけばOK

2025年8月19日 2025年8月19日

編集者:GPT&NAKAMURA

生成AIに触れ始めると、聞き慣れない言葉がたくさん出てきます。ここでは専門用語をできるだけ平易な言葉で整理し、実際に使うときに役立つポイントや注意点をまとめました。検索や使い始めの不安を減らして、安全に・効率よく活用できるようにします。

🔹 基本のキーワード

生成AI：文章、画像、音声などを作り出すAIの総称。学習済みのパターンを元に新しい出力を生成します。
モデル：AIが学習した「知識のまとまり」。大きさや用途が異なる複数のモデルが存在します。
データセット：モデルを学習させるために使われる大量のデータの集まり。質の良さで出力の精度が変わります。

🔹 モデルに関する用語

パラメータ：モデル内部の数値（重み）。多いほど複雑な表現が可能になりますが計算資源を多く使います。
ファインチューニング：既存のモデルを特定用途に合わせて微調整すること。例えば社内文書向けに言い回しを整えるなどに使います。
転移学習：ある分野で学習した知識を別の分野に応用する学習方法。少ないデータでも効果が出やすいのが特徴です。

🔹 入出力と操作

プロンプト：AIに何をさせたいか伝えるための指示文。具体的かつ短く要点を伝えると良い結果が出やすいです。
トークン：モデルが扱う最小単位のデータ。日本語だと単語よりやや細かい単位になることがあります。出力や料金に影響します。
コンテキスト長：一度に処理できる入力の長さ。長い文書を扱う場合、分割や要約を検討します。

🔹 学習と評価

教師あり学習：正解付きデータで学習する方法。分類や回帰などで使います。
教師なし学習：ラベルなしデータから構造を見つける学習法。クラスタリングや表現学習などです。
評価指標：精度やF1スコアなどの数値でモデルの良し悪しを判断します。用途に合った指標を選びます。

🔹 出力の品質と安全性

誤情報（ハルシネーション）：AIが事実と異なる情報を自信ありげに出すこと。特に事実確認が重要な場面で注意が必要です。
バイアス：学習データの偏りが結果に反映されること。多様なデータと検証で軽減します。
フィルタリング：不適切な出力を防ぐ仕組み。企業利用では必須の対策です。

🔹 活用時の考え方

AIは万能ではなく、人の判断と併用することが基本です。創造的なアイデア出しや下書き、定型作業の自動化など、得意な領域を活かしましょう。導入時は小さな範囲で試し、安全性やコストを確認するのがおすすめです。

🔹 よく使われる専門用語（一覧）

以下は頻出の用語と短い説明です。初めのうちは目を通しておくと理解が早くなります。

用語	意味
生成モデル	新しいデータを作るモデル（例：文章や画像を生成）。
判別モデル	入力がどのカテゴリかを判別するモデル（例：スパム判定）。
自己教師あり学習	データの一部を隠して復元させるなど、自分でラベルを作る学習法。
温度パラメータ（temperature）	出力のランダムさを調整。低いと決まった答え、高いと多様な答え。
ビームサーチ	より良い出力候補を探す検索方法の一つ。
トランスフォーマー	現在の多くの生成AIで使われる仕組み。長い文脈を扱いやすい。
レイテンシ	応答までの時間。即時性が必要な用途では重要。
API	外部からモデルにアクセスするための窓口。実運用で頻繁に使う。
オンプレミス	自社サーバーでの運用。セキュリティ重視の選択。
クラウド	クラウド事業者のサービスを利用する運用形態。導入が早くスケールしやすい。

🔹 実務で覚えておくと便利なポイント

・プロンプト設計：目的（省力化、創造、要約など）を最初に明確にしてから書く。
・ログ管理：入力と出力を記録しておくとトラブル対応や改善がしやすい。
・コスト管理：トークンやAPI使用量で費用が変わるため、予算上限を設定する。
・倫理チェック：個人情報や差別的表現の出力に注意。事前にガイドラインを用意すると安心です。