ChatGPTに代表される生成AIは、私たちの働き方やビジネスに大きな変革をもたらしつつあります。
テキストや画像を瞬時に生み出すその能力は、多くの業務を効率化し、新たな価値を創造する可能性を秘めています。
しかし、その活用を阻む大きな壁の一つが「専門用語」です。
大規模言語モデル（LLM）、プロンプトエンジニアリング、ハルシネーション…これらの言葉を見聞きしても、その意味や役割を正確に理解できず、一歩踏み出せない方も多いのではないでしょうか。
この記事では、生成AIの活用に欠かせない重要な用語を、基礎から応用まで体系的に解説します。
【基礎編】生成AIを理解するための必須用語
生成AI（Generative AI）
生成AIとは、学習したデータをもとに、テキスト、画像、音声、コードといった新しいコンテンツを自律的に「生成」するAI技術の総称です。
従来のAIがデータの「分類」や「予測」を得意としていたのに対し、生成AIは「創造」というより高度なタスクをこなします。
例えば、従来のAIが過去の売上データから未来の売上を予測する一方、生成AIは「新しい商品のキャッチコピー」や「広告用の画像」など、これまで存在しなかったものを生み出します。
この創造性が、生成AIがビジネスに革新をもたらすと期待される最大の理由です。
大規模言語モデル（LLM）
大規模言語モデル（LLM）は、人間の言葉を理解し、生成することに特化したAIモデルの一種です。
インターネット上の膨大なテキストデータから学習することで、自然な対話や文章作成、要約、翻訳など、多岐にわたるタスクをこなします。
LLMが画期的なのは、特定の目的のために個別に訓練する必要がない汎用性にあります。
一つのモデルが、質問応答、文章作成、プログラミング支援など、さまざまな用途に応用できるため、開発コストを大幅に削減し、多様なサービスの基盤となっています。
プロンプト（Prompt）
プロンプトとは、生成AIに対して、どのようなタスクを実行してほしいかを伝えるための「指示文」や「質問」のことです。
プロンプトは、単に「〜を書いてください」と指示するだけでなく、「あなたは優秀なマーケティング担当者です。読者の興味を引くキャッチコピーを考えてください」のように、AIに特定の役割を与えたり、具体的な条件を加えたりすることで、生成されるコンテンツの質を大きく左右します。
このプロンプトをいかに工夫するかが、生成AIを使いこなす上で最も重要なスキルのひとつです。
データセット（Dataset）
データセットは、AIモデルを学習させるために使われる大量のデータの集合体です。
画像生成AIなら何十億枚もの画像とテキストのペア、LLMなら膨大な数のウェブサイトや書籍、記事などのテキストデータがデータセットとして用いられます。
AIの性能は、このデータセットの質と量に大きく依存します。
質の高い、多様なデータで学習することで、AIはより正確で、バイアスの少ないコンテンツを生成できるようになります。
モデル（Model）
AIモデルとは、特定のタスクを実行するために学習されたAIの中核部分です。
データセットから学習した知識やパターンが、モデルの中に数学的な形式で格納されています。
私たちがChatGPTや画像生成サービスを利用する際、実際に動いているのはこのモデルです。
モデルの性能は、使用されたデータセットや学習方法によって大きく異なり、用途に応じて最適なモデルを選ぶことが重要になります。
マルチモーダルAI（Multimodal）
テキストだけでなく、画像・音声・動画・表データなど複数の情報形式を同時に理解・生成できるAIのことです。
たとえば「写真を要約して説明し、要点を箇条書きにする」といった跨領域のタスクを一つのモデルで実行できます。
業務では、画像付き問い合わせの対応や、音声会議の要約・議事録化などで効果を発揮します。
【実践編】業務活用に役立つ応用用語
ファインチューニング（Fine-tuning）
ファインチューニングとは、すでに学習済みのAIモデルを、特定のタスクやデータに合わせて追加で再学習させることです。
例えば、一般的なLLMに自社の製品マニュアルや顧客対応のログデータを学習させることで、自社独自の言葉遣いや専門知識を持ったチャットボットを作成できます。
ゼロからAIを開発するよりもはるかに少ないコストと時間で、業務に特化した高性能なAIを構築できる点が最大のメリットです。
RAG（Retrieval Augmented Generation）
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、LLMが回答を生成する際に、外部のデータベースやドキュメントを参照する仕組みです。
これにより、モデルが学習していない最新情報や、企業内部の機密情報に基づいた正確な回答を生成することが可能になります。
ハルシネーション（AIが事実と異なる情報を生成する現象）の抑制にも効果的で、社内資料の検索システムや、専門性の高い顧客サポートなどで活用されています。
埋め込み（Embedding）
埋め込み（Embedding）とは、テキストや画像を、AIが計算しやすい数値データ（ベクトル）に変換する技術です。
これにより、AIは単語や文章の意味的な近さを数学的に比較できるようになります。
例えば、「犬」と「子犬」は近いベクトルに、「犬」と「車」は遠いベクトルに配置されます。
この技術は、検索システムや文章の類似度判定など、多くのAI活用の基盤となっています。
API（Application Programming Interface）
APIとは、異なるソフトウェアやシステム同士が情報をやり取りするための「窓口」のようなものです。
生成AIの文脈では、このAPIを利用することで、自社のアプリケーションやウェブサイトにAIモデルの機能を組み込むことができます。
これにより、業務システムから直接テキスト生成や画像生成を行うなど、より柔軟かつ効率的なAI活用が可能になります。
トークン（Token）
トークンは、LLMが文章を処理する際の最小単位です。
これは必ずしも単語と一致するわけではなく、日本語では文字や記号の組み合わせで構成されることがあります。
例えば、「生成AI」は一つのトークンではなく、「生成」「AI」という二つのトークンに分かれる場合があります。
ほとんどのLLMは、処理できるトークンの数に上限があり、API利用時にはトークン数に応じて費用が発生するため、その概念を理解しておくことは重要です。
コンテキストウィンドウ（Context Window）
モデルが一度に読み込んで参照できるトークン（文字列の最小単位）の上限を指します。
長い指示文や多数の添付テキストを与えると上限に達し、古い部分が切り捨てられることがあります。
長文を扱う際は、要約・分割・重要箇所の抽出などでコンテキスト設計を最適化することが重要です。
【リスク・倫理編】安全に生成AIを使うための用語
ハルシネーション（Hallucination）
ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない、でたらめな情報をまるで真実のように生成する現象です。
学習データに含まれる誤った情報や、推論の過程での不正確さが原因で起こります。
特に専門性の高い内容や最新情報に関する質問では発生しやすく、生成AIが提示した情報を鵜呑みにせず、必ずファクトチェックを行うことが重要です。
AI倫理（AI Ethics）
AI倫理とは、AIを開発・利用する上で考慮すべき、公平性、透明性、説明責任といった倫理的な原則や考え方のことです。
生成AIの普及に伴い、偏見を持った情報（バイアス）の生成や、人間の仕事を奪う可能性、プライバシー侵害など、社会的な課題が浮上しています。
AI倫理を意識し、安全で責任あるAI活用を進めることが、健全な社会を築く上で不可欠です。
バイアス（Bias）
バイアスとは、AIモデルが学習したデータセットに含まれる、性別や人種、職業などに関する偏った情報のことです。
AIモデルは、学習データに存在するバイアスをそのまま学習してしまうため、不公平な判断や不適切なコンテンツを生成する原因となります。
バイアスをなくすことは困難ですが、それを認識し、データセットやモデルを慎重に選ぶことで、その影響を最小限に抑えることが可能です。
著作権・知的財産権
生成AIが作り出したコンテンツの著作権や知的財産権は、まだ法的に明確な結論が出ていない問題です。
生成AIが既存の著作物を学習しているため、その生成物が元の著作物の権利を侵害する可能性も指摘されています。
現時点では、生成AIを利用してコンテンツを作成する際には、著作権や知的財産権に関する法規制を十分に理解し、自身が最終的な責任を持つという意識を持つことが求められます。
プロンプトインジェクション（Prompt Injection）
外部テキストやWebページに紛れた指示によって、モデルの方針やツール実行を乗っ取る攻撃です。
RAGやスクレイピング連携時に発生しやすいため、入力検証・ルール分離・危険語検知・出力側のポリシーチェックなど複数防御で対策します。
【技術・発展編】さらに深く知りたい人のための用語
機械学習（Machine Learning）とディープラーニング（Deep Learning）
機械学習は、データから学習し、自律的にパターンを見つけ出すAIの技術です。
ディープラーニングは、その機械学習の一分野であり、ニューラルネットワークという多層構造のアルゴリズムを用いることで、より複雑なデータから高度な特徴を学習します。
生成AIの多くは、このディープラーニングを基盤としています。
ニューラルネットワーク（Neural Network）
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路を数学的に模倣したアルゴリズムです。
多数の「ノード」が層状に結びついており、データが各ノードを通過する際に計算が行われます。
ディープラーニングは、このニューラルネットワークを多層に重ねることで、より複雑なデータ処理を可能にしています。
Transformer
Transformerは、大規模言語モデル（LLM）の性能を飛躍的に向上させたアルゴリズムです。
文章中の単語同士の関連性を効率的に計算するAttention（注意）メカニズムが特徴で、これにより長文でも文脈全体を正確に把握できるようになりました。
GPTシリーズやBERTなど、多くの高性能LLMはTransformerをベースにしています。
オープンソースモデル
オープンソースモデルとは、AIモデルのプログラムやデータセットなどが一般に公開され、誰でも自由に利用・改変できるAIモデルのことです。
これにより、企業や個人がコストをかけずに高性能なAIモデルを利用できるようになり、AI開発のハードルを大きく下げました。
プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから目的とする出力を得るために、最適なプロンプトを設計・調整する技術やノウハウのことです。
単に質問するだけでなく、AIの役割設定、制約条件の追加、思考プロセスの指示など、様々なテクニックを駆使することで、生成AIの真価を引き出します。
GAN / VAE
GANは生成器と識別器の競合でリアルなデータを生み出す手法、VAEは潜在空間を学習して多様な生成を可能にする手法です。
用途やデータ量に応じて、拡散モデルと併用・選択されます。
RLHF / DPO（人間の好みによる調整）
人間のフィードバックで応答の望ましさを学習させる手法です。
安全性・一貫性・有用性の向上に寄与しますが、好みの偏りや過学習を避ける評価設計が必要です。
まとめ
いかがでしたか？
生成AIの活用に不可欠な用語を、基礎から応用、リスク、そして技術的側面まで幅広く解説しました。
生成AIは、単なる便利なツールではなく、その周辺の用語を理解することで、より深く、より安全に使いこなすことができるようになります。
是非、この記事で学んだ用語を意識しながら、生成AIに触れてみてください。
一つひとつの言葉の意味を理解することで、プロンプトの作り方が変わり、ハルシネーションへの対策も立てられるようになり、最終的に業務改善や生産性向上という具体的な成果へとつながるはずです。
生成AIの進化は止まりません。新しい用語や概念が次々と生まれてくるでしょう。
しかし、今回学んだ土台があれば、今後登場する新しい技術もスムーズに理解できるはずです。
まずはこの用語集を片手に、生成AIをビジネスの強力なパートナーとして活用する第一歩を踏み出しましょう。
シーサイドでは、生成AIツールの活用に関するご相談も受け付けております。
お困りやご相談がありましたら、まずはお気軽にお問い合わせください。
