ルールベース
人が明示した条件や規則に基づいて判断・処理を行う方式。
AIとは何か。歴史から全体像をつかむで詳しく学ぶGLOSSARY
生成AIの用語集
ことばの意味を、関連するテキストと一緒に確かめる。
分類
入力を、あらかじめ定めたカテゴリのいずれかへ割り当てる予測課題。
機械学習の四つの学び方で詳しく学ぶ推論
学習済みモデルを使い、新しい入力に対して予測や生成を行う処理。
ニューラルネットワークと深層学習で詳しく学ぶ汎化
学習時に見ていないデータに対しても、学んだ規則性を生かして適切に処理できること。
過学習を防ぎ、未知のデータで評価するで詳しく学ぶトークン
言語モデルが文章を処理するために使う単位。文字数や単語数とは必ずしも一致しない。
LLM・トークン・Transformerをつなげるで詳しく学ぶRLHF
人間の評価・フィードバックを利用して、望ましい出力に近づける強化学習の手法。
事前学習から推論まで。モデルができる過程で詳しく学ぶマルチモーダル
文章、画像、音声など複数の種類の情報を扱い、関連づけて処理すること。
画像・音声・動画とマルチモーダルで詳しく学ぶハルシネーション
生成AIが、根拠のない情報や誤った内容をもっともらしく出力すること。
ハルシネーションと、道具の選び方で詳しく学ぶRAG
関連資料を検索してモデルに渡し、その情報を参照して回答を生成する仕組み。
RAGで、回答を資料に結びつけるで詳しく学ぶHuman-in-the-Loop
AIが行う処理や判断の流れに、人による確認・判断・介入を組み込む考え方。
AIエージェントが仕事を進める仕組みで詳しく学ぶコンテキストエンジニアリング
AIが作業を進めるために必要な指示・情報・状態を、適切な形と量で提供する設計。
MCP・Agent Skills・コンテキスト管理で詳しく学ぶ最小権限の原則
利用者やシステムに、目的の達成に必要な最小限のアクセス・操作権限だけを与える考え方。
プロンプトインジェクションと最小権限で詳しく学ぶデータ最小化
目的の達成に必要な情報だけを扱い、不要な情報の収集・入力・保持を減らす考え方。
個人情報と機密情報。入力してよいか判断するで詳しく学ぶ依拠性
既存の著作物をもとに作られたという関係。著作権侵害を検討するうえで重要な観点の一つ。
著作権・肖像・利用条件を分けて確認するで詳しく学ぶバイアス
データや評価、出力などに含まれる偏り。特定の集団への不公平な扱いにつながる場合がある。
バイアスとディープフェイク。出力を見極めるで詳しく学ぶシャドーAI
組織が承認・把握していないAIツールや個人アカウントを、業務に利用すること。
シャドーAIを防ぐ、組織のルールと学び続ける仕組みで詳しく学ぶFew-Shotプロンプティング
少数の入出力例を提示し、期待する形式や判断の仕方を伝える方法。
伝わるプロンプトを組み立てるで詳しく学ぶ妥当性レビュー
内容が目的や前提に合うか、論理や重要事項の抜け漏れがないかを確認すること。
メール・要約・翻訳・議事録の基本で詳しく学ぶ検算
別の方法や一部の手計算などで、計算結果が妥当かを確かめること。
企画・制作・データ分析に生かすで詳しく学ぶ評価（Eval）
決めた基準や代表的な課題を使い、AIの品質、振る舞い、安全性などを確かめること。
小さく試し、測って改善する業務導入で詳しく学ぶ