生成AIやChatGPT、Geminiなど、ビジネスシーンで耳にするAI関連の用語を中心にまとめています。
AIツールの特徴や違いを理解することで、業務効率化や情報収集、資料作成など、日常業務にAIを活用する力が身につきます。
※本用語集は、技術的な専門解説ではなく、実務でAIを使いこなすための“ビジネスリテラシー”向け内容です。
ア行
AIアシスタント
業務をサポートするAI機能の総称。
文章作成、要約、検索、表計算補助などを行い、代表例にGoogle GeminiやMicrosoft Copilotがある。
AIガバナンス
AIの利用方針・責任範囲・ルールを組織として定めること。
情報漏えいや誤用を防ぐため、企業導入時に重要視される。
AI活用ルール
業務でAIをどこまで・どのように使ってよいかを定めた社内ルール。
マニュアルやガイドラインとして明文化されることが多い。
AIチャットボット
顧客対応や社内FAQなどを自動化する対話型AI。
問い合わせ対応の省力化や一次対応の自動化に活用される。
AIリテラシー
AIを正しく理解し、業務に適切に活用するための知識と判断力。
誤用・過信を防ぐために、ビジネスパーソンに必須の基礎スキルとされる。
API連携（API Integration）
AIの機能を自社システムやアプリケーションに組み込む仕組み。
業務フローの自動化や、AI機能の内製利用を可能にする。
AIハルシネーション
AIが事実ではない情報を、もっともらしく生成してしまう現象。
生成結果の確認・検証が必要な理由の一つ。
カ行
機械学習（Machine Learning）
大量のデータからパターンを学習し、予測や分類を行う技術。
生成AIを含む多くのAI技術の基盤となっている。
クラウドAI
クラウド環境上で提供されるAIサービスの総称。
自社でモデルを保有せずに高度なAI機能を利用できる。
Claude（クロード）
Anthropic社が開発した対話型AI。
安全性や倫理性への配慮が特徴で、長文読解や要約に強い。
コード生成（Code Generation）
自然言語の指示からプログラムコードを自動生成するAI機能。
試作、業務自動化、検証用途で活用される。
Copilot（コパイロット）
Microsoftが提供するAIアシスタント。
Word、Excel、PowerPoint、GitHubなどに組み込まれ、作業効率を高める。
コンテキスト（Context）
AIが回答を生成する際の前提情報や文脈。
業務背景や目的を与えることで、出力精度が向上する。
サ行
Gemini（ジェミニ）
Googleが開発した生成AIシリーズ。
Google検索やGoogle Workspace（Docs、Sheets、Gmailなど）と連携し、情報収集、文章作成、要約、分析業務を効率化できる。
旧Bardの後継として位置づけられている。
自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）
人間の言葉を理解・解析・生成するAI技術。
ChatGPTなどの対話型AIの中核技術。
生成AI（Generative AI）
テキスト・画像・音声・動画などを自動生成するAI技術。
業務資料作成、要約、企画支援など幅広い用途で活用される。
セマンティック検索
単語の一致ではなく、意味や文脈を理解して行う検索。
ナレッジベースやAI検索で活用される。
自動要約
長文の資料や議事録をAIが短く整理する機能。
マニュアル作成や情報共有の工数削減に有効。
タ行
タスク自動化
AIやRPAを使って業務タスクを自動処理すること。
定型業務から段階的に導入されるケースが多い。
対話履歴
AIとのやり取りの記録。
再利用や改善、ナレッジ化の対象となる。
ディープラーニング（Deep Learning）
人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークによる学習手法。
画像認識・音声認識・生成AIなどに利用される。
トークン（Token）
AIが文章を処理する最小単位。
文字や単語を分割した単位で、処理量やコスト算定の基準にもなる。
ナ行
ナレッジ学習（知識取り込み）
社内資料やマニュアルをAIに参照させる仕組み。
ファインチューニングとは異なり、元モデルを変更しない。
ハ行
Bard（バード）
Googleが提供していた旧AIアシスタント。
現在はGeminiに統合され、機能が引き継がれている。
ファインチューニング
既存のAIモデルを、特定の業務やデータに合わせて再学習させる手法。
専門業務向けの精度向上に用いられる。
Perplexity（パープレキシティ）
AI検索エンジン。
Web上の情報をリアルタイムで調査し、出典付きで要約・回答を提示する。
プロンプト（Prompt）
AIに指示や質問を与える入力文。
書き方によって、AIの出力結果の質や方向性が大きく変わる。
プロンプトエンジニアリング
AIから望ましい出力を得るために、プロンプトを設計・調整する技術。
生成AI活用の実務スキルとして重要視されている。
マ行
マルチモーダルAI
文章・画像・音声など、複数の情報形式を組み合わせて理解・生成するAI。
GeminiやGPT-4が代表例。
メタプロンプト
「どのように考えて答えるか」をAIに指示するプロンプト。
思考手順や出力形式を制御する際に使われる。
モデル（Model）
AIの知識や判断ロジックを担う仕組み。
GPT-4、Gemini 1.5などが具体的なモデル名。
モデル選定
用途に応じて最適なAIモデルを選ぶこと。
精度・コスト・処理速度のバランスが重要。
ヤ行
ユーザーインターフェース（UI）
AIツールを操作するための画面や操作体系。
チャット形式・入力欄・ボタン配置などが使いやすさや定着率に直結する。
AI活用では「UIが良い＝使われる」という傾向が強い。
ユーザーエクスペリエンス（UX）
AIを使ったときの体験全体の質。
「すぐ使えるか」「迷わないか」「期待通りの答えが返るか」といった要素を含む。
AI導入の成否を左右する重要概念。
要約AI
長文資料・議事録・マニュアルなどを短く整理するAI機能の総称。
情報把握のスピード向上や、マニュアル作成工数削減に活用される。
要求精度
業務でAIに求める正確さのレベル。
100％正確さが必要な業務と、補助用途で許容できる業務を切り分ける判断軸。
予測モデル
過去データをもとに、将来の数値や傾向を予測するAIモデル。
生成AIとは異なり、需要予測や離職予測などで使われる。
ラ行
ログ管理
AIの利用履歴や出力内容を記録・管理すること。
監査や改善、トラブル対応に活用される。
ルールベースAI
あらかじめ定めたルールに基づいて動作するAI。
生成AIと対比され、判断根拠が明確という特徴がある。
ワ行
Vertex AI（ヴァーテックス・エーアイ）
Google Cloudが提供するAI／機械学習の統合プラットフォーム。
データ準備からモデル開発・運用・監視までを一元管理でき、Geminiなどの生成AIモデルも利用可能。企業の本格的なAI導入基盤として使われる。
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