AI用語集の記事一覧

AIに関する言葉の意味・仕組み・近い概念との違いを知るための記事

AIリスキリングとは何かを、単発研修やAIリテラシーとの違い、業務で学び直しを進める4つのステップとあわせてやさしく整理します。助成金・料金の説明は扱いません。

監査ログの意味を、通常の動作ログとの違い、AIエージェントで特に必要とされる理由、記録項目の考え方、確認・保管・閲覧の運用まで具体例で解説します。

Deep Researchとは、AIが複数の資料を調べて出典つきのレポートにまとめる調査機能です。通常のAI検索との違い、向く問い、調査の依頼の仕方、代表的なツールの違いまで整理します。

AIガバナンスとは、AIの利用について「誰が決め、誰が確認し、誰が止めるか」を組織で整えることです。専任部署がなくても始められる、最初に決める3つのことと、公的な指針と法律の関係をやさしく整理します。

AIワークフローとAIエージェントの違いを、手順を先に決めるかという軸で整理し、請求書処理の分解例とツールを選ぶ軸まで解説します。

マルチモーダルAIとは、テキストに加えて画像・音声・動画など複数の種類の情報を扱えるAIの総称です。入力と出力は別の軸で決まるという点を中心に、汎用チャットと専用ツールの選び方、画像・動画・音楽・文字起こしの各カテゴリへの探し方までやさしく整理します。

AI検索エンジンとは、キーワードに一致するページの一覧ではなく、出典つきの回答を直接返してくれる検索サービスです。通常の検索との違いや、Felo・Perplexity・Genspark・Skyworkなど代表的なツールの選び方をやさしく整理します。

ハルシネーションとは、AIが不確かな事柄をもっともらしく誤って答えてしまう現象です。なぜ起きるのか、完全に防げない理由、実務でできる工夫と確認方法をやさしく整理します。

MCPとは、AIアプリと外部のデータやツールをつなぐための共通規格です。仕組み、対応ツール、使う前に確認すべき3つの点をやさしく整理します。

生成AIとは、学習したデータをもとに文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを作り出すAIです。これまでのAIとの違いは、データを分析・予測することが目的か、新しいものを作ることが目的かにあります。5つの種類と代表ツール、使う前に知っておく限界を整理します。

AIエージェントとは、目標を渡すと必要な手順を自分で決めて動き続けるAIです。生成AIとの違いは賢さではなく、手順を人が決めるかAIが決めるかにあります。仕組み、どこまで任せてよいかの4段階、いま日本語で試せるツールの4タイプを整理します。