AI 技術用語集
LLM・RAG・エージェント — マーケに使う AI 技術の全体像
AI (Artificial Intelligence) 技術はマーケティング領域に深く浸透し、2024 年以降は ChatGPT・Claude・Gemini 等の大規模言語モデル (LLM) を中核に、RAG (Retrieval-Augmented Generation)・プロンプトエンジニアリング・AI エージェント・MCP (Model Context Protocol) 等の関連概念が急速に体系化されました。EXBANK では AI を「ツール」ではなく「業務インフラ」と位置づけ、Claude Code / n8n / Vector DB を組み合わせた業務自動化研修を提供しています。本カテゴリには LLM の基礎から RAG 実装パターン、AI エージェント設計、画像・動画生成 AI までを網羅した用語を収録。マーケターが AI を実装レベルで理解するための入口です。
注目の用語
AI 技術 領域でまず押さえるべき主要用語 11 件をピックアップ。各用語の詳細は個別ページで。
AI 技術 の全用語
公開審査済 52 件。各用語にカーソルを合わせると簡易説明、クリックで詳細。
AI エージェントとは、目標を与えられると、必要なツール (検索、コード実行、API呼び出し等) を自律的に選択・実行して、複数ステップのタスクを完遂する AI...
AI エージェント (LLM ベース) は、ユーザーの目標を受け取り、自律的に思考・ツール選択・実行・修正を繰り返してタスクを完遂する AI システムです。Cl...
Aider (エイダー) はターミナルで動く OSS の AI ペアプロツールで、git と密に連携します。Claude / GPT / Gemini を選択で...
Anthropic (アンソロピック) は 2021 年創業の AI 安全性研究企業で、Claude シリーズを開発しています。元 OpenAI のメンバーが安...
Assistant message (アシスタントメッセージ) は LLM が生成する応答メッセージです。Multi-turn 対話では過去の応答も messa...
Attention (アテンション) は、入力の中で'どこに注目すべきか'を学習する機構です。Transformer の核心で、Self-Attention に...
AutoGPT は 2023 年 4 月公開の OSS AI エージェントで、'GPT-4 が完全自律でタスクをこなす' というコンセプトで爆発的にバズり、AI...
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は 2018 年 Google が...
Chain of Thought (CoT) は、LLM に「段階的に考えて」と指示することで推論の中間ステップを明示させ、複雑なタスクの精度を上げるプロンプト...
ChatGPT は OpenAI 社が 2022 年 11 月に公開した対話型 AI で、世界で最も使われている LLM です。GPT-4 / GPT-5 系を...
Claude (クロード) は Anthropic 社が開発する大規模言語モデル (LLM) の名称です。Constitutional AI による安全性重視の...
Cline (クライン) は VS Code 拡張機能の AI エージェントで、ファイル編集・ターミナル実行・ブラウザ操作を自律的にこなします。OSS で、An...
Codex CLI は OpenAI が 2025 年にリリースしたターミナルベースの AI ペアプロツールです。Claude Code と同様、CLI から ...
Context window (コンテキストウィンドウ) は、LLM が一度に処理できる入力 + 出力の最大トークン数です。Claude 4 系は 200K〜1...
CrewAI は Python 製の OSS マルチエージェントフレームワークで、'役割を持ったエージェント (Crew) のチーム' を組んで協調作業させる設...
Cursor (カーソル) は AI ファーストの IDE で、VS Code をフォークして Claude / GPT / Gemini を深く統合しています...
Diffusion model (拡散モデル) は、ノイズ画像から徐々にノイズを除去して画像を生成する AI モデルです。Stable Diffusion / ...
Embedding (エンベディング) は、テキストや画像を数値ベクトルに変換する技術です。意味的に近いものはベクトル空間でも近くなり、類似検索・クラスタリング...
Few-shot prompting は、プロンプトに 1〜10 個の入出力例を含めて LLM の出力フォーマットや方向性を学習させる手法です。微調整 (fin...
Fine-tuning (ファインチューニング) は、事前学習済み LLM に独自データセットを追加学習させて挙動を調整する手法です。プロンプトでは制御できない...
Function calling は、LLM に「使える関数 (ツール)」のスキーマを渡して、必要に応じて呼び出させる仕組みです。LLM がただの文章生成器から...
Gemini (ジェミニ) は Google DeepMind が開発する LLM で、Google Workspace / Search / Cloud 全体...
GitHub Copilot (コパイロット) は GitHub が提供する AI コーディング支援ツールです。OpenAI Codex を起源とし、現在は C...
Google DeepMind (グーグルディープマインド) は Google 傘下の AI 研究組織で、Gemini シリーズを開発しています。AlphaGo...
GPT-4 は OpenAI が 2023 年 3 月に公開した第 4 世代の大規模言語モデルです。GPT-3.5 から大幅な性能向上を遂げ、その後 GPT-4...
Hallucination (ハルシネーション) は、LLM が事実でない内容を自信たっぷりに生成してしまう現象です。LLM の最大の弱点で、業務利用では事実検...
LangChain は LLM アプリケーション構築の OSS フレームワークで、Python / TypeScript で提供されています。プロンプト管理・ツ...
LlamaIndex は RAG (Retrieval-Augmented Generation) に特化した OSS フレームワークです。文書 indexin...
LoRA (Low-Rank Adaptation) は、LLM の全パラメータを更新せず、小さな低ランク行列のみを学習する効率的な fine-tuning 手...
Make (旧 Integromat) はビジュアル UI のワークフロー自動化 SaaS です。Zapier より複雑な分岐・ループ・データ操作が可能で、月 ...
MCP (Model Context Protocol) は Anthropic が 2024 年に発表したオープンプロトコルで、LLM とツール / データソ...
Multi-agent (マルチエージェント) は、複数の AI エージェントが協調・分業してタスクを解決するアーキテクチャです。役割別 (Planner / ...
n8n (エヌエイトエヌ) はセルフホスト可能な OSS のワークフロー自動化ツールです。Zapier / Make の代替として、API 連携と AI 統合を...
OpenAI (オープンエーアイ) は 2015 年創業の AI 研究企業で、ChatGPT / GPT-4 / DALL-E / Sora などを開発していま...
PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) は、LLM の全パラメータを更新せずに少数のパラメータだけ学習する手法群の総称です...
Postiz (ポスティズ) はセルフホスト可能な OSS の SNS 投稿スケジューリングツールです。Twitter / Instagram / Linked...
RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、LLM の回答生成時に外部知識ベース(社内ドキュメント、商品DB、マニュアル等)...
ReAct (Reasoning + Acting) は、LLM エージェントが「思考 → 行動 → 観察」のループでタスクを解決する設計パターンです。Lang...
Retrieval (リトリーバル) は、RAG パイプラインの検索フェーズで、クエリに最も関連する文書を Vector DB / 全文検索から取得する処理です...
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) は、人間の好みを報酬信号として LLM を強化学習で調整する...
System prompt (システムプロンプト) は、LLM の対話で最初に与える 'AI への指示書' で、ユーザーには見せず内部で挙動を制御します。ロール...
Temperature (テンパラチャー) は LLM の出力ランダム性を制御する 0〜2 のパラメータです。0 に近いほど決定論的、高いほど創造的・多様な出力...
Tokenizer (トークナイザー) は、LLM への入力テキストを 'トークン' という最小単位に分割するモジュールです。日本語は 1 文字 ≈ 1〜3 ト...
Tool use (ツールユース) は、LLM が外部ツール (関数・API・Web 検索) を呼び出して情報を取得・操作する能力です。Function cal...
Top-p (Top-p sampling, nucleus sampling) は LLM の出力候補を確率累積 p% に絞ってサンプリングする手法です。Te...
Transformer (トランスフォーマー) は 2017 年 Google 論文で発表された深層学習アーキテクチャで、Self-Attention 機構を核...
User message (ユーザーメッセージ) は、LLM 対話でユーザーが入力するメッセージです。System prompt の制約下で具体的なリクエストや...
Vector DB (ベクター DB) は、Embedding ベクトルに最適化された検索データベースです。Pinecone・Qdrant・Weaviate・C...
Zapier (ザピアー) はノーコードのワークフロー自動化サービスで、6,000 以上のアプリと連携可能です。シンプルな 'Trigger → Action'...
Zero-shot は、LLM に例示なしで初見のタスクを実行させる方式です。「○○ してください」の指示だけで結果を返してもらうため、最もシンプルですが精度は...
コサイン類似度は、2 つのベクトルの角度を比較する類似度指標です。0〜1 の範囲で、1 に近いほど似ています。Embedding ベースの検索・推薦で標準的に使...
プロンプトエンジニアリングは、LLM の出力品質を最大化するために入力プロンプトを設計・調整する技術です。few-shot 例示、Chain-of-Though...
AI 技術 のよくある質問
現場の判断軸として持っておきたい論点に編集者が回答。
RAG と Fine-tuning はどう使い分けますか?
AI エージェントとチャットボットの違いは?
プロンプトエンジニアリングで最も重要なテクニックは?
Claude / ChatGPT / Gemini はどう使い分け?
MCP (Model Context Protocol) とは?
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