生成AI用語集

#モデル・仕組み

• LLM（大規模言語モデル）: 大量のテキストで学習した、次のトークンを予測する言語モデル。
• トークン: モデルが扱うテキストの最小単位。日本語は1〜2文字程度で1トークン。
• Transformer: 現在のLLMの基盤アーキテクチャ。Attention 機構で文脈を捉える。
• パラメータ: モデル内部の重み。数が多いほど大規模。
• コンテキストウィンドウ: 一度に扱える入力+出力の最大トークン数。
• temperature: 出力のランダム性を調整する値。低いほど決定的。
• ハルシネーション: 事実でないことをもっともらしく生成する現象。
• 知識カットオフ: 学習データの最終時点。それ以降の情報は知らない。
• マルチモーダル: テキスト以外（画像・音声・動画）も入出力できること。
• 推論モデル / thinking: 回答前に内部で思考過程を展開するモデルや機能。
• effort: 思考の深さ・トークン消費量を制御するパラメータ。
• ファインチューニング: 既存モデルを特定データで追加学習させること。
• オープンウェイト: 重みが公開され、ローカルで実行できるモデル。
• 蒸留（Distillation）: 大きなモデルの出力で小さなモデルを学習させる手法。
• 量子化: 重みの精度を落としてモデルを軽量化する手法。

#プロンプト

• プロンプト: モデルへの入力全体。指示・文脈・データを含む。
• システムプロンプト: 会話全体に適用される前提や役割の指示。
• Few-shot: 例を数個示して望む出力を誘導する手法。Zero-shot は例なし。
• Chain of Thought（CoT）: 段階的に考えさせることで精度を上げる手法。
• プロンプトインジェクション: 外部コンテンツに仕込まれた指示でモデルを操作する攻撃。
• プロンプトキャッシュ: 繰り返し送る前置き部分をキャッシュしてコストと遅延を減らす機能。
• 構造化出力: JSON Schema などで出力形式を強制する機能。

#開発・エージェント

• API: プログラムからモデルを呼び出す仕組み。Claude では Messages API。
• ストリーミング: 生成中のテキストを逐次受け取る方式。
• ツール利用（Tool Use / Function Calling）: モデルに外部関数の呼び出しを要求させる仕組み。
• エージェント: ツール呼び出しを繰り返して自律的にタスクを進めるLLMアプリ。
• MCP（Model Context Protocol）: ツールやデータソースをLLMアプリに接続する共通規格。
• RAG（検索拡張生成）: 関連資料を検索してプロンプトに添え、根拠に基づいて回答させる手法。
• 埋め込み（Embedding）: テキストを意味を表すベクトルに変換したもの。
• ベクトルDB: 埋め込みを保存し、類似検索を行うデータベース。
• チャンク: RAGで資料を分割した検索単位。
• リランカー: 検索結果を関連度で並べ替えるモデル。
• バッチAPI: 即時性不要な大量リクエストを割引価格で非同期処理する仕組み。
• サンドボックス: コード実行などを隔離して行う安全な環境。
• 評価（Eval）: 入出力例のセットでモデルやプロンプトの性能を測ること。
• ガードレール: 入出力を検査して不適切な内容を防ぐ仕組み。
• Claude Code: Anthropic のターミナル型コーディングエージェント。
• CLAUDE.md: Claude Code がプロジェクトのルールとして自動的に読むファイル。

#画像・動画・音声

• 拡散モデル（Diffusion）: ノイズから画像を段階的に生成する方式。
• ネガティブプロンプト: 生成に含めたくない要素の指定。
• シード: 乱数の初期値。同じシードなら同じ結果が再現できる。
• インペイント: 画像の一部だけを再生成する機能。
• アップスケール: 画像の解像度を上げる処理。
• LoRA: 少ないパラメータでモデルを追加学習する軽量な手法。
• ControlNet: ポーズや輪郭などで生成を制御する仕組み。
• TTS / STT: 音声合成 / 音声認識。