AI用語集

Knowledge Cutoff

AIが学習したデータの期限（最終更新日）のことです。この日付以降の出来事をAIは知りません。最新情報を扱う業務では、AIの知識の限界を把握しておく必要があります。

Training Data Shortage

AIを正確に動かすために必要なデータ量が足りない状態のことです。データが少ないと、AIは精度の高い判断や予測ができません。

Training Environment Gap

AIが学習したデータの環境と、実際に使う業務環境が異なることで精度が落ちる問題のこと。テスト時はうまくいったのに本番では使えないという失敗の原因です。

Safety Alignment

AIが人間にとって有害な回答や危険な行動をしないよう、人間の価値観や倫理基準に合わせてAIを調整する取り組みのことです。

Chain of Thought

AIに答えを直接出すのではなく、考える手順を段階的に示させるプロンプト手法です。複雑な問題の精度が大幅に向上し、AIの判断プロセスが透明になります。

Intent Recognition

お客様が送ってきたメッセージの「目的・意図」をAIが自動で判断する技術です。「返品したい」「料金を知りたい」など、言葉の意味を理解して適切な回答につなげます。

Decision Support AI

経営者や担当者が判断を下す際に、関連データの分析・選択肢の提示・リスク評価などをAIがサポートしてくれるシステムです。

Sentiment Analysis

AIが会議中の発言テキストや音声から、話者の気持ち（ポジティブ・ネガティブ・中立など）を自動で判定する技術です。商談や社内会議の雰囲気把握に使われます。

Instruction Following

AIが人間の指示を正確に守って動作できる能力のことです。「箇条書きで答えて」「100字以内で要約して」といった細かい指示にどれだけ忠実に従えるかを表します。

Reasoning Model

回答を出す前に、複数のステップで論理的に考える過程をAIが踏むモデルです。複雑な問題や数学・法律・戦略立案など深い思考が必要なタスクで高い精度を発揮します。

Inference

学習済みのAIモデルが実際に新しいデータに対して予測や回答を出力する処理のことです。ChatGPTに質問して回答が返ってくる動作そのものが「推論」にあたります。

Spend Analysis AI

会社の購買・経費データをAIが分析し、無駄なコストや削減できる支出を自動で可視化するツールです。コスト削減の意思決定を支援します。

Supervised Learning

「正解データ」をセットにしてAIを学習させる手法。たとえば「この画像は猫」「この取引は詐欺」といったラベル付きデータでAIに正解を教えながら学習させます。

Unsupervised Learning

正解ラベルなしのデータからAI自身がパターンや構造を見つけ出す手法。顧客のグループ分けや異常検知などに活用される機械学習の方法です。

Speech-to-Text / Transcription

音声データをテキストに変換する技術。AI議事録ツールの基本機能であり、録音の品質や話者の発音・方言によって精度が変わる。

Transcription Language Model

音声を正確にテキストに変換するために特化して学習されたAIモデルのことです。日本語特有の言い回しや専門用語の認識精度向上に活用されています。

Max Tokens

AIが一度の回答で出力できる文字数の上限設定です。この値が小さすぎると回答が途中で切れ、大きすぎるとコストが増加するため、用途に合わせた調整が重要です。

Answer Engine

インターネット上の最新情報を参照しながら質問に回答するAIツール。Perplexity AIが代表例で、情報源（出典）付きで回答するため、競合調査の初期情報収集に活用されます。

Concept Drift

AIが学習した時点と現実のデータの傾向がズレていく現象のこと。時間の経過とともにAIの予測精度が落ちる主な原因のひとつです。

Structured Output

AIの回答をJSON・表・特定フォーマットなど決まった形式で出力させる機能です。業務システムへのデータ自動入力や後続処理の自動化に欠かせません。

Machine Learning

コンピューターが大量のデータから自動的にパターンやルールを学び取る技術。明示的なプログラムを書かずともAIが「経験から学習」する仕組みです。

Deep Learning

人間の脳神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を多層に重ねた機械学習手法。画像認識・音声認識・文章生成など、現代AI技術の中核をなします。

Temperature Parameter Setting

AIの回答の「ランダム性」を調整する設定値です。0に近いほど毎回同じ安定した回答になり、高いほど創造的・多様な回答になります。業務用途に応じて使い分けます。

Temperature

AIの回答のランダム性（創造性）を調整する設定値です。低い値にすると一貫した正確な回答に、高い値にするとバラエティに富んだ創造的な回答になります。