AI用語集

LINE Official Account with AI

多くの人が使うLINEの公式アカウントにAIチャットボットを組み合わせて、問い合わせ対応・予約受付・顧客フォローを自動化する活用方法です。

Large Language Model

大規模言語モデルの略称。ChatGPT・Claude・GeminiなどのAIが文章を理解・生成するために使う巨大なAI技術の基盤。膨大なテキストデータで学習されており、質問への回答や文書作成などを行う。

LLM API

自社のシステムやアプリからAIモデルの機能を呼び出すための接続口です。APIを使うことで、社内ツールや業務システムにAI機能を組み込むことができます。

LLM API Integration

既存の社内システムやアプリにAIの機能をつなぎ込む仕組みです。これにより、普段使っているツールの中でAIを活用できるようになります。

LLM Agent Workflow

AIが複数の作業ステップを自動でつなぎ合わせて実行する仕組みです。人間が指示を出すたびに操作しなくても、AIが判断しながら一連の業務を完了します。

LLM Orchestration

複数のAIモデルやツールを連携させ、複雑な業務を自動的に処理する仕組みです。AIエージェントが様々なツールを使いこなすための「指揮」役に相当します。

LLM Gateway

社内のAI利用を一元管理するための中間システムです。どの社員がAIをいつどのように使ったかを記録・制御でき、セキュリティ管理とコスト管理が容易になります。

LLM Cost Optimization

AIサービスの利用料金を抑えながら、業務に必要な性能を維持するための工夫や戦略のことです。適切なモデル選択や処理の効率化が鍵になります。

LLM System Integration

AIを既存の社内システム（CRM・ERPなど）と接続し、データを相互に活用できるようにすることです。これにより手動でのデータ転記作業がなくなり業務が効率化します。

LLM Jailbreak

AIの安全制限を意図的に回避しようとする行為です。不正な情報を引き出したり、制限されたコンテンツを生成させようとする悪用リスクがあり、企業の対策が必要です。

LLM Throughput

AIが単位時間あたりにどれだけ多くの処理をこなせるかを示す指標のこと。大量の業務を自動化するシステムでは特に重要な性能指標です。

LLM Safety

AIが有害・不適切な回答を生成しないようにするための技術や設計指針です。企業がAIを安全に業務利用するための土台となる考え方です。

LLM Batch Processing

大量のデータをまとめてAIに処理させる方法です。1件ずつ手動で依頼するのではなく、複数の質問や文章を一括送信することで、コスト削減と作業効率化が実現できます。

LLM Playground

プログラミングなしでAIモデルを試せる体験環境のこと。OpenAIやGoogleが提供しており、プロンプトを入力して回答を確認するテストに使います。

LLM Provider

ChatGPTのOpenAI、ClaudeのAnthropic、GeminiのGoogleなど、大規模言語モデルを開発・提供している企業のことです。選択肢によって機能や料金が異なります。

LLM Vendor Lock-in

特定のAIサービス（OpenAIなど）に依存しすぎて、他のサービスに乗り換えることが難しくなる状態のことです。リスク分散の観点から注意が必要です。

LLM Benchmark

複数のAIモデルの性能を同じ基準で比較・評価するためのテストのことです。どのモデルが自社業務に最適かを判断する際の参考指標になります。

LLM Memory

AIが過去の会話や情報を記憶しておく仕組みのこと。記憶があることで、毎回同じ説明をしなくても、継続的に使いやすいAIアシスタントが実現します。

LLM Wrapper

ChatGPTなどの高機能AIを土台にして作られたシンプルなツールやサービスのこと。操作を簡単にしたり、特定業務に特化した形で提供されます。

LLM Router

質問や作業の内容に応じて、最適なAIモデルを自動で選んで振り分ける仕組みのこと。コストを抑えながら高い回答品質を保つために使われます。

LLM Response Caching

同じ質問に対するAIの回答を保存しておき、再度同じ質問が来たときに使い回す仕組みです。処理速度が上がり、API利用コストの削減にも効果があります。

LLM Enterprise Security Configuration

AIサービスを企業内で安全に使うためのアクセス制御・データ暗号化・ログ管理などの設定群です。情報漏えいや不正利用を防ぎ、安心してAIを業務に組み込むための基盤です。

LLM Output Format Control

AIの回答を表形式・JSON形式・箇条書きなど指定した形式で出力させる技術です。業務システムへのデータ取り込みや定型レポート作成を自動化する際に重要です。

LLM Output Control

AIが返す回答の形式・長さ・トーンなどを意図通りにコントロールする技術のこと。業務に使えるレベルの出力を安定して得るために必要です。