Glossary

AI用語集

AI導入・活用に関する重要キーワードを分かりやすく解説します

1922+ Terms
全て 1922件中 24件を表示
プロンプトキャッシュ AI用語

Prompt Caching

AIへの指示文(プロンプト)の中でよく使う部分を事前に保存しておき、処理を速くしてコストを下げる機能です。長いシステム指示を毎回送らずに済むため効率的です。

プロンプトチェーニング AI活用

Prompt Chaining

複雑な作業を複数の小さな指示(プロンプト)に分けて、順番にAIに処理させる手法です。一度に大きな作業を依頼するより精度が上がり、複雑な業務の自動化に効果的です。

プロンプトテンプレート AI活用

Prompt Template

AIへの指示文(プロンプト)をあらかじめ型として作成しておき、繰り返し利用できるようにしたものです。チーム内でAI活用を標準化できます。

プロンプトテンプレート AI活用

Prompt Template

AIに毎回同じ形式・品質の出力をさせるために、あらかじめ設計した指示文の雛形。議事録業務では「要約形式」「TODO抽出ルール」などをテンプレート化して活用する。

プロンプトライブラリ AI活用

Prompt Library

業務別に使えるAIへの指示文(プロンプト)をまとめたテンプレート集のこと。優れたプロンプトを組織で共有・再利用することで、AI活用の品質を底上げします。

プロンプト設計 AI用語

Prompt Design / Prompt Engineering

AIに望む出力を得るために、質問や指示文(プロンプト)の内容・構成・表現を工夫すること。適切な設計により出力の精度や使いやすさが大きく変わる。

ベクトルデータベース IT基礎

Vector Database

エンベディング(ベクトル化されたデータ)を効率よく保存・検索するための専用データベースです。社内文書のAI検索システムを作る際の基盤となります。

ベンダーとのコミュニケーション断絶 AI活用

Vendor Communication Breakdown

AI開発・導入を依頼したベンダーとの意思疎通がうまくいかなくなる状態のこと。定期的な情報共有がないと、完成物が期待と大きく異なる結果になります。

ベンダーとの認識齟齬 AI活用

Miscommunication with Vendor

AIシステムの開発・導入を依頼したベンダーと、自社の担当者との間で「何を作るか」の認識がずれてしまうことです。完成品が期待と全く違うという失敗が起きます。

ベンダーの過大約束 AI活用

Vendor Over-promise

AIツールを売るベンダーが、実際の能力以上の効果を約束してしまうことです。「何でもできる」という言葉を鵜呑みにして導入すると、期待外れの結果に終わりがちです。

ベンダーサポートの不足 AI活用

Inadequate Vendor Support

AI導入後にトラブルや疑問が生じても、ベンダーのサポートが遅かったり不十分だったりして、業務に支障をきたす問題です。

ベンダーサポート品質 IT基礎

Vendor Support Quality

AIツールを提供する会社(ベンダー)が、導入後に提供するサポートの質のこと。サポートが不十分だと、トラブル時に対応できず業務が止まります。

ベンダーロックイン IT基礎

Vendor Lock-in

特定のAIツールや会社のサービスに依存しすぎて、乗り換えたくても簡単に切り替えられなくなる状態です。価格交渉力を失ったり、サービス終了時に困ったりするリスクがあります。

ベンダー丸投げ AI活用

Over-Reliance on Vendor

AI導入をすべてベンダー任せにして自社で理解しようとしないと、後からトラブルが起きたときに対処できなくなる失敗パターンです。

ベンダー依存 AI活用

Vendor Dependency

特定のAIベンダーや開発会社に頼りすぎて、社内にノウハウがなく自立できない状態です。ベンダーが値上げしたり撤退したりしたときに、身動きが取れなくなるリスクがあります。

ベンダー評価基準 IT基礎

Vendor Evaluation Criteria

AIツールや開発会社を選ぶときに使う比較・評価の軸のことです。価格だけで選ぶと後から後悔するケースが多くあります。

ベンダー選定 AI活用

Vendor Selection

AIやITシステムを提供する企業(ベンダー)を選ぶプロセスです。失敗事例の多くは、ベンダー選定の見極めが甘かったことが原因です。

ベンチマーク分析 AI活用

Benchmark Analysis

業界平均や競合他社の数値と自社のデータを比較することで、自社の強みや改善点を客観的に把握する分析手法です。AIを使うと大量データの比較が簡単になります。

ベースライン測定 AI活用

Baseline Measurement

AI導入前の現状数値を記録しておくこと。導入後に「本当に効果があったか」を比較するために欠かせない基準点となります。

ペルソナ IT基礎

Persona

自社のWebサイトやサービスを利用する「典型的なお客様像」を具体的に設定したものです。年齢・職業・悩みなどを詳しく定義し、コンテンツ制作の指針にします。

ペルソナ作成AI AI活用

Persona Creation AI

顧客データや市場調査の結果をもとに、AIが典型的な顧客像(ペルソナ)を自動で作成してくれる機能です。マーケティング戦略を立てるときの「誰に届けるか」を明確にできます。

ページエクスペリエンス IT基礎

Page Experience

ホームページを訪れたユーザーが感じる「使いやすさ・快適さ」の総合的な評価指標です。Googleはこの評価を検索順位の決定に使っており、改善すると集客力アップにつながります。

ページオーソリティ IT基礎

Page Authority

特定のページが検索結果で上位表示される可能性を0〜100のスコアで示す指標です。外部リンクの数・質などが影響し、スコアが高いほど検索で有利とされます。

ページタイトル最適化 IT基礎

Page Title Optimization

検索結果やブラウザのタブに表示されるページのタイトルを、クリックされやすく・検索に強くなるよう改善することです。たった一行の変更で集客力が大きく変わります。

AI用語集 | 株式会社Arstruct