AI用語集

Email Open Rate Tracking

送った営業メールが相手に開封されたかどうかを自動で記録・確認できる機能です。どのメールが効果的かを数字で把握できます。

Model Black-Boxing

AIがなぜそのような結果を出したのかを、使っている会社側が全く説明できない状態になることです。トラブル時の原因究明が難しくなります。

Model Retraining

時間とともに変化する現実に合わせて、AIに新しいデータを追加学習させる作業のこと。再学習をしないと、AIの精度が徐々に落ちていく「劣化」が起きます。

Model Update

AIモデルの新バージョンがリリースされること、またはそれに伴い性能・機能・料金・動作が変わることです。業務への影響を定期的に確認する運用習慣が重要です。

Model Context Protocol (MCP)

AIが外部のツールやデータソースと標準的な方法でやり取りするための共通規格です。これにより異なるシステムへのAI連携が統一された方法で実現できます。

Model Version

AIモデルのアップデート版を区別するための番号や名称です。新バージョンでは性能向上や機能追加が行われますが、挙動が変わることもあるため注意が必要です。

LLM Model Release Cycle

OpenAIやAnthropicなどのAI企業が新しいモデルを公開する頻度・周期のことです。数ヶ月ごとに性能が大幅に向上するため、定期的な情報収集と乗り換え判断が経営課題になっています。

Model Degradation

一度正確に動いていたAIが、時間の経過とともに精度が落ちてしまう現象です。市場環境や顧客の行動が変化しても、AIが学習データを更新しなければ古い判断をし続けてしまいます。

LLM Model Deprecation Schedule

古くなったAIモデルが利用停止になる予定日程のことです。旧モデルに依存したシステムが突然使えなくなるリスクがあるため、事前に移行計画を立てることが重要です。

LLM Capability Tier

AIモデルを性能と価格帯によって「軽量・標準・高性能」などの段階に分類したものです。用途に応じて使い分けることでコストを抑えながら必要な品質を確保できます。

Model Performance Monitoring

稼働中のAIが正しく動いているかを継続的にチェックする仕組みのこと。監視を怠ると精度の低下に気づかず、業務に悪影響が出ます。

LLM Model Capability

AIモデルがどれだけ正確に・賢く・幅広い仕事をこなせるかを示す指標です。用途に合ったモデルを選ぶ際の判断基準になります。

Model Comparison

ChatGPT・Claude・Geminiなど複数のAIモデルを、精度・速度・料金などの観点で比べて自社の用途に最適なものを選ぶ作業のことです。

Model Accuracy

AIが正しい答えを出せる割合のこと。精度が高いほど信頼できますが、100%はなく、業務で使える水準かどうかを実際のデータで確認することが大切です。

Model Accuracy Decline

導入当初は正確だったAIが、時間の経過とともに予測や判断の精度が落ちてくること。定期的なメンテナンスをしないと起こりやすい問題です。

Model Distillation

大きくて高性能なAIモデルの知識を、小さく軽量なモデルに受け継がせる技術です。コストや処理速度を改善しながら、ある程度の性能を維持できます。

AI Model Selection

業務目的に合ったAIモデル（ChatGPT・Claude・Geminiなど）をどれにするかを選ぶ判断プロセス。コスト・機能・セキュリティ・用途の適合性などを比較して決める。

LLM Quantization

AIモデルのデータ精度を下げてファイルサイズを小さくし、少ないコンピューター資源でも動作できるようにする技術のこと。社内サーバーでの運用に役立ちます。

Mobile-First Indexing

Googleがホームページを評価する際に、パソコン版ではなくスマートフォン版の内容を基準にするという方針のこと。スマホ対応していないサイトは検索順位が下がりやすくなります。

Mobile Usability

スマートフォンでウェブサイトを使いやすいかどうかを示す指標のこと。今やスマホからの訪問者が過半数を超えるサイトも多く、対応は必須です。

Mobile Expense App

スマートフォンで領収書を撮影して経費申請できるアプリです。出先でもその場で申請でき、紙の領収書管理や月末のまとめ申請が不要になります。

Unique User (UU)

一定期間内にサイトを訪れた「重複なし」の訪問者数のこと。同じ人が3回訪問しても1UUと数えます。サイトに実際に何人来たかを示す指標です。

User Onboarding

新しいツールやシステムを導入した際に、利用者がスムーズに使えるようになるまでの教育・サポートの仕組みのことです。

User Training

新しいAIシステムを現場の社員が正しく使えるようにするための研修・教育のこと。トレーニングが不十分だと、せっかくのAIが活用されない原因になります。