AI Industry Wiki
AI業界用語辞典
AIエージェント、基盤モデル、GPU、RAG、MCPまで。小学生にもわかる説明から、AI産業の競争構造まで一気に読める日本語Wikiです。
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まず読むべき用語
AI Agents AIエージェントとは
AIが自分で手順を考え、ツールを使って仕事を進める仕組み。
Foundation Models 基盤モデルとは多くの用途に使えるよう、大量のデータで学習されたAIモデル。
Application Programming Interface APIとは別のソフトウェアからAIやサービスを使うための接続口。
Large Language Model LLMとは文章を理解し、生成する大規模な言語AIモデル。
Inference 推論とは学習済みAIモデルが入力に対して答えを出す処理。
Graphics Processing Unit GPUとはAIの大量計算を高速に処理する半導体。
Retrieval-Augmented Generation RAGとは外部資料を検索してからAIが回答する仕組み。
Model Context Protocol MCPとはAIアプリと外部ツールやデータを接続するための共通プロトコル。
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アプリケーション
インフラ
開発
Application Programming Interface API
別のソフトウェアからAIやサービスを使うための接続口。
Function Calling Function CallingAIが外部機能を呼び出すための仕組み。
Model Context Protocol MCPAIアプリと外部ツールやデータを接続するための共通プロトコル。
Retrieval-Augmented Generation RAG外部資料を検索してからAIが回答する仕組み。
Tool Use Tool UseAIが検索、計算、APIなど外部ツールを使うこと。
Prompt Engineering プロンプトエンジニアリングAIに望む答えを出してもらうための指示設計。
Vector Database ベクトルデータベース埋め込みベクトルを保存し、意味の近い情報を検索するデータベース。
Embedding 埋め込み文章や画像の意味を数値ベクトルに変換する技術。
モデル
Large Language Model LLM
文章を理解し、生成する大規模な言語AIモデル。
Mixture of Experts MoE複数の専門モデルの一部を選んで使うAIモデル構造。
Transformer Transformer現在のLLMの基礎になったニューラルネットワーク構造。
Context Window コンテキストウィンドウAIが一度に参照できる入力と会話履歴の範囲。
Fine-tuning ファインチューニング既存モデルを特定用途に合わせて追加学習する方法。
Multimodal AI マルチモーダルAI文章、画像、音声、動画など複数の形式を扱うAI。
Foundation Models 基盤モデル多くの用途に使えるよう、大量のデータで学習されたAIモデル。