GLOSSARY
法人AI用語集
略語や技術用語を、実務での意味と使いどころから理解できます。
アルファベット順
- AI Overviewsとは？Google検索のAIによる概要の仕組みをわかりやすく解説AI Overviews（AIによる概要）とは、Googleが検索結果の上部に生成AIによる要約回答を表示する検索機能。2024年に米国で提供開始し日本にも展開。仕組みと企業のSEO・GEO対策への影響をわかりやすく解説。
- AI-OCRとは？従来OCRとの違いと仕組みをわかりやすく解説AI-OCRとは、AIの画像認識技術で紙の書類や帳票の文字をデータ化する技術。手書き文字やレイアウトが異なる帳票にも対応できる点が従来OCRとの違い。仕組みと業務での活用場面をわかりやすく解説。
- AIEOとは？AI検索最適化の意味とLLMO・GEO・AIOとの違いをわかりやすく解説AIEO（AI Engine Optimization）とは、ChatGPTなどのAI検索・生成AIエンジンの回答内で自社の情報が引用・推薦されるように最適化する取り組みを指す呼称の一つ。LLMO・GEOとの関係をわかりやすく解説。
- AIエージェントとは？生成AIとの違いをわかりやすく解説AIエージェントとは、目標を与えると自律的に計画を立て、ツールを操作しながら複数ステップの作業を完遂するAI。チャット型生成AIとの違い、業務での活用例、導入時の注意点を解説。
- AIガバナンスとは？企業に必要な体制づくりとAI事業者ガイドラインとの関係をわかりやすく解説AIガバナンスとは、企業がAIを安全かつ適正に活用するために社内のルール・体制・プロセスを整備し、リスクを継続的に管理する取り組み。整備すべき要素、AI事業者ガイドラインとの関係、企業での進め方をわかりやすく解説。
- AIクローラーとは？GPTBot・ClaudeBotなど種類とrobots.txtによる制御方法を解説AIクローラーとは、生成AIの学習データ収集やAI検索の回答生成のためにウェブサイトを巡回するプログラムのこと。GPTBot・Google-Extended・ClaudeBot・PerplexityBotなど主要な種類の違いと、robots.txtによる制御方法をわかりやすく解説。
- AIサイテーション（AI引用）とは？意味とChatGPT・Perplexityでの仕組み、対策をわかりやすく解説AIサイテーションとは、ChatGPTやPerplexity、Google AI OverviewsなどのAI検索・生成AIの回答の中で、自社サイトが情報源として引用・言及されること。仕組みと、企業が取り組むべき対策の考え方をわかりやすく解説。
- AIリテラシーとは？企業に求められる理由とシャドーAIを防ぐ身につけ方をわかりやすく解説AIリテラシーとは、AIの特性やリスクを理解した上で、業務の中で適切に使いこなす能力のこと。含まれる要素、シャドーAIなどのリスク、社内での育成方法をわかりやすく解説。
- AI検索（アンサーエンジン）とは？従来の検索エンジンとの違いとビジネスへの影響をわかりやすく解説AI検索（アンサーエンジン）とは、生成AIがウェブ上の情報を集めて要約し、質問への直接的な回答を生成する検索の仕組み。従来の検索エンジンとの違いと、企業がとるべきGEO・LLMO対策の考え方をわかりやすく解説。
- AI事業者ガイドラインとは？総務省・経産省の指針の対象区分と企業での活用方法を解説AI事業者ガイドラインとは、総務省と経済産業省が策定した、AIの開発・提供・利用に関わる事業者が自主的に取り組むべき事項をまとめた指針。対象者区分、ソフトローとしての位置づけ、企業での活用方法をわかりやすく解説。
- APIとは？生成AIにおける意味と仕組みをわかりやすく解説APIとは、あるソフトウェアの機能やデータを別のソフトウェアから呼び出すための接続の仕組み。生成AIをチャット画面ではなく自社システムに組み込む際の役割、仕組み、業務での使いどころをわかりやすく解説。
- Copilotとは？意味と仕組みをわかりやすく解説【AI機能・製品】Copilotとは、既存のソフトウェアに組み込まれ、副操縦士のようにユーザーの作業を支援する生成AI機能・製品の総称。単体アプリ型の生成AIとの違い、仕組み、業務での使いどころをわかりやすく解説。
- DXとは？デジタルトランスフォーメーションの意味をわかりやすく解説DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、デジタル技術とデータを使って業務・ビジネスモデル・組織を変革し、競争力を高める取り組み。単なるIT化・デジタル化との違い、AI活用との関係を解説。
- E-E-A-Tとは？Googleの検索品質評価基準の意味と考え方をわかりやすく解説E-E-A-Tとは、Googleが検索結果の品質評価に用いる経験・専門性・権威性・信頼性の4つの観点。SEOやLLMOとの関係、コンテンツ制作での具体的な対応をわかりやすく解説。
- GEOとは？生成エンジン最適化の意味とLLMO・AIOとの違いをわかりやすく解説GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）とは、ChatGPTやGoogleのAI Overviewsなど生成AIの回答内で自社コンテンツが引用・言及されるように最適化する施策。用語の由来やLLMO・AIOとの関係をわかりやすく解説。
- ISO 27001（ISMS）とは？意味と認証取得の意義をわかりやすく解説ISO 27001とは、情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）の国際規格。企業が組織的に情報セキュリティを管理していることを示す第三者認証で、AI議事録などのクラウドサービス選定でも参照される。
- LLMOとは？AI検索最適化（AIO・GEO）の意味と対策をわかりやすく解説LLMOとは、ChatGPTやAI Overviewsなどの生成AIの回答に自社が引用・推薦されるよう最適化する施策。AIO・GEOとの違い、SEOとの関係、基本の対策をわかりやすく解説。
- llms.txtとは？意味と書き方・robots.txtとの違いをわかりやすく解説llms.txtとは、AIモデルにサイトの要点を伝えるためルート直下に置くMarkdown形式のテキストファイル。基本の書き方と、2024年にAnswer.AIのJeremy Howard氏が提唱した仕組みの目的、robots.txtとの違いをわかりやすく解説。
- LLMとは？大規模言語モデルの意味と仕組みをわかりやすく解説LLM（大規模言語モデル）とは、大量のテキストを学習し、人間の言葉を理解・生成するAIモデル。ChatGPTなど生成AIサービスの中核技術。仕組み、得意・不得意、ビジネスでの活用をわかりやすく解説。
- MCPとは？Model Context Protocolの意味と仕組みをわかりやすく解説MCP（Model Context Protocol）とは、AIアプリケーションを社内システムや外部ツール・データに接続するためのオープンな共通規格。AIエージェント活用の土台となる仕組みと、ビジネス上の意味を解説。
- PoC（概念実証）とは？意味と進め方、生成AI・AIエージェント導入での位置づけをわかりやすく解説PoC（Proof of Concept：概念実証）とは、新しい技術やアイデアを本格導入する前に、小規模な環境で実現可能性や効果を検証する取り組み。生成AIやAIエージェント導入における位置づけ、進め方、本導入につなげるポイントをわかりやすく解説。
- RAGとは？意味と仕組みをわかりやすく解説【検索拡張生成】RAG（検索拡張生成）とは、生成AIが回答する前に社内文書などの外部データを検索し、その内容に基づいて回答を生成する技術。ハルシネーション対策と社内ナレッジ活用の定番手法をわかりやすく解説。
- robots.txtとは？書き方とAIクローラー制御への使い方、標準化の経緯を解説robots.txtとは、検索エンジンやAIクローラーに対してサイト内のどのページを巡回してよいか指示するテキストファイルのこと。標準化の経緯と基本の書き方、AI学習データ収集への対応方法をわかりやすく解説。
- RPAとは？意味とAIとの違い、AI-OCR・生成AIとの組み合わせ方をわかりやすく解説RPAとは、パソコン上の定型作業をソフトウェアのロボットに記録・自動実行させる技術。AI-OCRや生成AIと組み合わせた活用方法、AIとの違いをわかりやすく解説。
- SEOとは？検索エンジン最適化の意味と仕組み、LLMOとの違いをわかりやすく解説SEO（検索エンジン最適化）とは、Googleなどの検索結果で自社サイトが上位表示されるようコンテンツや技術面を改善する取り組み。仕組み、LLMOとの関係、ビジネスでの活用をわかりやすく解説。
- SLMとは？小規模言語モデルの意味とLLMとの違い、業務での使い分け方をわかりやすく解説SLM（小規模言語モデル）とは、LLMよりパラメータ数を絞り込んで開発された軽量な言語モデルのこと。LLMとの違い、仕組み、業務での使い分け方をわかりやすく解説。
- SOC 2とは？意味と認証取得の意義をわかりやすく解説SOC 2とは、米国公認会計士協会（AICPA）が定める、クラウドサービス事業者の内部統制に関する保証報告書の基準。セキュリティなどの信頼性を第三者機関が検証し、報告書として発行される。
- WER（Word Error Rate）とは？文字起こし精度の指標をわかりやすく解説WER（Word Error Rate）とは、音声認識・文字起こしの精度を測る代表的な指標。正解テキストと認識結果のずれを、置換・削除・挿入の誤り数から算出する。
五十音順
- エージェンティックAIとは？AIエージェントとの違いをわかりやすく解説エージェンティックAI（Agentic AI）とは、目標達成に向けてAIが自ら計画・判断し、複数ステップの作業を自律的に実行する性質や設計思想を指す言葉。「AIエージェント」との使い分けをわかりやすく解説。
- エンベディングとは？意味と仕組み、RAG・ベクトルデータベースでの役割をわかりやすく解説【埋め込み表現】エンベディング（埋め込み表現）とは、文章や画像などのデータを、意味の近さを反映した数値のベクトルに変換する技術。RAGやベクトルデータベースでの類似文書検索の土台となる仕組みをわかりやすく解説。
- オーケストレーションとは？AIエージェントを束ねる仕組みをわかりやすく解説オーケストレーションとは、複数のAIエージェントやツール、処理ステップを、あらかじめ定めた手順や条件に従って自動的に制御・連携させる仕組み。マルチエージェントとの関係、活用例をわかりやすく解説。
- オンプレミスとは？クラウドとの違い、ローカルLLMなどAI活用における使い分けのポイントをわかりやすく解説オンプレミスとは、サーバーやソフトウェアを自社内に設置し自社で管理・運用する形態のこと。クラウドとの違い、ローカルLLMなどAI活用における使い分けのポイントをわかりやすく解説。
- ガードレール（AI）とは？生成AI・エージェントの安全制御をわかりやすく解説ガードレール（AI）とは、生成AIやAIエージェントの出力・行動があらかじめ定めた範囲を逸脱しないよう制御する安全機構。不適切な出力の防止、権限の制限など、代表的な仕組みをわかりやすく解説。
- グラウンディングとは？意味とハルシネーション対策としての位置づけ、RAGとの関係をわかりやすく解説グラウンディングとは、生成AIが回答を作る際に検索結果や社内データなど根拠となる外部情報に基づかせる仕組み。ハルシネーション対策としての位置づけとRAGとの関係をわかりやすく解説。
- コンテキストウィンドウとは？LLMの意味と仕組み、業務での注意点をわかりやすく解説コンテキストウィンドウとは、LLMが一度の処理で読み込める文章量の上限のこと。仕組み、長文の資料を扱う際の注意点、RAGとの関係をわかりやすく解説。
- シャドーAIとは？シャドーITとの違い、リスクと企業の現実的な対策をわかりやすく解説シャドーAIとは、情報システム部門が把握していない生成AIサービスを従業員が無断で業務利用している状態のこと。シャドーITとの違い、情報漏洩などのリスク、企業がとるべき現実的な対策をわかりやすく解説。
- ゼロクリック検索とは？AI時代の意味と増加の背景、企業が取るべき対策をわかりやすく解説ゼロクリック検索とは、検索結果画面やAIの回答だけで疑問が解決し、どのサイトもクリックされずに終わる検索行動のこと。増加の背景と、企業が取るべき対策の考え方をわかりやすく解説。
- チャットボットとは？種類と仕組みをわかりやすく解説【AI型・シナリオ型】チャットボットとは、チャット形式で質問に自動応答するプログラム。ルールに沿って答えるシナリオ型と、生成AIで柔軟に答えるAI型の違い、社内ヘルプデスクや問い合わせ対応での使い分けを解説。
- ディープラーニングとは？機械学習との違いと仕組みをわかりやすく解説【深層学習の基礎】ディープラーニング（深層学習）とは、人間の脳の神経回路を模した多層のニューラルネットワークを用いてデータから特徴を自動的に学習するAI技術。機械学習との違い、仕組み、ビジネスでの活用をわかりやすく解説。
- トークンとは？生成AI・LLMにおける意味をわかりやすく解説トークンとは、生成AI（LLM）が文章を処理する際の最小単位のこと。単語そのものではなく文字列の断片である理由、API利用料金・処理できる文章量との関係をわかりやすく解説。
- ノーコード・ローコードとは？違いと使い分けをわかりやすく解説ノーコード・ローコードとは、専門的なプログラミングの知識がなくても、あるいは最小限のコードで、業務アプリケーションやワークフローを構築できる開発手法。両者の違い、AIエージェント構築での使い分けをわかりやすく解説。
- ハルシネーションとは？生成AIが嘘をつく原因と対策を解説ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる内容をもっともらしく出力する現象。発生する原因、業務利用でのリスク、RAG・出典確認などの実践的な対策をわかりやすく解説。
- ヒューマンインザループ（HITL）とは？人がAIを監督する仕組みをわかりやすく解説ヒューマンインザループ（HITL）とは、AIの判断や実行の過程に人の確認・承認を組み込む運用方法。AIエージェント運用での活用例、承認フロー設計のポイントをわかりやすく解説。
- ファインチューニングとは？RAGとの違いをわかりやすく解説ファインチューニングとは、既存の生成AIモデルに自社データを追加学習させて挙動を調整する手法。RAGとの使い分け、向いているケース、コスト感をわかりやすく解説。
- プロンプトインジェクションとは？直接型・間接型の仕組みとAIエージェントのリスク対策を解説プロンプトインジェクションとは、悪意ある指示を紛れ込ませて生成AIに意図しない動作をさせる攻撃手法。直接型・間接型の仕組み、AIエージェントやRAG導入企業が注意すべきリスクと対策をわかりやすく解説。
- プロンプトエンジニアリングとは？基本テクニックをわかりやすく解説プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから望む出力を安定して引き出すための指示（プロンプト）設計技術。役割指定・例示・制約条件など、業務ですぐ使える基本テクニックを解説。
- ベクトルデータベースとは？意味と仕組み、RAGの検索基盤としての役割をわかりやすく解説ベクトルデータベースとは、文章や画像を数値化したエンベディング（ベクトル）を保存し、意味が近いデータを高速に検索できるデータベース。RAGの検索基盤としての役割と仕組みをわかりやすく解説。
- マルチエージェントとは？複数AIエージェント協調の仕組みをわかりやすく解説マルチエージェントとは、役割の異なる複数のAIエージェントが連携・協調しながら一つの業務を遂行する仕組み。単一エージェントとの違い、活用例をわかりやすく解説。
- マルチモーダルAIとは？意味と仕組みをわかりやすく解説マルチモーダルAIとは、文章だけでなく画像・音声・動画など複数の種類の情報をあわせて理解・生成できるAIのこと。単一データ型のAIとの違い、仕組み、業務での使いどころをわかりやすく解説。
- リスキリングとは？意味とAI時代に求められる理由、企業での進め方をわかりやすく解説リスキリングとは、新しい職種・業務に就くため、あるいは技術革新や業務内容の変化に対応するために、従業員が新しい知識やスキルを習得（学び直し）すること。生成AI普及に伴う位置づけ、企業での進め方、助成金制度との関係をわかりやすく解説。
- ローカルLLMとは？クラウド型AIとの違いとセキュリティ面のメリットをわかりやすく解説ローカルLLMとは、クラウドのAPIを経由せず自社のPCやサーバーで動かすLLMのこと。仕組み、セキュリティ面のメリット、導入時に注意すべき点をわかりやすく解説。
- 音声認識とは？意味と仕組み、生成AIによる進化と業務での使いどころをわかりやすく解説音声認識とは、人が話した音声をコンピューターが解析し文字データに変換する技術。生成AIとの組み合わせによる文字起こし・議事録作成など、業務での使いどころをわかりやすく解説。
- 基盤モデルとは？LLMとの違いと仕組み、企業でのAI活用における位置づけをわかりやすく解説基盤モデルとは、大量かつ多様なデータで学習され、対話・要約・画像生成など幅広いタスクに応用できる汎用的なAIモデルのこと。LLMとの関係、仕組み、企業がAI活用の土台として使いこなす際のポイントをわかりやすく解説。
- 機械学習とは？ディープラーニングとの違いと仕組みをわかりやすく解説【AI導入の基礎】機械学習とは、コンピューターが大量のデータからパターンやルールを自ら学習し、未知のデータに対して予測・判断を行う技術。ディープラーニングとの違い、教師あり学習などの種類、ビジネスでの活用をわかりやすく解説。
- 構造化データとは？schema.orgの仕組みとSEO・AI検索での役割をわかりやすく解説構造化データとは、ページの内容を検索エンジンやAIが機械的に理解できる形式で記述するマークアップのこと。schema.orgの共通語彙、リッチリザルトとの関係、AI検索での役割をわかりやすく解説。
- 自然言語処理（NLP）とは？意味と仕組み、生成AI・LLMとの関係をわかりやすく解説自然言語処理（NLP）とは、人間が日常的に使う言葉をコンピューターに理解・分析・生成させる技術分野。形態素解析などの基礎処理、LLMとの関係、ビジネスでの活用場面をわかりやすく解説。
- 推論モデルとは？通常のLLMとの違いと仕組み、業務での活用場面をわかりやすく解説推論モデルとは、回答を出す前に段階的な思考過程を経てから出力するLLMのこと。仕組み、通常のLLMとの違いと使い分け、業務での活用場面をわかりやすく解説。
- 生成AIとは？意味と仕組みをわかりやすく解説【ジェネレーティブAI】生成AI（ジェネレーティブAI）とは、文章・画像・音声・コードなどのコンテンツを新たに作り出すAIの総称。従来の判別型AIとの違い、代表的な種類、ビジネスでの活用場面をわかりやすく解説。
- 話者分離とは？意味と仕組み、AI議事録での役割をわかりやすく解説話者分離とは、複数人の会話音声から「誰がいつ話したか」を自動的に区別する技術。AI議事録サービスでの役割と、文字起こしとの違いをわかりやすく解説。