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。
Popular Terms
まず読むべき用語
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入り口。
Large Language Model LLMとは大量の文章を学習し、言葉を理解・生成する大規模AIモデル。
Inference 推論とは学習済みAIモデルを使って、実際に答えを出す処理。
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とは検索で見つけた情報を使って、AIが回答を作る仕組み。
Model Context Protocol MCPとはAIアプリが外部ツールやデータに接続するための共通プロトコル。
Categories
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開発・アプリケーション
インフラ
開発
別のソフトウェアからAIやサービスを使うための入り口。
Function Calling Function CallingAIが必要に応じて決まった関数やツールを呼び出す仕組み。
Model Context Protocol MCPAIアプリが外部ツールやデータに接続するための共通プロトコル。
Retrieval-Augmented Generation RAG検索で見つけた情報を使って、AIが回答を作る仕組み。
Tool Use ツール利用AIが検索、計算、APIなどの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に望む答えを出させるため、指示文を設計すること。
Vector Database ベクトルデータベース埋め込みベクトルを保存し、似た情報を高速に探すデータベース。
Embedding 埋め込み文章や画像の意味を、AIが比べやすい数字の並びに変えること。
モデル
大量の文章を学習し、言葉を理解・生成する大規模AIモデル。
Mixture of Experts MoE複数の専門家モデルの一部だけを使い、効率よく答えを出すAI設計。
Transformer Transformer現在のLLMの土台になった、文脈を扱うAIモデル構造。
Context Window コンテキストウィンドウAIが一度に読んで考えられる情報量の上限。
Token トークンAIが文章を処理するときに使う、文字や単語を分けた小さな単位。
Fine-tuning ファインチューニング既存のAIモデルを特定用途に合わせて追加学習すること。
Multimodal AI マルチモーダルAI文章だけでなく、画像、音声、動画など複数の情報を扱う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。