はじめに
AIやその他のツールを使いながら副業を始めようとしていますが、正直に言うと仕組みも用語もまだよく分かっていません。
このページは、そんな「分かっていないこと」を隠さずに、自分の理解が追いついたことを少しずつ書き足していく場所です。完璧な解説を目指すというより、同じように「使ってみようとしたけど、なんのことかチンプンカンプンで正直ついていけない！何かやる前に挫けてしまいそう。」と感じている方に向けて、等身大の記録として置いておきます。
分からないことがあっても大丈夫。どんな状態からでも、なんとか始められる。このページ自体が、そのことの証明になればと思っています。
モデル・仕組み系
- LLM(大規模言語モデル):
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大量のテキストで学習し、文章生成や対話を行うAIトークン:AIが文章を処理する際の最小単位(単語の一部や記号など)。API課金もトークン数ベース
- コンテキストウィンドウ:
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AIが一度に処理・記憶できる会話や文章の範囲
- ファインチューニング:
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既存モデルを特定用途向けに追加学習させること
- 推論(インファレンス):
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学習済みモデルが実際に回答を生成する処理
- マルチモーダル:
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テキストだけでなく画像・音声・動画なども扱えるAIの能力
- パラメータ数:
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モデルの規模を示す指標。大きいほど高性能な傾向だが、処理コストも増える
- 量子化:
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モデルを軽量化して、PCやスマホでも動かせるようにする技術
プロンプト関連
- プロンプト:
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AIへの指示文
- プロンプトエンジニアリング:
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狙った出力を得るための指示文の工夫・設計
- システムプロンプト:
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会話全体の前提としてAIに与える指示(ユーザーからは見えないことが多いです)
- few-shotプロンプティング:
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回答例をいくつか示してから質問する手法
- プロンプトテンプレート:
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繰り返し使えるよう定型化した指示文
生成AI特有の現象
- ハルシネーション:
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AIがもっともらしい嘘や誤情報を生成してしまう現象
- バイアス:
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学習データの偏りが出力に反映されてしまうこと
回答の質・制御に関わる用語
- temperature(温度):
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回答の多様性・ランダム性を調整するパラメータ。低いと堅実、高いと創造的な回答になります
- グラウンディング:
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AIの回答を事実や外部データに基づかせること(ハルシネーション対策の一つ)
- ガードレール:
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AIが不適切な回答をしないよう設ける制約・安全策
開発・運用系
- ベクトルDB(ベクトルデータベース)
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文章を数値化(embedding)して保存し、意味の近さで検索できるDB。RAGの基盤技術です
- embedding(埋め込み)
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文章や単語を、意味を保ったまま数値ベクトルに変換したもの
更新履歴
- 2026/9/12:初版公開(全31用語)
まとめ・次の一歩
正直、まだ理解が曖昧なまま使っている言葉がたくさんあります。
それでも、分からないことを分からないまま放置せず、都度AIに聞きながら、自分でも調べながら一つずつ埋めていく。
このページ自体が、その過程の記録です。
今、AIを使って何かを始めようとしている方は、分からないことだらけで当然です。最初からすべてわかっていることなんてあり得ないのです。
ですから、分からないことをそのまま抱え込まず、一つずつ一緒に理解していきましょう。
このページは今後も、新しく出てきた用語を追加しながら育てていく予定ですので、よろしくお願いします。