AI用語100選｜ニュース・社内の会話・提案書で出てくる言葉を一覧で

「まずはRAGで社内文書を読ませて、PoCから始めましょう」

業者の打ち合わせでも、ニュースでも、社内の雑談でも、知らない言葉が当たり前のように出てきます。

その場では頷いておいて、あとで1語ずつ検索するのですが、出てくる解説がまた別の専門用語で書かれています。

この記事は、その往復をやめるための一覧です。

読みから引く（100語の索引）
まず知っておく基本（10語）
AIに頼むときの言葉（11語）
AIの中身の言葉（9語）
データと安全の言葉（16語）
サービス・製品の名前（13語）
料金と契約の言葉（12語）
業務に組み込む言葉（17語）
画像・音声・動画の言葉（12語）
場面別の読みどころ
載っていない言葉があれば、教えてください
どの業務から始めるかは、別の話です
言葉が分かったら、次は自社の話です

読みから引く（100語の索引）

探している語が決まっているなら、ここから飛んでください。

右の列は、その語をくわしく載せているまとまりの名前です。

読み方が分かりにくい語には、下にカタカナで読みを添えました。

読み	語	まとまり
英字（A〜Z）	AI（人工知能）	まず知っておく基本
	AIエージェント	業務に組み込む言葉
	AI推進法エーアイすいしんほう	データと安全の言葉
	AI検索での引用（AI Overviews）エーアイオーバービューズ	業務に組み込む言葉
	AI生成物の表示義務	データと安全の言葉
	Amazon Bedrock アマゾンベッドロック	サービス・製品の名前
	Anthropic アンソロピック	サービス・製品の名前
	API エーピーアイ	業務に組み込む言葉
	Azure OpenAI Service アジュールオープンエーアイ	サービス・製品の名前
	ChatGPT チャットジーピーティー	サービス・製品の名前
	Claude クロード	サービス・製品の名前
	EU AI法イーユーエーアイほう	データと安全の言葉
	Few-shot フューショット	AIに頼むときの言葉
	Gemini ジェミニ	サービス・製品の名前
	Llama ラマ	サービス・製品の名前
	LLM（大規模言語モデル）エルエルエム	まず知っておく基本
	MCP エムシーピー	業務に組み込む言葉
	Microsoft 365 Copilot マイクロソフト365 コパイロット	サービス・製品の名前
	Midjourney ミッドジャーニー	サービス・製品の名前
	NotebookLM ノートブックエルエム	サービス・製品の名前
	OCR オーシーアール	画像・音声・動画の言葉
	OpenAI オープンエーアイ	サービス・製品の名前
	Perplexity パープレキシティ	サービス・製品の名前
	PoC ピーオーシー	料金と契約の言葉
	RAG ラグ	業務に組み込む言葉
	RLHF アールエルエイチエフ	AIの中身の言葉
	SLA エスエルエー	料金と契約の言葉
あ	アカウント連携（OAuth）オーオース	業務に組み込む言葉
	アクセス権限	データと安全の言葉
	アップスケール（高解像度化）	画像・音声・動画の言葉
	アルゴリズム	まず知っておく基本
	オプトアウト	データと安全の言葉
	音声クローン	画像・音声・動画の言葉
	音声合成（読み上げ）	画像・音声・動画の言葉
	温度（Temperature）テンパラチャー	AIに頼むときの言葉
	オンプレミス	データと安全の言葉
	オープンウェイトモデル（公開モデル）	サービス・製品の名前
か	カスタムGPT カスタムジーピーティー	業務に組み込む言葉
	監査ログ（利用ログ）	データと安全の言葉
	学習データ	まず知っておく基本
	画像生成AI	画像・音声・動画の言葉
	ガードレール	業務に組み込む言葉
	機械学習	まず知っておく基本
	クラウド	データと安全の言葉
	クレジット	料金と契約の言葉
	個人情報	データと安全の言葉
	コンテキスト（文脈）	AIに頼むときの言葉
	コンテキストウィンドウ	AIに頼むときの言葉
さ	サブスクリプション（月額課金）	料金と契約の言葉
	参照画像	画像・音声・動画の言葉
	システムプロンプト	AIに頼むときの言葉
	シャドーIT シャドーアイティー	データと安全の言葉
	出力形式の指定	AIに頼むときの言葉
	シングルサインオン（SSO）エスエスオー	データと安全の言葉
	事前学習	AIの中身の言葉
	従量課金	料金と契約の言葉
	情報漏洩じょうほうろうえい	データと安全の言葉
	推論モデル	AIに頼むときの言葉
	生成AI	まず知っておく基本
	セッション	AIに頼むときの言葉
	データ保持期間（ゼロデータ保持）	データと安全の言葉
た	知識のカットオフ	AIの中身の言葉
	チャットAI	まず知っておく基本
	チャットボット	業務に組み込む言葉
	著作権	データと安全の言葉
	ディープフェイク	画像・音声・動画の言葉
	ディープラーニング（深層学習）	まず知っておく基本
	トランスフォーマー	AIの中身の言葉
	トークン	料金と契約の言葉
	トークン単価	料金と契約の言葉
	動画生成AI	画像・音声・動画の言葉
な	内製化ないせいか	業務に組み込む言葉
	ナレッジベース	業務に組み込む言葉
	ニューラルネットワーク	AIの中身の言葉
	ノーコード	業務に組み込む言葉
は	ハルシネーション	まず知っておく基本
	バイアス（偏り）	AIの中身の言葉
	パラメータ（調整値）	AIの中身の言葉
	ヒューマン・イン・ザ・ループ	業務に組み込む言葉
	ファインチューニング（追加学習）	業務に組み込む言葉
	プロンプト	AIに頼むときの言葉
	プロンプトインジェクション	データと安全の言葉
	プロンプトエンジニアリング	AIに頼むときの言葉
	プロンプトキャッシュ	料金と契約の言葉
	埋め込み（ベクトル化）	業務に組み込む言葉
	ベクトルデータベース	業務に組み込む言葉
	ベンチマーク	AIの中身の言葉
	法人プラン	料金と契約の言葉
ま	マルチモーダル	画像・音声・動画の言葉
	メモリ（記憶機能）	AIに頼むときの言葉
	文字起こし（音声認識）	画像・音声・動画の言葉
	モデル	まず知っておく基本
	モデルのバージョン（世代）	AIの中身の言葉
ら	ライセンス（利用許諾）	料金と契約の言葉
	来歴情報（C2PA）シーツーピーエー	画像・音声・動画の言葉
	リアルタイム音声対話	画像・音声・動画の言葉
	利用規約	料金と契約の言葉
	リージョン	データと安全の言葉
	レート制限	料金と契約の言葉
わ	ワークフロー自動化	業務に組み込む言葉

ここから先が、そのまとまりごとの一覧です。

各語に「知っていると何が変わるか」を1行ずつ付けました。

その列だけを拾えば、相手に何を聞けばいいかが分かります。

まず知っておく基本（10語）

語	意味	知っていると何が変わるか
生成AI	指示に応じて文章・画像・音声をその場で新しく作り出すAI。すでにある答えを探し出すのではなく、その都度組み立てるため、同じ質問でも返る文が変わる。	検索と同じ感覚で使うと、間違いが混ざる前提を見落とす
AI（人工知能）	人が判断していた作業を機械に任せる技術の全体を指す言葉。1950年代からの研究の積み重ねで、迷惑メールの仕分けや製品の傷の検出も含まれる。	提案書の「AI導入」が何を指すのか、毎回聞き返せる
LLM（大規模言語モデル）エルエルエム	文章を扱うモデルの種類名。膨大な文章で、次に来る言葉を確率で選ぶ訓練をしてあり、ChatGPTなどの対話サービスはこれを呼び出して動く。	サービス名と中身の呼び名を切り分けて質問できる
モデル	学習を終えたAIそのものを指す総称。文章用・画像用・音声用があり、同じサービスの中でも切り替えられて、賢さ・速さ・料金がそれぞれ違う。	同じサービスでも、選ぶモデルで費用と精度が変わる
機械学習	人が判断の手順を書く代わりに、大量の事例から規則性を機械に見つけさせる作り方。手順を書き切れない、写真の判別や文章の分類に使われてきた。	事例が残っていない業務は、機械学習の対象にならない
ディープラーニング（深層学習）	ニューラルネットワークの層を何十層も重ねて学習させる方法。層を増やすほど細かい特徴を扱え、今の画像認識も文章生成もこの方法で作られている。	提案書に出てきても、手法の名前なので発注側が選ぶ項目ではない
学習データ	訓練のために読み込ませた文章や画像そのもの。どの分野のものが、いつまで含まれるかで答えられる範囲が決まり、材料が偏れば答えも偏る。	答えの質と偏りは、読ませた材料の側で決まる
アルゴリズム	答えを出すまでの計算手順の決まり。生成AIでは手順そのものは短く、判断の中身は学習で調整された数値の側にあるため、理由を言葉で追えない。	判断の理由を残す必要がある業務では、AIの答えをそのまま採用しない
ハルシネーション	AIが事実でない内容を、本当らしい文章で答える現象。知らないときに黙る仕組みは無く、確かな部分と作り話が同じ調子で並ぶため、見た目で判別できない。	社外に出す前の裏取りを、作業手順に入れておく
チャットAI	社員が自分の作業のために開いて使う、対話画面のAIサービス。顧客向けに設置するチャットボットと違い、使うのも結果を確かめるのも社内の人になる。	一度で仕上げず、言い直して精度を上げる使い方に変わる

AIに頼むときの言葉（11語）

語	意味	知っていると何が変わるか
プロンプト	AIに渡す指示や質問の文。目的・前提・出してほしい形の3つを書き足すほど、返ってくる中身の精度が上がる。	回答が悪いとき、性能より先に指示の中身を見直せる
システムプロンプト	利用者の質問より先にAIへ読ませておく、立場やルールの決めごと。「経験10年の経理担当として」のような役割や禁止事項を、毎回書かずに固定できる。	社内で回答の品質をそろえるとき、最初に作る文章
プロンプトエンジニアリング	望む答えが安定して出るまで、指示の書き方を試して直していく作業。近ごろは指示文より、渡す社内資料をそろえる側に作業時間が移ってきている。	導入の見積もりで、作業時間の内訳を確認できる
コンテキスト（文脈）	AIが1回の回答を作る瞬間に読んでいる文章の全体。これまでのやり取り、添付した資料、先に読ませたルールが含まれ、ここに無い前提は考慮されない。	途中で別の話題を混ぜると精度が落ちる理由が分かる
コンテキストウィンドウ	1回の回答で読める分量の上限で、トークンの数で決まる。超えた分は古い側から外れ、短い要約に置き換わるか、エラーで止まる。	長い会話の途中で指示が守られなくなる原因になる
Few-shot フューショット	望む答えの見本を2〜3件見せてから本題を頼むやり方。文章で書式を説明するより、出力の形がそろいやすい。	出力の形が毎回ずれるときに、最初に試す方法
温度（Temperature）テンパラチャー	回答のばらつき具合を決める設定値。低いと毎回ほぼ同じ答え、高いと案出し向きの自由な答えになる。通常のチャット画面には設定が無く、APIでのみ指定できる。	普段のチャット画面では変えられない設定だと分かる
出力形式の指定	表・箇条書き・決まった項目名など、答えの形式を先に決めて頼む書き方。そのまま資料に貼り付けられる形で返る。	受け取ってから整え直す手作業がそのまま消える
セッション	会話の区切りの単位。新しく始めると、前の会話で渡した資料も指示も引き継がれず、AIが読んでいる文章は空の状態から始まる。	「さっき伝えたのに」が起きる境目がここになる
メモリ（記憶機能）	会話をまたいで利用者の情報を別枠に保存し、次の会話の先頭に差し込む設定。上限を超えて外れた内容が自動で移るのではなく、保存の対象は別に決まる。	1つのIDを複数人で使うと、他人の情報が混ざる
推論モデル	答えを返す前に、内部で手順を組み立てる時間を取る型のモデル。計算や条件分けの多い問題で誤りが減る代わりに、待ち時間と料金が増える。	難しい問いだけに使う。全部これにすると料金が増える

AIの中身の言葉（9語）

語	意味	知っていると何が変わるか
パラメータ（調整値）	学習の結果としてAIの中に残った数値と、その個数。「70B」は700億個という意味で、個数が増えるほどファイルが大きく、動かす機器の性能も要る。	規模を比べる数字で、数字が大きいほど自社向きとは限らない
事前学習	モデルを作る最初の段階で、大量の文章や画像をまとめて読ませる訓練。数十億円規模の費用と専用の機器が要るため、利用する側の会社では行わない。	見積もりにこの語が入っていたら、何を指しているか聞き返す
ニューラルネットワーク	数値を受け渡す点を大量につなぎ、つながりの強さを数値で持たせた計算の仕組み。学習ではこの強さの数値だけが少しずつ調整される。	提案書では技術の説明として出てくる。発注側が判断する項目ではない
トランスフォーマー	文中のどの語とどの語が関係するかを、AI自身が計算して重みを付ける設計。2017年に発表され、長い文章でも話の筋を保てるようになった。	提案書では技術の説明として出てくる。発注側が判断する項目ではない
知識のカットオフ	そのモデルが学習した情報がどの時点までかを示す区切り。それ以降の出来事は、資料を渡すか、ウェブを検索させない限り答えられない。	最近の制度改正を、古い内容のまま答える原因になる
ベンチマーク	複数のモデルに同じ問題集を解かせ、点数で比べた結果。問題集の内容は自社の業務と違うため、点数の順位がそのまま使い勝手にはならない。	「世界1位」の宣伝を、自社の資料で試し直せる
RLHF アールエルエイチエフ	回答の良し悪しを人が採点し、その評価に沿うよう答え方を直していく訓練。丁寧さや、答えを断る線引きはこの段階で作られる。	AIの受け答えは設計物で、提供元ごとに違うと分かる
モデルのバージョン（世代）	同じ名前のモデルでも中身は更新され、番号や日付で区別される。古い版は提供が終わることがあり、終了日は事前に公表される。	試したときと実際の業務で、中身が違う事故を防げる
バイアス（偏り）	学習に使った材料の傾向がそのまま答えに出て、特定の性別・年齢・地域に不利な結果が続く状態。AIの側では気づけない。	採用や融資の審査に使うなら、人が結果を点検する

データと安全の言葉（16語）

語	意味	知っていると何が変わるか
クラウド	自社に機器を置かず、通信回線の先にある他社の設備とソフトを月々借りて使う形。ChatGPTもGeminiもこの形で提供されている。	自社の外にデータが出る形だと分かって契約に臨める
オンプレミス	機器を自社の建物の中に置いて動かす運用の形。データが社外の回線へ出ないかわりに、機器代・電気代と、管理する担当者を自社で用意する。	安全と引き換えに、機器代と担当者が必要だと分かる
リージョン	預けたデータが実際に保管される国や地域。海外に置かれるとその国の法律が及ぶため、契約前にどこの国かを確認する。	取引先から情報管理の審査を受けるとき聞かれる
オプトアウト	送った文章をAIの訓練の材料に使わないよう、利用者の側から停止を申し出る設定や手続き。申し出るまでは使われる契約もある。	無料版を業務で使っているなら、最初に確認する設定
情報漏洩じょうほうろうえい	社外に出してはいけない情報が外部へ流れる事故。AIでは、担当者が業務の資料を貼り付けて送った操作そのものが原因になることもある。	攻撃を受けなくても、社員の操作だけで起こりうる
個人情報	氏名や連絡先など、特定の個人が分かる情報。AIに渡すと他社に預けたのと同じ扱いになるため、本人の同意や契約の確認が要る。	顧客名簿を貼る運用は、法律の確認前に始めない
シャドーIT シャドーアイティー	会社が把握しないまま、社員が自分の判断で業務に使っている道具。無料で始められるAIサービスで起きやすい。	禁止だけでは隠れて続く。使ってよい道具を示す
アクセス権限	誰がどの情報を見られるかの設定。社内文書をAIに読ませるとき、ここを誤ると、見せてはいけない資料の中身まで答えに出る。	社内AIで人事資料が全社に見える事故を防げる
シングルサインオン（SSO）エスエスオー	会社が発行したIDで各サービスに入れるようにする仕組み。退職時にそのIDを止めれば、つないだサービスの利用もまとめて止まる。	退職者のアカウントが残り続ける事故を防げる
プロンプトインジェクション	読み込ませた文書やサイトの中に命令文を仕込み、AIの動きを乗っ取る攻撃。利用者が気づかないまま、指示の中身が書き換わる。	外部の文書を自動で読ませる仕組みには対策が要る
著作権	文章や画像の作り手に認められる権利。訓練の材料に使う場面と、出来上がった物を売り物に使う場面で、確認すべき点が変わる。	生成物を広告に使う前に、条件の確認が要ると分かる
EU AI法イーユーエーアイほう	用途ごとに危険度を分け、危険度の高い使い方に義務を課すEUの法律。採用や融資の審査など重い用途への義務は、2027年以降へ延ばす案が出ている。	EUと取引がある会社は、対応状況を聞かれることがある
AI推進法エーアイすいしんほう	2025年に成立した日本の法律で、国と事業者の努力目標を定める。違反しても罰則は無く、実務の判断は各省庁の指針に沿って行う。	国内は罰則より、自社のルール作りが対応の中心になる
AI生成物の表示義務	AIが作った文章・画像・音声を、そうと分かる形で示すよう求める決まり。EUでは2026年8月2日から適用が始まっている。	EU向けに出す広告や資料は、表示の要否を先に調べる
データ保持期間（ゼロデータ保持）	送った文章が提供元の設備に何日残るかの取り決め。訓練に使わない約束とは別の話で、保存せずに消す設定を選べる契約もある。	訓練に使わない＝残らない、ではない。両方を確認する
監査ログ（利用ログ）	誰がいつ何をAIに送ったかを記録として残す仕組み。法人向けの契約に付く機能で、個人向けの契約では使えないことがある。	記録が無いと、事故が起きても範囲を確かめられない

サービス・製品の名前（13語）

語	意味	知っていると何が変わるか
ChatGPT チャットジーピーティー	OpenAIが提供する対話型のAIサービス。無料版と有料版があり、有料版では使えるモデルの種類と、渡せる資料の量が広がる。	社員が個人で使い始めやすい。まず実態を確認する
Claude クロード	Anthropicが提供する対話型のAIサービス。長い文書の読み込みと、指示に沿った文章作成に向くとされ、法人での利用が増えている。	長い規程やマニュアルを扱う業務で候補に挙がる
Gemini ジェミニ	Googleが提供する対話型のAI。単体の追加契約は終わり、GmailやGoogleドキュメントなど業務向けサービスの標準機能に組み込まれている。	Google Workspaceの契約中なら追加費用なしで試せる
Microsoft 365 Copilot マイクロソフト365 コパイロット	WordやExcel、Teamsの中で使えるMicrosoftのAI機能。社内に保存したファイルやメールの内容を踏まえた回答を作れる。	1人あたり月額が加算され、使う人数で総額が変わる
NotebookLM ノートブックエルエム	渡した資料の範囲だけで答えるGoogleのサービス。答えの中に、どの資料のどこに書かれていたかが示される。	作り込みなしで社内文書のAI利用を試せる
Perplexity パープレキシティ	質問に対してウェブを調べ、参照先のリンクを示しながら答えをまとめるサービス。調べ物と、出典の確認に使われている。	学習の時点に縛られない調べ物の手段になる
Midjourney ミッドジャーニー	文章の指示から画像を作るサービス。広告やイメージ画像の下書き作りに使われ、作った画像を売り物に使う条件は契約の種類で変わる。	外注前のたたき台に使える。販売条件は事前に確認する
Llama ラマ	Facebookを運営するMetaが公開しているモデルの名前で、自社の機器に入れて動かせる。月間7億人を超える会社だけ別の許可が要り、中小企業は該当しない。	「データを社外に出さない」提案の中身がこれになる
オープンウェイトモデル（公開モデル）	学習で決まった数値が公開され、誰でも入手して自社の機器で動かせるモデルの区分。文章を社外へ送らずに済む代わりに、機器代と管理の手間がかかる。	入手が無料でも、機器と担当者の費用は別に発生する
Azure OpenAI Service アジュールオープンエーアイ	MicrosoftのクラウドでOpenAIのモデルを使える法人向けサービス。現在は複数のAIをまとめたMicrosoft Foundryの一部になっている。	社内のシステム担当が納得しやすい案として出てくる
Amazon Bedrock アマゾンベッドロック	Amazonのクラウド上で、複数社のAIを1つの契約と1つの管理画面から使える法人向けサービス。用途ごとに使い分けられる。	提供元1社に固定されたくないときの構成になる
OpenAI オープンエーアイ	ChatGPTを開発している米国の企業。提案書に出る「GPT」は、この会社が作ったモデルに付けた名前で、サービス名でも会社名でもない。	サービス名・モデル名・会社名の混同が解ける
Anthropic アンソロピック	Claudeを開発している米国の企業。安全性の検証を前面に出しており、法人向けの導入事例を公開している。	提案書に並ぶ提供元の違いを押さえて比べられる

料金と契約の言葉（12語）

語	意味	知っていると何が変わるか
トークン	AIが独自の区切り方で文章を分けた断片の数。日本語では1文字が2個に分かれることもあり、文字数とは一致しない。料金も上限もこの数で決まる。	請求書と上限がこの単位。知らないと見積もりが読めない
トークン単価	トークン1つあたりの金額。渡した文章と返ってきた文章で単価が分かれ、返ってきた側のほうが高く設定されている。	長い資料を毎回貼る運用は、その分だけ費用が増える
従量課金	使った分だけ後から請求される料金の形。定額と違い、使う人数と回数が増えるほど請求も増え、上限を設定しないと事前に読めない。	上限を決めずに全社へ広げると、翌月の請求が読めない
サブスクリプション（月額課金）	1人あたり月いくらで使い続ける契約の形。使わない月も同じ額がかかるため、使っていない人の分を定期的に見直す必要がある。	退職者の分を止め忘れると、そのまま払い続ける
法人プラン	会社単位で結ぶ上位の契約で、TeamやEnterpriseという名前が付く。利用者の管理、入力を訓練に使わない扱い、支払いの一本化がまとまる。	個人契約の寄せ集めをやめる判断は、ここが基準になる
クレジット	先に入金しておき、使うたびに減っていく残高。尽きるとその時点で止まるため、補充する担当と目安の残高を決めておく。	残高切れに気づかないと、業務が途中で止まる
レート制限	一定時間内に頼める回数や量の上限。上限に当たると順番待ちになり、まとめて流した作業が途中で止まる。	大量の処理を一度に流す業務が止まる原因になる
SLA エスエルエー	止まらずに動く割合や、復旧までの時間を数字で約束し、守れなければ返金などで補う取り決め。	止まると困る業務で使う前に確認しておく項目
PoC ピーオーシー	本格導入の前に、小さな範囲で使えるかを試す段階。期間と合格ラインを先に決めないと、判断がつかないまま続く。	「やってみましょう」を期限と判定基準つきに直せる
ライセンス（利用許諾）	どこまで使ってよいかを定めた許可の条件。使える人数、売り物に使えるか、作った成果物の権利がここで決まる。	作った画像や文章を販売してよいかの根拠になる
利用規約	提供元が定めた使い方の約束。送った内容をAIの訓練に使うかどうかも、この文章の中に書かれている。	入力データの扱いは口頭でなく、ここで確認する
プロンプトキャッシュ	同じ前置きを繰り返し送るとき、その部分の料金を下げる仕組み。先頭から一字も違わないことと、前回の送信から数分以内であることが条件になる。	同じ資料を毎回貼る運用では、費用の差が出る

業務に組み込む言葉（17語）

語	意味	知っていると何が変わるか
RAG ラグ	質問のたびに社内文書から関係する箇所を探し、その文章を質問と一緒にAIへ渡して答えさせるやり方。モデルの中身は変えない。	回答が古いときは、モデルでなく文書側を直せばよい
埋め込み（ベクトル化）	文章の意味を、位置を表す座標のような数値の並びに置き換える処理。意味が近い文ほど近い座標になるので、「おはよう」と「おはようございます」を機械が近いと判定できる。	単語が一致しなくても社内文書を探せる理由になる
ベクトルデータベース	埋め込みで数値に変換した文書をためておき、質問に近い順に数件を取り出す保管場所。RAGで使う部品の一つで、元の文書を直したら入れ直しが要る。	文書が数十件なら、これを作らずに添付でも足りる
ファインチューニング（追加学習）	質問と模範解答の組を数百〜数千件用意し、それを学ばせてモデルの中身の数値を作り直す作業。答えの中身ではなく、答え方の型を覚えさせたいときに使う。	必要なのは独特の書式や口調をそろえたいときだけ。知識を足す目的ならRAGで足りる
ナレッジベース	AIに読ませる社内文書をそろえて置いた場所。ここが古いままだと、答えも古い内容のまま返り続ける。	AI導入で手間がかかるのは資料の整備だと分かる
API エーピーアイ	他社サービスの機能を、自社のソフトから直接呼び出すための決まりと接続先。人が画面を操作しなくても、決まった作業が動く。	自動化の見積もりに出る項目で、利用は有料になる
アカウント連携（OAuth）オーオース	パスワードを渡さずに、別のサービスへ自分の情報の一部を見たり書いたりする許可を与える方式。許可した範囲は後から取り消せる。	AIに与えた権限の範囲を、後から見直せると分かる
MCP エムシーピー	AIから業務ソフトや社内の保存先を扱えるようにする、接続方法の共通仕様。Anthropicが公開し、現在は非営利団体が管理している。	別のAIに切り替えても、接続の作り直しを減らせる
AIエージェント	目的だけを指示すると、手順を自分で決めて複数の作業を続けて実行するAI。人は途中で止める判断と、結果の確認に回る。	途中で止める仕組みが無いと、誤りも自動で進む
チャットボット	顧客や取引先に向けてサイトや電話に設置し、人を介さず自動で応答させる仕組み。社員が自分で使うチャットAIと違い、誤答がそのまま社外に出る。	誤答したときの対応を、公開する前に決めておく
ノーコード	プログラムを書かずに、画面の操作だけで業務の仕組みを組み立てられる道具。担当者が自分で作って直せる。	小さな自動化を外注せず社内で作れる範囲が広がる
ワークフロー自動化	受信・転記・通知といった決まった手順を、人手を介さず順番に実行させる仕組み。AIはその中の判断を受け持つ。	AI単体より、前後の手作業をつなぐ設計で差が出る
カスタムGPT カスタムジーピーティー	よく使う指示と参考資料を登録し、誰が使っても同じ答え方になるようにしたChatGPT内の専用画面。2026年8月以降、新しく作るには法人契約が要る。	個人契約では新規に作れず、契約の確認から始まる
ヒューマン・イン・ザ・ループ	自動処理の途中に人の確認を挟む設計。送信・発注・支払いなど、取り消せない操作の直前に確認を置く。	どこに承認を挟むかで、事故の大きさが変わる
ガードレール	答えてはいけない内容や、扱ってよい話題の範囲をあらかじめ決めた制限。社外に出すAIでは自社で設計し、動作を確かめる。	範囲を決めずに公開すると、想定外の回答が出る
AI検索での引用（AI Overviews）エーアイオーバービューズ	検索結果の上に出るAIの要約に、自社サイトの文章とリンクが使われるかという話。使われないと、検索の並び順が上でも訪問は増えにくい。	サイトへの訪問が減った原因の候補に入れておく
内製化ないせいか	外注せず、自社の担当者が作って動かし続ける進め方。費用を抑えて早く直せる代わりに、引き継ぎの手順を用意する必要がある。	作った人しか直せない状態への備えを先に決める

画像・音声・動画の言葉（12語）

語	意味	知っていると何が変わるか
画像生成AI	文章での指示から、その場で新しい画像を描き起こす仕組み。既存の写真を探し出すのではないため、指示のたびに違う絵が出る。	素材費は下がるが、細部の指定は苦手だと分かる
動画生成AI	文章や1枚の画像から動画を作る仕組み。長さは数秒から十数秒が中心で、1分を超える長さを扱えるサービスも出てきている。	広告の試作に使える範囲と、まだ無理な範囲が分かる
音声合成（読み上げ）	文字の原稿を、人の声に近い音声に変換する仕組み。動画の語りや案内音声を、録音室を使わずに作れる。	言い直しが原稿の修正だけで済み、録り直しが要らない
音声クローン	特定の人の声の特徴を数十秒の録音から再現し、任意の原稿を同じ声で読ませる技術。本人の許可なく使えば権利の問題になる。	社員の声を使うなら、書面で許可を取ってから始める
文字起こし（音声認識）	会議や通話の音声を文章に変換する作業。要約や議事録づくりの前に置く工程で、専門用語や社名は誤変換が残る。	録音してよいかの同意の取り方を先に決めておく
リアルタイム音声対話	話しかけるとその場で音声が返る使い方。手が離せない現場での確認や、外国語のやり取りの補助に使われる。	電話応対の補助に使えるが、聞き違いへの対応が要る
マルチモーダル	文章だけでなく、画像・音声・表も同じ入力欄から渡して扱える性質。紙の書類を撮影して質問する使い方ができる。	紙の書類を撮って渡すだけで相談できると分かる
OCR オーシーアール	紙や画像の中の文字を、編集できる文字データに変換する作業。手書きや古い帳票では読み取りの誤りが残る。	紙業務を減らせるが、読み取り後の確認工程は残る
ディープフェイク	実在の人物が話しているように見せかけて作った、偽物の映像や音声。取引先の役員を装った送金指示に使われた例がある。	映像や声で来た送金指示は、別の連絡手段で確かめる
来歴情報（C2PA）シーツーピーエー	画像や動画に、いつ何のソフトで作られたかの記録を付ける共通の方式。SNSへ投稿すると、投稿先の処理でこの記録が取り除かれることがある。	出所を示す求めに備えつつ、記録は消える前提で扱う
アップスケール（高解像度化）	粗い画像や動画を、引き伸ばしても粗さが目立たないよう作り直す処理。古い素材を印刷物にも使える。	昔のロゴや写真を、作り直さずに使える場面がある
参照画像	見本の画像を渡し、その色づかいや構図に寄せて新しい画像を作らせるやり方。言葉だけの指示より意図が伝わる。	自社の見た目に合わせたいときに指定が短くなる