知らない言葉を、ひとつずつ。

生成AI

文章・画像・音声などを、指示や入力資料をもとに生成する技術。出力した内容が正しいかは別途確認します。

プロンプト

AIへの依頼文。目的、材料、条件、ほしい出力の形を伝えると、何を頼んでいるかが明確になります。

1. 目的・材料
2. 条件・出力形式
3. AIへの依頼文

例：「このメモを、同僚向けの100字程度の連絡文にしてください」。

モデル

AIの処理の中心になる仕組み。サービス名とモデル名は別で、一つのサービスで複数のモデルを使う場合があります。

ハルシネーション

AIが事実とは異なる情報を、もっともらしく出力すること。出典が付いていても、原文で確認が必要です。

コンテキスト

AIが回答するときに参照する会話や資料などの文脈。すべての過去の会話を常に参照するとは限りません。

トークン

AIが文字列を処理する際の単位。文字数と一対一ではなく、利用量や処理できる長さの説明に使われます。

マルチモーダル

文章だけでなく画像や音声など、複数の種類の情報を扱うこと。対応する種類は製品や機能により異なります。

AIエージェント

目標に向けて手順を考え、ツールを使って作業するAIの仕組み。任せる範囲と実行権限を決めて使います。

API

別のソフトから機能やデータを利用するための窓口。画面を操作する代わりに、決められた形式でやり取りします。

1. 自分のプログラム
2. 決まった形式で依頼
3. サービスから結果

例：別のサービスへ処理を依頼し、その結果を自分の処理で使う窓口。

APIキー

APIの利用者を識別するための秘密の文字列。公開するファイルや画面に貼らず、保管と権限を管理します。

ワークフロー

作業の順序と条件をまとめた流れ。例えば、データ取得、分類、確認、保存の順序を決めます。

1. きっかけ
2. 処理
3. 結果を確認

例：手動で開始し、売上表から条件に合う行を抽出して確認します。

トリガー

自動処理を開始するきっかけ。時刻、フォーム送信、手動の実行などがあります。

ノード

ワークフロー内の一つの処理単位。何を受け取り、何を出力するかを確認すると、流れを理解しやすくなります。

Webhook

出来事が起きたときに、別のサービスへ通知を送る仕組み。受け取るURLや認証方法の管理が必要です。

RAG

関連する資料を検索し、その結果を参照して回答を作る仕組み。資料があるだけで回答の正確さが保証されるわけではありません。

1. 質問
2. 関連資料を検索
3. 資料を参照して回答

例：会議室予約のFAQを参照して回答し、根拠となる資料も示します。

ナレッジ

回答の根拠に使う資料集。FAQ、マニュアル、社内手順などを登録し、更新日や参照範囲も管理します。

グラウンディング

回答を資料や検索結果などの根拠に結び付けること。引用先と回答が一致するかを確かめることが大切です。

ノーコード

主に画面上の設定でアプリや処理を組む方法。コードを書かなくても、データや権限の設計は必要です。

ローコード

画面上の設定を中心に、必要な部分に少量のコードを加えて作る方法。どこを設定し、どこを実装するかを分けます。

GAS

Googleのサービスをコードで連携・自動化する仕組み。AIそのものではなく、AIが作成を支援することもあるプログラム環境です。

Git

ファイルの変更履歴を記録する仕組み。いつ、何を変えたかを追跡し、過去の状態に戻す際にも役立ちます。

1. ファイルを修正
2. 差分を確認
3. 変更履歴を記録

例：見出しを変えた理由と変更内容を、後から確認できるように残します。

GitHub

Gitの履歴やファイルを共有・管理するサービス。ソースの保管場所と、サイトの公開先は同じとは限りません。

1. ブランチで変更
2. PRでレビュー
3. 承認後に取り込み

例：サイトの修正を、本番に反映する前に関係者が確認します。

リポジトリ

プロジェクトのファイルと変更履歴をまとめた保管場所。公開範囲とアクセス権も設定します。

ブランチ

本体の履歴から分けた作業の流れ。変更を確認してから本体に取り込むために使います。

コミット

変更内容を、説明とともに履歴へ記録すること。後で目的が分かる短い説明を付けます。

プルリクエスト

変更を本体に取り込む前に、内容を確認するための提案。差分、目的、確認結果をまとめます。

デプロイ

作ったプログラムやページを、利用できる環境へ反映すること。ソースコードの保存とは別の作業です。

OCR

画像に写っている文字を読み取り、テキストにする技術。金額、日付、似た文字などの読み違いを確認します。

レート制限

一定時間に利用できる回数や量の制限。繰り返す処理では、上限時の待機や再実行の方法も考えます。

冪等性（べきとうせい）

同じ処理を何度実行しても、最終結果が変わらない性質。自動化で二重登録や二重送信を防ぐ設計に役立ちます。