この本では、初心者・入門者の方に向けて、生成AI関連の重要な用語を体系的にまとめました。生成AIシステムを理解し、ビジネス活用したい方々に向けた一冊です。
 【概要】
 ・内容：生成AI業界における概念マップ、各種生成AI用語の解説
 ・所要時間：約4時間
 ・必須条件：特に無し
 ・レベル：★★☆☆☆
 

サクッと始める生成AI用語集【RAG、AIエージェント、Fine-tuning、AI駆動開発】

はじめに

生成AI業界における概念マップ

本書の歩き方

【第1部】生成AIの全体像

生成AI（Generative AI）

基盤モデル（Foundation Model）

大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）

小規模言語モデル（SLM：Small Language Models）

推論モデル（Reasoning Model）

マルチモーダルモデル（Multimodal Model）

【第2部】LLMの仕組み

Transformer

トークン（Token）

次トークン予測（NTP：Next Token Prediction）

学習と推論（Training & Inference）

コンテキスト（Context）

コンテキストウィンドウ（Context Window）

生成AIにおけるパラメータ（TemperatureやReasoning Effortなど）

スケーリング則（Scaling Law）

幻覚（ハルシネーション）

知識カットオフ（Knowledge Cutoff）

【第3部】プロンプトと対話設計

プロンプト（Prompt）

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）

チャットAIにおける対話設計

文脈内学習（ICL：In-Context Learning）

Few-Shot Prompting

思考の連鎖（CoT：Chain of Thought）

【第4部】RAGの用語

検索拡張生成（RAG：Retrieval-Augmented Generation）

チャンキング（Chunking）

埋め込み（Embedding）

ベクトルDB（Vector Database）

ナレッジベース（Knowledge Base）

グラウンディング（Grounding）

【第5部】AIエージェントの用語

AIエージェント（AI Agent）

マルチエージェント（Multi-Agent）

Tool Calling（Function Calling、Tool Use）

Human-in-the-Loop（HITL）

スキル（Skill）

コネクタ（Connector）

プラグイン（Plugin）

API（Application Programming Interface）

MCP（Model Context Protocol）

【第6部】Fine-tuningの用語

微調整（Fine-tuning）

事前学習 / 事後学習（Pre-training / Post-training）

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）

蒸留（Distillation）

【第7部】AI駆動開発の用語

AI駆動開発（AIDD：AI-Driven Development）

バイブコーディング（Vibe Coding）

AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC：AI Driven Life Cycle）

テスト駆動開発（TDD：Test-Driven Development）

仕様駆動開発（SDD：Spec-Driven Development）

Rules / Steering

Hooks

【第8部】生成AIセキュリティの用語

プロンプトインジェクション（Prompt Injection）

ガードレール（Guardrail）

【第9部】生成AIシステムの運用・保守の用語

LLMOps（LLM Operations）

ベンチマーク（Benchmark）

レイテンシ（Latency）

LLM-as-a-Judge

最後に

finetuning

生成ai

aiエージェント

ai駆動開発

ますみ / 生成AIエンジニア