用語集
AI・データ活用の用語
AIと、データを仕事に生かすときの言葉。 88語を、あいうえお順に並べています。
あ行
- アノテーションあのてーしょん
- AIの学習のために、画像や文章に「これは何か」という正解の印を付ける作業。
- 異常検知いじょうけんち
- ふだんと違うデータの動きを見つける技術。不正な取引や機械の故障の兆しを見つけるのに使われます。
- 埋め込み（ベクトル）うめこみ
- 文章や画像の意味を、数値の並び（ベクトル）で表したもの。意味の近いものを探すのに使われます。関連コラム：RAGとは何か。AIに社内資料を読ませて答えさせる仕組み
- エッジAIえっじえーあい
- クラウドに送らず、端末の中でAIの処理を行うこと。反応が速く、データを外に出さずに済みます。関連コラム：クラウドとローカル、どちらに寄せるか。使い分けの決め方
- 音声合成おんせいごうせい
- 文字から人の声のような音声を作る技術。読み上げ機能などに使われます。
- 音声認識おんせいにんしき
- 話した言葉を聞き取って、文字に変える技術。議事録づくりや字幕づけに使われます。関連コラム：動画編集はどこまで自動化できるか。任せられる作業と残る判断
- 温度（生成AI）おんど
- 生成AIの答えのばらつきを調整する設定。低いと安定した答えに、高いと多様な答えになります。関連コラム：冬の家庭の節電。エアコンの温度とフィルター、窓、こたつ、待機電力、冬の家の2つのリスク。入浴中の事故と住宅火災に家族で備える
- オープンデータおーぷんでーた
- 国や自治体などが、誰でも使えるように公開しているデータ。
か行
- 回帰分析かいきぶんせき
- ある数値が、ほかの数値とどう関係しているかを式で表し、予測に使う分析の方法。
- 過学習かがくしゅう
- 学習に使ったデータには合うのに、新しいデータではうまく当たらなくなる状態。
- 学習データがくしゅうでーた
- AIに学ばせるために使うデータ。偏りがあると、AIの判断も偏ります。
- 学習に使われない設定がくしゅうにつかわれないせってい
- 入力した内容をAIの学習に使わせないようにする、サービスごとの設定や契約の形。業務で使う前に確かめます。関連コラム：AIに社内資料を渡していい？「学習に使われない」以外に確認すること
- 画像生成がぞうせいせい
- 文章の指示から画像を作るAI。商用で使うときは、サービスの利用規約と権利の扱いを確かめます。
- 機械学習きかいがくしゅう
- データからパターンを学び、予測や判断ができるようにする技術。
- 機械翻訳きかいほんやく
- コンピューターで文章を別の言語に訳すこと。大意をつかむのに便利ですが、公開する文は人が確かめます。
- 強化学習きょうかがくしゅう
- 試行錯誤を繰り返し、良い結果が出た行動を強めていくことで学ぶ機械学習の方法。
- 教師なし学習きょうしなしがくしゅう
- 正解の付いていないデータから、似たもの同士のまとまりや規則を見つけさせる機械学習の方法。
- クラスタリングくらすたりんぐ
- 似たデータ同士を、自動でいくつかのまとまりに分けること。
- グラフの使い分けぐらふのつかいわけ
- 推移は折れ線、比較は棒、割合は円や帯のように、伝えたいことに合わせてグラフの種類を選ぶこと。
- 個人データこじんでーた
- 個人情報保護法では、検索できるように整理した個人情報の集まり（個人情報データベース等）に含まれる個人情報のこと。漏えいなどが起きたときの個人情報保護委員会への報告や本人に知らせる決まりは、この個人データが対象になります。分析に使うときは、利用の目的を示し、必要な範囲に限ります。関連コラム：会社が不正アクセスを受けたら。2026年秋に整った相談先と初動
- コパイロットこぱいろっと
- 人の作業のそばで、文章の下書きや提案をして手伝うAIの呼び方。最終的な判断は人が行います。
- コンテキストウィンドウこんてきすとういんどう
- 生成AIが一度に読みこんで考慮できる文章の量。長い資料を渡すときは、この範囲に収まるかで答えの質が変わります。くわしく（用語ページ）関連コラム：生成AIはなぜ文章を作れるのか。理解ではなく「続きの予測」
- コンピュータービジョンこんぴゅーたーびじょん
- 画像や映像から、写っているものや動きを読み取る技術。
さ行
- システムプロンプトしすてむぷろんぷと
- 生成AIに、役割や守ってほしい決まりをあらかじめ伝えておく指示の文章。
- 自然言語処理しぜんげんごしょり
- 人が日常で使う言葉を、コンピューターで理解したり作ったりする技術。
- 指標の見える化しひょうのみえるか
- 目標に関わる数字を、誰でも同じものを見られる形で示すこと。
- 需要予測じゅようよそく
- 過去の売れ行きなどのデータから、これから必要になる量を見積もること。
- 推論すいろん
- 学習を終えたAIが、新しい入力に対して答えや予測を出すこと。関連コラム：生成AIはなぜ文章を作れるのか。理解ではなく「続きの予測」
- 正解率せいかいりつ
- AIの答えのうち、正しかったものの割合。どんなデータで測ったかも合わせて見ることが大切です。
- 生成AIせいせいえーあい
- 文章、画像、音声、動画などを新しく作り出すAI。便利な反面、事実と違う内容を作ることもあるため、確認が欠かせません。くわしく（用語ページ）関連コラム：生成AIはなぜ文章を作れるのか。理解ではなく「続きの予測」、AIが教えたサイトが偽物だったら。買い物の前に確かめる4つのこと
- 説明可能性せつめいかのうせい
- AIがなぜその答えを出したのかを、人が理解できる形で示せること。
- 相関そうかん
- 2つのデータが一緒に増えたり減ったりする関係。相関があっても、一方が原因とは限りません。
た行
- 端末内のAIたんまつないのえーあい
- スマートフォンやパソコンの中だけで動くAI。通信がなくても使え、データが外に出にくいのが特長です。関連コラム：クラウドとローカル、どちらに寄せるか。使い分けの決め方
- 大規模言語モデルだいきぼげんごもでる
- 大量の文章から言葉の並び方を学び、質問への答えや文章を作るAIの仕組み。英語の頭文字でLLMと呼ばれます。くわしく（用語ページ）関連コラム：生成AIはなぜ文章を作れるのか。理解ではなく「続きの予測」、RAGとは何か。AIに社内資料を読ませて答えさせる仕組み
- ダッシュボードだっしゅぼーど
- 大事な数字をグラフなどで1画面にまとめ、状況をひと目で分かるようにしたもの。
- チャットボットちゃっとぼっと
- 文字の会話で自動的に答える仕組み。よくある質問への回答や、問い合わせの受付に使われます。
- ツール呼び出しつーるよびだし
- 生成AIが、答えを作る途中で検索や計算、予定表の確認などの外部の道具を使うよう指示を出す仕組み。AIは道具を直接動かすのではなく、使いたい道具と中身を決まった形で伝え、実際の処理はアプリの側が行います。関連コラム：AIエージェントとは何か。チャットAIとの違いを4段階で見る、AIに読ませた資料が、AIへの命令になる？プロンプトインジェクションの基本
- ディープフェイクでぃーぷふぇいく
- AIで作られた、本物そっくりの偽の画像・動画・音声。なりすましや詐欺に使われることがあります。関連コラム：AIで作った動画は、申告が必要？YouTubeの開示ルール
- ディープラーニングでぃーぷらーにんぐ
- 何層にも重ねた仕組み（ニューラルネットワーク）で、大量のデータから特徴を学ぶ機械学習の方法。画像や音声の認識で大きく進みました。
- 電子透かし（AI）でんしすかし
- AIで作った画像などに、AIで作ったことを示す見えない印を埋めこむ技術。
- データ活用でーたかつよう
- 集めたデータを分析し、仕事の判断や改善に役立てること。
- データセットでーたせっと
- 学習や分析のために集めて整えた、ひとまとまりのデータ。
- データの可視化でーたのかしか
- データをグラフや図にして、傾向を分かりやすくすること。
- データ分析でーたぶんせき
- データを集計したり比べたりして、傾向や原因を見つけること。
- 統計とうけい
- たくさんのデータから、平均やばらつきなどの特徴を数字で表すこと。関連コラム：冬の備えの全体像（2026年版）。11月から2月に家庭と小さな職場で確かめること、ネットショップや会社のサイトの部品で悪用が確認。外注先に聞くこと
- トークンとーくん
- 生成AIが文章を扱うときの小さな単位。利用料金や一度に扱える文章の量の計算に使われます。くわしく（用語ページ）関連コラム：生成AIはなぜ文章を作れるのか。理解ではなく「続きの予測」、入れただけで鍵が盗まれる部品。2026年10月、外注先に聞くこと
な行
- 入力情報の扱いにゅうりょくじょうほうのあつかい
- 生成AIに入力した内容が、学習や保存に使われるかどうかはサービスごとに違います。個人情報や機密は入れない決まりにしておくと、情報が外へ出る機会を減らせます。関連コラム：AIに質問しても答えがずれる。伝えるべき4つのこと、AIに社内資料を渡していい？「学習に使われない」以外に確認すること
- ニューラルネットワークにゅーらるねっとわーく
- 脳の神経のつながりを手本にした計算の仕組み。ディープラーニングの土台です。
- ノートブックのーとぶっく
- プログラムと結果、説明の文章を1つの画面にまとめて、試しながら分析できる道具。
は行
- ハルシネーションはるしねーしょん
- 生成AIが、事実と異なる内容をもっともらしく作ってしまうこと。数字や固有名詞、出典は必ず確かめます。関連コラム：RAGとは何か。AIに社内資料を読ませて答えさせる仕組み、生成AIはなぜ文章を作れるのか。理解ではなく「続きの予測」
- 人の確認を挟む仕組みひとのかくにんをはさむしくみ
- AIの判断の途中に、人が確認や修正をする工程を組みこむこと。お金や人に関わる判断で特に大切です。関連コラム：AIに読ませた資料が、AIへの命令になる？プロンプトインジェクションの基本、AIエージェントに仕事を任せる前に。操作の権限をどう決める？
- ビッグデータびっぐでーた
- 量が多く、種類もさまざまで、変化も速いデータの集まり。
- ファインチューニングふぁいんちゅーにんぐ
- すでに学習したモデルに、特定の用途のデータを追加で学ばせて調整すること。
- 分類ぶんるい
- データを、あらかじめ決めたいくつかの種類に振り分けること。関連コラム：AIに社内資料を渡していい？「学習に使われない」以外に確認すること、AIで総務・経理の仕事はどこまで自動化できる？作業ごとに仕分ける
- プロンプトぷろんぷと
- 生成AIに出す指示や質問の文章。目的、条件、出してほしい形を具体的に書くほど、ねらった答えに近づきます。関連コラム：AIに質問しても答えがずれる。伝えるべき4つのこと
- プロンプトインジェクションぷろんぷといんじぇくしょん
- AIが読みこむ文章に指示を紛れこませ、本来の目的と違う動きをさせる攻撃。関連コラム：AIに読ませた資料が、AIへの命令になる？プロンプトインジェクションの基本
- 平均と中央値へいきんとちゅうおうち
- 平均はすべての値を足して数で割ったもの、中央値は並べたときに真ん中にくる値。極端な値があるときは中央値のほうが実態に近くなります。
- ベクトル検索べくとるけんさく
- 言葉が一致しなくても、意味の近い文章を探し出す検索。RAGの仕組みで使われます。
- ベクトルデータベースべくとるでーたべーす
- 文章などの意味を数値の並び（ベクトル）にしたものを保存し、意味の近いものをすばやく探せるようにしたデータベース。RAGで、質問に関係する社内文書を探す部分によく使われます。関連コラム：RAGとは何か。AIに社内資料を読ませて答えさせる仕組み
ま行
- マルチモーダルまるちもーだる
- 文章だけでなく、画像や音声など複数の種類の情報をまとめて扱えるAI。
- 文字起こしもじおこし
- 話した言葉を文章に書き出すこと。音声認識を使うと早くなりますが、固有名詞などは人が直します。関連コラム：動画編集はどこまで自動化できるか。任せられる作業と残る判断
- モデルもでる
- データから学んだ結果をまとめたもの。入力を受けて、予測や答えを出します。関連コラム：生成AIはなぜ文章を作れるのか。理解ではなく「続きの予測」、地震への備えの全体像（2026年版）。揺れる前・揺れている間・揺れた後
や行
- 要約ようやく
- 長い文章の要点を、短くまとめること。生成AIの得意な作業のひとつです。関連コラム：AIに読ませた資料が、AIへの命令になる？プロンプトインジェクションの基本、南海トラフ地震臨時情報が出たら。警戒・注意・調査中の違いと、家庭と職場ですること
ら行
- レコメンドれこめんど
- 利用者の行動や好みから、合いそうな商品や情報をすすめる仕組み。関連コラム：YouTubeの「興味なし」と「おすすめに表示しない」の違い。おすすめの変え方
A–Z
- A/Bテスト
- 2つの案を比べるために、利用者を分けてそれぞれを見せ、どちらの結果が良いかを確かめる方法。
- AI
- 人工知能。人が知恵を使って行ってきた判断や認識の一部を、コンピューターで行う技術の総称。くわしく（用語ページ）関連コラム：AIとRPAは何が違う？決まった仕事と判断が要る仕事、AIエージェントとは何か。チャットAIとの違いを4段階で見る
- AIと著作権
- AIで作ったものの権利や、学習に使ったデータの扱いについての論点。使い方によって扱いが変わるため、公的な指針や利用規約で確かめます。関連コラム：AIで作った動画は、申告が必要？YouTubeの開示ルール
- AIによる文字の読み取り
- 画像の文字を読み取るだけでなく、どの項目の情報かまで判断する技術。関連コラム：AIで総務・経理の仕事はどこまで自動化できる？作業ごとに仕分ける
- AIによる自動化
- 文章の要約、分類、下書きなど、これまで人が行っていた判断を含む作業をAIに任せること。最後の確認は人が行います。関連コラム：動画編集はどこまで自動化できるか。任せられる作業と残る判断
- AIの使いどころ
- AIに任せると効果が大きい仕事。下書き、要約、分類、探し物など、最後に人が確かめられる作業が向いています。関連コラム：動画編集はどこまで自動化できるか。任せられる作業と残る判断
- AIの利用ルール
- 社内でAIを使うときに、入力してよい情報、確認の手順、責任の所在などを決めた決まり。関連コラム：AI時代でも人が確かめなければならない仕事、AIに社内資料を渡していい？「学習に使われない」以外に確認すること
- AIの評価
- AIの答えが正しいか、役に立つかを、決めた基準で確かめること。
- AIエージェント
- 目的を与えると、必要な手順を自分で考え、道具を使いながら作業を進めるAI。くわしく（用語ページ）関連コラム：AIエージェントに仕事を任せる前に。操作の権限をどう決める？、AIとRPAは何が違う？決まった仕事と判断が要る仕事
- AIリテラシー
- AIの得意・不得意を知り、正しく使いこなす力。答えをうのみにせず、確かめる習慣も含まれます。
- BIツール
- 社内のデータを集めて集計し、グラフや表で分かりやすく見せる道具。関連コラム：国内で不正アクセスが相次ぐ。自社サイトの何を確認すればいい？
- MCP
- 生成AIのアプリと、外部のツールやデータをつなぐための共通の決まり（Model Context Protocol）。つなぎ方をそろえることで、一度作った連携を別のAIアプリでも使いやすくします。どのサービスが対応しているかは各社の公式情報で確かめます。くわしく（用語ページ）関連コラム：AIエージェントとは何か。チャットAIとの違いを4段階で見る
- Python
- 読みやすく書きやすいプログラミング言語。データ分析やAIの分野で広く使われています。関連コラム：Node.js・Next.js・PHPで重大な修正。2026年10月に確かめること、認証局の鍵が弱かった件。ブラウザが信頼をやめる仕組み
- RAG
- 社内の文書などから関係する情報を探し出し、それを元に生成AIが答えを作る仕組み。根拠のある答えを出しやすくなります。くわしく（用語ページ）関連コラム：RAGとは何か。AIに社内資料を読ませて答えさせる仕組み、AIに読ませた資料が、AIへの命令になる？プロンプトインジェクションの基本
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