| 言葉 | 意味と、出てくる場面 |
|---|---|
| 生成AI | 文章や画像を作り出すAIのことです。過去の大量の文章から、次に来る言葉としてもっともらしいものを選び続けることで文章を組み立てています。検索のようにどこかから答えを持ってくる仕組みではありません。 |
| LLM（大規模言語モデル） | 生成AIの中身にあたる本体です。Gemini や ChatGPT は、この本体に画面を付けたサービスの名前です。 |
| プロンプト | AIに渡す指示文のことです。何をしてほしいか、どんな形で出してほしいか、何を前提にしてよいかを書きます。うまくいかないときは、まずここを直します。 |
| ハルシネーション | AIが、事実でないことをもっともらしく書いてしまうことです。知らないと答えるより、それらしい答えを作るほうが得意なために起きます。資料に書いていないことを聞かれたときにいちばん出やすくなります。 |
| トークン | AIが文章を数えるときの単位です。日本語ではおおむね1文字が1トークン前後になります。読み込める分量の上限は、この単位で決まっています。 |
| コンテキストウィンドウ | AIが一度に読める分量の上限です。上限を超えた部分は読まれないため、分厚い資料を丸ごと渡すと後半が抜け落ちます。 |
| Gemini | Google の生成AIサービスです。本研修ではブラウザ版を、無料で使える範囲で使います。 |
| Gem | Gemini の中に作る、自分専用のアシスタントです。答え方の決まりと、覚えさせる資料をセットで持たせておけます。 |
| Gemini Notebook | 資料をまとめて置いて、そこから出典つきで答えさせる Google のサービスです。2026年7月16日に NotebookLM から名前が変わりました。同じ製品です。 |
| RAG（検索して答える方式） | AIに資料を覚え込ませるのではなく、質問のたびに資料から関係する箇所を探し出し、それを読ませて答えさせるやり方です。資料を差し替えるだけで答えが変わります。 |
| グラウンディング（出典を示すこと） | 答えが、どの資料のどこから来たのかを示すことです。出典が付くと、その場で元の記述を開いて確かめられます。 |
| AIエージェント | 質問に答えるだけでなく、頼まれた作業を自分で順に進めるAIのことです。Google は Gemini Spark という名前でこの方向の機能を出しています。 |
| マルチモーダル | 文章だけでなく、画像や音声もまとめて扱えることです。資料の画面写真をそのまま渡せるのは、この性質によります。 |
| ベクトル検索 | 言葉の意味の近さで資料を探す仕組みです。同じ単語が入っていなくても、言い換えられた記述を拾えます。RAG の中で使われています。 |
| ナレッジベース（社内Wiki） | 社内の決まりや手順をまとめて置いておく場所です。人が読む前提で作られており、AIに読ませる方式とは向き不向きが分かれます。 |
| ファインチューニング | AI本体そのものを、自分たちのデータで学習し直すやり方です。費用と手間が大きく、資料が変わるたびにやり直しになるため、社内文書の活用ではRAG が選ばれることがほとんどです。 |
言葉が画面と違うとき
サービス側の表示は入れ替わりが早く、ここに書いた名前と当日の画面が違うことがあります。当日は画面の表示を優先してください。違いに気づいたら、その場で声をかけていただければ説明します。