インプット
本や会話などから知識や情報を取り入れること。ジョギングしながらのオーディオブックも、立派なインプットの時間です。
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あ
AIエージェント
質問に答えるだけでなく、目的の達成に向けて自分で考えながら複数の作業をこなすAIのこと。指示を一つずつ細かく出さなくても、ある程度「任せる」ことができるのが特徴です。
LLM（大規模言語モデル）
大量の文章を学習して、次にくる言葉を予測するのが得意なAIモデルのこと。ChatGPTやClaudeの「頭脳」にあたる部分です。仕組みを厳密に理解しなくても、「すごい量の文章から、それっぽい続きを作るのが上手いAI」くらいの理解で、使う分には十分です。
た
は
ハルシネーション
AIがもっともらしい嘘を答えてしまう現象のこと。断定的な答えでも鵜呑みにせず、重要な場面では裏取りをする習慣が大切です。
ファインチューニング
すでに学習済みのAIモデルに、特定の目的に合わせた追加学習をさせること。ゼロから育てるのではなく、「ある程度できあがった人材に、自社独自の研修を追加する」ようなイメージです。
PREP法
結論（Point）→理由（Reason）→具体例（Example）→結論（Point）の順で話を組み立てる文章術のこと。最初に結論から話すので、聞き手が「結局何が言いたいのか」を見失いにくくなります。
プロンプト
AIに投げかける指示や質問の文章のこと。料理でいうレシピの指定に近く、「何を」「どんな形で」出してほしいかを具体的に書くほど、欲しい答えに近づきます。最初から完璧を目指さず、ダメなら言い直せばいいくらいの気持ちで大丈夫です。
ら
RAG（検索拡張生成）
AIが答える前に、関連する情報を検索してから回答を作る仕組みのこと。AI自身の記憶だけに頼らず、社内資料や最新情報を「カンニングペーパー」として渡すイメージです。これにより、答えの精度や最新性が上がります。
ロジカルシンキング
物事を筋道立てて整理し、結論に説得力を持たせる考え方のこと。難しく聞こえますが、「なぜ」「だから」を意識するだけでも近づけます。
AIエージェント
質問に答えるだけでなく、目的の達成に向けて自分で考えながら複数の作業をこなすAIのこと。指示を一つずつ細かく出さなくても、ある程度「任せる」ことができるのが特徴です。
LLM（大規模言語モデル）
大量の文章を学習して、次にくる言葉を予測するのが得意なAIモデルのこと。ChatGPTやClaudeの「頭脳」にあたる部分です。仕組みを厳密に理解しなくても、「すごい量の文章から、それっぽい続きを作るのが上手いAI」くらいの理解で、使う分には十分です。
PREP法
結論（Point）→理由（Reason）→具体例（Example）→結論（Point）の順で話を組み立てる文章術のこと。最初に結論から話すので、聞き手が「結局何が言いたいのか」を見失いにくくなります。
RAG（検索拡張生成）
AIが答える前に、関連する情報を検索してから回答を作る仕組みのこと。AI自身の記憶だけに頼らず、社内資料や最新情報を「カンニングペーパー」として渡すイメージです。これにより、答えの精度や最新性が上がります。
インプット
本や会話などから知識や情報を取り入れること。ジョギングしながらのオーディオブックも、立派なインプットの時間です。
タスク管理
やるべきことを整理し、優先順位をつけて進めていく技術のこと。完璧なやり方より、自分に合った続けやすい方法を見つけるのが近道です。
トークン
文章をAIが処理する際の最小単位のこと。日本語は1文字が複数トークンになることもあり、これがAIの利用料金や一度に読める文章量の目安になります。
ハルシネーション
AIがもっともらしい嘘を答えてしまう現象のこと。断定的な答えでも鵜呑みにせず、重要な場面では裏取りをする習慣が大切です。
ファインチューニング
すでに学習済みのAIモデルに、特定の目的に合わせた追加学習をさせること。ゼロから育てるのではなく、「ある程度できあがった人材に、自社独自の研修を追加する」ようなイメージです。
プロンプト
AIに投げかける指示や質問の文章のこと。料理でいうレシピの指定に近く、「何を」「どんな形で」出してほしいかを具体的に書くほど、欲しい答えに近づきます。最初から完璧を目指さず、ダメなら言い直せばいいくらいの気持ちで大丈夫です。
ロジカルシンキング
物事を筋道立てて整理し、結論に説得力を持たせる考え方のこと。難しく聞こえますが、「なぜ」「だから」を意識するだけでも近づけます。