用語集
この教材で出てくる言葉
各章の冒頭の「この章で出てくる言葉」を、章の順にまとめたものです。くわしい説明は、それぞれの章の本文にあります。 章が増えると、ここにも言葉が増えます。
この教材の読み方に出てくる言葉
- スクロール
- 画面を上下に動かすこと。マウスなら真ん中の車輪（ホイール）を回し、トラックパッドなら2本の指で上下になぞります。スマホは指で画面をなで上げます。
- 模式図（しくみの図）
- この教材の中の絵。実際のアプリの画面ではなく、しくみを説明するために描いたものです。絵の中を押しても何も起きません。
- AI コーディング
- AI に頼んでプログラム（コード）を書いてもらったり、直してもらったりしながら作ること。この教材のゴールは、その会話についていけるようになることです。
第1章 AI ってなに？ いろいろな種類と、学ぶしくみ
- AI（人工知能）（エーアイ）
- 人の代わりに、見分ける・予測する・文章や画像を作るといった難しい作業をこなすプログラムやしくみの総称。1つの道具の名前ではなく、いろいろな種類があります。
- 機械学習
- たくさんの例（データ）から、見分け方や予測のしかたをプログラムに見つけさせるやり方。AI の中の一分野です。
- モデル
- 学習によってできあがった「答えを出すしかけ」。中には答えを決める数（パラメータ）がたくさん入っています。
- 学習
- 例を見せて答えさせ、正しい答えとのずれが小さくなるように、モデルの中の数を少しずつ直すことをくり返す作業。「トレーニング」とも言います。
- ラベル
- 学習に使う例に付けておく「正しい答え」。ねこの写真なら「ねこ」という答えがラベルです。
- パラメータ
- モデルの中にある、答えを決める数。学習で少しずつ直されます。LLM はこの数がとても多いモデルです。
- 推論（すいろん）
- 学習が終わったモデルに新しいデータを入れて、答えを出させること。AI を「使う」ときに起きているのはこれです。
- 画像分類
- 写真に写っているものが何かを、学習のときに決めた種類の中から答える AI。候補を確からしい順に返します。
- 物体検出
- 写真や映像の中の「どこに・何が」あるかを、位置を示す四角い枠（バウンディングボックス）と名前で答える AI。
- 音声認識
- 話した声を聞き取って文字にする AI。「文字起こし」とも呼ばれます。
- 機械翻訳
- ある言葉（日本語など）の文を、別の言葉（英語など）の文に直す AI。
- おすすめ（推薦システム）
- たくさんの動画や品物の中から、その人が気に入りそうなものを選んで並べるしくみ。見たものに似たものや、好みの似た人が見たものを選びます。
- 生成AI（せいせいエーアイ）
- 文章・画像・音声などの新しいものを作り出す AI の種類。LLM や画像生成がこれに入ります。
- 画像生成
- 文の指示から新しい画像を作る AI。生成AI の一種ですが、LLM とは別のものです。
- LLM（大規模言語モデル）（エルエルエム）
- 大量の文章で学習し、文章を読んで文章を作るモデル。質問に答える・要約する・プログラムを書くなどができます。Claude・GPT・Gemini がその仲間です。
- 事前学習
- LLM が最初に行う学習。大量の文章を読み、それまでの文章から次の言葉を予測する練習をくり返します。
- ファインチューニング
- 学習済みのモデルを、別のデータでさらに学習させて調整すること。LLM を「質問に答える助手」として振る舞わせるのにも使われます。
- 知識のカットオフ
- モデルが学んだ文章の締め切りの時点。それより新しいことは、ネット検索などの道具を使わない限り知りません。
- ハルシネーション
- AI が、事実と違うことをもっともらしく自信ありげに書くこと。存在しない関数を書いてくることもあるので、出てきたものは確かめます。
第2章 LLM のしくみ：トークン・プロンプト・知識の締め切り
- プロンプト
- AI に入力として渡す文章。質問・頼みごと・貼り付けた資料など、短い1文でも長い文書でもプロンプトです。
- トークン
- LLM が文章を扱うときの細かい単位。単語・単語の一部・1文字などになります。料金や、一度に読める量もトークンの数で数えます。
- トークナイザー
- 文をトークンに区切り、1つずつ番号に置き換える道具。区切り方は方式（モデル）ごとに違うので、同じ文でもトークンの数が変わります。
- 生成・出力（せいせい・しゅつりょく）
- モデルが返事の文章を作ること（生成）と、作った側の文章（出力）。次のトークンを1つ選んで後ろに足すことをくり返して作ります。読ませる側は「入力」と呼びます。
- 温度（おんど）
- 返事を作るときの選び方の、ばらつきの大きさを決める値。高いほど珍しい言い回しも選ばれ、低いほど確からしい言い回しに寄ります。低くしても、毎回同じ答えになるとは限りません。
- ストリーミング
- 返事を全部作り終える前に、できた部分から少しずつ送って表示するしくみ。長い返事でも早く読み始められます。
- システムプロンプト
- アプリを作った側が、会話の前に付けてモデルへ送る、振る舞い方の指示。OpenAI は instructions や developer メッセージ、Google はシステム指示（system instructions）と呼んでいます。
- コンテキストウィンドウ
- モデルが1回の返事を作るときに読める量の上限。システムプロンプト・それまでの会話・これから書く返事まで、全部がこの中に入ります。大きさはトークンの数で表し、モデルごとに違います。
第4章 チャットからエージェントへ
- チャット
- この教材では、AI と文章でやりとりして答えてもらう使い方のこと。答えは画面に出るだけなので、コードを使うなら、人が自分のファイルに貼り付けて動かします。
- AI エージェント（エーアイ エージェント）
- 頼まれた作業を、道具（ツール）を使って自分で進める AI。「考える → 道具を使う → 結果を見る」をくり返しながら、ファイルを読み書きしたりコマンドを動かしたりします。
- コマンド
- パソコンに文字で打って出す命令。プログラムやテストを動かす・Git で記録を取る、などをコマンドで行います。AI エージェントは、道具を使ってコマンドを動かします。
- ツール（道具）
- AI が作業に使える機能。ファイルを読む・書き換える・探す・コマンドを動かす・Web を調べる、など。道具が無ければ、AI は文章で答えることしかできません。
- ツールの呼び出し
- LLM が「この道具を、こう使いたい」と決まった形で書いたもの。実際に道具を動かすのは LLM を包むアプリの側で、結果は会話に足されて LLM に戻ります。「ツールコール」とも言います。
- エージェントのループ
- AI エージェントの「考える → 道具を使う → 結果を見る」のくり返し。Claude Code の説明では、「情報を集める・作業する・結果を確かめる」を、作業が終わるまでくり返すことです。
- ハーネス
- LLM を包んで、道具・会話の中身・許可の確かめなどを用意する側のしくみ。Claude Code はハーネスで、その中で動く LLM が Claude です。
- 作業フォルダー
- AI エージェントを起動したフォルダー。エージェントは、主にこの中のファイルを読み書きして作業します。プログラムを作るときは、そのプログラムのファイルをまとめたフォルダー（第11章で見るリポジトリ）で起動します。
- コーディングエージェント
- プログラムを書く・直す作業に向けた AI エージェント。Anthropic の Claude Code、OpenAI の Codex、Google の Gemini CLI などがあります。
第12章 Markdown と指示ファイル（CLAUDE.md・AGENTS.md）
- Markdown（マークダウン）
- 文章に「#」や「-」などの記号で「ここは見出し」「ここは箇条書き」と印を付ける書き方。中身はただの文字なので記号のままでも読め、対応したアプリで開くと整った見た目で表示されます。ファイル名は「.md」で終わります。
- 見出し
- 文章の区切りに付ける題名。Markdown では行の頭に「#」と空白を書きます。「#」が多いほど小さい見出しになります（1〜6個）。
- 箇条書き（かじょうがき）
- 項目を1行に1つずつ並べる書き方。Markdown では行の頭に「-」と空白を書きます。順番に意味があるときは「1.」のような番号付きの箇条書きにします。
- 太字
- 目立たせたい文字を太くすること。Markdown では「**」で文字をはさみます。日本語では、「**」のすぐ内側に「」などの記号を置くと太字にならないことがあります。
- コードブロック
- 何行もあるコードやコマンドを、ひとまとまりで見せる書き方。Markdown では、バッククォート（`）を3つ並べた行で上下をはさみます。文の中の短いコードは、バッククォート1つではさみます。
- README（リードミー）
- プロジェクトが何をするか・どう使うかを書いた、人が読むための説明書のファイル。README.md のように Markdown で書くことが多く、GitHub はフォルダーに置いた README を表示して見せます。
- 指示ファイル
- AI コーディングのツールが作業の始めに自動で読み込む、決まりごとを書いたファイル。使うコマンドや、プロジェクトの決まりを書いておくと、新しい会話でも毎回伝わります。Claude Code の CLAUDE.md、Codex の AGENTS.md、Gemini CLI の GEMINI.md など。
- CLAUDE.md
- Claude Code が作業の始めに読む指示ファイル。プロジェクトのフォルダー（./CLAUDE.md）や、自分用の場所（~/.claude/CLAUDE.md）に置きます。見つかったものは全部つなげて読まれます。
- AGENTS.md
- どの AI ツールでも使えるように決められた、共通の形の指示ファイル。Codex はこれを読みます。Claude Code は CLAUDE.md が無ければ読み、Gemini CLI は設定で読めるようにできます。
- GEMINI.md
- Gemini CLI が読む指示ファイル（公式の呼び名は「コンテキストファイル」）。自分用の ~/.gemini/GEMINI.md と、プロジェクトのフォルダーに置いたものが読まれます。
- 置き場所（自分用・プロジェクト）
- 指示ファイルは、置く場所で効く範囲が変わります。自分用の場所に置くとどのプロジェクトでも読まれ、プロジェクトのフォルダーに置くとそのプロジェクトだけで読まれます。プロジェクトのものは Git でチームと共有します。
- /init
- 指示ファイルの下書きを AI に作らせるスラッシュコマンド。Claude Code・Codex・Gemini CLI のどれにもあります。Claude Code では、AI がプロジェクトを調べて書き出します。できた下書きは自分で読んで直します。
- 自動メモリ
- Claude Code で、AI が自分で付けて次の会話に持ち越すメモ。「覚えておいて」と頼むとここに残ります。人が書く指示ファイル（CLAUDE.md）とは別のものです。