20250813用語解説

今更訊けない AI関係いろんな用語を ざっくり説明 株式会社GAIBAKO

自己紹介 株式会社GAIBAKO 代表取締役 生貝遼太（GAIさん） ゲームクリエイター × クリエイティブプロデューサー あなたの創造性を最大化する イラスト、ゲーム、コンテンツの制作を通して多くのものを 作ってきましたが、AIの登場によって速度もクオリティも 段違いに向上し、創造性を解き放つツールとして活用してきました。 この経験を活かし、皆さんのアイデアや情熱をより価値ある形にする お手伝いをします。 活動内容 教育事業 ：AI活用やプレゼン力向上のためのセミナー・講義 プロダクト開発：ゲームやアプリケーションの企画・制作 ク リ エ イ ティ ブ ： イ ラ ス ト 制 作 や アー ト プ ロ ダ ク ト の デ ザ イ ン

Crabhouse Clubhouseが流行った時に作ったCrabhouse。 ２日で１０万ダウンロードを突破し、appstore1位になった。 招待制で入れなかったClubhouseを盛大にネタにし、「招待され なくても入れるCrabhouse」として大いに盛り上がった。 テレビで紹介、有名ゲーム実況者がこぞってプレイ、メディアに多 数掲載。 そして、一番盛り上がってた僕自身が色々とテンパって失敗し、 好機を逃す。

SOINSU 数学パズルを作りたくて思いついた素因数分解を永遠にやり続け るスマホゲーム。 進めば進むほど分解する数字が増えていくので難易度がえげつな くなるが、一部の数字好きから評価されたり子供の暇つぶしにし て頭の柔軟さに驚いたりしていた。 １週間で制作。

ファミコンゲーム「スーパーファラオ君」 フ ァ ラ オ DAO と い う コ ミ ュ ニ テ ィ で 起 こ っ た 企 画 「 無 駄 づ か い税」。クラファンでお金を集めて無駄遣いしよう！というも ので、僕が提案した「ファミコンつくろうぜ」で通ってしまっ たので企画進行デザインなどをまるっと対応して新しいファミ コンカセットを制作した。 どうすれば作れるのかから全くの未知数だったが、なんとか完 成させる。 ドット打ち込みやパッケージの素材品質など試行錯誤を繰り返 して、かなりのクオリティに。 正直ソフトは２度と作りたくないくらい大変だったが、パッケ ージ制作能力はめちゃくちゃ上がった。

ガールズストレージ AIフル活用で作ったPC向けゲーム。 AI 画 像 生 成 で キ ャ ラ ク タ ー デ ザ イ ン 、 武 器 デ ザ イ ンをしたらどれくらいのものが作れるのだろう、 という考えで試行錯誤しながら制作。 StableDiffusionを使い倒した。

アーティスト活動 細密画、トライバルアートをアナログで制作。 紙にペンで細かい模様、デザイン、コンセプトを描写。 シンプルに飾る絵としてやスノボウェアのデザイン、 パッケージデザインなどの依頼が多い。

AIパートナー制作 Claude Projectsを使って自分のことを全て知 っているパートナーAIや、ダイエットコーチ、 SNSマーケティングのプロを作成。 AIをフルに使えば情報収集は簡単なので、ベー スプロンプトとナレッジを適切に配置すること で超効果的なパートナーが誕生した。 もちろん、AI画像生成、動画生成、音楽生成な ど活用してのコンテンツ制作は日常。 自 分 の 哲 学 、 情 報 、 現 状 の 数 値 、 立 場 な ど を 知 って い る の で な んで も 相 談 で き る 親 友 A I 毎日のカロリー管理、運動量コントロール、励まし な ど を 効 果 的 に 行 う ダ イ エ ッ ト コ ー チ。 ２ヶ月で体重が76kg→68kg 放置気味だったXアカウントのインプレッションを 元に戻すための方策を練る。 １週間でインプレッションが10倍に。

今更訊けない AI関係いろんな用語を ざっくり説明 株式会社GAIBAKO

AIの情報過多で疲労困憊・・・ 最近はAIという単語がよく登場するが、みんな言っている言葉が全くわからない。 別の国の言葉かな？ AI関連の単語を整理してくれ！ ↓ しましょう

今日得られること よく出てくる単語を把握する。 AIに関連する言葉を、なんとなく簡単に知る。 詳しいことはわからない。でもなんとなくわかる。それくらい。 有名なツールの機能を把握する。 最近のAIツール、多すぎてわからないけど みんながよく使っているツールと機能を知る。 話題に乗れるくらいに知る。それくらい。

説明する言葉たち AI関連用語 人工知能（AI） 機械学習 深層学習（ディープラーニング） 生成AI LLM（大規模言語モデル） プロンプト トークン API 自然言語処理（NLP） RAG（検索拡張生成） ハルシネーション バイアス マルチモーダル ファインチューニング エージェント コンテキストウィンドウ MCP CLI AIツール ChatGPT Claude Google Gemini Midjourney DALL-E 3 Genspark Adobe Firefly Microsoft 365 Copilot Google Workspace AI Notion AI GitHub Copilot DeepL CanvaAI Runway Perplexity Replit Agent

AI関連用語

人工知能（AI） コンピューターが人間のように考え、学習し、判断する技術。 ポイント 特化型AI: 特定のタスクに特化。身近にあるAIはスマートフォンの音声アシスタントや翻訳アプリな ど。 機械学習: AIが賢くなるための仕組み。大量のデータから自動的にルールやパターンを学習。 できること: 画像認識（顔認証）、自然言語処理（チャットボット）、予測（おすすめ商品の表示）な ど、様々な分野で活用。 AIって言ってもいろいろあります。最近言っているAIと印象が違うかも。

機械学習 コンピューターが「データ」から自分で賢くなる技術。 ポイント 自力で学習:人間が細かく指示するのではなく、大量のデータを先生にして、自らルールを 見つけ出す。 具体的な例:犬と猫の写真をたくさん見せることで、新しい写真を見せられたときに、どち らかを自動で判断できるようになる。 身近な活用例:ネットショッピングのおすすめ商品や、スマートフォンの顔認証などに使わ れている。 全部答えを教えなくても、コンピュータが正解に関連付けをするよ。

深層学習（ディープラーニング） 機械学習をさらに進化させた技術で、人間のように複雑な判断ができる。 ポイント 多層のネットワーク: 脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を何層にも重ねたもの。こ れにより、データの特徴をより深く、細かく学習できる。 より高度な学習: 従来の機械学習では難しかった画像の「これは猫」という判断だけでなく、「この猫 はジャンプしている」といった、より複雑な状況を理解できるように。 応用例: 自動運転車の物体の認識や、AIによる文章の自動生成など、より高度な判断が必要な分野で 活用されている。 機械学習をよりハイレベルに。

生成AI テキストや画像など、新しいコンテンツをゼロから「生み出す」AI ポイント クリエイティブな能力: 従来のAIがデータを分析するのに対し、生成AIはまるでアーティストのよう に、新しいものを創造。 代表的な技術: 大規模言語モデル（LLM）が有名。これにより、人間と自然な会話をしたり、文章を 要約したり、プログラムコードを書いたりできる。 活用例: テキストから美しい画像を生成したり、プレゼンの資料を作成したり、オリジナルの文章を 執筆したりするなど、様々な分野で活用されている。 機械学習をよりハイレベルに。

LLM（大規模言語モデル） 人間が話す言葉を理解し、応答するAI技術 ポイント 膨大な学習データ: インターネット上の大量のテキストデータを学習している。これにより、単語や 文法のパターン、さらには文脈や常識まで理解している。 対話の能力: 人間の質問に対して、まるで人と話しているかのように自然な文章で応答できる。 多様な応用: 質問への回答、文章の要約、翻訳、プログラミングコードの生成、物語の執筆など、言 葉に関わる多様なタスクをこなす。 ChatGPTやMidjourneyなど、最近のAIはだいたいこれ。

プロンプト AIに対して、してほしいことを伝える「指示文」 ポイント AIへの命令: AIに文章や画像を生成させる際、どのような内容や形式で作成してほしいかを具体的に 伝えるための言葉である。 プロンプトの質: プロンプトの質が、AIの出力結果を大きく左右する。より具体的で明確な指示を与 えるほど、望む結果に近づく。 プロンプトの要素: 良いプロンプトには、「何をするか」「どんな役割か」「どのような形式か」「制約」 などの要素を盛り込むことが重要である。 よく情報商材屋が配布してる。いらんけど。

トークン AIが言葉を処理するために、文章を細かく分解した単位 ポイント 言語の最小単位: AIは文章をそのまま理解しない。「単語」や「文字」の組み合わせで構成されるトー クンに分解してから処理する。 情報量の指標: トークンの数は、AIが一度に処理できる情報量の目安だ。 文章が長くなれば、トーク ン数も増える。 コストと処理速度: AIの利用料金や処理速度は、使用するトークン数に大きく影響される。 課金すると使えるトークンが大体増えます。ヘビーユーザーは課金必須。

API API（Application Programming Interface）は、異なるソフトウェアやサービスを連携 させるための「接続口」 ポイント 情報のやり取り: あるサービス（例：天気予報サービス）が持つ情報を、別のサービス（例：スマー トフォンの天気アプリ）が利用するためのルールや仕組みを提供する。 利用方法: 開発者は、APIを通じて天気予報サービスに「東京の今日の天気は？」とリクエストを送 る。すると、サービスは決められた形式（データ）でその情報を返す。 身近な活用例: アプリ内でGoogle Mapsの地図を表示したり、Amazonで商品の情報を取得したりす る際に使われている。 AIつかってサービスを作りたいなら必須。なんならAIを使うためにも必須。

自然言語処理（NLP） コンピューターが人間の言葉を理解し、処理するための技術 ポイント 言葉の解読: AIが単なる文字の羅列ではなく、文法や意味、文脈を解析して言葉を理解するための 技術。 コミュニケーションの基盤: 私たちが日常的に使う言葉でAIとスムーズにやり取りするための核と なる技術。 活用分野: 翻訳アプリ、チャットボット、スマートスピーカー、文章の要約や感情分析など、言葉 に関わるあらゆるAIサービスで利用されている。 LLMはNLP技術の最先端。すごいね。

RAG（検索拡張生成） 生成AIの回答精度を高めるための技術。LLMの持つ知識を外部情報で拡張し、より信頼性が 高く、最新の情報を反映した回答を生み出すために重要。 ポイント 情報の検索: ユーザーの質問に対し、あらかじめ用意された外部の知識ベース（社内文書、Webサ イトなど）から関連情報を検索する。 回答の生成: 検索で見つけた情報をプロンプトに付け加え、その情報をもとにLLM（大規模言語モ デル）が回答を生成する。 正確性の向上: LLMの学習データにはない最新情報や専門知識を参照できるため、事実に基づいた 正確な回答が可能になる。 DifyやGPTProject、ClaudeProjectsのナレッジは近いけど、厳密には違うよ。

ハルシネーション AIがウソやデタラメな話を作ってしまうこと ポイント ウソをつくAI: AIは自信たっぷりに話すけど、その内容に証拠はない。人間と違って、AIはウソを ついている自覚がない。 なぜ起きるの？: AIは次にくる言葉を予測することで文章を作っている。この予測が外れて、話の つじつまが合わなくなると、デタラメな話になってしまう。 どうすればいい？: AIの答えは鵜呑みにせず、必ず本当か確認することが大事。 AIの問題としてかなりよくでてくる単語。困ったらハルシネーションのせい。

バイアス AIが特定の情報や考え方に偏ってしまうこと ポイント AIの「先入観」: AIが勉強するデータに、社会の偏見や差別的な内容が入っていた場合に起きてし まう。AIはそれをそのまま覚えてしまうため、人間と同じように偏った見方をする。 困ったこと: 採用のAI: 性別や人種で不公平な判断をする。 写真のAI: 肌の色が濃い人をうまく認識できないことがある。 大事なこと: AIのバイアスを放っておくと、世の中の不公平がもっとひどくなる可能性がある。 どっかの国がつくったら、その国が有利な出力が出てきちゃう問題があるね。 アメリカではAIのバイアスを禁止にしている動きがあるよ。

マルチモーダル AIが複数の情報をまとめて理解する能力 ポイント 複数の感覚: 今までのAIは、テキストや画像など一つの情報しか扱えなかった。マルチモーダルAI は、人間のように、画像、テキスト、音声などを同時に扱える。 理解の深化: 「写真を見ながら『この写真で何が起きている？』と聞くと、『猫がボールで遊んで いる』と答える」といった、より複雑な状況を理解できる。 AIの進化: この技術のおかげで、AIはより複雑な状況や、私たちの生活を深く理解できるようにな った。 今のLLMはほぼすべてマルチモーダル。AIに画像を投げ込んで説明してもらおう。 画像にかかれている文字も読めるよ。

ファインチューニング AIモデルを特定の目的に合わせて微調整すること ポイント AIを専門家に: AIはたくさんのことを知っているが、特定の仕事には詳しくない。そこで、専門的 なデータ（例：会社のルール）だけを追加で勉強させ、AIをその分野のプロに する。 効率の良い学習: AIをゼロから作るのではなく、す でに賢いAIをベースに するので、手間と時間を かけずに、効率よく専門家を育てられる。 正確さアップ: 業界の専門用語や独自のルールなど、AIが苦手だった細かい部分も正確に答えられ るようになる。 ChatGPT,gemini,Claudeでもファインチューニングはできる。 ただし、APIを使わないといけないのでエンジニア向けだね。

エージェント AIが自律的に行動するための「AIの分身」 ポイント 自動的なタスク実行: 通常、AIは人間からの指示がないと動けないが、エージェントは「目的」を 与えられると、その達成に向けて複数のタスクを実行できる。 ツールを使いこなす: エージェントは、ウェブ検索、API、プログラミングコードなど、様々なツ ールを使いこなす。 これらのツールを使い分けることで、人間が指示した目的を達成する。 身近な例: 旅行プランの作成: 「来週の東京旅行のプランを立てて」という目的を与えると、ウェブ検索 でホテルの空き状況や観光情報を調べ、最適なプランを自動で作成する。 データ分析: 「このデータセットを分析して、売上の傾向をレポートにして」という指示に対 し、プログラムを書いてデータを分析し、レポートを生成する。 Manus,Gensparkがよく使われているよ。ChatGPTにもエージェント機能がついている。 実はもうけっこう使っているかも。

コンテキストウィンドウ AIが一度に記憶できる会話や文章の長さのこと ポイント AIの「短期記憶」: AIは、過去の会話や文章をすべて覚えているわけではない。コンテキストウィ ンドウの長さが、AIが「今」考えている会話の範囲になる。 情報の制限: コンテキストウィンドウを超えてしまうと、AIは古い会話の内容を忘れてしまう。そ のため、会話が長くなると、以前の内容を考慮せずに回答することがある。 トークン数で測る: コンテキストウィンドウの長さは、トークン（AIが言葉を数える単位）で決ま ることが多い。つまり、文字数や単語数で上限が決まる。 チャットが長くなるとアホになっていく感覚があるのはこれのせい。 まあ、人間も同じようなもんだからしょうがない。

MCP（Model Context Protocol） Claudeの機能の一つ。他のツールをCluadeのチャットから使えるように する技術。 ポイント 何？：ClaudeのAIと外部ツール・データを繋ぐ共通の接続方式。 何ができる？：JiraやConfluence、 数百の外部ツール・データソースに簡単に接続。複雑な設定 なしでAIが様々なサービスを使えるようになる。 なぜ重要？：従来は個別に開発が必要だった外部連携が、標準化されたプロトコルで誰でも簡単に 実現できる。AIアプリ開発の「プラグ＆プレイ」を可能に。 つまり： AIと外部サービスを繋ぐための「共通コンセント」のようなもので、開発者の手間を大 幅に削減する仕組み。 理論上APIがあるツールはすべてAIで使える。マジ革命。

CLI（Command Line Interface） 黒い画面（ターミナル）に文字で命令を打ち込んでコンピューターを操作する方法。マウス ではなくキーボードだけで作業。 ポイント なんで使うの？：ClaudeCode,GeminiCLIなど、直接パソコンのファイルを操作できることによ ってプログラミングや文書作成、ファイルの整理がしやすくなる。 ブラウザを経由しないので、操作も早い。 普通の人は使わないかもしれない。でもこの便利さを知ると、抜け出せない人は多い。

よく使われるAIツール

ChatGPT いわずと知れたLLMの立役者。自然言語で会話、文章、画像、動画、検索、推論なんでもご ざれ 。 ポイント 最新モデル：GPT-5が先日公開。スピードと推論を自動選択する機能によって、より使いやすくな った。 できること: 音声、画像、テキスト、動画、リアルタイムweb検索、エージェント、スケジュール 実行、コード生成、Canvas機能、GPTs、Projectなど幅広い。 他ツールとの連携：google、canva、notionなどのアプリと連携でき、APIを提供しているため GPTをつかったAI派生ツールは星の数。 とにかく圧倒的な知名度なのでこれを使っとけば話題に乗り遅れることはない。 ただ、課金は必須なので月20ドルは覚悟しよう。

Claude 日本語読解能力、コーディングの強さ、MCPと、エンジニアには切っても切れない機能。 ポイント 最新モデル：Claude4Opusの推論モデルとSonnetのスピードモデル。 できること: Artifactsで簡易アプリの生成と外部公開が可能！とりあえず作ってが可能なAI。 他ツールとの連携：MCP（ModelContextProtocol）によって他ツールの操作をClaudeでできる ように！世界中のエンジニアが作っていて、AIで操作することが当たり前に。 圧倒的ClaudeCode：ClaudeCodeの登場でCLIの価値が向上。Claudeがプログラムを勝手にし てくれる。 ChatGPTと肩を並べるLLM。けっこう好みで使い分けていいと思う。 プログラマーにはよく使われているイメージ。

Gemini googleが提供しているAI。googleだけあってgoogleのサービスとの連携が強い。 派生サービスも多数あり、機能もすごい。 ポイント 最新モデル：gemini2.5。トークン量が多く、長文認識が得意。 できること: googleサービスとの連携で、gmailやtask、driveなどをAIですぐ操作できる。 google系AIが多数： NotebookLM：文書をアップロードすると、AIが要約し、トピック間の興味深い関連性を見つ けてくれる研究アシスタント ImageFX：画像生成。実写につよい。 Veo3：動画生成。なんと音も同時に生成してくれる。 Google AI Studio：アプリや音声、動画、様々なものをつくれる実験場。なぜか無料で使え る。 Jules：コーディングAI。ClaudeCodeとかCodexみたいな。 とにかく圧倒的なユーザー数と資金力からできる王様move。 唯一、無料でも十分すぎるほど使えるAI。

Midjourney AI画像生成サービスとして初期の初期に登場した。今でも画像生成ツールとしては非常に人 気が高い。 ポイント テキストプロンプトから4つのユニークな画像を瞬時に生成 高解像度へのアップスケール、バリエーション生成 画像から動画への変換機能（Animation function） 芸術性に優れている。 パーソナル機能で、自分が好きな画像がでやすいように調整できる。 画像生成に困ったらこれを使えばOK。競合はDalle3とImageFXのような気がするが、 けっこう市場が違うのでなんとかなっている。

DALL-E 3 OpenAI製のAI画像生成ツール。ChatGPT Plusで利用可能で、細部まで鮮明な画像を生 成。 ポイント ChatGPT統合: ChatGPTで自然に会話しながら画像生成 高精度描写: テキスト、手、顔などの複雑な詳細を確実に描画 詳細プロンプト対応: 長く詳細な指示に特に優れている スタイル選択: 「natural」（自然）と「vivid」（鮮やか）の2つのスタイル 安全性重視: 有害・憎悪画像の生成を制限、公人の画像生成を拒否 ChatGPTユーザーには自然な選択肢。Midjourneyのような芸術性より、「正確性・実用性」 を重視している。有名なジ〇リ風画像とか簡単な漫画生成とかが破綻なくできる。

Genspark なんでもできるスーパーエージェント。スライド作らせたらすんごいし新しいAIはとにかく すぐ実装される。 ポイント なんでもござれ：

Adobe Firefly 画像・動画・音声・ベクターまで全部作れるAIクリエイティブツール ポイント AI生成 + Photoshop・Illustrator・Premiere Pro に直接統合済み adobeのAI。これだけで価値がある。 著作権の問題なし。 なんだかんだadobeで仕事する人は使わないともったいない。 adobe課金してたら使おうね。

Microsoft 365 Copilot 普段使っているOfficeアプリ（Word、Excel、PowerPoint、Teams等）にAIアシスタン トが組み込まれたサービス。windowsにデフォルトで入ってるチャット。 ポイント officeをメインでつかっている人にはよい。 法人でも使いやすい。 でもそんなに使っている人はみない。 なんでだろうね。

動画生成系AIツール プロンプトで動画を生成する。カメラアングルの指定ができたり、アニメに強かったり、最 初のフレームと最後のフレームが指定できたり、人物の固定ができたり、いろいろな特徴が ある。 ツール Runway Kling Sora Veo3 Pika 更新が早く、常に切磋琢磨されている。ただ、これを使って作品作りは至難の業。 SNS用の数秒のネタ動画を作るのが最も効果的。あとAIインフルエンサーとか。

音楽生成系AIツール プロンプトで音楽を生成する。著作権問題が顕著。誰でも簡単に歌詞付きでもインストでも 曲が作れる。そしてクオリティは大体平均以上。 ツール suno SOUNDROW MusicFX sunoがDTMツールっぽく編集できるようになっている。 本当にクリエイターがどんどん淘汰されていってしまう。悲しいね。

VibeCording系ツール 自然言語でアプリを作成できるツール達。誰でもアプリが作れるというので去年あたりから 急激に広まった。 ツール Lovable V0 Replit Agent CreateAnything Bolt Kiro GoogleAIStudio 誰でもがんばればアプリが作れるが、試行錯誤が本当に大変だし、課金が一瞬で溶ける。 簡単なものならいいが、ちょっと複雑なものは後述のコーディングツールを使おう。

コーディング支援 プログラミングをAIで支援するツール。ぶっちゃけ、プログラマーのやり方を大幅に変えて しまって、良くも悪くも業界が揺れた。 ツール Cursor GithubCopilot windsurf Anazon Q Developer Codex ClaudeCode Devin コードを自分で打つ必要がなくなったので、エンジニアに求められるのは要件定義、 仕様を決定する能力。 プログラミングという行為が好きな人間は淘汰され、趣味になってしまった。

まとめ コンテンツ大量消費社会 モノづくりの価値を自分で定める GAIさんはモノづくりが好きです。それは、自分で何かを作ることで、世界に自分の価値をち ょっとでも残せるし、なにより自分のイメージが具体的に形になるのが好きだからです。 しかし、AIの登場によって、クリエイティブの意味合いがどんどん変わっている。そう、「簡 単にすぐ作れちゃう」ので、過程の楽しさが失われている。 これは意欲の減退にもなるし、頑張って作ったものが数秒でできたものに上回られてしま う。同じ土俵で戦って負けるならともかく、世間評価は見た目がすべて。 そして、AIでできたものを「自分の技術」と言い張れる人間があまりに多いこと。これは 「副業」という悪魔の言葉ですべて正当化されてしまう。 そう、AIはクリエイターにとってはとてもつまらないものであると同時に、これからなんと してでも付き合っていかなければならない隣人でもある。 モノづくりの熱を冷まさないように、試行錯誤し続けることが必要。そして、そんなの関係 ねえ！っていって自分の創作に集中できる人間が結局最強とも思う。

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