AIのニュースによく出る用語：生成AIからAIエージェントまで

この記事で扱う用語

AIのニュースや提案書によく出てくる言葉のうち、生成AIに関わるものを中心に、2026年10月時点の使われ方で説明します。

AI・機械学習・ディープラーニングという土台の言葉は、ほかの記事に任せます。AIの全体像はAIとは何か、機械学習とディープラーニングの関係は機械学習とディープラーニングの違いをご覧ください。

生成AIのしくみに関わる用語

生成AIのしくみを表す言葉は、生成AI・LLM・トークン・マルチモーダルの四つを押さえると、多くの記事が読めるようになります。

生成AI

生成AIとは、文章や画像、音声、プログラムのコードなどを新しく作り出すAIです。英語では Generative AI と書きます。データを分類したり数値を予測したりするAIに対して、指示に応じて新しいものを作る点が特徴です。

LLM（大規模言語モデル）

LLMとは、大量の文章を学び、次に来る言葉を予測することで文章を作るAIのモデルです。Large Language Model の略です。ChatGPT や Gemini、Claude などの対話型のサービスは、LLM を土台にしています。「モデル」はAIの中身そのもの、「サービス」はモデルを使いやすくした製品、と分けて読むと記事の意味がつかみやすくなります。

トークン

トークンとは、LLM が文章を扱うときの単位です。文章は、単語や文字の一部などの小さな単位に分けて処理されます。生成AIのサービスでは、料金や一度に読める文章の量の上限が、トークンの数で決まっていることが多くあります。

マルチモーダル

マルチモーダルとは、文章だけでなく、画像・音声・動画など複数の種類のデータをまとめて扱えることです。たとえば、写真を見せて内容を説明させる、会議の録音から要点をまとめる、といった使い方ができます。

生成AIを業務に合わせるための用語

生成AIを自社の業務に合わせる方法として、プロンプトの工夫・RAG・ファインチューニングがよく比べられます。手軽な順に、プロンプト、RAG、ファインチューニングと考えると整理しやすくなります。

プロンプト

プロンプトとは、人が生成AIに与える指示や質問の文章です。目的、前提、出力の形を具体的に書くほど、意図に近い答えが返りやすくなります。指示の工夫で出力を整える技術を「プロンプトエンジニアリング」と呼ぶこともあります。

RAG（検索拡張生成）

RAGとは、生成AIが答える前に、社内の文書などから関係する情報を探し、その内容をもとに答えさせる方法です。Retrieval-Augmented Generation の略です。LLM が学んでいない社内規程や製品の資料にもとづいて答えられるようになるため、社内の問い合わせ対応などでよく使われます。

ファインチューニング

ファインチューニングとは、すでに学習を終えたモデルに、特定の用途のデータを追加で学ばせ、性質を調整することです。文体や専門分野の言い回しを合わせたいときに使われます。RAG に比べて準備に手間がかかるため、目的に応じて使い分けます。

注意点に関わる用語

生成AIを使ううえで、もっともらしい誤りを含む答えへの対策は欠かせません。

ハルシネーション

ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる内容を、正しいことのように答えてしまう現象です。英語で「幻覚」を意味します。存在しない資料や数字を挙げることもあるため、仕事では出典を確かめる手順を組み込みます。RAG で根拠の文書を示させることも対策の一つです。

AIの次の動きを表す用語

答えるだけのAIから、作業を進めるAIへの動きを表す言葉として、AIエージェント・MCP・AGI がよく使われます。

AIエージェント

AIエージェントとは、与えられた目的に向けて自分で手順を考え、検索やファイルの操作、ほかのシステムの呼び出しなどを行いながら作業を進めるAIです。たとえば「問い合わせの内容を調べ、回答の案を作り、担当者に回す」といった一連の作業を任せる使い方があります。詳しくはAIエージェントをご覧ください。

MCP

MCP（Model Context Protocol）とは、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取り決めです。Anthropic が公開し、ほかの会社のサービスでも使われるようになりました。つなぎ方がそろうことで、AIエージェントが社内のシステムやデータを扱いやすくなります。

AGI（汎用人工知能）

AGIとは、特定の作業に限らず、人と同じように幅広い課題をこなせるAIを指す言葉です。Artificial General Intelligence の略です。何をもってAGIとするかの定義や、実現の時期については、研究者や企業の間で見方が分かれています。

当社のご支援

用語を知ったうえで、自社のどの業務にどの方法が合うかを決めるのが次の段階です。当社は、経営の目標から逆算して使いどころと順番を決めるAI・DXコンサルティングと、RAG やAIエージェントをいまのシステムにつなぐAIインテグレーションをご用意しています。具体的な開発の例はAI開発の例をご覧ください。