ビジネス、医療、教育、金融などさまざまな分野で活用されているAI（人工知能）は、今や私たちの生活には欠かせない技術です。そんなAIに関連する技術や手法を表すのが「AI用語」であり、ビジネスシーンでは「知っていて当然」とされるものもあります。そこで、本記事ではビジネスで必須のAI用語を厳選して25選紹介します。わかりやすく用語解説をしているので、AIについて知識を深めたい方はぜひ参考にご覧ください。
【関連記事】「【ビジネス用語一覧】厳選110選｜基本をマスターするための例文も紹介」
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「AI用語」とは？
そもそも「AI用語」とは具体的にどのような言葉を指すのでしょうか。まずは、「AI用語」の概念について簡単に解説します。
AI（人工知能）の概念や手法を表す専門用語
AI（人工知能）とは、機械が人間の知能を模倣して学習や推論を行う技術であり、近年さまざまな業界で活用されています。そんなAIに関連する技術や手法を指す専門用語が「AI用語」です。
AIの開発や運用に携わっている方はもちろんのこと、AI技術が広く活用されている今、一般的なビジネスシーンにおいても「AI用語」を正しく理解することが非常に大切です。
「知っているのが当然」とされる用語も多い
AI用語は主に以下のようなシーンで使用されます。
- AIの導入や活用について議論するビジネス戦略やプロジェクト会議
- AIエンジニアや研究者が、モデル設計やデータ分析について説明する場面
- AIを活用したマーケティングや製品開発を行う場面
いずれのシーンでも、AI用語は「知っているのが当然」という前提で使われることも多く、意味を理解していないと話の内容についていけなくなる恐れもあります。そのため、もしもわからない用語を耳にした場合は、すぐに正確な意味を調べておくことが大切です。
ビジネスマンが覚えておくべき「AI用語」25選
AGI
【意味】
「Artificial General Intelligence」の略語で、人間と同様の知能を持つ人工知能を指す。特定のタスクに特化した狭義のAI（Narrow AI）とは異なり、幅広いタスクを理解・学習し、適応する能力を持つ。問題解決・推論・計画・学習といった人間の知的活動を模倣することで、さまざまな状況に対処できる。
【例文】
「将来的には、AGIを活用したアシスタントが私たちの日常生活をサポートするでしょう」
AI（人工知能）
【意味】
「Artificial Intelligence」の略語で、コンピュータが人間の知能を模倣し、学習・推論・判断・認識などの能力を持つシステムのこと。AI技術は、ビジネスや医療、教育などさまざまな分野での応用が期待されている。
【例文】
「AIを用いた自動化により、業務の効率が格段に向上しました」
【関連記事】「AIってなんの略? AIの定義やAIブームの変遷、対話型AIアプリについて解説」
ChatGPT
【意味】
OpenAIによって開発された自然言語処理（NLP）モデルの一つで、対話形式での質問応答が可能なAIシステム。GPT（Generative Pre-trained Transformer）アーキテクチャに基づき大量のテキストデータを用いて訓練されているため、ユーザーの入力に対して自然な応答が生成可能。
【例文】
「ChatGPTに相談したら、次のプレゼンのアイデアがたくさん出てきて助かった」
GAN
【意味】
「Generative Adversarial Network」の略で、日本語では「生成的敵対ネットワーク」と訳される。機械学習の一種であり、2つのニューラルネットワークを競わせることで、本物そっくりの新しいデータを生成する手法。主に画像生成やデータ合成などで活用されている。
【例文】
「GANを使えば、低解像度の画像から高解像度の画像を自動で生成できます」
RAG
【意味】
「Retrieval-Augmented Generation」の略であり、日本語では「検索拡張生成」と訳される。AIや自然言語処理（NLP）の技術において、外部情報から情報を取得し、その情報を基に生成を行う手法を指す。RAGは、質問応答や文章生成の精度を向上させるために活用されている。
【例文】
「このRAGシステムは、大量のデータベースから適切な情報を引き出して活用します」
RPA
【意味】
「Robotic Process Automation（ロボティックプロセスオートメーション）の略であり、ロボットによって作業を自動化するシステムのこと。人間がよりクリエイティブな業務に集中できるよう、データ入力やレポート作成などルーチンワークの自動化に活用されている。
【例文】
「経理部門ではRPAを使って月次報告の作成プロセスを効率化しました」
VAE
【意味】
「Variational Autoencoder」の略であり、日本語では「変分オートエンコーダ」と訳される。データの特徴を学習し、新たなデータを生成する画像生成AIの一つ。オートエンコーダに基づき与えられたデータから潜在的な確率分布を学習して、新たなデータを生成することが可能。
【例文】
「VAEを使うことで、データの次元を圧縮しつつ、元のデータに近い再構成が可能です」
XAI
【意味】
「Explainable AI」の略であり、日本語では「説明可能なAI」と訳される。AIが下した判断や決定の理由を、人間が理解できる形で説明する技術のこと。通常のAIはその結果が「ブラックボックス」化されがちだが、XAIは透明性を高め、AIの意思決定を検証しやすくする。
【例文】
「AIの決定に疑問が生じた場合でも、XAIを使えばその根拠を理解することができます」
アノテーション
【意味】
データに対して注釈や説明を付け加える作業を指す。特に、機械学習やデータ分析の分野において、モデルのトレーニングに使用するため、画像・テキスト・音声などのデータにラベルなどを付与するのが一般的。
【例文】
「音声データにアノテーションを加えることで、認識精度が向上します」
機械学習
【意味】
機械（コンピュータ）がデータから学習し、自動的に改善する技術のこと。人工知能（AI）の一部とみなされており、特定のタスクに対して人間がルールを明示することなく、機械が自らの経験を基にルールを見出して予測や判断を行う。
【例文】
「このアプリは、機械学習を用いてユーザーの行動パターンを分析し、効果的な広告を表示します」
強化学習
【意味】
試行錯誤を通じて、最適な行動や操作を見つけ出す機械学習の手法。エージェントと呼ばれるAIモデルが報酬を最大化するために、環境との相互作用を通じて学習していくアルゴリズムの一つである。
【例文】
「強化学習を活用した広告配信システムは、クリック率を大幅に向上させています」
教師あり学習/教師なし学習
【意味】
教師あり学習は、入力データと正解データが与えられる学習手法。モデルはこのデータを基にパターンを学習し、新しいデータに対して予測を行う。
教師なし学習は、入力データのみが与えられて正しい出力が提供されない学習手法。モデルはデータ内の隠れたパターンや構造を探索する。
【例文】
「教師あり学習を用いてスパムメールを識別します／教師なし学習の手法でパターン認識の精度を高められます」
クラスタリング
【意味】
データ分析の手法の一つで、似た特徴を持つデータをグループ（クラスタ）に分けるプロセスを指す。この手法は、データの構造を理解し、パターンや関係性を見つけ出すのに役立てられている。クラスタリングは教師なし学習に分類され、事前にラベル付けされたデータがなくても、データの特性に基づいて自然にグループ分けを行うのが特徴。
【例文】
「クラスタリングを適用して、製品のレビューをポジティブとネガティブに自動分類しました」
自然言語処理（NLP）
【意味】
自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）とは、コンピュータが人間の言語を理解・解析・生成するための技術や手法のこと。文章や会話といった自然な言葉を処理するNLPは、テキストの分類・翻訳・音声認識・感情分析・チャットボットの開発など、幅広い応用分野で使用されている。
【例文】
「チャットボットにはNLPが組み込まれており、自然な対話が可能です」
シンギュラリティ
【意味】
英語の「singularity」（非凡、類まれなこと）から、「技術的特異点」（人工知能（AI）が、人間の能力を超えるタイミング）という意味。シンギュラリティが起こると、多くの職業がAIに取って変わられ、失業者が増加するという声もある。
【例文】
「シンギュラリティを悲観的に見る経済学者も多い」
【関連記事】「シンギュラリティとは？意味といつ起こるのかをわかりやすく解説」
生成AI
【意味】
人工知能（AI）を用いて、新しいデータを生成する技術のこと。または、テキスト・画像・音声・動画などのコンテンツを自動的に作り出せる能力を持ったAIを指す。生成AIは、大量のデータを学習することで、パターンに基づきクリエイティブな結果を生成することができる。
【例文】
「生成AIを導入したことで、クリエイティブ業務の時間が大幅に短縮できました」
【関連記事】「【生成AIとは】"生成AIでできること"や"生成AIのモデル"を簡単に解説」
大規模言語モデル（LLM）
【意味】
大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）とは、膨大なテキストデータを基に学習し、自然言語を理解・生成できるAIモデル。LLMは多くのパラメータを持ち、文法や文脈を理解して適切な回答を生成する能力がある。ChatGPTはLLMを応用した代表例。
【例文】
「大規模言語モデル（LLM）の導入で、翻訳作業がよりスムーズに行えるようになりました」
ディープフェイク
【意味】
人工知能（AI）技術、特にディープラーニングを活用して映像や音声を合成し、本物そっくりの偽造コンテンツを作り出す技術。エンターテインメントやクリエイティブなコンテンツ制作に活用される一方で、偽情報の拡散など悪用のリスクも指摘されている。
【例文】
「教育分野では、ディープフェイクを利用して歴史的な人物と対話をする試みが行われています」
ディープラーニング（深層学習）
【意味】
人工知能（AI）の一分野であり、特に機械学習の手法の一つ。人間の脳のような多層的構造を用いて、大量のデータからパターンや特徴を学習する。ディープラーニングは、画像認識・音声認識・自然言語処理・自動運転車など、さまざまな分野で広く応用されている。
【例文】
「最近の自動運転車は、ディープラーニングによって周囲の状況をリアルタイムで解析しています」
データサイエンス
【意味】
データサイエンスとは、膨大なデータから有用な情報を引き出し、意思決定を支援する学問のこと。統計学・数学・プログラミング・機械学習などの手法を用いて、データの収集や分析、可視化を行う。ビジネス・医療・マーケティング・科学研究など多岐にわたる分野で活用されている。
【例文】
「データサイエンスに基づく分析で、マーケティング戦略を最適化しています」
ニューラルネットワーク
【意味】
脳の神経細胞（ニューロン）の構造と機能を模倣した機械学習モデルの一種。入力層・中間層（隠れ層）・出力層からなり、各層のニューロン同士は重みを持った接続（エッジ）で結ばれている。ニューラルネットワークはデータからパターンを学習し、精度の高い予測や分類を行うことができる。
【例文】
「このアプリは、ニューラルネットワークを利用してユーザーの好みを学習します」
パラメータ
【意味】
システムやモデルの挙動を決定する変数。機械学習においては、モデルが学習する過程で最適化される数値を指す。また、数学の関数においては、パラメータが関数の形状や挙動を決定する。例えば、線形関数y=mx+b の場合、m（傾き）やb（切片）がパラメータにあたる。
【例文】
「テストを実施する前に、全てのパラメータが正しく設定されているか確認してください」
プロンプト
【意味】
特定の反応を引き出すための指示やトリガーのこと。コンピュータやAIにおいては、ユーザーがシステムに命令するための入力を指す。具体的には、チャットボットで質問を入力することがプロンプトにあたる。
【例文】
「プロンプトを適切に設定することで、より具体的な回答が得られます」
マルチモーダルAI
【意味】
テキスト・画像・音声など、異なる種類のデータを同時に処理できるAIのこと。例えば、画像に合ったテキストの生成や、音声指示に基づいた画像の解析など、異なるモード間での相互作用を可能にする。自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン、音声認識などの分野で応用が進んでいる。
【例文】
「マルチモーダルAIを利用して、消費者の行動を分析し適切な広告を表示できます」
レコメンド
【意味】
ユーザーの行動や好みに基づいて、おすすめの商品を提案すること。データ分析や機械学習を活用し、ユーザーに最適化された提案を行う。購入促進のため、主にオンラインショッピングサイトやストリーミングサービスで利用される。
【例文】
「最近、映画配信サービスでレコメンドされた作品をいくつか観ました」
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