AI・データ用語集

テキスト・画像・音声・コードなどのコンテンツを新しく生成できるAI技術の総称。

従来の分類・予測型AIと異なり、入力に対して創造的な出力を返せることが特徴。ChatGPTやClaudeに代表される大規模言語モデル（LLM）が中心で、業務文書の作成・要約・翻訳・カスタマーサポート・ソフトウェア開発などに広く応用される。

膨大なテキストデータで学習した、自然言語を理解・生成できる巨大なAIモデル。

OpenAIのGPT系列、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、MetaのLlamaなどが代表。パラメータ数は数十億〜数千億に及び、質問応答・要約・翻訳・コード生成などをゼロショットまたは少ないサンプルで実行できる。

生成AIから望ましい出力を引き出すために、指示文（プロンプト）を設計・最適化する技術。

モデルの再学習をせずに精度・再現性を上げられるため、業務適用の第一歩として重要。役割定義、出力形式の指定、few-shot例示、思考連鎖（Chain-of-Thought）などが代表的なテクニック。

生成AIが事実に基づかない情報をもっともらしく出力してしまう現象。

LLMの構造的な限界の1つで、業務利用の最大リスク。RAGによる根拠付き回答、人間レビューの組み込み、評価指標の設定などで軽減する。

外部データベースから関連情報を検索し、その内容をもとにLLMが回答を生成する仕組み。

社内マニュアル・契約書・議事録など、モデルが学習していない自社ナレッジを活用するためのデファクト手法。ベクトル検索とプロンプト注入を組み合わせて実装する。Difyには標準機能として搭載されている。

ノーコードでAIチャットボット・ワークフロー・エージェントを構築できるオープンソースのAIアプリ開発プラットフォーム。

2023年にLangGenius社（中国）が公開。GitHub Stars 60,000以上（2026年時点）。RAG、外部ツール連携、ワークフロー編集、権限管理、監査ログを備え、OSS版はDockerで自社環境に構築可能。エンタープライズ利用にはSSOやIP制限、専任サポートが提供される有償エディションもある。

生成AIを含む複数の処理ステップを条件分岐・並列実行つきで連結した業務自動化フロー。

Difyや n8n などで GUI 構築できる。入力 → 前処理 → LLM推論 → 外部API連携 → 通知、といった一連の業務を人手を介さず実行させる。単発の対話ではなく「定型業務そのものを置き換える」用途に向く。

目標を与えると、ツール選択・実行・結果評価を自律的に繰り返して達成するAIシステム。

単発の応答ではなく、Webブラウジング・ファイル操作・コード実行などのツールを使い分けながらタスクを完遂するのが特徴。Dify Agent、LangChain Agent、OpenAI Assistants API などの実装がある。

テキストや画像を数値ベクトルに変換して保存し、意味的な類似度で検索できるデータベース。

RAGの中核部品。代表例に Pinecone、Weaviate、Qdrant、pgvector（PostgreSQL拡張）、Vertex AI Vector Search など。埋め込みモデル（Embedding）で文書をベクトル化し、コサイン類似度や内積で近傍検索する。

Googleが認定した、Google Cloud製品の導入・運用支援を提供できるパートナー企業。

認定を受けるには技術要件と実績要件をクリアする必要がある。株式会社Elcamyは Google Cloud 公式パートナーとして、BigQuery・Vertex AI・Looker Studio 等を用いたデータ基盤構築・AI導入を提供している。

Google Cloudが提供するサーバーレスのデータウェアハウス。ペタバイト規模のデータをSQLで分析できる。

分析基盤の中核として使われることが多く、ML.PREDICTなどの機械学習機能、BigQuery MLによるモデル学習、Vertex AIとの連携なども備える。

Google Cloudが提供する無料のBI（ビジネスインテリジェンス）ツール。ダッシュボードを Web で作成・共有できる。

BigQuery、Google Analytics、Google Sheets など多様なデータソースを統合し、経営数字・KPI・売上分析を可視化する。旧称 Google Data Studio。

機械学習モデルの開発から本番運用・改善までのライフサイクル全体をまとめて管理する取り組み・技術体系。

DevOpsの機械学習版。モデル学習・評価・デプロイ・監視・再学習を自動化することで、モデル陳腐化を防ぎ運用コストを下げる。Vertex AI Pipelines、Kubeflow、MLflow などが代表的なツール。

1つのIDで複数のアプリケーションにログインできる認証の仕組み。

エンタープライズ利用の必須要件。SAML・OpenID Connect などの標準プロトコルで、Google Workspace / Microsoft Entra ID (Azure AD) / Okta と連携する。Dify Enterprise版・Elcamyが構築するDify基盤はSSOに対応する。

誰がいつ何を操作したかを、後から追跡・検証できる形で記録するログ。

AIアプリケーションで「どのプロンプトが送られたか」「どのデータが参照されたか」を残すことで、コンプライアンス・情報漏洩対応・モデル改善に活用できる。Elcamyが提供するDify本番基盤は監査ログを標準で組み込む。

AIエージェント・ワークフローの運用保守・新規開発・ガバナンス対応を、月額固定でチームごと請け負う、株式会社Elcamyのサービス。

AI人材を1名採用するのと比べて、複数エキスパートの知見・退職リスクゼロ・最新技術の追従を、月額30〜80万円で提供する。「構築して終わり」ではなく本番運用で成果を出すことを目的とした Elcamy 独自のサービス形態。