本ページでは、JPAiCoreで頻繁に登場する
AI・生成AI・ビジネス活用に関する用語を、実務視点で分かりやすく解説します。
専門知識がなくても理解できることを重視しています。
AI（Artificial Intelligence／人工知能）
人間の知的行動（判断・学習・推論など）を、コンピュータで再現する技術の総称。
ビジネスでは「自動化」「分析」「支援」の目的で使われることが多い。
生成AI（Generative AI）
文章・画像・コードなどを新しく生成するAI。
ChatGPTのように、入力に応じて柔軟な出力を行うのが特徴。
LLM（Large Language Model）
大量のテキストデータを学習した大規模言語モデル。
生成AIの中核となる技術で、文章理解・生成を得意とする。
プロンプト（Prompt）
生成AIに与える指示文・入力文。
目的・条件・前提を明確にするほど、出力の質が向上する。
幻覚（Hallucination）
生成AIが事実ではない内容を、もっともらしく生成してしまう現象。
AI活用では、人による確認が必要な理由の一つ。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）
生成AIに外部データや社内資料を参照させて回答精度を高める手法。
社内FAQやナレッジ検索でよく使われる。
PoC（Proof of Concept）
AI導入前に行う概念実証・試験導入。
本番導入が可能かどうかを判断するための検証段階。
本番運用（Production）
PoCを終え、実際の業務で継続的にAIを利用する段階。
運用体制・責任分担・リスク管理が重要になる。
KPI（Key Performance Indicator）
AI導入の成果を測るための評価指標。
例：作業時間削減率、対応件数、修正回数など。
業務自動化
人が行っていた定型業務を、
AIやシステムによって部分的または補助的に自動化すること。
AIガバナンス
AI利用に関するルール・責任・管理体制の総称。
誤回答、情報漏えい、倫理的リスクへの対策を含む。
データ品質
AIが学習・判断に使うデータの正確性・一貫性・更新性。
データ品質が低いと、AIの出力も不安定になる。
業務フロー
業務がどの順序・役割で進むかを示した流れ。
AI導入では、既存フローの理解が不可欠。
定型業務
手順や判断が比較的決まっている業務。
AIが最も効果を発揮しやすい領域の一つ。
非定型業務
判断・状況対応・創造性が求められる業務。
AIは補助として使われることが多い。
レビュー（人の確認）
AIが生成した内容を、
最終的に人が確認・修正・判断する工程。
属人化
特定の人しか分からない業務状態。
AI活用により、文書化・共有が進むことがある。
セキュリティリスク
情報漏えい・不正利用などの危険性。
生成AIでは「入力情報の管理」が重要。
内製化
外部委託ではなく、
自社でAI運用・管理を行うこと。
DX（デジタルトランスフォーメーション）
デジタル技術を使って、
業務・組織・価値提供の形を変える取り組み。
判断責任
AIの出力を採用するかどうかを決める責任。
最終的な責任は、常に人が負う。
用語集の使い方
- 記事内で分からない言葉が出たら確認
- 社内説明・教育資料として活用
- AI導入検討時の共通認識づくりに利用