GLOSSARY

用語集

エージェント: エージェントはAIがタスクを進めるために必要な働き方です。具体的には、何をするか決めたり、確認したりする役割があります。
API: APIはインターネット上でサービスを利用するための仕組みです。この記事ではAPIの役割や使い方についてわかりやすく説明します。
MCP: Model Context Protocol（MCP）は、AIアプリケーションと外部システムをつなぐオープン標準です。AIとの連携がよりスムーズになる仕組みです。
LLM（大規模言語モデル）: 大規模言語モデル（LLM）は、大量のテキストデータから学習し、さまざまなタスクに使えるAIモデルです。この記事ではLLMの定義と特徴を解説します。
オプトアウト: 自分の会話をAIの学習に使わせないよう、利用者側から外す設定のこと。ChatGPTでは「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにします。
温度（temperature）: 生成AIで「温度」という設定があることを知っていますか？ここではその意味と使い方を解説します。
カスタム指示: ChatGPTでカスタム指示を使うと、回答の仕方を自由に設定できます。好みや目的に合わせて調整可能です。
CLAUDE.md: Claude Codeでプロジェクトの設定を保存するファイル。CLAUDE.mdを使うと、AIに継続的な指示を出せます。
コンテキストウィンドウ: 生成AIが一度に処理できる情報の範囲を示す概念です。この用語を理解することで、AIとのやり取りがスムーズになります。
コンテキストエンジニアリング: AIに正しく指示を与えるための技術。指示が明確であれば、AIの出力も正確になります。
コンパクション: 会話が上限に近づいたときに、履歴を要約へ置き換える処理。自動で走るほか、/compactで自分から実行できます。
サブエージェント: サブエージェントは特定のタスクに特化したAIです。複数のサブエージェントを同時に使えることで、仕事の効率が上がります。
GPTs: GPTsはChatGPT上で作成できるカスタマイズ型AIモデルです。専門知識や特定のタスクに特化したモデルを作成できます。
システムプロンプト: Claudeでシステムプロンプトを使うと、AIの回答がより目的に沿ってなります。ここではシステムプロンプトの役割と使い方を説明します。
出力形式指定: 出力形式指定は、AIが回答をどの形式で出力するかを指示する方法です。この指定により、結果の使いやすさが大きく変わります。
少数ショット（few-shot）: 少数ショットは、AIに例を1〜2個示して指示する方法です。指示が明確であれば、AIはそれに沿った回答を出力します。
SKILL.md: Claude Codeでスキルを定義するファイルの形式と役割について
Skills: Claude Codeで使える「Skills（スキル）」についてわかりやすく説明します。専門用語を使わずに、具体的な使い方を紹介します。
スラッシュコマンド: スラッシュコマンドは、AIとやり取りする際の簡単なコマンドです。/で始めて、さまざまな機能を使えます。
チェックポイント: Claude Codeが指示のたびに自動で記録する、その時点のコードの状態。/rewindで選んで戻れます。
同梱スキル: Claude Codeにはじめから入っているスキル。導入の作業なしで、スラッシュに続けて名前を打つだけで使えます。
トークン: AIが文章を処理する際の最小単位「トークン」について解説します。この概念を理解することで、AIの挙動や制限がよりわかりやすくなります。
ハルシネーション: 生成AIが誤った情報を出す原因と、読者がどう対応すべきかをわかりやすく解説します。
ファインチューニング: 既存のAIモデルに追加のデータで学習させること。用途に合わせて調整できる。
Hooks: Hooksはファイル編集後に自動で動作する仕組みです。具体的には、ファイルが変更されたあとに特定のコマンドを実行できます。
プラグインマーケットプレイス: プラグインマーケットプレイスは、Claude Codeに追加できる機能拡張を一括して確認・インストールできる場所です。アプリストアのような仕組みで、必要なものを選んで導入できます。
プロンプト: Claudeは明確な指示が必要です。読者にわかりやすく書くことで、AIも正しく反応します。
マルチモーダル: ChatGPTはテキストだけでなく、画像や音声も処理できるようになりました。その仕組みと使い方をわかりやすく解説します。
メモリ: ChatGPTが会話やファイルから役に立つ文脈を自動的に記憶する仕組み。設定のパーソナライズから確認・削除・オフができます。
役割指定（ロールプロンプティング）: AIに特定の役割を与えることで、出力の質や方向性を調整する方法です。具体的な役割を明確に指示することで、AIの行動が変わります。
RAG（検索拡張生成）: RAGは、AIが情報を正確に答えるために、検索と生成を組み合わせた技術です。この仕組みを理解することで、AIの答えの信頼性を高められます。
レートリミット: 無料版とPlus版で使える回数の違いや対処法を解説します
ワークフロー自動化: 作業の流れをAIが自動で行う仕組み。手間を減らすために使われます。