AIツール用語集

ルートディレクトリ（/）から始まる完全なパス。システムのどこからでも同じ場所を指す。

データベーストランザクションの信頼性を保証する4つの特性。原子性、一貫性、独立性、永続性。

ブラウザ上で動作する自律型AIエージェント。コード不要でAIエージェントを作成できる。

反復的で柔軟なソフトウェア開発手法。短期間での開発とフィードバックを重視。

組織全体でアジャイルな働き方や文化を導入し、変化への適応力を高める取り組み。

AIの目標や行動を人間の価値観に合わせること。AI安全性の重要な研究分野。

AIシステムが人間に害を与えることなく、意図した通りに動作することを保証する研究分野。

コマンドの別名や短縮形。よく使うコマンドを簡単に実行できる。

安全で有用なAIの開発を目指す企業。Claudeシリーズを開発。元OpenAIメンバーが2021年に設立。

Application Programming Interface。アプリケーション間でデータや機能をやり取りするためのインターフェース。

APIを通じて価値やサービスを交換する経済圏。デジタルビジネスの基盤。

AIサービスのAPIを利用する際の認証情報。秘密情報として安全に管理する必要がある。

コマンドに渡す値やデータ。ファイル名や検索パターンなど。

人間と同等またはそれ以上の知的能力を持つAI。現在の特化型AIとは異なり、幅広いタスクに対応可能。

人間の知的能力をコンピュータ上で実現する技術。機械学習、深層学習、自然言語処理などを含む広範な分野。

入力データの重要な部分に注目して処理を行う仕組み。Transformerの核心技術。

現実世界にデジタル情報を重ね合わせて表示する技術。

自律的にタスクを実行するAIエージェント。目標を与えると自動で計画・実行する。

Amazon Web Services。Amazonが提供する包括的なクラウドコンピューティングプラットフォーム。

Microsoft Azure。Microsoftが提供するクラウドコンピューティングプラットフォーム。

ターミナルを占有せずに実行されるプロセスの状態。

ニューラルネットワークで出力の誤差を入力層に向かって逆方向に伝播させ、各層の重みを更新する手法。

Googleが開発した対話型AI。現在はGeminiに統合されている。

Bourne Again Shell。最も広く使われているLinuxシェル。

一度の学習で使用するデータサンプル数。メモリ使用量と学習の安定性に影響する。

Bidirectional Encoder Representations from Transformers。双方向の文脈理解が可能な言語モデル。

Business Intelligence Tools。企業データを分析・可視化し、意思決定を支援するツール。

従来のツールでは扱えない大量・多様・高速なデータ。Volume、Variety、Velocityが特徴。

コンパイルされた実行可能ファイル。機械語で書かれている。

分散型台帳技術。改ざんが困難で透明性の高いデータ管理を実現する。

2つの同一環境を使用して、ダウンタイムなくデプロイを行う手法。

高速なJavaScript/TypeScriptランタイム。パッケージマネージャーとバンドラーも内蔵。

既存のビジネスモデルを根本的に変革し、新たな価値提供方法を創出すること。

新バージョンを一部のユーザーに段階的にリリースする手法。

Content Delivery Network。世界中に分散されたサーバーでコンテンツを配信し、高速化を実現。

特定分野の専門知識を集約し、組織全体に展開する組織体。DX推進の中核となる。

複雑な問題を段階的に解く思考プロセスを明示的に出力させる手法。推論精度が向上する。

組織変革を計画的に進め、従業員の抵抗を最小化しながら変化を定着させる手法。

本番環境に意図的に障害を発生させ、システムの耐障害性を検証する手法。

OpenAIが開発した対話型AI。GPTモデルをベースに、対話に特化した調整が施されている。

組織のデジタル戦略を統括し、DXを推進する経営層の役職。

ファイルやディレクトリの権限を変更するコマンド。Change modeの略。

継続的インテグレーション/継続的デリバリー。コードの統合とデプロイを自動化する開発手法。

専門的なデータサイエンスの訓練を受けていないが、分析ツールを使ってデータ分析を行う人。

IT部門以外の業務担当者が、ローコード/ノーコードツールでアプリを開発すること。

Anthropic社が開発した大規模言語モデル。安全性と有用性を重視した設計が特徴。

Anthropic社のClaude専用のコーディング支援ツール。ファイル操作やコマンド実行が可能。

依存関係を内側に向け、ビジネスロジックを外部の詳細から独立させるアーキテクチャ。

クラウド環境での実行を前提に設計・開発されたアプリケーションやアーキテクチャ。

他の開発者がコードを検査し、品質向上や知識共有を図るプロセス。

チームの協働を支援するデジタルツール。リモートワークの普及で重要性が増している。

シェルで実行する命令。プログラムやスクリプトを起動する。

ビジネス機能を独立したモジュールとして組み合わせ可能にするアーキテクチャ。

最適なコマースコンポーネントを組み合わせて構築するEコマースアプローチ。

コンピュータが画像や動画から情報を抽出・理解する技術。物体検出、顔認識、画像分類などに応用。

AIが自身の行動を制約する原則に従って動作する手法。Anthropicが提唱。

アプリケーションとその依存関係をパッケージ化した軽量な実行環境。

言語モデルが一度に処理できるトークン数の上限。長い文書を扱う際の制約となる。

コード変更が自動的にテストされ、本番環境にデプロイされるプラクティス。

自然言語で人間と対話できるAIシステム。チャットボットや音声アシスタントを含む。

Cross-Origin Resource Sharing。異なるオリジン間でのリソース共有を制御するセキュリティ機能。

Command Query Responsibility Segregation。読み取りと書き込みを分離するアーキテクチャパターン。

Customer Relationship Management。顧客関係管理。顧客情報を一元管理し関係性を強化するシステム。

定期的にコマンドやスクリプトを実行するためのデーモン。

現在作業中のディレクトリ。作業ディレクトリとも呼ばれる。

AI統合型のコードエディタ。自然言語でコードを編集・生成でき、コンテキスト理解に優れる。

顧客データを統合・管理し、一元的な顧客ビューを提供するプラットフォーム。

顧客が企業やブランドと接する全ての体験。DXによる改善の主要な対象領域。

顧客がサービスを利用する際の体験を可視化する手法。

デジタル資産やシステムを脅威から保護する技術と実践。DXにおいて重要性が増している。

バックグラウンドで常駐して動作するプロセス。サービスを提供する。

Dynamic Application Security Testing。実行中のアプリケーションをテストして脆弱性を検出。

組織内のデータ資産を検索・理解・活用できるようにするメタデータ管理システム。

組織内の誰もがデータにアクセスし、活用できるようにする取り組み。

データの可用性、使いやすさ、整合性、セキュリティを管理する組織的なアプローチ。

構造化・非構造化データを元の形式のまま保存する大規模なストレージリポジトリ。

データの起源から最終的な使用先までの流れを追跡・可視化する仕組み。

データを分散型で管理し、ドメインチームが所有する組織的アプローチ。

組織が保有するデータから新たな収益源を生み出す取り組み。

データの収集、保存、処理、分析を統合的に行う基盤。

分析用に最適化された構造化データの中央リポジトリ。

データ分析に基づいて意思決定や戦略立案を行うアプローチ。DXの核心的な考え方。

構造化されたデータを効率的に保存・検索・管理するシステム。

機械学習の学習や評価に使用するデータの集合。訓練データ、検証データ、テストデータに分割される。

プログラムのバグを見つけて修正する作業。ブレークポイントやログ出力を活用。

多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。画像認識、音声認識、自然言語処理で高い性能を発揮。

データを区切るための文字。カンマ、タブ、スペースなど。

Node.jsの作者が開発した新世代のJavaScript/TypeScriptランタイム。セキュリティファースト設計。

5日間で課題解決のアイデアをプロトタイプ化し検証する手法。Googleが考案。

ユーザー中心のアプローチで問題解決とイノベーションを促進する方法論。

開発と運用を統合し、継続的な価値提供を実現する文化と実践。

開発・セキュリティ・運用を統合し、セキュリティを開発プロセスに組み込む手法。

ノイズを徐々に除去して画像を生成する深層学習モデル。高品質な画像生成が可能。

画像、動画、文書などのデジタル資産を一元管理するシステム。

組織内でデジタル変革を推進・支援する役割を担う人材。

デジタル技術の活用を推進し、イノベーションを生む組織文化。

デジタルツールや技術を効果的に活用できる能力と意欲。

相互に連携するデジタルサービスやプラットフォームが形成する生態系。

デジタル技術の開発と使用における倫理的な考慮事項と原則。

顧客のデジタル体験を統合的に管理・最適化するプラットフォーム。

デジタルチャネルを優先してサービスや体験を設計する戦略。

デジタル資産やプロセスを適切に管理・統制するための仕組み。

人間の外見や動作を再現したAI搭載のバーチャルキャラクター。

DXの進捗や効果を測定するための重要業績評価指標。

デジタル技術を理解し、効果的に活用できる能力。DX推進に必要な基礎スキル。

組織がデジタル技術をどの程度効果的に活用できているかを示す指標。

デジタル技術の可能性を理解し、積極的に活用しようとする思考様式。

生まれた時からデジタル技術に囲まれて育った世代。または最初からデジタルを前提とした企業。

デジタル技術を活用して場所に縛られずに働く人やライフスタイル。

DX実現に向けた段階的な計画と実行スケジュール。

デジタル技術を活用して競争優位を築くための包括的な計画。

デジタル技術を活用してサプライチェーン全体を最適化・自動化する取り組み。

デジタル技術に精通し、DXを推進できるスキルを持つ人材。

製品ライフサイクル全体にわたってデータを統合し、追跡可能にする仕組み。

デジタル技術を活用してビジネスモデルや組織文化を変革し、新たな価値を創出する取り組み。

物理的な製品やプロセスをデジタル空間に再現したモデル。シミュレーションや最適化に活用。

デジタル技術を活用してビジネスプロセスを改善・最適化すること。DXの重要な要素。

アナログ情報をデジタル形式に変換すること。DXの第一歩となる基礎的な取り組み。

ファイルを整理・格納するためのフォルダ。Windowsの「フォルダ」と同じ概念。

コンテナ型仮想化プラットフォーム。アプリケーションを軽量な環境で実行する。

ビジネスドメインの知識を中心にソフトウェアを設計する手法。

ファイル名が.（ドット）で始まる隠しファイル。設定ファイルなどに使われる。

Elastic Compute Cloud。AWSの仮想サーバーサービス。スケーラブルなコンピューティング環境を提供。

データソースに近い場所（エッジ）でデータ分析を行う手法。

データ処理をクラウドではなく、データ発生源に近い場所で行うコンピューティングモデル。

CDNエッジロケーションで実行されるサーバーレス関数。低レイテンシーを実現。

テキストや画像を固定長のベクトルに変換する技術。意味的な類似性を数値化できる。

大規模AIモデルで規模が一定を超えると突然現れる能力。

システム全体やプロセスで使用できる変数。大文字で表記されることが多い。

学習において、訓練データセット全体を一回通して学習することを表す単位。

Enterprise Resource Planning。企業資源計画。企業の経営資源を統合的に管理するシステム。

特殊文字を通常の文字として扱うための処理。\（バックスラッシュ）を使う。

Extract, Transform, Load。データを抽出、変換、ロードするプロセス。

アプリケーションの状態変更をイベントの連続として保存するパターン。

リアルタイムでイベントデータを継続的に処理・配信する技術。

イベントの発生と処理を中心にシステムを構築するアーキテクチャパターン。

顧客や従業員の体験を測定、分析、改善するプロセス。

AIの判断根拠を人間が理解できる形で説明する技術。

早期に失敗を認識し、素早く学習・改善する文化や考え方。

機能ごとに作成する開発ブランチ。完成後にメインブランチにマージする。

コードを変更せずに機能のオン/オフを切り替えられる仕組み。

データを中央に集めずに、分散環境で機械学習モデルを訓練する手法。

少数の例示だけでタスクを実行できる学習手法。プロンプトに例を含めることで実現。

データを保存する基本単位。テキストファイル、実行ファイル、画像ファイルなど様々な種類がある。

事前学習済みモデルを特定のタスクやドメインに適応させるための追加学習。

オプションの別名。特に単一文字のオプション（-a、-l など）を指すことが多い。

ターミナルを占有して実行されるプロセスの状態。

他のテーブルの主キーを参照するカラム。テーブル間の関係を定義する。

Google Cloud Platform。Googleが提供するクラウドコンピューティングサービス。

General Data Protection Regulation。EUの一般データ保護規則。個人データの保護を強化。

Googleが開発したマルチモーダル大規模言語モデル。テキスト、画像、音声、動画を理解できる。

テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを生成できるAI技術。

分散型バージョン管理システム。ソースコードの変更履歴を管理する。

Gitリポジトリのホスティングサービス。コード共有、Issue管理、CI/CDなどの機能を提供。

GitHubとOpenAIが共同開発したAIペアプログラミングツール。コードの自動補完や生成を行う。

Gitを信頼できる唯一の情報源として、インフラとアプリケーションを宣言的に管理する手法。

Googleの人工知能研究部門。Gemini、Bard、PaLMなどの大規模言語モデルを開発。

OpenAIが開発した生成型の事前学習済みTransformerモデル。ChatGPTの基盤技術。

損失関数を最小化するために、勾配の逆方向にパラメータを更新する最適化手法。

Facebookが開発したAPIクエリ言語。必要なデータを柔軟に取得できる。

複数のGraphQLサービスを統合して単一のグラフとして公開する手法。

複数のユーザーをまとめた単位。ファイルへのアクセス権限を共有できる。

Googleが開発した高性能なRPCフレームワーク。Protocol Buffersを使用。

AIが事実と異なる情報を生成する現象。もっともらしいが誤った内容を出力すること。

同じinodeを指す別のファイル名。元ファイルと区別がつかない。

フロントエンドと分離されたコンテンツ管理システム。APIを通じてコンテンツを配信。

ビジネスロジックを中心に据え、外部との接続をポートとアダプタで実現するアーキテクチャ。

各ユーザー専用のディレクトリ。ログイン時の開始位置。~で表される。

ネットワーク上でコンピュータを識別する名前。

HyperText Transfer Protocol。WebブラウザとWebサーバー間でデータを送受信するプロトコル。

HTTPにSSL/TLS暗号化を加えたプロトコル。通信内容を暗号化して安全性を高める。

機械学習モデルとデータセットの共有プラットフォーム。Transformersライブラリの開発元。

AI、ML、RPAなど複数の技術を組み合わせて、可能な限りの業務を自動化すること。

Infrastructure as a Service。仮想化されたコンピューティングリソースをクラウドで提供。

統合開発環境。コード編集、デバッグ、ビルドなどの機能を統合したソフトウェア。

データベースの検索性能を向上させるための索引機能。特定のカラムに対して作成する。

学習済みモデルを使用して、新しいデータに対する予測や分類を行うプロセス。

インフラストラクチャをコードで定義・管理する手法。バージョン管理と自動化が可能。

サーバー、ネットワーク、アプリケーションの状態を継続的に監視すること。

新技術の実験や革新的なアイデアの検証を行う専門組織。

ファイルのメタデータ（権限、所有者、サイズ、更新日時など）を保存する構造。

AIモデルが人間の指示に従うように学習させる手法。

異なるシステムやアプリケーションを連携させるプラットフォーム。

AIと自動化技術を組み合わせて、複雑な業務プロセスを自動化すること。

様々なモノがインターネットに接続され、相互に通信・制御される仕組み。

インターネット上でコンピュータを識別する数値の住所。

JavaScript、API、Markupで構成される最新のWebアーキテクチャ。

JavaScript Object Notation。軽量なデータ交換フォーマット。人間にも機械にも読みやすい。

JSON Web Token。認証情報を安全に伝達するためのトークン形式。

OSの中核部分。ハードウェアとソフトウェアの橋渡しをする。

コンテナオーケストレーションシステム。複数のコンテナを管理・自動化する。

AWSのサーバーレスコンピューティングサービス。イベント駆動でコードを実行する。

LLMアプリケーション開発のためのフレームワーク。複雑なワークフローの構築を支援。

数十億から数千億のパラメータを持つ、自然言語処理に特化した巨大なニューラルネットワークモデル。

勾配降下法でパラメータを更新する際のステップサイズ。大きすぎると収束せず、小さすぎると学習が遅い。

古い技術で構築され、保守が困難になっているシステム。DXの障壁となることが多い。

Meta（旧Facebook）が開発したオープンソースの大規模言語モデル。商用利用も可能。

LLMアプリケーション開発のためのデータフレームワーク。RAGアプリケーションの構築を支援。

複数のサーバーに負荷を分散する装置またはソフトウェア。可用性と性能を向上させる。

自分自身のコンピュータを指す特別なホスト名。127.0.0.1に対応。

システムやアプリケーションの動作記録。問題解決に使用される。

モデルの予測値と正解値の差を数値化する関数。この値を最小化することで学習を進める。

最小限のコーディングでアプリケーションを開発できるプラットフォームやアプローチ。

Microservices、API-first、Cloud-native、Headlessの原則に基づくアーキテクチャ。

コンピュータがデータから自動的にパターンを学習し、予測や分類を行う技術。教師あり学習、教師なし学習、強化学習に分類される。

Linuxコマンドの詳細な説明書。manコマンドで表示できる。

マーケティング活動を自動化・効率化するツール。リード管理やキャンペーン管理を支援。

特別な意味を持つ文字。シェルや正規表現で使われる。

インターネット上に構築された3次元の仮想空間やデジタル世界の総称。

アプリケーションを小さな独立したサービスに分割するアーキテクチャパターン。

MicrosoftのAIアシスタントブランド。Office、Windows、開発ツールなど幅広く展開。

高品質な芸術的画像を生成するAIサービス。Discordを通じて利用する独特なインターフェース。

Mistral AIが開発した高性能なオープンソースLLM。専門家混合（MoE）アーキテクチャを採用。

機械学習モデルの開発・デプロイ・運用を効率化する実践とツールのセット。

チーム全員で1つのコンピュータを使ってプログラミングする手法。

データのパターンを学習し、予測を行う数学的な構造。ニューラルネットワーク、決定木などがある。

大規模なAIモデルを小型化し、計算資源を削減する技術。

ドキュメント指向のNoSQLデータベース。JSONライクな形式でデータを保存。

システムやアプリケーションの状態を継続的に監視し、問題を早期に発見する活動。

ファイルシステムをディレクトリツリーに接続すること。

テキスト、画像、音声など複数の形式のデータを同時に処理できるAI。

最小限の機能で価値を検証できる製品。早期に市場投入してフィードバックを得る。

世界で最も普及しているオープンソースのリレーショナルデータベース。

人間が日常的に使う言語をコンピュータで処理する技術。テキスト分析、機械翻訳、対話システムなどに応用。

人間の脳の神経回路を模倣した計算モデル。入力層、隠れ層、出力層から構成され、層間の重みを学習する。

データの冗長性を排除し、整合性を保つためのデータベース設計手法。

非リレーショナルデータベースの総称。柔軟なデータモデルとスケーラビリティが特徴。

Node.jsのパッケージ管理ツール。JavaScriptライブラリの配布・管理を行う。

サードパーティアプリケーションに限定的なアクセス権限を安全に委譲する認可フレームワーク。

システムの内部状態を外部から理解できる能力。ログ、メトリクス、トレースを統合。

Objectives and Key Results。目標と主要な結果を設定する目標管理フレームワーク。

ローカル環境で大規模言語モデルを簡単に実行できるツール。

複数の販売・コミュニケーションチャネルを統合し、一貫した顧客体験を提供する戦略。

GPTシリーズやChatGPT、DALL-Eを開発するAI研究企業。2015年設立。

コマンドの動作を変更する修飾子。-（ハイフン）や--（ダブルハイフン）で始まる。

Object-Relational Mapping。オブジェクト指向言語とリレーショナルデータベースをマッピングする技術。

モデルが訓練データに過度に適合し、未知のデータに対する汎化性能が低下する現象。

Open Web Application Security Project。Webアプリケーションセキュリティの標準を策定。

ファイルやディレクトリを所有するユーザー。

Platform as a Service。アプリケーション開発・実行環境をクラウドで提供するサービス。

ソフトウェアとその依存関係をまとめた配布単位。

2人のプログラマーが1つのコンピュータで共同作業する開発手法。

一つ上の階層のディレクトリ。..（ドット2つ）で表される。

ハードディスクなどのストレージデバイスを論理的に分割した区画。

ファイルやディレクトリの場所を示す文字列。絶対パスと相対パスがある。

実行ファイルを検索するディレクトリのリストを格納する環境変数。

システムの脆弱性を発見するために、意図的に攻撃を試みるセキュリティテスト。

ファイルやディレクトリへのアクセス権限。読み取り（r）、書き込み（w）、実行（x）がある。

AI搭載の検索エンジン。リアルタイム情報を参照しながら、ソース付きで回答を生成。

コマンドの出力を別のコマンドの入力に接続する機能。|（縦棒）で表す。

ネットワークサービスを識別する番号。0-65535の範囲。

高機能なオープンソースのリレーショナルデータベース。ACID特性を完全サポート。

過去のデータから将来の傾向や結果を予測する分析手法。

テーブル内の各レコードを一意に識別するカラムまたはカラムの組み合わせ。

実行中のプログラムのインスタンス。メモリ上で動作している。

業務プロセスを技術を使って自動化し、効率化を図る取り組み。

各プロセスに割り当てられる一意の識別番号。

イベントログを分析して業務プロセスを可視化・最適化する技術。

商品情報を一元管理し、複数のチャネルに配信するシステム。

製品自体が顧客獲得、活性化、維持の原動力となる成長戦略。

コマンド入力を促す表示。ユーザー名、ホスト名、現在のディレクトリなどを表示。

AIモデルに与える指示や質問文。適切なプロンプトによってAIの出力品質が大きく変わる。

AIモデルから望む出力を得るために、効果的なプロンプトを設計・最適化する技術。

悪意のあるプロンプトでAIの動作を不正に操作する攻撃手法。

再利用可能なプロンプトの雛形。変数を使って動的にプロンプトを生成できる。

新しいアイデアや技術の実現可能性を検証する小規模な実験。

コード変更をメインブランチにマージする前にレビューを求める仕組み。

量子力学の原理を利用した新しいコンピューティング技術。特定の問題で従来型を凌駕する性能。

データベースに対する問い合わせや操作を行う命令。

外部知識を検索・参照しながら回答を生成する技術。LLMの知識を拡張できる。

データが生成されると同時に分析し、即座に洞察を得る手法。

入出力の向き先を変更する機能。>（出力）、<（入力）、>>（追記）などを使う。

インメモリデータストア。キャッシュ、セッション管理、メッセージブローカーとして利用。

文字列のパターンを表現する記法。検索や置換で使用。

エージェントが環境との相互作用を通じて、報酬を最大化する行動を学習する機械学習の手法。

表形式でデータを管理し、表間の関係を定義できるデータベース。

現在のディレクトリを基準とした相対的なパス。./（現在）や../（親）で始まることが多い。

新しい職務や技術に対応するため、従業員に新たなスキルを習得させる取り組み。

RESTful原則に基づいて設計されたWeb API。HTTPメソッドを使用してリソースを操作する。

外部の知識ベースから関連情報を検索し、それを基に回答を生成する手法。

若手社員が上級管理職にデジタル技術やトレンドを教える制度。

Reinforcement Learning from Human Feedback。人間のフィードバックから強化学習する手法。

定型的な業務をソフトウェアロボットで自動化する技術。

Linuxシステムの管理者権限を持つ特別なユーザー。スーパーユーザーとも呼ばれる。

ファイルシステムの最上位ディレクトリ。スラッシュ（/）で表される。

メモリ安全性を保証しながら高性能を実現するシステムプログラミング言語。

Simple Storage Service。AWSのオブジェクトストレージサービス。高い耐久性と可用性を提供。

Software as a Service。クラウド上で提供されるソフトウェアサービス。

Static Application Security Testing。ソースコードを静的に分析してセキュリティ脆弱性を検出。

複数のコマンドを記述したテキストファイル。自動実行できる。

アジャイル開発の代表的なフレームワーク。役割、イベント、成果物が明確に定義されている。

MicrosoftのAIオーケストレーションSDK。LLMと従来のプログラムを統合。

サーバー管理を不要とするクラウドコンピューティングモデル。インフラ管理をクラウドプロバイダーに委託。

サーバーレスアプリケーションの開発・デプロイを支援するツール。

動的環境でサービスの場所を自動的に発見・接続する仕組み。

マイクロサービス間の通信を管理・制御するインフラストラクチャ層。

IT部門の承認なしに業務部門が独自に導入・使用するITシステムやサービス。

スクリプトの先頭に記述する#!。どのインタープリタで実行するかを指定。

ユーザーとOSの間でコマンドを解釈・実行するプログラム。

開発プロセスの早期段階で品質保証活動を行う考え方。

プロセス間通信の仕組み。プロセスに特定の動作を指示する。

一度の認証で複数のシステムやアプリケーションにアクセスできる仕組み。

AIが人間の知能を超え、技術的進歩が爆発的に加速する転換点。技術的特異点とも呼ばれる。

ソフトウェアエンジニアリングの手法でシステムの信頼性を向上させる実践。

Service Organization Control 2。サービス組織のセキュリティ、可用性、処理の整合性を評価する監査基準。

Structured Query Language。リレーショナルデータベースを操作するための言語。

Secure Shell。暗号化された安全なリモート接続プロトコル。

Secure Sockets Layer。インターネット上での通信を暗号化する技術。現在はTLSに移行。

Stability AIが開発したオープンソースの画像生成AI。テキストから高品質な画像を生成。

エラーメッセージ用の出力ストリーム。通常の出力とは別に管理される。

プログラムへの入力ストリーム。通常はキーボードからの入力。

プログラムからの通常の出力ストリーム。通常は画面に表示される。

レガシーシステムを段階的に新システムに置き換えるパターン。

一時的に管理者権限でコマンドを実行するためのコマンド。

他のファイルやディレクトリへのショートカット。パスを記録している。

実データを模倣して人工的に生成されたデータ。プライバシー保護やデータ拡張に使用。

AIモデルの動作や性格を定義する初期指示。会話全体を通じて影響を与える。

短期的な解決策を選択したことで、将来的に発生する追加の開発作業やコスト。

言語モデルの出力のランダム性を制御するパラメータ。高いほど創造的、低いほど確定的な出力になる。

コマンドライン操作を行うためのインターフェース。端末エミュレータ。

ソフトウェアの品質を保証するための検証プロセス。バグの早期発見と修正を目的とする。

Transport Layer Security。SSLの後継となる暗号化通信プロトコル。

言語モデルが処理する最小単位。単語や文字の一部を表す。日本語では1文字が複数トークンになることが多い。

言語モデルが一度に処理できる最大トークン数。入力と出力の合計で計算される。

機械学習モデルがデータからパターンを学ぶプロセス。重みやパラメータを最適化する。

自己注意機構を用いたニューラルネットワークアーキテクチャ。現代のLLMの基盤技術。

開発者が頻繁にメインブランチにマージする開発手法。長期ブランチを避ける。

テレタイプライターの略。端末デバイスの総称。

パスワードに加えて、別の認証要素を使用してセキュリティを強化する方法。

モデルがデータのパターンを十分に学習できていない状態。訓練データに対しても性能が低い。

プログラムの最小単位（関数やメソッド）を個別にテストする手法。

システムにログインしてコンピュータを使用する人またはアカウント。

高次元ベクトルを効率的に保存・検索するデータベース。類似検索やRAGで使用。

高次元ベクトル空間で類似性に基づいて検索を行う技術。

コンピュータによって作り出された仮想世界を体験できる技術。

Microsoftが開発する軽量かつ高機能なコードエディタ。拡張機能が豊富。

ブラウザで高速に実行できる低レベルのバイナリ命令フォーマット。

特定のイベント発生時に、指定されたURLにHTTPリクエストを自動送信する仕組み。

JavaScriptモジュールバンドラー。複数のファイルを結合・最適化する。

双方向リアルタイム通信を可能にするプロトコル。HTTPと異なり、常時接続を維持する。

ファイル名のパターンマッチングに使う特殊文字。*（任意の文字列）、?（任意の1文字）など。

業務プロセスを自動化し、効率を向上させるツールやプラットフォーム。

Extensible Markup Language。構造化データを表現するマークアップ言語。

ネットワークの内外を問わず、すべてのアクセスを信頼しないセキュリティモデル。

事前の例示なしにタスクを実行する能力。モデルの汎化性能を示す指標。