用語解説– category –

AIの見積書に登場する「トークン」の正体を「原稿用紙のマス目」に例えて解説。InputとOutputの料金差や定額プランの落とし穴など、ビジネス現場で役立つコスト知識をまとめます。

「AIが勝手に変な行動をしないか不安」という現場の悩みを解決する「ハーネスエンジニアリング」。その概念をF1マシンのエンジンと車体に例えて解説します。

AIの性能を左右する「コンテキストウィンドウ」。これを「作業机の広さ」に例えて解説します。机が広ければ多くの資料を参照でき、回答の質が上がります。最新モデルの傾向や、情報の埋没を防ぐ「サンドイッチ作戦」も必見です。

「最近のAI、答えが遅い？」それはAIが深化した証拠。答えを出す前に自問自答する「Reasoning Model」の本質を、直感と熟考のたとえ話で分かりやすく解説します

「AIモデルを変えるたびにシステムを作り直すのは大変…」そんな悩みを解決する革命的技術「MCP」と「Agent Skills」。非エンジニアでも直感的に理解できるよう「USBと専用アプリ」のメタファーを使って、仕組みと導入メリットを図解します。

従来の「指示待ちAI」から「自律実行AI」へ。本記事では大きなトレンドである「AIエージェント」を自律的に動く優秀な秘書に例え、その仕組みや導入ポイントをわかりやすく解説します。

AIに自社の社内ルールや最新情報を答えさせるために不可欠な技術「RAG」。高額な追加学習（ファインチューニング）を行わずに、AIに回答の「カンペ」を渡す仕組みを、初心者向けに図解入りで解説します。

ChatGPTなどの最新AIの心臓部である「LLM」。本記事では、このLLMを「すべての本を記憶した魔法の図書館の司書」に例え、その仕組みや注意点、実践的なビジネス活用法をわかりやすく解説します。