生成AIってよく聞くけど、プロンプトだとかトークンだとか……何ぞ？
そう感じて、検索しているあなた。気持ち、よくわかります。
周囲では「AIでこんなこともできるらしい」と話題になる一方で、専門用語がネックになっている人も多いですよね。
「まず何を覚えればいいのか」「どう使えばいいのか」が曖昧なままでは、次の一歩が踏み出せません。
でも安心してください。生成AIは、難しい数式やプログラムを知らなくても、キーワードとなる用語さえ押さえれば身近なツールになります。
たとえば「トークン」「プロンプト」「パラメータ」など、意味を知っておくだけで選ぶべきAIサービスや、具体的な活用法も自然と見えてくるんです。
生成AIの用語を検索しているあなたは、まさに今、AIを武器にした新しい働き方を模索しているところ。この記事がその最初の一歩になります！
✔️この記事でわかること
- 初心者でもわかるように生成AIの超基本用語をクリアに理解(これ一本に絞ります！）
難しそうで意外とシンプル？生成AIの「基本」を理解できる用語集
生成AI業界では専門用語がバンバン飛び交いますが、実は基本さえ押さえればOK！
まずは「これを知っておけば大丈夫」という用語をじっくり解説します。
プロンプト（Prompt）
✔️意味
AIに「こういう文章を書いて」と指示する命令文のこと。
✔️なぜ大切？
AIは「文脈」「指示内容」「使い方」に基づいて応答します。
何をどう書くかで生成物がガラッと変わります。
✔️ポイント
要望を具体化するとAIの返答精度が上がります。「生成AIを使いこなす」とはすなわち
プロンプトを書く技術を磨くことを指します。
✔️使い方の例
１.シンプル指示：「ブログの導入を書いて」
２.詳細指示：「20代ビジネスマン向けに、生成AIと用語の重要性を伝える200文字の導入」
トークン（Token）
✔️意味
AIが文章を理解・処理する単位。
日本語では「単語」より細かく、英単語の一部や記号単位まで分解します。
✔️なぜ重要？
使うAIツールではトークン数に応じたコスト発生や、制限があるものも。
「500トークンまで無料」などの料金体系も多いです。
✔️ポイント
文章の長さやコスト計算の目安になる。
→ 例：「自分が投げかける文章は1,200トークンをよく超える。だから有料プランを検討しよう」
のような判断ができます。
パラメータ（Parameters）
✔️意味
AIの「学習済み情報量」。AIモデルが持つ重みや設定値の数を指します。
✔️なぜ重要？
パラメータが多いほど高度な文章生成や推論が可能になります。
ただし、高性能＝高コスト（要課金）というトレードオフも。
✔️チャットGPTの例
・GPT‑3：1,750億パラメータ
・PT‑3.5：数千億〜数兆パラメータ（推定）
・GPT‑4以降：さらに大規模化＆高精度
✔️実践的に使うには？
「高精度な文章が欲しいときはパラメータ数が多いモデル」を選びますが
応答速度・精度とコスト(有料版・無料版）を天秤にかけながら検討することをお勧めします。
生成AIの基本構造がわかる基礎用語解説
さらに踏み込んで、
生成AIを使いこなすための構造や裏側の理解に役立つ用語を3つ紹介します！
モデル（Model）
✔️意味
AIが学習した知識・構造そのもののこと。
主に「GPT‑3」「GPT‑4」「LLaMA」「Claude」などの名称で区分されます。
✔️なぜ重要
モデルによって得意分野が違うんです！
例：ChatGPT⇨会話と文章全般に強い
Stable Diffusion⇨イラスト系強い 等
✔️選び方アドバイス
各モデルの得意分野を捉え、必要に応じて生成AIモデルを使い分けてみましょう！
ファインチューニング（Fine‑Tuning）
✔️意味
ベースの大規模モデル（大型データベース）に対して、自分のデータを追加学習させていく手法。
✔️なぜ便利？
自社文書や専門用語、業務データなどに精通させることができるので
生成内容が「自分用にチューニング」されます。
✔️実際の例
・社内マニュアルだけを読ませて、FAQ生成特化AIにする
・自分の日報スタイルに合わせて自動生成させる
※注意：モデルによっては一部費用がかかる。
API（Application Programming Interface）
✔️意味
アプリやサービスから、生成AIモデルを呼び出すための「窓口」
✔️機能
スプレッドシートなど外部のツールで生成AIを使用出来るようにすることができます。
✔️使用例
・スプレッドシートからボタン一つで文章生成
・既存チャットツールと連携し、チャットツール内でAI回答
・自社アプリにAI機能を組み込む
✔️導入ステップ
１.APIキーを発行（ChatGPT／Azure／AWSなど）
２.ドキュメントを参照してHTTPリクエストを送信
３.レスポンス（AIの回答）を受け取り、UIに表示
→技術者連携が必要ですが、ノーコードツールとの併用で導入も現実的です。
導入ステップについては専門性が強い為、別途細かく解説します。
まとめ
ここまで、生成AIを理解するために欠かせない基本用語を
・プロンプト
・トークン
・パラメータ
・モデル
・ファインチューニング
・API
の計６つピックアップしました。
生成AIで出来そうな事、やんわりとイメージが湧いてきましたでしょうか。
まずは今日か明日にでも、少しづつ行動を起こしてみてはいかがでしょうか。
✔️手頃なアクション
・自身の仕事上での使用用途を検討してみる
・ChatGPTや類似サービスでプロンプト試し書き
・実際に使用した際のトークン数を数え、課金の有無を確認してみる（コスト管理）
⇨効果が出そうか否かも含めて検討してみましょう！
小さな一歩が、本業のビジネスや副業での大きな効率化につながります。
「生成AI、何から始めればいいかわからない」状態はもう卒業！
今日をスタートラインにして、ぜひ一歩踏み出してみてください！
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