Prompt ★ AIへの指示文そのもの
語源ラテン語 promptus（用意された・即座の）。舞台で役者に台詞を囁く「プロンプター」と同根。覚え方: 「役者に渡す台本」
役割指定 ★ 「〜の専門家」と宣言し語彙を固定
語源Role = 昔の俳優が台詞を巻いた「巻物(roll)」。覚え方: 役を与える＝巻物を渡す
Few-shot ★ 例を数個見せてから頼む
語源英 few(少数) + shot(試行)。元々は機械学習の「少数サンプル学習」。覚え方: 「数発の試し撃ちで覚えさせる」
CoT ★ 段階的に考えさせ推論を誘導
語源Chain of Thought = 「思考の鎖」。Google 2022年論文の造語。覚え方: 思考を1本の鎖でつなぐ
出力形式 ★ JSON/表を指定しパース可能に
語源Format = ラテン語 forma（型）。本の「判型」が原義。覚え方: 「器の型を決めてから注ぐ」
制約列挙 △ 禁則を明文化して暴走抑止
語源Constraint = ラテン語 constringere（強く縛る）。覚え方: 「縛って暴れさせない」
ReAct ○ 思考→行動→観察のループ
語源Reason + Act の合成。React(反応する)にも掛けた Princeton 2022 論文の造語。覚え方: 「考えて→動いて→また考える」
Context ★ AIに渡す周辺情報の総体
語源ラテン語 con(共に) + texere(織る) = 「共に織られたもの」。textile（織物）と兄弟語。覚え方: 「言葉を取り巻く織物」
CLAUDE.md ★ プロジェクト規約を常駐させる
語源Claude Code が起動時に自動で読むファイル名の慣習。.md は Markdown。覚え方: 「Claude宛の置き手紙」
RAG ★ 関連文書を検索して差し込み
語源Retrieval(検索)-Augmented(強化された)-Generation(生成)。Meta 2020年の論文命名。覚え方: 「調べて・足して・作る」
コンテキスト圧縮 ★ 履歴を要約しトークン節約
語源Compress = ラテン語 comprimere（押し固める）。覚え方: 「過去会話を小さく畳む」
メモリ階層 △ 短期/長期を分離保管
語源Memory = ラテン語 memor(覚えている)。CPUの L1/L2/L3 キャッシュに由来する階層思想。覚え方: 「すぐ使う棚と倉庫を分ける」
埋め込み検索 △ 意味ベースのベクトル類似検索
語源Embedding = 「埋め込む」。文を数百次元の数値空間に"埋め込む"ことから。覚え方: 「言葉を座標に置き換える」
Prompt Caching △ 固定部分を再利用し高速化
語源Cache = 仏語 cacher(隠す)。元は猟師が獲物を隠す場所。覚え方: 「使い回すため脇に隠しておく」
コンテキスト汚染 ○ 詰め込むほど精度が落ちる罠
語源Pollution = ラテン語 polluere(汚す)。覚え方: 「不要情報が混ざると濁る」
Harness ★ AIを安全に動かす"装具一式"
語源古ノルド語 hernest（軍装・馬具）。馬に付ける革ベルト一式が原義で「制御装置」の意へ。覚え方: 「暴れ馬に付ける手綱」
Tool Use ★ Read/Write/Bash等を関数化
語源Tool = 古英語 tōl(道具)。Anthropic API の "tool_use" ブロックが業界用語化。覚え方: 「AIに道具箱を渡す」
Agentic Loop ★ 連続ツール呼出で自律実行
語源Agent = ラテン語 agere(行う) → 「代理で動く者」。覚え方: 「自分で動き続ける使者」
Sandbox ★ 隔離環境で安全に実行
語源子供用の「砂場」。本物の町を壊さずに遊べることから、IT で「隔離領域」の比喩に。覚え方: 「砂場で遊ぶなら壊しても安全」
Permission ★ 危険操作は人間承認を挟む
語源ラテン語 permittere(通過を許す)。per(通して) + mittere(送る)。覚え方: 「関所を通す許可証」
Hook △ 呼出前後に監査/整形を差込
語源英 hook(鉤)。「処理の途中にフックを引っ掛けて割り込む」比喩。覚え方: 「流れに鉤を引っ掛けて横取り」
Sub Agent △ 専門役を並列分離実行
語源Sub = ラテン語 sub(下の)。部下のエージェントを指す。覚え方: 「下請けに外注」
MCP △ 外部ツール連携の標準規格
語源Model Context Protocol。Anthropic 2024発表。USB-C のようにAIと外部を繋ぐ共通端子を目指す。覚え方: 「AI界のUSB-C」
Eval ★ プロンプト改良時の回帰テスト
語源Evaluation = ラテン語 ex(外へ) + valere(価値がある)。「価値を引き出して測る」。覚え方: 「価値を天秤にかける」
LLM-as-Judge △ 別LLMに採点させる自動評価
語源Judge = ラテン語 judex(法の宣告者)。「LLMを裁判官席に座らせる」という直喩。覚え方: 「AIがAIを裁く」
A/Bテスト △ 2案並行稼働で勝率計測
語源20世紀初頭の農業実験で区画A/Bを比較したのが起源。Googleが Web で標準化。覚え方: 「紅組vs白組の勝敗」
ゴールデンデータ △ 人手作成の正解例集
語源Gold Standard = 19世紀の「金本位制」。価値の絶対基準という意から「信頼できる絶対正解」の意へ。覚え方: 「金(きん)の物差し」
Orchestration ★ 複数AIを指揮する統括役
語源ギリシャ orkhēstra(古代劇場の合唱団の場所) → 管弦楽団の指揮。覚え方: 「AIたちの指揮者」
Managed Agents ★ 自律エージェント実行基盤
語源Managed = 伊語 maneggiare(馬を手綱で扱う)。Anthropic CMA 等。覚え方: 「手綱付きの自律エージェント」
Plan → Execute ★ 先に設計→承認→実行に分離
語源Plan = ラテン語 planus(平らな・図面)。建築の平面図が原義。覚え方: 「先に青写真、後に工事」
Multi-Agent △ 複数役を協調させる
語源Multi = ラテン語 multus(多い)。設計/実装/レビュー役を分担。覚え方: 「社内の部署分担」
Reflection △ 自作物を自己レビュー
語源ラテン語 reflectere(後ろへ曲げる) → 「光を跳ね返す＝鏡映し」。覚え方: 「自分を鏡に映して直す」
Human-in-the-Loop △ 要所で人間承認を挟む
語源軍事・航空用語の制御ループ「輪」に「人間を入れる」。自動運転やミサイル制御から輸入。覚え方: 「自動化の輪に人が一人」
Fine-Tuning △ 独自データで追加学習
語源Tune = 古仏語 ton(音色) → 楽器の調律。Fine(細かく) + tuning で「細部まで調律する」。覚え方: 「ギターのペグを微調整」
LoRA ○ 少パラメータだけ差分学習
語源Low-Rank Adaptation。Microsoft 2021論文。既存モデルに薄い"差分レイヤー"を貼る。覚え方: 「上から貼る薄皮」
Distillation ○ 大モデル→小モデルへ知識転写
語源Distill = ラテン語 de(下へ) + stillare(滴る) = 蒸留。原液から純粋成分を抽出する意。覚え方: 「大モデルから知識を蒸留」
RLHF ○ 人間フィードバックで強化学習
語源Reinforcement Learning from Human Feedback。ChatGPT を生んだ OpenAI 2022 の鍵技術。覚え方: 「人の👍👎で育てる」
Injection ★ 外部入力に潜む命令を警戒
語源ラテン語 injicere(中に投げ込む)。SQL インジェクション同様「悪意の混入」。覚え方: 「外から注射される攻撃」
出力フィルタ ★ 個人情報・有害表現を後段除去
語源Filter = 中世ラテン語 filtrum(フェルト生地)。液体を濾す布が原義。覚え方: 「出口でこし取る」
Hallucination ★ AIが事実でない情報を生成
語源ラテン語 hallucinari(心が彷徨う)。本来は人間の幻覚症状。覚え方: 「AIの夢うつつ」
レート制限 △ トークン上限でコスト爆発防止
語源Rate = ラテン語 rata(割り当てられた量)。覚え方: 「一定間隔で蛇口を絞る」
監査ログ △ 全入出力を保存し追跡
語源Audit = ラテン語 audire(聴く)。古代ローマで会計を読み上げて聴き取ったことから。覚え方: 「後から聴き返せる記録」