AI開発用語集

当サイトに出てくる専門用語を、エンジニアでない人にもわかる言葉で解説します。ツール紹介ページの「わからない用語」リンクからも飛べます。

LLM(大規模言語モデル)

ChatGPTやClaudeの中身にあたる、文章を理解して生成するAIの本体。

Large Language Modelの略。大量の文章を学習して、人間のように文章を読み書きできるようになったAIのことです。ChatGPT・Claude・Geminiなどのサービスは、それぞれのLLMを使いやすい形で提供したものです。「AIモデル」とほぼ同じ意味で使われます。

API

サービスの機能を、プログラムから呼び出すための「窓口」。

たとえばClaudeのAPIを使うと、自分のアプリの中からClaudeに文章を作らせることができます。レストランに例えると、お店(サービス)に注文を伝える「注文カウンター」がAPIです。APIの利用は多くの場合、使った分だけ料金を払う従量課金です。

APIキー

APIを使うときの「会員証+支払いカード」にあたる秘密の文字列。

誰がAPIを使ったかを識別し、料金を請求するための鍵です。他人に知られるとあなたの支払いで勝手に使われてしまうため、パスワードと同じように秘密に管理します。

オープンソース(OSS)

プログラムの設計図(コード)が公開されていて、誰でも無料で使える仕組み。

Open Source Softwareの略でOSSとも呼ばれます。世界中の開発者が協力して改良しており、無料で使えるものがほとんどです。「無料だと品質が心配」と思うかもしれませんが、LinuxやChromeの土台など、世界のインフラの多くはオープンソースでできています。

セルフホスト

サービスを他社に借りるのではなく、自分のサーバーで動かすこと。

たとえばChatGPTは OpenAI社のサーバーで動いていますが、セルフホスト型のツールは自分で用意したサーバー(またはPC)で動かします。月額料金がかからない・データが外部に出ないのがメリット、自分で管理する手間がかかるのがデメリットです。

クラウド

自分でコンピュータを持たず、インターネット越しに借りて使う仕組み。

アプリを公開するには24時間動くコンピュータ(サーバー)が必要ですが、それを自宅に置く代わりにAmazonやGoogleなどから借りるのがクラウドです。使った分だけ払う電気・水道のような料金体系が一般的です。

ホスティング

作ったWebサイトやアプリを、インターネット上に公開するための置き場所。

作ったアプリは自分のPCの中にあるだけでは誰も見られません。ホスティングサービス(Cloudflare・Vercelなど)に置くことで、世界中からURLでアクセスできるようになります。個人開発なら無料枠だけで十分なことが多いです。

デプロイ

作ったアプリを、みんなが使える状態でインターネットに公開する作業。

「配置する」という意味の英語です。手元で完成したアプリをホスティング先に送り込んで動かすことを指します。現代のツールでは、コードを保存(push)すると自動でデプロイされる仕組みが主流です。

サーバーレス

サーバーの管理を一切せずに、プログラムを動かせる仕組み。

実際にはサーバーは存在しますが、その面倒(設定・監視・増強)をすべてクラウド事業者が引き受けてくれるため、開発者からは「サーバーが無い」ように見えます。アクセスが無いときは費用もほぼゼロになるため、個人開発と相性抜群です。

エッジ

利用者に物理的に近い場所でプログラムを動かし、表示を速くする仕組み。

通常のサーバーは1か所(例: 東京)にありますが、エッジは世界中の数百か所に同じプログラムを配置します。アメリカの人にはアメリカから、日本の人には日本から応答するため、世界中どこでも表示が速くなります。

データベース(DB)

アプリのデータ(ユーザー情報・投稿など)を保存しておく整理棚。

アプリを閉じてもデータが消えないのは、データベースに保存されているからです。Excelの表が超高性能になったものと考えると近く、「テーブル」という表にデータを整理して保存します。個人開発ではSupabaseやFirebaseがよく使われます。

SQL

データベースに「このデータをちょうだい」と頼むための専用の言葉。

「usersテーブルから20歳以上の人を取り出して」のような指示を書くための言語です。50年近く使われている標準語なので、一度覚えるとどのデータベースでも通用します。今はAIに日本語で頼めばSQLを書いてくれるため、読めれば十分な時代になりました。

PostgreSQL(ポストグレス)

世界で最も信頼されているオープンソースのデータベース。

30年以上の歴史を持つ定番データベースで、Supabaseの中身もこれです。「ポスグレ」と略されることもあります。無料なのに商用製品と同等以上の性能があり、個人開発から大企業まで幅広く使われています。

RLS(行レベルセキュリティ)

「自分のデータは自分しか見られない」をデータベース側で強制する仕組み。

Row Level Securityの略。たとえばメモアプリで、AさんがBさんのメモを見られたら大問題です。RLSを設定すると「ログインした本人の行(データ)しか読み書きできない」というルールをデータベース自体が守ってくれるため、アプリ側にミスがあっても情報漏洩を防げます。Supabaseを使うなら必須の知識です。

認証(ログイン機能)

「この人は誰か」を確認する、ユーザー登録・ログインの仕組み全般。

英語ではAuthentication(オース)と呼ばれます。メールアドレスとパスワード、Googleアカウントでのログインなどが代表例です。自作すると危険が多い領域なので、SupabaseやFirebaseの認証機能をそのまま使うのが現代の定石です。

フロントエンド / バックエンド

画面側(見た目)がフロントエンド、裏側(データ処理)がバックエンド。

レストランに例えると、客席・メニュー・接客がフロントエンド、厨房や在庫管理がバックエンドです。ボタンの配置や色は フロントエンド、ログイン処理やデータ保存はバックエンドの仕事になります。

フレームワーク

アプリ作りの「土台と骨組み」をまとめて提供してくれる道具箱。

何もない状態からアプリを作ると、誰もが必要とする共通部分(画面の切り替え、データの表示など)を毎回作ることになります。フレームワーク(Next.js・Astroなど)はその共通部分を最初から用意してくれるため、自分のアイデアの部分だけ作れば済みます。

リポジトリ

プログラムのコード一式と、その変更履歴をまとめた保管箱。

GitHubで「リポジトリ」と言えば、1つのプロジェクトのコード置き場のことです。誰がいつ何を変えたかの履歴がすべて残るため、失敗してもいつでも過去の状態に戻せます。

GitHub

コードの保管・公開・共同作業ができる、開発者の中心地。

世界中の開発者がコードを置いている場所で、オープンソースソフトの多くはここで公開されています。「GitHubのスター数」はブックマークした人の数で、ツールの人気を測る指標としてよく使われます。個人開発でもコードのバックアップと自動デプロイのために使うのが標準です。

CLI(コマンドライン)

マウスではなく、文字の命令でコンピュータを操作する画面。

Command Line Interfaceの略で、Macの「ターミナル」がその代表です。黒い画面に文字を打つ姿は難しそうに見えますが、実際は「npm install ◯◯」のような決まり文句をコピペする場面がほとんどです。AI開発ツールの多くがCLIから使うため、怖がらずに触れると世界が広がります。

IDE / コードエディタ

プログラムを書くための高機能なメモ帳。VSCodeが代表格。

コードの色分け・自動補完・エラー表示などを備えた、開発専用の編集ソフトです。現在はAI機能を統合したCursorやWindsurfなど「AIエディタ」が主流になりつつあり、書くより「AIに指示して直させる」道具に進化しています。

VSCode拡張

エディタVSCodeに後付けできる追加機能(スマホのアプリのようなもの)。

VSCodeは拡張機能を入れることで自分好みに育てられます。ClineやRoo CodeのようなAIエージェントも拡張として提供されており、使い慣れたVSCodeのままAI開発環境を作れます。

Docker

アプリと動作環境を「コンテナ」という箱に詰めて、どこでも同じように動かす技術。

「自分のPCでは動くのに、サーバーでは動かない」という古典的な問題を解決します。セルフホスト型ツールの説明にある「docker run〜」というコマンドは、「この箱を持ってきて動かして」という意味で、環境構築が1行で済むということです。

AIエージェント

指示を出すと、複数の手順を自分で考えて実行してくれるAI。

普通のAIチャットが「質問に答える」だけなのに対し、エージェントは「調べる→作る→確認する→直す」のような一連の作業を自律的に進めます。「この機能を作って」で実装まで終わらせるClaude Codeなどが代表例です。

MCP

AIに新しい道具(外部サービスの操作能力)を持たせるための共通規格。

Model Context Protocolの略。AIは本来、文章の読み書きしかできませんが、MCPという共通の接続規格を通じて「GitHubを操作する」「ブラウザを動かす」「データベースを見る」などの能力を追加できます。スマホに例えると、AIが本体でMCPサーバーがアプリのような関係です。

RAG

AIに手持ちの資料を読ませてから答えさせる仕組み。「社内資料に詳しいAI」が作れる。

Retrieval-Augmented Generation(検索拡張生成)の略。AIは学習した知識しか知らないため、あなたの会社のマニュアルや個人のメモには答えられません。RAGは質問のたびに関連資料を検索してAIに渡すことで、「その資料に基づいた回答」を実現します。社内QAボットやドキュメント検索の中核技術です。

ベクトルDB(ベクトル検索)

「意味が似ている文章」を探せる特殊なデータベース。RAGの心臓部。

普通の検索は同じ単語しか見つけられませんが、ベクトル検索は「休暇の申請方法」で「有給休暇の取り方」もヒットさせられます。文章を数値の並び(ベクトル)に変換して意味の近さを計算する仕組みで、RAGを作るときに必要になります。

プロンプト

AIへの指示文のこと。書き方次第でAIの性能が大きく変わる。

AIに入力する文章すべてがプロンプトです。「良い指示の書き方」を研究する分野はプロンプトエンジニアリングと呼ばれます。役割を与える・例を見せる・出力形式を指定する、の3つを押さえるだけで結果は大きく改善します。

システムプロンプト

AIに最初に仕込んでおく「役割と行動ルール」の設定書。

ユーザーには見えない場所でAIに与えられる指示のことです。「あなたは丁寧なカスタマーサポートです。返金の判断はせず担当者に繋いでください」のように書くことで、AIアプリの性格と守るべき一線を決めます。AIアプリ開発の品質はここで決まると言われます。

トークン

AIが文章を数える単位。API料金は「使ったトークン数」で決まる。

AIは文章を「トークン」という細かい単位に分けて処理します。日本語ではおおよそ1文字=1〜2トークンが目安です。APIの料金表にある「100万トークンあたり$3」は、日本語の書籍数冊分の処理で数百円、という感覚です。

コンテキストウィンドウ

AIが一度に覚えていられる会話・資料の量(AIの短期記憶の容量)。

AIには「一度に読める量」の上限があり、これをコンテキストウィンドウと呼びます。上限を超えた古い内容は忘れられていきます。「長大な資料を丸ごと読ませたい」場合は、コンテキストウィンドウの大きいモデル(Gemini等)が有利です。

ファインチューニング

既存のAIモデルに追加学習させて、自分専用に調整すること。

汎用のAIを、自社の文体や専門分野に合わせて「追加訓練」する手法です。ただし費用と手間がかかるため、まずはプロンプトの工夫やRAGで済まないか検討するのが定石です。個人開発でファインチューニングが必要になる場面は実は多くありません。

ローカルLLM

ChatGPTのようなAIを、ネットに繋がず自分のPCの中で動かすこと。

OllamaなどのツールとオープンなAIモデル(Llama・Qwen等)を使うと、自分のパソコンでAIが動きます。API料金がかからず、データが外部に一切出ないのが利点です。性能は最新の商用AIに一歩譲りますが、日常用途には十分な水準になっています。

マルチモーダル

文章だけでなく、画像・音声・動画も理解できるAIのこと。

「モード(様式)が複数」という意味です。写真を見せて「これ何?」と聞ける、会議音声を渡して議事録にできる、などがマルチモーダルAIの能力です。最近の主要モデル(Claude・GPT・Gemini)はいずれも画像理解に対応しています。

E2Eテスト

「利用者と同じ操作」を自動でなぞって、アプリが壊れていないか確かめるテスト。

End to End(端から端まで)の略。「トップページを開く→ログインする→投稿する」のような一連の操作をプログラムが自動実行し、どこかでエラーが出ないかを確認します。Playwrightが定番ツールで、最近はこのテスト自体をAIに書かせるのが主流です。

ノーコード / ローコード

プログラムを書かずに(ほぼ書かずに)アプリや自動化を作る手法。

画面上の部品を繋いだり設定したりするだけで動くものが作れるツール群です。ZapierやDifyが代表例。AI時代には「日本語で指示すればコードはAIが書く」という新しいノーコードの形(Lovable等)も広がっています。

サブスクリプション / 従量課金

毎月定額で使い放題がサブスク、使った分だけ払うのが従量課金。

AIツールの料金は主にこの2種類です。ChatGPT PlusやClaude Proは月額定額(サブスク)、APIは使った分だけ(従量課金)です。たくさん使うならサブスク、たまにしか使わない・アプリに組み込むなら従量課金が向いています。