用語集

ユーザーがタスクを管理したり、情報を取得したり、会話を促進したりするのを支援するように設計されたAIシステム。AI アシスタントは一般的にワークフローに統合され、一貫性のあるリアルタイムのサポートを提供することで生産性と効率を高めます。

エージェントは、ユーザー入力を解釈し、それに応じてタスクまたはアクションを実行する役割を担う AI システムのコンポーネントです。エージェントは、質問への回答から、通知の送信やデータ分析などの特殊なアクションの実行まで、さまざまなタスクを処理できます。エージェントはより広範な AI システム内で作業し、多くの場合、シームレスなユーザーエクスペリエンスを提供するためにデータベースやユーザーインターフェースなどの他のコンポーネントとやり取りします。

GPTは「ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランスフォーマー」の略です。この用語は、AI モデルの中核となる機能とアーキテクチャを要約したものです。このタイプの AI モデルは自然言語処理に使用され、広範なデータトレーニングに基づいて人間のようなテキストを生成できます。

ユーザーが AI アシスタントと対話する媒体。一般的なインターフェースには、テキストベースのチャットウィンドウ、音声コマンドインターフェース、モバイルアプリケーション、コードベースの統合 (API と呼ばれる) などがあります。

進行中の会話の継続性と関連性を維持するために AI アシスタントが使用する、以前の対話から得た情報。コンテキストは、AI が過去のユーザー入力に合わせて応答を調整するのに役立ちます。

AI アシスタントがいつでも保持できる会話内の情報量。コンテキストウィンドウのサイズは、AI の設計と機能によって異なります。多くの AI システムでは、コンテキストウィンドウはトークンで測定されます。トークンによって、AI が一度に参照できる会話の量が決まります。

複合AIとは、複数のAIモデル、アルゴリズム、または方法論を組み合わせて、単一のLLMだけでは実現できないほど高性能なシステムを構築する高度なAIシステムを指します。複合AIは、さまざまな元素から形成される化合物と同様に、さまざまなAI技術 (機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、推論レベルの最適化など) を統合してロジックやコーディングなどの複雑なタスクを処理し、より強力な出力を提供します。このアプローチにより、システムは各コンポーネントの強みを活用しながら、LLM全体の個々の弱点を補うことができる可能性があります。

ユーザーのプロンプトに基づいて AI アシスタントが実行するアクション。タスクは、ユーザー指定のプロンプトと AI の対応する応答で構成されます。タスクには、情報の取得などの 1 つのアクションが含まれることも、AI アシスタントが調整する一連のアクションも含まれます。

ユーザーと AI アシスタント間の一連の対話。通常は複数の関連タスクが含まれます。AI アシスタントは、以前のやりとりのコンテキストを使用して一貫性を保ち、チャットの進行に合わせて適切に応答します。チャット中、ユーザーは、旅程の計画やレストランの調査など、複数のタスクをすべて同じテーマのコンテキスト内で完了するようにアシスタントに要求することがあります。

ディープ・リサーチとは、Web、ドキュメント、その他のソースから大量のデータを収集、分析、統合して包括的なレポートを作成するための AI 主導型のアプローチです。ディープリサーチは、AI リサーチアシスタントまたはアナリストを雇うのと似ています。AI のリサーチアシスタントやアナリストは、AI 推論に基づいて構築された LLM を利用して、お客様に代わりにリサーチプランを策定して実行します。

データ、チャート、画像、その他の視覚要素の表示を含む、AI アシスタントが提供する非言語的応答。視覚的な応答は、ユーザーが複雑な情報をよりよく理解できるように、口頭またはテキストベースの応答を補完するためによく使用されます。

ユーザーが AI アシスタントに提供する入力。質問、コマンド、ステートメント、または指示の形式をとることができます。プロンプトは、応答を生成したりタスクを実行したりするための主要な入力として機能することで、AI アシスタントのアクションをガイドします。

AI Assistantと対話するときにユーザーが達成しようとしている根本的な目標または望ましい結果。AI が適切な応答を生成したり、適切なタスクを実行したりするには、ユーザーの意図を理解することが不可欠です。

AI アシスタントからより正確で適切な応答が得られるように、ユーザーがプロンプトを調整または言い換えるプロセス。リファインメントは、AI がユーザー固有のニーズをよりよく理解し、出力が望ましい結果とより密接に一致するようにするのに役立ちます。

AI アシスタントがプロンプトを受信してから応答を生成するのにかかる時間。

ユーザーと AI との会話の記録。継続性を保つために参照できます。

ユーザーと AI アシスタント間の継続的なやりとり。通常は 1 つ以上の会話の中で複数のタスクを行います。

AI アシスタントによって生成され、ユーザーに返された出力。応答はユーザーのプロンプトの具体性または一般性に合わせて調整され、適切で正確な出力が保証されます。

入力は、構造化されたコマンドとは対照的に、日常会話言語で提供されます。AI アシスタントは自然言語入力を処理するので、ユーザーは特別なフォーマットや技術的な指示なしにコミュニケーションをとることができます。

ユーザーが音声コマンドを使用して、通常はデバイスのマイクを介して AI アシスタントと対話する通信方法。音声対話では、音声認識技術を使用してユーザーの音声入力を解釈し、それに応じて応答します。