AIエンジニア大全

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用語集

講義に登場する専門用語80語を、非エンジニア向けの短い説明で引ける辞書です。ページ内検索(⌘F)やサイト内検索も使えます。

.env
パスワードやAPIキーなど、他人に見せてはいけない重要な情報をまとめて書いておく設定ファイルです。慣習的にこの名前が使われ、どんなプロジェクトでもGitHubにアップロード(コミット)してはいけないファイルとされています。 第6回
.gitignore
Gitに「この中身は記録しなくてよい」と伝えるための設定ファイルです。鍵ファイルや自動生成されるフォルダ、OSが作るゴミファイルなどを指定しておきます。 第6回
Agent SDK
自分のアプリケーションの中に、自律的に判断して動くAI(エージェント)を組み込むための開発キットです。 第7回
AI-Driven
AIに仕事をさせ、自分専用の道具(ツール)を作って仕事の仕組みそのものを回していく人材・働き方のことです。 第1回
AIルール
AIに常に守ってほしいことをあらかじめ設定しておく仕組みです。CLAUDE.mdやAGENTS.md、Cursor Rulesなどが代表例です。 第6回
API
アプリ同士をつなぐ「窓口」のことです。他のサービスから情報を取ってきたり、操作したりするために使います。 第3回
APIキー
APIを利用するための鍵(パスワードのようなもの)です。流出すると他人に勝手に使われてしまうため、厳重な管理が必要です。 第3回
App Router
Next.js(Webアプリを作るための開発の枠組み)が提供する、URLと表示するページを結びつける仕組みです。 第5回
cdコマンド
「チェンジディレクトリ」の略で、ターミナル上で作業する場所(フォルダ)を移動するためのコマンドです。 第8回
Claude Code
Anthropic社が提供するAIコーディングツールの一つです。ターミナル(文字だけの操作画面)上で動き、AIがプログラムを直接操作・実行できるのが特徴です。 第1回
Cursor
AIと対話しながらコードを編集できる開発環境(AIコーディングツール)です。本来はエンジニア向けのツールですが、講義作りなどプログラム以外の用途にも活用されています。 第1回
Git
ファイルの変更履歴を記録し、いつでも過去の状態に戻せる無料のバージョン管理ツールです。 第1回 第2回 第3回
GitHub
Gitの変更履歴をクラウド上で保存・共有し、チームで共同編集できるサービスです。Microsoft傘下で運営されています。 第1回 第2回 第3回
GitHub Actions
GitHub上でコードの実行や作業を自動化する仕組みです。「毎朝7時に動かす」のような時刻指定を含め、様々なきっかけ(トリガー)で処理を自動実行できます。 第3回
GUI
画面上でクリックやドラッグなど視覚的な操作ができる画面のことです。文字だけで操作するコマンドライン画面と対になる概念です。 第1回
HTML図解
ウェブページを作る技術HTMLで作られる、ブラウザで開いて見られる視覚的な資料のことです。AIに「HTML図解にして」と頼めば誰でも作れます。 第1回
Human in the Loop
AIが出力し、人間がそれを承認したり修正を入れたりしながら進める流れのことです。人間を工程の輪の中に組み込む考え方を指します。 第1回
JSON
かっこで階層を表現し、キー(項目名)と値の組み合わせでデータをまとめる記述形式です。プログラムが扱いやすい形式として広く使われています。 第7回
LLM
大規模言語モデル(Large Language Model)の略で、ChatGPTやClaudeなど対話型AIの総称です。 第1回 第2回
localhost
自分のパソコンの中だけに通じる特別な住所(アドレス)です。開発中のWebアプリケーションを確認するときに使います。 第6回 第8回
LP
ランディングページの略で、商品やサービスの訴求に特化して作られたウェブページのことです。 第3回 第4回
MCP
Model Context Protocol(モデル・コンテキスト・プロトコル)の略で、AIと外部サービスをつなぐための共通規格です。 第7回
MVP
Minimum Viable Product(実用最小限の製品)の略で、仮説を検証するために機能を極限まで削って作る、必要最小限のプロダクトのことです。 第4回
Node.js
本来ブラウザの中でしか動かないJavaScriptを、ブラウザの外(サーバーやターミナル)でも動かせるようにした実行環境です。 第6回 第7回
pnpm
アプリ開発に必要な部品(ライブラリ)をネットから集めて管理してくれる道具(パッケージマネージャー)です。npmの進化版にあたります。 第8回
PoC
Proof of Concept(概念実証)の略で、やりたいことが本当に既存の技術で実現できるのかを、実際に動かして確かめる工程のことです。「POC」と表記されることもあります。 第4回 第6回
Postgres
現在もっともよく使われているデータベースの形式の一つです。データベースの種類に迷ったらこれを選んでおけば大体問題ないとされています。 第7回
README
リポジトリ(プロジェクトの保管庫)の説明書となるマークダウンファイルです。GitHubのリポジトリページに自動で表示されます。 第6回
SQL
データベースを操作するための言語です。データを選ぶ・追加する・書き換える・削除する・表を作る、といった操作を行います。 第7回
SSoT
Single Source of Truth(信頼できる唯一の情報源)の略です。同じ情報を複数の場所に書かず、正しい最新情報の置き場所を常に1つにするという原則です。 第2回 第6回
Tailwind CSS
HTMLの見た目を整えるモダンなCSSフレームワーク(デザインの型)です。図解作成をAIに頼むときに指定するとよいとされています。 第3回
UI
ユーザーインターフェースの略で、画面上でボタンや文字をどこに置くかという、使いやすさを左右する設計のことです。 第1回 第2回
YAML
設定ファイルを書くために世界的に使われている、シンプルな書式のことです。 第3回
アーキテクチャ
システム全体の構造設計のことです。コードをAIが書けるようになっても、全体の設計を考えられる人は必要とされ続けます。 第1回
アンラーニング
無意識に頭の中で処理していることを、あえて意識して言葉にし直すことです。実体は「分解」であり、良いアイデアの源になるとされています。 第4回
アテンション
AIが入力された情報のどこに、どれだけ注目するかを計算する仕組みです。注目度の合計は常に100%になるとされています。 第2回 第7回
バリデーション
入力や成果物が、決められた条件(形式や内容)を満たしているかをプログラムで機械的に検査する仕組みです。 第3回 第7回 第8回
データベース
サービスの情報をためておく保管庫のことです。複数人で読み書きする、たくさんの表(テーブル)が入った箱とイメージすると分かりやすいです。 第5回 第7回
デプロイ
完成したアプリケーションを公開環境に配置し、誰でもアクセスできる状態にすることです。 第5回 第6回
エージェント
自律的に判断しながら仕事をこなすAIのことです。新しいチャットを立ち上げることを「新しいエージェントを立ち上げる」と表現することもあります。 第2回 第4回
フォーク
他人のリポジトリ(プロジェクトの保管庫)を、変更履歴を引き継いだまま自分用に複製する仕組みです。 第6回
フック
特定のタイミング(AIが何かを実行した前後など)で自動的に処理を差し込む仕組みです。強力ですが複雑になりやすいという特徴もあります。 第1回 第2回 第7回 第8回
フレームワーク
「こう作るとうまくいきやすい」というノウハウが詰まった、開発の型のことです。選ぶだけで効率的な開発ができます。 第5回 第8回
フロントエンド・バックエンド
ブラウザ側(利用者が見る画面)の開発をフロントエンド、サーバー側(裏側の処理)の開発をバックエンドと呼びます。 第6回
ハーネスエンジニアリング
AIの力を最大限引き出しながら、道を外れないようにコントロールする仕組みを自分で組む技術のことです。ハーネスとは、馬の力を引き出しながら暴走を防ぐ馬具を指します。 第7回
ハルシネーション
AIがもっともらしい嘘の情報を作ってしまう現象のことです。調査をAIに任せるときは検索させ、情報源(ソース)を出させることで対策します。 第2回 第4回
ジェボンズのパラドックス
効率が上がりコストが下がると、使える場面が爆発的に広がって、かえって需要(消費量)が増えるという法則です。100年以上前、石炭と蒸気機関の時代から成り立つとされています。 第1回
課題仮説と解決仮説
「この面倒が存在するはずだ」という仮説と、「この解決策で楽になるはずだ」という仮説のことです。MVP(実用最小限の製品)を作って検証する対象になります。 第4回
環境変数
パスワードやAPIキーなど、プログラムの中に直接書き込んではいけない重要な情報を、別の場所に設定しておく仕組みです。 第7回 第8回
ブランチ
ある時点のファイルから分岐させて、安全に並行作業を進めるためのGitの機能です。作業が終わったら元に合流させることを「マージ」と呼びます。 第3回
コミット
「誰が何をやったか」を記録するGitの作業単位です。ゲームのセーブポイントのようなものと考えると分かりやすいです。 第2回 第3回
コンフリクト
複数人が同じファイルの同じ場所を変更したときに、Gitが出す警告のことです。気づかずに誰かの変更を上書きしてしまうことを防いでくれます。 第8回
コンポーネント
画面を小さな部品に分けて作り、必要な場所で使い回すという考え方です。画面作りの事実上の標準であるReactの中心概念になっています。 第5回 第6回
コンテキスト
AIに渡す前提条件・前提情報のことです。事業内容や利用者などの土台情報を自動で渡せるようにしておくと、AIの精度が上がります。 第1回 第2回
コンテキストエンジニアリング
AIに与える情報全体を戦略的に選び、整理する仕事のことです。プロンプトエンジニアリング(指示の工夫)の発展形にあたります。 第2回 第4回 第7回
コンテキストウィンドウ
AIが一度に扱える情報量の上限のことです。机の広さに例えられ、この上限を超えると性能が下がってしまいます。 第2回 第7回
クローン
GitHub上にあるリポジトリ(プロジェクトの保管庫)を、自分のパソコンにダウンロードすることです。 第3回 第6回
キャッシュ
送った情報を一時的に保持しておく仕組みです。AIが会話を「覚えている」ように見える理由ですが、厳密には記憶そのものではありません。 第2回
マークダウンファイル
見出しや箇条書きを簡単な記号で書けるテキスト形式のファイルのことです。 第2回
模範解答
AIに参考として示す、質の高い出力例のことです。抽象的な指示だけを伝えるより、模範解答を1つ作って渡すほうがAIの出力の質が上がるとされています。 第2回 第7回 第8回
認知バイアス
思い込みによって判断がゆがんでしまうことです。人はもっともらしい情報を無条件に信じてしまいやすいという性質を指します。 第4回
オートリグレッション
直前までの出力に引きずられながら、1語ずつ順番に、後戻りせずに文章を組み立てていく生成AIの根本的な仕組みです。 第2回 第7回
パラダイムシフト
大きな価値観の変化・産業構造の変化のことです。技術の進歩によって「プロにしかできなかったこと」が「誰でもできること」に変わる現象が代表例です。 第1回
プロンプト
ユーザーからAIへの指示のことです。チャット欄に打つ文章だけでなく、音声や画像による指示も含まれます。 第2回
プロンプトエンジニアリング
AIへの指示の言葉を工夫して、より良い結果を引き出す技術のことです。 第7回
プロトタイプ
試作品のことです。動かない企画書を何十枚も見せるより、動くプロトタイプを1つ見せるほうが、意思決定を速められます。 第1回 第2回
プッシュ
手元で行った変更をGitHubにアップロードすることです。 第3回
リクエスト・レスポンス
ブラウザがサーバーに「ページをください」と頼むのがリクエスト、サーバーがその中身を返すのがレスポンスです。Webの最も基本的な仕組みです。 第5回
リポジトリ
Gitで管理されるファイルの保管庫のことです。プロジェクトの情報一式をひとまとめにしておく場所を指します。 第3回 第6回
リレーショナルデータベース
表(テーブル)同士がID(識別番号)で紐づいた形式のデータベースのことです。 第7回
サブエージェント
メインのAIとは別に立ち上げる子のAIのことです。役割を切り分けて仕事を任せたり、第三者的な立場でレビューをさせたりするのに使います。 第2回 第3回 第7回
車輪の再発明
すでに世の中にあるものを、その存在を知らないままゼロから作り直してしまう無駄なことです。 第4回
システムプロンプト
サービス側があらかじめAIに与えている、利用者からは見えない指示文のことです。 第2回 第4回
スキル
AIが「自分は何ができるか」を認識できるようにする仕組みのことです。手順書(skill.md)を核に、参考資料やスクリプトを一緒にまとめておけます。 第1回 第2回
ステージング環境
本番に反映する前に動作をテストするための環境のことです。ローカル開発環境・本番環境と合わせて、3つの環境を使い分けます。 第6回
ストレージ
画像・動画・音声など、文字以外のデータを保存しておける場所・サービスのことです。 第7回
テーブル
データベースの中にある1つひとつの表のことです。表の1行分のデータを「レコード」、縦の列を「カラム」と呼びます。 第7回 第8回
トークン
AIが文章を処理するときの最小単位のことです。日本語ではおおよそ1文字が1〜2トークンに相当し、利用料金の計算基準にもなります。 第2回
トリガー
ツールを動かすきっかけのことです。時刻・ボタン操作・ファイルの更新・チャットでの発言などを指定できます。 第3回
ゼロショット
手本や具体例を一切見せずに、いきなりAIへ依頼するやり方のことです。まず雑に1回投げてみて、何が足りないかを確認する使い方もされます。 第2回 第8回

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