エージェントなど必須キーワード

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この記事の要点

AI の基礎概念のハブページ。生成 AI（ChatGPT / Claude / Gemini 等）を理解・活用するための 11 の核心概念をまとめている。
モデル基礎は LLM（大規模言語モデル）/ Transformer（2017 年登場の土台）/ Attention（注意機構）。
表現と検索は Embedding（意味を保つベクトル化）/ トークンとコンテキストウィンドウ（処理の最小単位と上限）。
使い方の技法は Prompt Engineering / RAG（検索拡張生成）/ ファインチューニング / AIエージェント。
マルチモーダル / 生成は マルチモーダルAI / Diffusion Model（拡散モデル）。
初学者は LLM → Transformer → Attention、業務担当者は Prompt → RAG → トークン、開発者は Embedding → ファインチューニング → エージェントの順がおすすめ。

本稿は AI の基礎概念（LLM 時代の必須キーワード集）のハブページです。ChatGPT / Claude / Gemini など現代の生成 AI を理解・活用するために押さえるべき11 の核心概念をまとめています。

このページの使い方

本ページの子ページ（11 概念）

分類	概念	一言
モデル基礎	LLM (大規模言語モデル)	大量データで学習した巨大 Transformer。GPT/Claude/Gemini の本体
	Transformer	2017 年に登場した、現代 AI 全部の土台アーキテクチャ
	Attention (注意機構)	「どこに注目するか」を学ぶ Transformer の中核
表現と検索	Embedding (埋め込み)	テキスト・画像を意味を保ったベクトルに変換
表現と検索	トークンとコンテキストウィンドウ	LLM が処理する最小単位と入出力上限
使い方の技法	Prompt Engineering	指示文の設計で LLM の品質を引き上げる
	RAG (検索拡張生成)	外部知識を検索 → LLM に渡して回答
	ファインチューニング	事前学習モデルを用途特化（LoRA / RLHF）
	AIエージェント	LLM が自分で道具を使い多段タスクを実行
マルチモーダル / 生成	マルチモーダルAI	テキスト + 画像 + 音声 + 動画を統一的に扱う
マルチモーダル / 生成	Diffusion Model (拡散モデル)	ノイズ除去で画像・動画を生成する方式

概要マップ

読者像	推奨順序
AI 初学者・全体像を知りたい	LLM → Transformer → Attention → Embedding → トークン
ChatGPT 等を業務で使う担当者	Prompt Engineering → トークン → RAG → AIエージェント
RAG / 社内 QA を作る開発者	Embedding → RAG → Prompt Engineering → ファインチューニング
LLM アプリ・エージェント開発者	LLM → Tool Use → AIエージェント → RAG → ファインチューニング
画像・動画 AI 開発	Diffusion Model → マルチモーダル → Transformer
研究・論文を読みたい	Attention → Transformer → LLM → ファインチューニング