AIエージェント
目標を受け、状況を読み、ツールを使い、複数手順を進めるAIシステム。チャットで文章を返すだけでなく、ファイル編集、検索、コマンド、ブラウザ操作などを含む。
AI・エージェントの基本概念AI AGENT / FIELD DICTIONARY / 02
迷子にならないためのAIエージェント用語辞典
講義に登場した言葉を、製品名・考え方・開発・安全まで分類。最初から暗記せず、分からない言葉が出たときに戻ってくる地図。
193収録語
14分類
12まず覚える語
提供された「AI仙人_md用語辞典_調査版.md」（2026-07-14）を、検索できるHTMLへ再構成。
00 / HOW TO READ
全部覚えなくていい。
12語で地図を持つ。
AIの話は、新しい名前が多い。まず「目標・材料・手順・確認・安全」に関わる言葉だけを押さえ、残りは必要になったときに検索する。
01 / STARTER 12
最初に出会う、12語。
この十二枚を読めば、AIエージェント入門の全体像を追える。
Goal / ゴール
通常の一回回答より長く保持する目標。完了条件を見ながら、次の行動を選び続ける機能・考え方。件数、テスト、見た目の一致、必須項目など、検証可能な基準と相性がよい。
AI・エージェントの基本概念完成基準値
AI仙人が強調する、作業完了を判定する条件。正式な標準用語ではなく、Definition of Done、受入条件、評価指標に近い。
AI・エージェントの基本概念Skill / スキル
特定作業の手順、判断基準、参考資料、補助スクリプトをまとめ、AIが再利用できるようにしたもの。
AI・エージェントの基本概念Context / コンテキスト
AIが現在の仕事を理解して判断するために参照する情報。目的、顧客、社内ルール、原本、過去事例、会話、制約、ツール結果などを含む。
コンテキストと記憶原本 / Source of truth
判断の根拠として優先する元資料。AI要約より上位に置き、更新日・版・責任者を確認する。
コンテキストと記憶Prompt / プロンプト
AIへの入力。質問文だけでなく、目的、資料、制約、出力形式、ツール指示を含む。
指示・プロンプト・評価Evaluation / 評価
出力が目的を満たすか測ること。自動テスト、人間レビュー、比較指標、ルーブリックなどを使う。
指示・プロンプト・評価1タスク1フォルダ
AI仙人の実務ルール。作業に無関係な資料を減らし、誤編集や誤参照の範囲を限定する。案件の大きさに応じてプロジェクト・機能単位へ調整する。
コンテキストと記憶Sandbox mode / サンドボックスモード
AIが読める・書けるファイル、ネットワーク、コマンドなどの技術的境界を決める設定。
OpenAI / Codex系Automation / オートメーション
指定時刻や繰り返し条件でタスクを自動実行する仕組み。作業内容、実行間隔、権限、失敗時処理、停止方法を決める。
AI・エージェントの基本概念Multi-agent / マルチエージェント
複数のAIエージェントが役割分担して作業する構成。数を増やすほど良いわけではなく、仕事の分離と統合方法が必要。
AI・エージェントの基本概念02 / FULL INDEX
全用語を、分類と検索で探す。
ひらがな・カタカナ・英字の一部でも検索可能。検索中は、一致する用語だけを表示する。
193語を表示中
02AI・エージェントの基本概念27語
AIエージェント
目標を受け、状況を読み、ツールを使い、複数手順を進めるAIシステム。チャットで文章を返すだけでなく、ファイル編集、検索、コマンド、ブラウザ操作などを含む。
エージェント型AI
AIエージェントとほぼ同じ意味で使われる。実行、観察、判断、修正を繰り返す性質を強調した呼び方。
Goal / ゴール
通常の一回回答より長く保持する目標。完了条件を見ながら、次の行動を選び続ける機能・考え方。件数、テスト、見た目の一致、必須項目など、検証可能な基準と相性がよい。
完成基準値
AI仙人が強調する、作業完了を判定する条件。正式な標準用語ではなく、Definition of Done、受入条件、評価指標に近い。
Definition of Done
作業が「終わった」と判断するための条件。テスト通過、必須項目、品質水準、承認、成果物の場所などを含む。
Skill / スキル
特定作業の手順、判断基準、参考資料、補助スクリプトをまとめ、AIが再利用できるようにしたもの。
SKILL.md / skill.md
Skillの中心となるMarkdownファイル。名称、説明、起動条件、手順、注意点などを書く。大文字小文字や配置規則は製品仕様に合わせる。
Skill Creator / スキルクリエイター
自然言語からSkillの構成やSKILL.mdを作る補助Skill・ツール。作成後は実案件でテストし、誤作動の条件を確認する。
使い捨てSkill
AI仙人固有の運用思想。全案件へ使える万能Skillを長期間保守する代わりに、既存Skillを参考に案件別の派生Skillを作り、その案件で役目を終えさせる。
Automation / オートメーション
指定時刻や繰り返し条件でタスクを自動実行する仕組み。作業内容、実行間隔、権限、失敗時処理、停止方法を決める。
Scheduled task / 定期実行
毎日、毎週、一定間隔などの時刻条件で動くタスク。オートメーションの代表形。
Loop / ループ
結果を見て、次の処理へ戻り、条件を満たすまで繰り返す構造。
Loop Engineering / ループエンジニアリング
近年使われる実務的な呼び方。AIが計画、実行、検証、修正を回せるよう、環境・評価・ツール・ログを設計する考え方。まだ単一の厳密な業界標準定義がある語ではない。
外側ループ
AI仙人の言い方。実行担当のGoalが終わった後、その結果を別の管理役が評価し、次のGoalを書き換えて再実行する上位ループ。
Agent harness / エージェントハーネス
モデルの周囲に置く実行環境。ツール、権限、記憶、プロンプト、評価、再試行、ログ、サブエージェント制御などを含む。
Subagent / サブエージェント
親エージェントから一部の調査・実装・検証を任される別エージェント。専用の文脈や権限を持たせ、並列作業に使う。
Multi-agent / マルチエージェント
複数のAIエージェントが役割分担して作業する構成。数を増やすほど良いわけではなく、仕事の分離と統合方法が必要。
Orchestration / オーケストレーション
複数モデル、エージェント、ツール、作業順、依存関係を管理して、全体の結果へまとめること。
Deterministic / 決定論的
同じ入力と条件なら同じ処理を期待する部分。計算、形式変換、検証、命名などはコードで固定しやすい。
Non-deterministic / 非決定論的
同じ入力でも表現や判断が変わりうる部分。LLMの生成や曖昧な評価が該当する。重要処理ではスキーマ、検証、再実行条件を足す。
曖昧な判断
文章の良さ、相手に合う表現、異常らしさなど、単純な固定ルールへ落としにくい判断。AIへ基準、実例、除外条件を渡す。
RPA
Robotic Process Automation。画面操作や決められた手順をソフトウェアで自動化する考え方。一般に予測可能な反復処理が得意。
CUA / Computer-Using Agent
画面を見て、マウス・キーボード相当の操作をし、状況に応じて次の操作を判断するAIエージェント。
AGI
Artificial General Intelligence。幅広い課題で人間に近い、またはそれ以上の汎用能力を持つAIを指すが、統一された判定基準はない。講義内の「AGIっぽい」は本人の比喩的・研究的表現。
AIネイティブ
AIを追加ツールではなく、日常の思考・作業・判断へ自然に組み込んでいる状態を指す実務表現。
AIと融合
AI仙人の中心表現。人間が目標と判断を持ち、AIが情報処理と実行を担い、その往復が日常化した状態。
AI社員
AIを社員のような役割名・人格・担当で運用する表現。AI仙人はこの見せ方へ懐疑的で、Skill、コンテキスト、Goal、エージェントで具体的な仕事を持たせる方を好む。
03コンテキストと記憶19語
Context / コンテキスト
AIが現在の仕事を理解して判断するために参照する情報。目的、顧客、社内ルール、原本、過去事例、会話、制約、ツール結果などを含む。
Context window / コンテキストウィンドウ
モデルが一度に扱える入力・会話・ツール結果の容量。大きくても、不要情報が多いと精度、費用、速度へ影響する。
Context engineering / コンテキストエンジニアリング
AIへ何を、どの形式で、どの順に、どれだけ渡すかを設計する考え方。プロンプト一文より、作業環境全体を扱う。
自分のデータ
本人の発言、判断、過去成果、会議、メール、社内資料など。AI仙人は、一般的な回答ではなく本人・会社固有の回答を作る核として重視する。
一般データ
公開PDF、書籍、Web記事、統計、法令、外部資料など、本人固有ではない外部情報。
AI出力データ
AIが要約、変換、推測、作成した派生物。原本と混ぜず、由来と作成条件を追えるようにする。
原本 / Source of truth
判断の根拠として優先する元資料。AI要約より上位に置き、更新日・版・責任者を確認する。
中間層 / 中間コンテキスト
大量の原本から、現在の目的に必要な部分だけ抽出・統合した資料。長い議事録群から案件要件だけを抜き出した文書など。
Context minimization
目的に不要な情報を外し、必要な文脈だけ渡すこと。情報量をただ減らすのではなく、判断に必要な情報密度を上げる。
Memory / メモリ
セッションを越えて保存される好み、事実、作業履歴など。製品ごとに保存範囲・管理方法が違う。
Session / セッション
一連の会話・作業のまとまり。セッションを変えると文脈が引き継がれない場合がある。
Compaction / 圧縮
長い会話や作業履歴を要約し、重要情報を残してコンテキスト容量を空ける処理。
raw
未加工の原本置き場として使う任意のフォルダ名。正式標準ではない。受領資料、文字起こし、元データを入れる。
md
Markdown化した資料の置き場として使う任意のフォルダ名。
web
Webから取得した資料を分ける任意のフォルダ名。取得日、URL、利用条件を残すとよい。
output / outputs
AIの生成物や最終成果物を置く任意のフォルダ名。
src
sourceの略。プログラム本体のソースコードを置く慣例的なフォルダ名。
1タスク1フォルダ
AI仙人の実務ルール。作業に無関係な資料を減らし、誤編集や誤参照の範囲を限定する。案件の大きさに応じてプロジェクト・機能単位へ調整する。
ワークスペース
AIが参照し、編集し、成果物を保存する作業場所。ローカルフォルダ、リポジトリ、クラウドプロジェクトなどを含む。
04指示・プロンプト・評価14語
Prompt / プロンプト
AIへの入力。質問文だけでなく、目的、資料、制約、出力形式、ツール指示を含む。
Prompt engineering / プロンプトエンジニアリング
AIから望む結果を得るために入力を設計・改善すること。AI仙人は、決まり文句よりコンテキストと完成基準を重視する。
目的
何を達成したいか。成果物名より、利用後に何が変わるかを示すと判断しやすい。
入力
AIが使う資料、データ、ファイル、URL、既存コード、会話など。
出力形式
Markdown、HTML、CSV、PDF、JSON、スライド、アプリなど、成果物の形。
制約
避けること、使える資料、対象範囲、期限、費用、禁止事項、互換性、法的条件など。
Role prompting / 役割付与
「専門家として」などの役割を与える方法。補助になる場合はあるが、具体的な目的・材料・評価基準の代わりにはならない。
Ground truth / 正解ラベル
評価の基準となる正しい答えや参照結果。UIの基準画像、既知のテスト結果、正解データなど。
Evaluation / 評価
出力が目的を満たすか測ること。自動テスト、人間レビュー、比較指標、ルーブリックなどを使う。
Rubric / ルーブリック
品質を複数項目に分け、各項目の評価条件を明示した採点表。
判断ログ
AIが採用した方針、除外理由、検証結果、未解決事項を残す記録。長時間のGoalや自動化で有用。
Goal update / ゴール更新
実行中の方向がずれたとき、目標・制約・完成条件を途中で修正する運用。
最初の30秒を見る
AI仙人の運用感覚。実時間を厳密に30秒とする規則ではなく、初動で資料選択、方針、作業順を確認して早く軌道修正する考え方。
雑に投げる
情報を欠いた無責任な指示ではない。目的、材料、出力、制約、完成基準の核だけを渡し、細部の手順をAIへ委ねて一度動かすこと。
05OpenAI / Codex系14語
ChatGPT
OpenAIの対話・作業環境。会話、ファイル、Web、画像、コネクタ、Codexなど、利用プランに応じた機能を持つ。
Codex
OpenAIのエージェント型開発・作業環境。コードベースやローカルファイルを読み、編集、コマンド、テスト、ブラウザ、Computer Useなどを使う。
Codex app
ChatGPTデスクトップ環境内で、Project、Goal、Browser、Computer Use、Skill、Automationなどを使う作業面。
Codex CLI
ターミナルからCodexを使うコマンドライン版。リポジトリ内の編集、コマンド、検証に向く。
Codex cloud
クラウド環境でリポジトリ作業を進めるCodex実行形態。ローカル作業とは権限・環境・ファイルの所在が異なる。
AGENTS.md
Codexが作業前に読むプロジェクト指示ファイル。リポジトリの規約、テスト方法、禁止事項、成果物の期待を置く。
Browser / Browser Use
Webページを開き、内容確認、入力、クリック、テストなどを行う機能。内蔵ブラウザ、クラウドブラウザ、Chrome連携は別の実行環境として扱う。
Computer Use
画面を見て、デスクトップアプリやブラウザをクリック・入力・操作する機能。構造化APIがない作業にも使えるが、誤操作と権限リスクがある。
Mobile / Remote control
スマートフォン等から進捗確認、承認、指示変更を行う機能。作業ファイルや実行環境がどの端末にあるかを確認する。
Approval mode / 承認モード
AIがコマンドや危険操作を行う前に、人間へ許可を求める範囲を決める設定。
Sandbox mode / サンドボックスモード
AIが読める・書けるファイル、ネットワーク、コマンドなどの技術的境界を決める設定。
Full access / フルアクセス
広いファイル・コマンド・ネットワーク権限を与える状態。速度は上がるが、被害範囲も増える。
Proxy approval / 代理承認
講義内の画面表現。製品の正式名称・意味はバージョンで変わりうるため、現在の権限説明を画面・公式資料で確認する。
Project guidance
プロジェクト単位で常時参照させる方針。AGENTS.md、設定、メモリなどを含む総称。
06Anthropic / Claude系12語
Claude
AnthropicのAI製品・モデル群。
Claude Code
コードベースを読み、ファイル編集、コマンド実行、開発ツール連携を行うエージェント型ツール。ターミナル、IDE、デスクトップ、ブラウザで利用できる。
CLAUDE.md
Claude Codeへ継続的に渡すプロジェクト・利用者の指示ファイル。事実、規約、コマンド、方針を置く。再利用手順はSkillへ分ける選択肢がある。
Opus
Anthropicの高能力モデル系列名。正確な最新版、料金、利用条件は時期で変わる。
Sonnet
能力・速度・費用のバランスを狙ったAnthropicのモデル系列名。
Fable 5
2026年6月に一般提供が始まったAnthropicの高能力モデル。長時間作業・エージェント用途を含むが、費用と可用性を確認する。
Mythos 5
Fable 5と同日に発表された、承認顧客向け限定提供のモデル。一般利用できるモデルとして扱わない。
Ultracode
Claude Codeの設定。xhigh相当の高い推論努力と動的ワークフロー編成を組み合わせる。モデル名ではない。
Ultraplan
Claude Codeの計画作業をクラウドのPlanモードへ渡し、ブラウザ上でレビュー・修正する機能。
Hook
Claude Codeの特定イベントで自動実行するシェルコマンド、HTTP処理、LLMプロンプト。必ず実行したい検査や制約に使う。
Permission mode
Claude Codeが各ツールやコマンドを使う際の許可方針。
dangerously-skip-permissions
許可確認を大幅に省く危険な起動方法。隔離環境でも十分な理解なしに使わない。
07その他のモデル・AI基盤7語
GPT-5.6 Sol
OpenAIのGPT-5.6系列の旗艦モデル。高い能力を狙う。
GPT-5.6 Terra
GPT-5.6系列の中間帯。能力、速度、費用のバランスを狙う。
GPT-5.6 Luna
GPT-5.6系列の軽量・大量処理向けモデル。
Sakana Fugu
Sakana AIの、複数の専門モデルを動的に編成するマルチエージェント・システムを一つのモデルAPIとして提供する製品。
Fugu Ultra
Fuguの高能力側。複雑なタスク向けに、より深いエージェント編成を行う。
GLM
主にZhipu AI系モデル群を指す名称。講義では費用や代替モデルの文脈で出るが、具体的バージョンを確認する必要がある。
Local LLM / ローカルLLM
自分のPC・社内サーバーなどで動かす言語モデル。データ管理の自由度は上がるが、運用、更新、速度、安全性、品質の責任も増える。
08開発環境・コード管理15語
VS Code
Microsoftのコードエディタ。Markdown、フォルダ、コード、拡張機能を扱える。
Cursor
AI機能を統合したコードエディタ。講義ではClaude Codeやフォルダ作業の画面として登場する。
Terminal / ターミナル
文字コマンドでOSやツールを操作する画面。
CLI
Command Line Interface。ターミナルから使う操作方式。
Git
ファイル変更の履歴、差分、分岐、統合を管理する仕組み。
GitHub
Gitリポジトリを保存・共有するサービス。公開コードは再利用できる場合があるが、ライセンスと安全性を確認する。
Repository / リポジトリ
コード、設定、文書、履歴をまとめたGit管理単位。
Branch / ブランチ
本線から分けて変更を進める作業線。
Worktree / ワークツリー
同じGitリポジトリの複数ブランチを別フォルダで同時に扱う機能。
Star / GitHubスター
GitHub利用者がリポジトリへ付ける関心・支持の印。品質、安全、ライセンスを保証しない。
API
Application Programming Interface。プログラム同士が定められた形式でデータや機能を呼び出す窓口。
API key
API利用者を識別・課金・認証する秘密情報。コードや公開リポジトリへ直接書かず、秘密管理機能や環境変数を使う。
MCP
Model Context Protocol。AIアプリと外部データ、ツール、ワークフローを標準化して接続する公開プロトコル。
MCP server
MCPを通じて、データ、ツール、プロンプトなどをAIクライアントへ提供する側。
Database / DB
構造化してデータを保存・検索する仕組み。小規模なMarkdown検索で足りる案件に、最初からDBを入れる必要はない。
09Browser・Web操作・収集11語
Chrome DevTools Protocol / CDP
ChromeやChromium系ブラウザを検査・デバッグ・操作するためのプロトコル。ネットワーク、ページ、入力など多数の機能へアクセスできる。
「GDP API」
文字起こし上の誤認と考えられる。文脈上はCDP APIを指す可能性が高い。
Chrome extension / Chrome拡張
Chromeへ機能を追加する仕組み。ログイン済みプロファイルへ接続する場合、Cookie、タブ、拡張機能、認証状態への影響を考える。
Cookie
Webサイトがブラウザへ保存する小さなデータ。ログイン状態や設定に使われる。
Session / ログインセッション
認証済み状態を維持する情報。自動操作へ渡すと、本人権限で外部操作できるため慎重に扱う。
Scraping / スクレイピング
Webページから情報を抽出する処理。利用規約、robots、著作権、個人情報、アクセス頻度、契約を確認する。
Crawling / クロール
リンクをたどり、多数のページを巡回・収集する処理。
Rate limit / レート制限
一定時間に許可されるアクセス回数や処理量の上限。
Prompt injection / プロンプトインジェクション
Webページや文書などに悪意ある指示を埋め込み、AIへ本来意図しない動作をさせる攻撃。
Data exfiltration / データ流出
秘密情報を外部へ持ち出されること。プロンプトインジェクション、広い権限、ネットワーク許可の組み合わせで危険が増す。
Least privilege / 最小権限
必要なファイル、アプリ、アカウント、期間だけに権限を絞る原則。
10ファイル・データ形式10語
Markdown / MD
記号を使って見出し、箇条書き、リンク、コードなどを表すプレーンテキスト形式。検索、差分管理、AI処理に向く。
HTML
Webページの構造を表すマークアップ言語。講義では、AIがまとめた情報を人間がブラウザで見やすく確認する形式として使う。
ページ配置を保つ文書形式。現在のAIにはPDFのテキスト・画像・表を直接扱えるものもある。Markdown化は万能の必須手順ではない。
PPT / PPTX
PowerPointプレゼンテーション形式。テキストだけでなく、レイアウト、図、画像、ノートを含む。
CSV
行と列のデータを区切り文字で保存するテキスト形式。表データの受け渡しに向くが、複雑な書式や複数シートは持てない。
JSON
キーと値、配列、入れ子構造を持つテキストデータ形式。APIや機械処理に向く。
ZIP
複数ファイルを一つにまとめて圧縮する形式。
URL
Web上の場所を示す文字列。
Transcript / トランスクリプト
音声・動画・会話を文字にした記録。誤変換があっても文脈で処理できる場合はあるが、固有名詞・数値・契約内容は確認が必要。
OCR
画像中の文字を読み取り、テキストへ変換する技術。
11UI・アプリ・システム開発17語
UI
User Interface。利用者が見る画面、入力欄、ボタン、表示、操作のまとまり。
UX
User Experience。利用者が目的を達成するまでの体験全体。
Dashboard / ダッシュボード
重要な数値、状態、異常、操作を一画面または少数画面へまとめたUI。
Mock / モック
完成品の見た目や操作イメージを確認する試作品。実データや本番処理が未実装でもよい。
Prototype / プロトタイプ
技術や利用価値を試す動く試作品。モックより機能を持つ場合が多い。
PoC
Proof of Concept。構想や技術が実現可能か、小さな範囲で確かめる検証。
Frontend / フロントエンド
利用者が直接触る画面・操作側。
Backend / バックエンド
データ保存、認証、計算、業務ロジック、外部APIなど、画面の裏側で動く部分。
Business logic / 業務ロジック
業務固有の計算、判定、状態遷移、例外処理。
Server / サーバー
他の端末やアプリからの要求を受け、処理やデータを提供する環境。
Deployment / デプロイ
作ったアプリを利用できる環境へ配置・公開すること。
Desktop app / デスクトップアプリ
WindowsやmacOS上で動くアプリ。配布、更新、署名、権限、OS差異を考える。
EXE
Windowsの実行ファイル形式の一つ。実行可能であるため、出所、署名、マルウェア検査が重要。
Vercel
Webアプリのビルド・配信・サーバーレス実行に使われるクラウドプラットフォーム。
Cloudflare
DNS、CDN、Webセキュリティ、サーバーレス実行などを提供するクラウド基盤。
IP restriction / IP制限
指定したネットワークのIPアドレスからだけアクセスを許可する制御。単独で完全な認証にはならない。
Sandbox app / Apple Sandbox
アプリがアクセスできるファイルや機能をOSが制限する仕組み。製品ごとに意味と設定が違う。
12音声・会議・ナレッジツール9語
Voice input / 音声入力
話した内容をプロンプトや文章へ変換する方法。長い意図を高速に入力できるが、数値・固有名詞を確認する。
Aqua Voice
Mac、Windows、iPhone等で使えるAI音声入力製品。AIプロンプトを含む各アプリへ文章を入力する用途で講義に登場する。
Wispr Flow
複数OS・アプリで使えるAI音声入力製品。発話を整形した文章へ変換する。
Circleback
会議の録音、文字起こし、議事録、アクション項目、検索・自動化を提供するAI会議ノート製品。
Zoom
オンライン会議サービス。講義配信、チャット、録画、ファイル共有の文脈で登場する。
Slack
組織向けチャット・業務連携サービス。社内コンテキストの例として登場する。
LINE
メッセージングサービス。個人・顧客会話のコンテキスト例として登場する。取得・利用には相手の権利と規約を確認する。
Notion
文書、データベース、プロジェクト管理をまとめるワークスペース製品。AI出力や収集情報の保存先として使われる。
Obsidian
ローカルMarkdownファイルを中心にしたノート・知識管理アプリ。
13業務・組織用語7語
BtoB
Business to Business。企業が企業へ商品・サービスを提供する取引。
LP
Landing Page。広告や案内から訪れた利用者へ、特定行動を促すWebページ。
HP
日本語の実務ではホームページの略として使われるが、英語圏では一般的な略ではない。
SV
講義のコールセンター文脈ではSupervisor。オペレーターの品質確認、支援、管理を行う役割。
Call center QA
通話内容が規則・品質基準を満たすか確認する業務。
Lead / リード
見込み顧客、または営業対象候補。
Form sales / フォーム営業
企業Webサイトの問い合わせフォームを使う営業手法。規約、迷惑送信、個人情報、特定電子メール法等へ配慮する。
14分析・投資用語14語
Backtest / バックテスト
過去データへ売買ルールを適用し、どのような成績になったか検証すること。
Forward test / フォワードテスト
設計後の未知期間やリアルタイム環境で、戦略が機能するか確認すること。
Overfitting / 過学習
過去データへ合わせすぎ、未知の相場で性能が落ちる状態。
Data leakage / データ漏れ
バックテスト時点では知りえない未来情報が、特徴量や条件へ紛れ込むこと。
Correlation coefficient / 相関係数
二つの数値系列が一緒に動く程度を表す指標。相関が高くても同じ戦略・因果関係・将来利益を意味しない。
Indicator / インジケーター
価格や出来高等から計算した売買判断用の指標。
Breakout / ブレイクアウト
価格が一定範囲や高値・安値を抜けた動きを利用する売買考え方。
Buy and hold / バイ・アンド・ホールド
資産を買い、長期保有する基準戦略。
Pine Script
TradingView上で指標や売買戦略を記述する言語。
FX
外国為替証拠金取引。レバレッジ、急変、スプレッド等の高いリスクがある。
USDT
米ドル連動を目指す暗号資産Tetherのトークン。価格、発行体、取引所、規制リスクを持つ。
Slippage / スリッページ
想定価格と実際の約定価格の差。
Liquidity / 流動性
希望価格に近い条件で売買できる量と容易さ。
Transaction cost / 取引コスト
手数料、スプレッド、スリッページ、資金調達料など。
15AI仙人固有の言い回し・運用パターン17語
AIに仕事を渡す
質問回答で終わらず、資料・フォルダ・目的・完成基準・権限を渡し、成果物まで作らせる。
チャットで全ての仕事をこなす
人間が手でアプリを操作するより、AIへ目的を言い、ファイル処理や操作を任せる発想。実際には権限・安全・対応可否の制約がある。
何でもAIに言う
操作方法が分からないとき、まず利用中のエージェント自身へ設定や修正を依頼する習慣。
HTMLで見る
大量の中間結果を、人間が素早く確認できる形へ整える運用。HTMLだけが正解ではなく、用途により表、Markdown、スプレッドシート、ダッシュボードを選ぶ。
Markdownへ変換する
資料を検索・差分管理・再利用しやすいテキストへそろえる運用。直接読める文書まで必ず変換する規則ではない。
コンテキストを汚さない
原本とAI派生物、別案件、古い条件を混ぜ、どれが正しいか分からない状態を避ける。
ガラガラポン
複数の既存コード・手法・調査結果を集め、AIに比較・統合させ、新しい設計へまとめるAI仙人の呼び方。
キメラ
複数の強い部品を組み合わせた新しいシステムを指すAI仙人の呼び方。依存関係、ライセンス、設計不整合の検証が必要。
one-time / ワンタイムフォルダ
一回限りのAI作業用に、資料と指示をまとめる一時フォルダ。
集団戦
複数参加者、複数AI、複数エージェントが補いながら進める様子を表す講義上の言い方。
素振り
AI活用を知識暗記で終わらせず、実案件を繰り返し任せて判断・指示・検証を身体化すること。
人間のボトルネック
人間の読解、入力、待ち、レビュー、整理が全体速度を止めている箇所。
認知負荷を下げる
大量の文字や状態を、人間が短時間で判断できる形へ圧縮・可視化する。
UIは最後
最初にイメージ確認用のUIを作ることはあるが、業務ロジックが変わる間はUIを作り込みすぎず、最後に整えるという本人の開発方針。
ゴールを途中で書き換える
Goal実行を放置せず、初動や途中成果を見て目的・評価基準を更新する。
基準を決めて問題に落とす
望む状態を測れる形へ変え、AIが試行と検証を繰り返せる問題へ設計する。
脳みそに翼
AIで本人の不得意な実行・整理を補い、考えを大量に形へできる感覚を表した本人の表現。文字通りの能力測定ではない。
03 / READ WITH CARE
講義の勢いと、
事実を分けて読む。
新しい技術ほど、製品仕様と強い言い回しは変わりやすい。次の補正をかける。
「AI出力は原本ではない」
要約や分析には価値がある。ただし原本と分け、照合できる状態にする。
「スター数は安全証明ではない」
コード、依存関係、ライセンス、更新履歴、秘密情報を別に確認する。
「雑に頼む」にも土台が要る
目的・入力・出力・制約・完成条件・安全条件までは省かない。
製品名は講義時点の例
モデル名、料金、画面、対応OS、正式名称は現在の公式情報を優先する。
サンドボックスだけで守れない
権限、ネットワーク、認証情報、外部ツール、人の承認を重ねる。
「何でもできる」には条件がある
接続、精度、法律、費用、責任の範囲を決めて初めて仕事になる。
FIELD EDITOR'S NOTE
言葉を覚えるより、
一つ使って確かめる。
用語辞典はスタート地点ではなく、迷ったときの帰り道。先に小さな仕事を一つ試し、分からない言葉だけここへ戻る。
音声認識由来の表記揺れを含む調査版をもとにしています。用語の定義と講師の評価を分け、現在の公式資料を優先してください。