日々めまぐるしい進化を続けるAIは、今では私たちの日常やビジネスシーンに大きな変革をもたらしています。自治体が生成AIを導入し業務改善に踏み切ったなどの報道を目にする機会が増えたことで、AIについて興味を持つ方も多いのではないでしょうか。しかし、AIには専門用語が多く、活用にあたっては基本的な用語の知識を身につけることが求められます。
この記事では2025年現在、AIを活用する上で押さえておきたい用語34種類を厳選して解説します。1つひとつの用語の意味の理解を深め、急速に変化するAI時代を生き抜きましょう。
押さえておくべきAI用語34選
ここからは2025年現在で押さえておくべき34種類のAI用語について解説します。ディープフェイクや生成AI、プロンプトなど、見聞きすることの多い用語も解説するので、1つひとつを押さえて多様なシーンに役立てましょう。
1.アノテーション
アノテーションとはAIが学習できるように、画像や音声、テキストのデータにタグ付けや目印付けをする作業のことで、IT分野ではデータに追加する情報タグを付ける作業を指します。
アノテーションされたデータを大量に学習することで、AIはパターンを認識し、より正確な予測・パターン化を可能にします。例えば画像に写っているものが「動物」であり「犬」であり「走っている」といった認識をアノテーションによって実現できるイメージです。
2.シンギュラリティ
シンギュラリティとは、AIが人間の知能を超越し、社会・文化に予測不能な変化をもたらす時点のことです。「技術的特異点」とも呼ばれ、特に自律的なAIが自己フィードバックによる改善を繰り返すことで、人間の知能を超える可能性があると考えられています。
まだ未来の話ではあるものの、AIの急速な発展によっては社会や文化に大きな影響を与えてしまうと考えられていることから、世界各国の有識者の間では活発な議論が行われています。
3.生成AI
生成AIとは、テキストや画像、音声、動画などのコンテンツを生成できるAIのことです。大量のデータを用いた学習によって、ユーザーが提示するプロンプトに基づいた独創的なコンテンツの創造を実現します。ChatGPTが代表的な生成AIで、クリエイティブな分野で広く活用されています。
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4.DX（デジタルトランスフォーメーション）
DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、企業がデータやAI、IoT、クラウドなどのデジタル技術を活用して、製品・サービス・ビジネスモデル・企業文化などを変革し、市場競争において優位性を確立することです。
顧客ニーズや社会の変化に対応し企業価値を高めるための経営戦略にも位置づけられることから、日本でも経済産業省を中心にDX導入を積極的に推進しています。
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5.ディープフェイク
ディープフェイクとは、偽の画像や動画、音声を生成する技術のことです。既存の画像（動画）に写った人物の顔や体を他人のものにすり替えたり、話していない内容であるにも関わらず本当に話しているように見せかけたりするものです。
技術の進化によって実現している高度な技術ではあるものの、一目で本物か確認することが難しいことから悪用される危険性が指摘されています。
6.ディープラーニング
ディープラーニングとは、AIを構成する機械学習のことです。人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを多層にすることで、複雑なパターンや特徴を自律的に学習できるようになります。
例えば画像認識や音声認識、自然言語処理などはディープラーニングによって実現できているもので、AIの進化には欠かせない技術です。
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7.ディスラプション
ディスラプションとは、「破裂」や「崩壊」の意味を持つ言葉であり、IT業界では既存の市場や業界の常識を壊し、新たな価値やビジネスモデルの創出によって起きる革新的な変化を指します。一例としてはスマートフォンの誕生によってガラパゴス携帯や携帯音楽プレーヤーの市場が大きく変化したことが挙げられます。
ディスラプションに適応できない企業は大きな影響を受ける可能性が高く、市場競争力を失い、経営が危ぶまれる場合があります。
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8.データセット
データセットとは、AIが学習するために用いる関連性の高いデータの集合体のことです。画像生成にあたっては大量の画像データを、人間と対話しているかのように自然な言語を生成する際にはテキストデータや数値データなどが必要です。AIはデータセットの分析を通じてパターンや規則性を学習し、高度なデータ生成を実現しています。
9.データマイニング
データマイニングとは、大量のデータのなかから有益な情報やパターン、規則性を特定する工程のことです。ECサイトを利用しているとおすすめ商品が表示されることがありますが、この部分にデータマイニングが取り入れられています。単なる個々の情報収集に留まらず、そこからビジネスに役立つアクションや知識に導くことを目的としています。
10.データリテラシー
データリテラシーとは、世の中に点在するデータを適切に判断・理解し、分析・活用に活かす能力のことです。収集したデータがどのような意味を持つのかを正しく把握し、データに基づいた根拠のある意思決定の際に必要な能力です。
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11.チャットボット
チャットボットとは、会話を意味する「チャット」と「ロボット」を組み合わせた言葉のことで、人間との対話が可能なツール（システム）・技術のことです。テキストや音声を通じて質問に答えたり必要な情報を提供したり、特定のタスクを実行したりする際に用いられます。
近年では企業の顧客対応にチャットボットの導入が進んでおり、24時間365日いつでも顧客の不安・トラブルに対応できる環境が実現しています。人件費の削減をはじめ、顧客満足度の向上にもつなげています。
12.ハルシネーション
ハルシネーションとは、LLM（大規模言語モデル）などの生成AIにおいて、事実に基づかない情報や誤った情報をあたかも真実であるかのように生成してしまう現象のことです。
使用した学習データが誤っていたことや推測で補填するといったAIの特徴によって起きるため、生成データの利用においてはファクトチェックを忘れずに行いましょう。
13.ファインチューニング
ファインチューニングとは、すでに膨大なデータで学習済みのAIモデルを、独自のデータを追加し学習させて、新たな知識を備えたモデルを構築する工程のことです。ファインチューニングによってゼロから新たなモデルを構築するよりも効率的かつ高精度で特定の課題に対応可能なAIモデルを開発できます。
既存の言語モデルを特定の業界の専門用語に特化する、特定の製品画像を認識できるようにするなど、汎用性と専門性の向上に期待できます。
14.プロンプト
プロンプトとは、AIを使用する際にユーザー側が提示する質問や指示文のことです。テキストベースのAIであれば文章を、画像生成AIであれば画像や関連するキーワード、フレーズで指示を行います。
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15.プロンプトインジェクション
プロンプトインジェクションとは、ユーザーがプロンプトを通じてAIモデルに誤作動を起こさせ、本来開示されることのない情報を引き出そうとするなどの攻撃的技術のことです。生成AIに対して悪意を持って攻撃し、機密情報の漏洩や誤った情報の拡散など、大きなトラブルを生む攻撃として位置づけられています。
16.ベンダーロックイン
ベンダーロックインとは、特定の企業による製品・サービスの導入によって他社製品・サービスの移行が技術的・コスト的に難しくなる状況のことです。AIをはじめとしたデジタル技術の導入の際も、特定のAIベンダーのプラットフォームやサービスに深く依存した場合、社会の変容に適応できなくなる恐れがあります。
関連記事：ベンダーロックインに陥る要因とは？脱却するポイントを解説
17.ベクトル検索
ベクトル検索とは、機械学習を用いてテキストや画像といった非構造化データからAIが理解できる内容（ベクトル）に変換し、ベクトルがどの程度類似しているかを基準に検索する技術のことです。従来のキーワード検索とは違い、プロンプトの意味や類似性に基づいたより高度な情報検索を可能にします。
18.マルチモーダルAI
マルチモーダルAIとは、テキスト、画像、音声、動画といった異なる種類のデータを同時に理解し処理できるAIのことです。例えば画像とその内容に関する説明文を同時に学習することで人間のように複雑な情報を多角的に捉えられるようになり、高度な認識・生成・理解を実現します。
19.モダナイゼーション
モダナイゼーションとは、企業の既存システム・アプリケーションを、クラウドやAIといった最新技術を活用して現代のビジネス環境に刷新・適応させることです。単なるシステム更新で終わらせるのではなく、この機会を組織的な変革のタイミングとして捉え、業務プロセスの効率化や新たな価値創出を目指します。
関連記事：モダナイゼーションとは？概要やメリット、実施手順をわかりやすく解説
20.リスキリング
リスキリングとは、新たな技術やビジネス環境の変化に適応するため、従業員が新たなスキルや知識を習得し直すことです。ベンダーロックインに伴う既存システムの変更・刷新などにもリスキリングが重要視されることが多く、デジタル技術に触れる機会が多い方にとっては重要度の高い項目のひとつです。
関連記事：リスキリングとは？意味や注目される理由、導入ステップやメリットを解説
21.レコメンド
レコメンドとは、ユーザーの過去の行動履歴や嗜好、または類似する行動パターンなどに基づいて、AIが最適な製品・サービス・コンテンツを「おすすめ」として紹介・表示する機能のことです。
Amazonの「閲覧履歴に基づくおすすめ商品」「保存した商品に関連するセール」などはAIが行動履歴などに基づいて表示しており、レコメンド機能によって顧客体験の向上に導くだけでなく企業の売上向上にも期待できます。
22.過学習
過学習とは、AIが学習データに過剰に適合しすぎた結果、未知のデータに対しては予測・パターン化がうまくできなくなる現象のことです。例外的なデータ、いわゆるデータのノイズまでもを完璧に覚え込むため、汎用性が低下します。
23.画像認識
画像認識とは、画像データに写るモノ・顔・文字などをAIが自動的に認識・判別する技術のことで、ディープラーニングの発展によって実現しました。例えばスマートフォンの顔認証や自動運転車における障害物検知、工場での不良品検査などが挙げられます。
関連記事：生成AIにできること・できないことを徹底解説｜今すぐ使える活用例も紹介
24.自然言語処理
自然言語処理とは、人間が日常的に使う自然言語をAIが理解・分析し、生成できるようにするための技術のことです。テキストの感情分析をはじめ機械翻訳、チャットボット、文章要約などは自然言語処理が深く関わっています。
人間らしいコミュニケーションを取るため、AIにとっては欠かせない技術のひとつでもあり、ChatGPTやGeminiなどは大規模言語モデルを基に構築されています。
関連記事：NLP（自然言語処理）とは？種類や仕組み、活用例をまとめて解説
25.自動音声認識
自動音声認識とは、AIが人間の発する音声を認識し、テキストデータに変換する、あるいは次のアクションを実行する技術のことです。例えばスマートフォンの音声アシスタントやスマートスピーカーもAIが音声を認識・判別する技術のひとつです。
26.AI-OCR
AI-OCRとは、従来のOCRにAI技術を搭載した最新自動化ツールのことです。紙媒体や画像データからの文字情報を読み取る際、AIが内容を学習するため、手書き文字や複雑なレイアウトを用いた文書でも高精度な認識・読み取りが実現します。
また近年ではAI-OCRとRPAツールの組み合わせを用いて、読み取った情報を自動的に判別・パターン化し、定型的・反復的な業務の自動化を実現するサービスも提供されています。
関連記事：AI-OCRとは？OCRとの違いやメリット・デメリット、製品の比較ポイントを解説
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27.AIエージェント
AIエージェントとは、ユーザーの目標を達成するため、複数のAIが自律的に行動・判断する技術のことです。主にプロンプトを通じて複数のツール・サービスを連携させたり、インターネットの情報から必要に応じて収集・分析を行ったりなどのアクションを経て、目標をタスクと考え、達成を目指します。
例えば生成AIのChatGPTは単独のAIとマンツーマンでプロンプトのやり取りを行いますが、AIエージェントはさまざまな専門科目に特化したAIに最終目標を達成するための細かなタスクを分担するため、よりプロンプトの内容に沿った最適解を抽出できるようになります。
関連記事：AIエージェントとは？生成AIとの違いや仕組み、メリットを解説
28.AI学習
AI学習とは、AIがデータからパターンや規則性、言語の内容・意味について認識し、知識や技術を習得する工程のことです。具体的には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などに分かれており、いずれも大量のデータをAIに与え、人間の脳に該当する「モデル」の性能を訓練します。
29.AIリテラシー
AIリテラシーとは、AIの概要や仕組み、特徴やできること・できないこと、注意点について理解し、適切に活用・評価するための能力のことです。ビジネスシーンに限らず日常生活にも活用される現代社会では、ビジネスパーソンをはじめAIを活用する一般の方でも習得が求められているスキルのひとつです。
関連記事：AIリテラシーの概要や注目される理由とは？向上するためのポイントやおすすめの資格も解説
30.GPT-4
GPT-4とは、OpenAIが開発したLLM（大規模言語モデル）のひとつのことです。以前はGPT-3.5でしたが、大幅に性能が向上し、テキスト生成や要約をはじめ、プログラミングや翻訳など多様かつ複雑なタスクの解決を実現させています。また、画像や音声などにも対応するマルチモーダルな能力も搭載し、生成AIの進化を牽引する存在とも考えられています。
31.iPaaS
iPaaSとは、種類の異なるクラウドサービスやオンプレミスシステムの間でデータ連携やアプリケーションの統合を可能にするサービスのことです。ノーコード、あるいはローコードでさまざまなシステムを連携できるため、業務プロセスの自動化を実現できます。
関連記事：iPaaSとは？概要やメリット・デメリット、選び方を解説！
32.LLM（大規模言語モデル）
LLM（大規模言語モデル）とは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を生成したり質問に答えたりすることが可能なAIモデルのことです。現在ではChatGPTをはじめとした生成AIの基盤として活用されています。
関連記事：LLM（大規模言語モデル）とは？生成AIとの関係性や仕組みについて解説
33.RAG（検索拡張生成）
RAG（検索拡張生成）とは、LLMが外部のデータベースやインターネット検索の結果を参照し、より正確で最新の情報を基に回答を生成する技術のことです。LLMのハルシネーション問題を軽減し、回答精度の向上や信頼性の確保を目的としており、近年では社内用チャットボットの構築にも用いられています。
関連記事：生成AI活用においてのRAG（検索拡張生成）とは？必要とされる理由やメリット、注意点を解説
34.RPA
RPAとは、人間が行っていた定型的・反復的な業務をソフトウェアのロボットに代行させ、自動化を実現する技術のことです。データ入力はもちろん書類作成やメール送信、システム間の連携などもあらかじめルールを設定することで自動化できます。
さらに近年では、AIが搭載されたRPAが登場しています。これにより、従来のRPA単体や特定のAI機能だけでは対応が難しかった、より複雑で非定型な業務の自動化も可能になりました。
関連記事：自動化ツール（RPA）とは？おすすめの16種類や選び方、導入の注意点を解説！
関連記事：【UiPathのAIエージェントのすべて】作り方からユースケースまでを徹底解説
まとめ
この記事では2025年に注目を集めている34種類のAI用語について解説しました。見聞きしたことのある用語があっても、詳細について調べた経験がある方はまだまだ少ないかもしれません。しかし、ビジネスとAI技術を組み合わせるシーンが増えた現代でもあることから、AI知識を押さえておけば、多くのビジネスシーンで役立てることができるでしょう。
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