用語の使い方：読む順番ガイド

AI の用語は互いにつながっています。LLM を理解するにはトークンの知識が、RAG を理解するには埋め込み（embedding）の知識が役立ちます。とはいえ、辞典は五十音順なので「何から読むべきか」が分かりにくい。このガイドは、目的とレベル別に「読む順番」を 4 つのコースに整理したものです。

AI に触れたことがない方向け。1 日 10 分、次の順で読みます。1 日目「人工知能（AI）」→ 2 日目「機械学習」→ 3 日目「生成 AI」→ 4 日目「LLM」→ 5 日目「プロンプト」→ 6 日目「ハルシネーション」→ 7 日目「チュートリアル：プロンプト入門」を実践。この 7 ページだけで、日常のニュースと業務の話題についていける最低限の土台ができます。

「なぜ動くのか」を知りたい方向けのルートです。LLM → トークン → 文脈ウィンドウ → 事前学習 → ファインチューニング → RAG → ベクトルデータベース → 埋め込み（embedding）の順がおすすめです。この順で読むと、「モデルが何をしているか」と「社内文書を AI に覚えさせる方法」が同じ流れで理解できます。

仕事で今日から使いたい方向け。プロンプト → プロンプトエンジニアリング → ハルシネーション → ヒューマンインザループ → プロンプトインジェクション → OWASP Top 10 for LLM の順で読みます。前半で「出す」技術、後半で「守る」技術を身につけます。読み終えたら、プロンプト集で自分の業務のシーン別プロンプトを探してみてください。

管理職・推進担当の方は、用語よりも仕組みの理解とガバナンスが先です。AI ガバナンス → AI セーフティ → 透明性 → 説明可能な AI（XAI） → 人間参加型（HITL） → 機械学習バイアスの順がおすすめです。あわせて「社内で AI を安全に使うためのガイド」を確認すれば、導入時の論点がほぼ網羅できます。

各用語ページの「関連用語」セクションは、意味の近い用語同士で相互リンクされています。1 語読んだら、関連リンクを 1 つだけたどる——この習慣だけで、1 か月で数十語が自然にネットワークとして頭に入ります。逆に、リンクをたどりすぎて目的を見失う人は、目次のこのページに戻ってくるのがおすすめです。

Q. 五十音順で全部読むべきですか？ — 必要ありません。必要になったときに引くのが辞典の正しい使い方です。Q. 英語の資料を読むべきですか？ — 本サイトの各ページは一次資料へのリンクを付けているので、深掘りしたいときだけ参照してください。Q. 情報が古くなったら？ — 各ページに更新日を記載しています。変化の速い分野なので、重要な判断の前には出典の一次資料を確認してください。

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