「ChatGPTもClaudeも使っているのに、うまい人と自分で何が違うんだろう」
その差は、プロンプトの書き方よりも手前にあります。AIが中でどう動いているかを、ざっくりでも知っているかどうか。知っていると、なぜ間違えるのか、なぜ長く話すと忘れるのか、なぜ資料を渡すと賢くなるのかが腹に落ち、頼み方が自然に変わります。
このシリーズでは、AIを使いこなす人が共通して知っている5つの言葉を、1本5分で読める長さに分けて解説します。数式も専門用語の暗記も要りません。それぞれに「たとえ」と「今日やってみる」をつけています。
読む順番
| # | 言葉 | ひとことで | 記事 |
|---|---|---|---|
| 1 | LLM（大規模言語モデル） | 次の言葉を当てる仕組みの超強力版 | LLMとは |
| 2 | トークン | AIの通貨とものさし | トークンとは |
| 3 | コンテキストウィンドウ | AIの机の広さ | コンテキストウィンドウとは |
| 4 | ベクトル（埋め込み） | 言葉の「意味の地図上の住所」 | ベクトルとは |
| 5 | AIエージェント | 道具を使うAI。モデルとハーネス | AIエージェントとは |
1から順に読むのがおすすめです。1→2→3は「AIがどう読んで、どこまで覚えているか」、4は「どう探すか」、5は「どう動くか」。5まで読むと、Claude CodeやCodexのようなデスクトップ型のAIがなぜ強いのかまで繋がります。
それぞれの記事で手に入ること
- LLMとは — AIは検索ではなく予測で答えている。だから堂々と間違えることがあり、確認すべき場所が決まっている
- トークンとは — 料金と上限の単位。日本語は英語より多くなる。「必要な部分だけ渡す」が節約と精度の両方に効く
- コンテキストウィンドウとは — AIは「机の上」しか見ていない。話題が変わったら新しい会話、大事な条件は言い直す
- ベクトルとは — 文字が違っても意味で見つかる仕組み。社内資料をAIに答えさせる技術の土台
- AIエージェントとは — 答えるAIから、やってくれるAIへ。モデルは皆同じで、差は「周りの環境」でつく
読み終わったら
5つの言葉が繋がると、AIへの頼み方が「お願いの文面を工夫する」から「材料を整えて渡す」へ変わります。MOAIの講座はまさにここから始めます。
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- ChatGPTをまだ触っていない方は、先にChatGPTの始め方をどうぞ
このシリーズはMOAIの講座用コンテンツ「トピック別1ページ」を記事化したものです。講座ではA4 1枚の読み物として配布しています。