プロンプト・推論
「プロンプト・推論」に関する専門用語をまとめた用語集カテゴリです。生成AI・LLM・RAG・AIエージェント・DX・セキュリティの実務で使う用語を、定義と具体例つきで経営層・IT担当者向けにわかりやすく解説します。
全9用語
AIレッドチーミング（AI Red Teaming）
AIシステムの脆弱性を攻撃者の視点で体系的にテストし、安全性リスクを事前に特定する評価手法。
グラウンディング（Grounding）
LLMの出力を外部データソースや検索結果と照合し、事実に基づいた回答を生成する技術。ハルシネーション低減の中核手法。
合成データ（Synthetic Data）
AIが生成した訓練用データ。実データの不足を補い、プライバシーを保護しながらモデルの学習・評価に活用される。
コンテキスト・エンジニアリング
コンテキスト・エンジニアリング（Context Engineering）とは、AI モデルに与えるコンテキスト——コードベースの構造、コミット履歴、設計意図、ドメイン知識——を体系的に設計・最適化する
CoT（思考連鎖）
LLMに推論の中間ステップを明示的に生成させることで、複雑なタスクの正答率を向上させるプロンプト技法。
システムプロンプト（System Prompt）
システムプロンプトとは、LLMに対してユーザーとの会話開始前に与える指示文のことで、AIの役割・口調・制約などを定義し、アプリケーション全体の挙動を制御する。
ハルシネーション（Hallucination）
ハルシネーション（Hallucination）とは、AI モデルが事実に基づかない情報をあたかも正しいかのように生成する現象である。LLM が学習データのパターンから「もっともらしい」テキストを生成す
プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングとは、LLM（大規模言語モデル）から望ましい出力を引き出すために、入力テキスト（プロンプト）の構造・表現・文脈を設計する技術である。
マルチステップ推論
マルチステップ推論とは、LLM が1回の応答生成ではなく、複数の中間ステップ（サブ質問の生成、部分回答の検証、追加情報の取得など）を経て最終回答に到達する推論方式である。