結論：プロンプトは「お願い文」ではない。成果を安定させる“設計図” プロンプト＝AIへの指示、と思われがちです。 でも本質は違います。 プロンプトの本質 AIに“何をしてほしいか”を伝える文章 だけではなく、成果を再現するための設計図 良いプロンプトほど、毎回の品質がブレない つまり、プロ...
プロンプト、RAG、API、著作権、個人情報など、生成AIスクール受講で困らない用語をまとめて理解。用語でつまずかず学習を加速し、最後はランキング1記事で最適解を確定。
生成AIスクール選び方ラボ【補助金・転職・副業】
用語集｜生成AIスクールで最初に覚えるべき用語まとめ
生成AIスクール用語集（初心者向け）
生成AIの学習は、用語でつまずくと一気に遅くなります。ここでは、スクール受講中に頻出する用語をまとめて整理しました。
用語解説記事一覧（ここから読めばOK）
| 用語解説記事 | 一言でいうと |
|---|---|
| プロンプトとは？成果が変わる入力の型（テンプレ付き） | AIへの指示文。型があると精度が上がる |
| RAGとは？“社内データで回答させる”仕組みを理解 | 自社データを参照して答えさせる仕組み |
| ファインチューニングとは？できること・できないこと | モデルを追加学習して癖を合わせる |
| APIとは？副業初心者が知っておくべき境界線 | 外部サービスと接続して自動化できる入口 |
| ノーコードとは？初心者が自動化でつまずかないために | コードを書かずに自動化や連携を作る方法 |
| 自動化とは？副業で“やるべき自動化”だけに絞る | 繰り返し作業を仕組みで回すこと |
| トークンとは？料金・制限の見え方が変わる基礎 | 文章量の単位。料金や制限に直結する |
| モデルとは？AIの種類で精度とコストが変わる理由 | AIの頭脳の種類。性能と費用が変わる |
| 商用利用とは？副業で困らない最低限の確認ポイント | 収益化していい範囲のルール確認 |
| 著作権・引用とは？生成AI時代の“安全な書き方” | 引用のルールとNGを避ける考え方 |
| 個人情報・機密情報とは？AIに入れてはいけない線引き | 入力禁止の情報を判断する境界線 |
| リスキリングとは？補助金・転職・副業の関係を整理 | 学び直し。制度や転職とセットで語られる |
最初に覚えるべき用語TOP7（これだけで受講がラクになる）
- プロンプト：成果が変わる入力文。型が重要
- モデル：AIの種類。精度とコストに直結
- トークン：文章量の単位。料金・制限の理解が進む
- API：外部連携の入口。自動化・開発に繋がる
- ノーコード：初心者が自動化で成果を出しやすい手段
- 商用利用：副業・案件で困らないための確認項目
- 著作権・引用：記事・制作物で事故を避ける基礎
コツ：用語は丸暗記しなくてOKです。意味が分かれば、学習速度が一気に上がります。
用語が分かったら、次は「比較」か「HowTo」で前に進む
生成AIスクール用語集｜初心者が最初に覚えるべき言葉の一覧
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結論：RAGは「AIに社内資料を読ませる装置」。精度と安全性を同時に上げられる RAG（ラグ）は、ざっくり言うとこうです。 RAG＝検索して、根拠を参照して、答える仕組み AIが“知ってそう”で答えるのではなく 社内データ（根拠）を探して その根拠に基づいて回答する だから、社内ルールや製... -
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結論：ファインチューニングは「AIの癖を整える技術」。社内資料を“参照させる”のとは別物 ファインチューニング（Fine-tuning）は、ざっくり言うとこうです。 ファインチューニング＝AIに“好みの出し方”を学習させる 文体やトーンを揃える 回答の型を固定する 分類・判定などを安定させる ... -
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結論：APIは「AIを自動で使うための接続口」。副業の単価と仕事の生産性が一段上がる APIと聞くと難しそうに感じますが、発想はシンプルです。 API＝外部ツールからAIを呼び出す“窓口” チャット画面で手動で使う → 便利だけど毎回手作業 APIで呼び出す → 自動化・連携・量産ができる ... -
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結論：ノーコードは「仕組み作りの近道」。副業のスピードと単価が上がる ノーコードとは、プログラミングなしで仕組みを作る考え方です。 ノーコード＝ドラッグ＆ドロップで“処理の流れ”を作る 入力（フォーム/メール/チャット） 処理（AIで要約/分類/生成） 出力（スプレッドシート/Notion/メ... -
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結論：自動化は「ラクする道具」ではない。成果の再現性を上げて“時間を作る仕組み” 副業で自動化が強い理由は、単純です。 同じ作業を何度もやる時間が消える 品質のブレが減る 成果物を“商品”として納品できる ただし、自動化で失敗する人も多いです。 原因は「やるべき自動化に絞れていない」こと。... -
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結論：トークン＝AIの“文字量の通貨”。長文ほどコストも制限も増える トークンは、生成AIの料金・制限を理解するための基礎単位です。 トークンで分かること どれくらい使うと費用が増えるか なぜ途中で出力が切れるのか どう入力すれば安く・安定するか 特に、APIや自動化に進む人は必須です。 ... -
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結論：モデルは「AIの頭脳の種類」。目的で選ぶと“品質とコスト”が両立できる 生成AIは、1つのAIではありません。 モデルという「頭脳の種類」が複数あり、選ぶモデルで結果が変わります。 同じ質問でも回答の質が違う 得意分野が違う 速度とコストが違う 副業・業務で大事なのは、難しい理屈では... -
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結論：商用利用＝「お金が絡む場面で使うこと」。確認すべきは“規約”と“素材の出所” 生成AIを副業に使うなら、商用利用の理解は必須です。 なぜなら、副業は基本的に収益が発生するからです。 商用利用に当たる例 アフィリエイト記事にAI文章を使う クライアントにAIで作った文章を納品する AIで作... -
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結論：生成AIを使っても「転載はNG」「引用は条件つき」。この2つだけ守れば事故が激減する 生成AI時代でも、著作権の基本は変わりません。 転載（コピペ）：許可なしは基本NG 引用：条件を満たせばOK（ただしルールあり） 副業で困る人の多くは、AIの使い方ではなく「引用と転載の境界線」で詰... -
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結論：AIで事故るのは「出力」より「入力」。入れない線を決めれば勝ち 生成AIは、入力した情報を材料にして結果を返します。 だから副業・仕事で一番大事なのは、精度より先に「入れていい情報／ダメな情報」を決めることです。 入れていい：公開情報、一般論、匿名化された要点、社内で公開してOKなテンプ... -
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結論：リスキリングは「学び直し」ではなく“稼ぐ力の再設計”。目的が決まるとスクール選びも一瞬で終わる リスキリングは、ただの勉強ではありません。 仕事の価値を上げるために、必要なスキルを取り替える（組み直す）ことです。 今の仕事を効率化して評価を上げる 転職で市場価値を上げる 副業で収益ルート...