AIビジネス用語6語を会議で説明する｜生成AI・LLM・RAGを一言で

結論——AIビジネス用語6語は会議で一文で説明できる

AIビジネス用語で最低限押さえるのは6語です。生成AI・LLM・RAG・プロンプト・ハルシネーション・AIエージェントを、それぞれ一文で言えれば会議は進みます。

導入の是非を決めるとき、全員が同じ言葉を同じ意味で使えることが先決です。言葉がずれたまま進むと、できることとできないことの線が曖昧になります。

まず6語を一覧にします。会議の前にこの表だけ見れば、話の土台はそろいます。

**6語のうち、最初に効くのは生成AIとプロンプトです。**残り4語は使い込むほど必要になります。

この記事で分かること

会議で説明できる一言と、どの業務に効くかをセットで示します。用語の暗記ではなく、判断に使える形でまとめます。

製造業の現場を想定し、日報・図面・手順書・検査記録といった身近な業務で例を出します。

生成AIとLLMとは？土台になる2語

生成AIは文章や画像を新しく作るAIの総称で、LLMはその中で言葉を扱う中身です。会議では「生成AIは道具の名前、LLMはその中のエンジン」と言えば通じます。

生成AIは「作る」AI

生成AIは、入力に応じて文章や画像を新しく作り出すAIです。検索のように探して出すのではなく、ゼロから組み立てます。

従来の自動化との違いを表で整理します。

**生成AIは、答えが1つに決まらない作業に効きます。**在庫数の集計のような正確さが命の作業には向きません。

LLMは言葉を扱うエンジン

LLM(大規模言語モデル)は、大量の文章を学んで言葉のつながりを予測するAIです。ChatGPTやClaudeの中身にあたります。

LLMは「次にくる言葉」を確率で選んでいます。だから自然な文章を作れる一方、事実を保証するわけではありません。

製品名ごとの得意分野は別記事で整理しています。使い分けに迷う場合は参考にしてください。

関連記事：ChatGPT・Claude・Geminiの業務での使い分け｜作業別の判断軸

プロンプトとは？AIへの指示文の基本

プロンプトは、AIに出す指示文のことです。会議では「AIへのお願いの書き方」と言えば伝わります。

良いプロンプトと悪いプロンプトの差

同じAIでも、指示文で結果が大きく変わります。曖昧な指示には曖昧な答えが返ります。

良い指示の条件を箇条書きにします。

• 役割を与える(例:ベテランの生産管理担当として)
• 背景を書く(例:5人の工場で、紙の日報を集計している)
• 出力の形を指定する(例:表で、3行以内で)
• 例を1つ添える

指示文に背景と出力の形を入れるだけで、やり直しが減ります。

プロンプトは覚えるより型を持つ

毎回ゼロから書く必要はありません。よく使う指示を社内で型として共有すると、誰でも同じ質の答えを引き出せます。

型を1枚にまとめ、チャットや社内Wikiに置く運用が現実的です。新人でも同じ結果を出せるようになります。

RAGとは？社内資料をAIに答えさせる仕組み

RAGは、社内の資料を参照してからAIに答えさせる仕組みです。会議では「自社のマニュアルを読ませてから答えさせる方法」と説明できます。

なぜ普通の生成AIではだめなのか

一般の生成AIは、自社の図面も手順書も知りません。聞いても一般論しか返らず、社内の事情には答えられません。

RAG(検索して補強する生成の仕組み)は、質問が来たらまず社内資料を探します。見つけた内容をAIに渡し、それをもとに答えさせます。

RAGは、散らばった社内資料を検索窓1つにまとめる使い方に効きます。

製造業でRAGが効く場面

図面・作業手順書・過去のトラブル記録は、探すだけで時間がかかります。RAGに読ませれば、チャットで質問して答えを引けます。

仕組みと手順は専用記事で詳しく整理しています。

関連記事：RAGとは？社内マニュアルをAIに答えさせる仕組みを実務目線で

ハルシネーションとは？AIの誤答を見抜く

ハルシネーションは、AIがもっともらしい嘘を答える現象です。会議では「自信満々に間違える」と言えば一発で伝わります。

なぜ嘘をつくのか

LLMは言葉のつながりを予測しているだけで、事実を確認しているわけではありません。知らないことでも、それらしい形で答えを作ります。

危ないのは、口調が自然で本当らしく見える点です。数字や固有名詞ほど、誤りに気づきにくくなります。

人が確認すべき工程を決める

対策は、AIに任せる範囲と人が確認する範囲を分けることです。下書きはAI、事実確認は人、と線を引きます。

確認が必須の例を挙げます。

• 顧客に出す金額・納期
• 図面の寸法や材質
• 法令・規格に関わる記述

詳しい確認工程の設計は専用記事にまとめています。

関連記事：AIのハルシネーション対策｜人が確認する工程と任せてよい業務の条件

AIエージェントとは？自分で動くAI

AIエージェントは、指示を受けて自分で手順を進めるAIです。会議では「段取りまで任せられるAI」と説明できます。

チャットAIとの違い

チャットAIは、聞かれたら答えて終わりです。AIエージェントは、目的を伝えると複数の手順を自分で組み、作業を進めます。

**AIエージェントは、決まった流れの作業をまとめて任せる使い方に向きます。**ただし任せすぎは危険です。

任せてよい業務とだめな業務

判断が1つに決まる定型作業は任せられます。例外対応や最終判断は人が持つべきです。

製造業での線引きは専用記事で整理しています。用語の読み方から確認したい場合も役立ちます。

関連記事：AIエージェントとは｜チャットAIとの違いを業務視点で整理

ここまでの用語はAI・DXの用語集にもまとめています。

AIビジネス用語6語の比較一覧——どの業務に効くか

6語は、効く業務と注意点がそれぞれ違います。会議で導入を決めるときは、業務と用語を結びつけて話すと早いです。

業務別に見る6語の使いどころ

まず押さえる順番

最初は生成AIとプロンプトで十分です。1業務で効果を見てから、RAGやAIエージェントに広げます。

ハルシネーションは最初から全員で共有します。便利さより先に、誤答への警戒を持つことが安全です。

AIビジネス用語を覚えても失敗する3つのパターン

用語を覚えただけでは成果は出ません。言葉と業務が結びつかないと、導入は止まります。

① 全社一斉に広げようとする

最初から全部門に入れると、混乱して定着しません。1業務で試し、効果を見てから広げる順番が現実的です。

最初の一歩の選び方は専用記事で整理しています。

関連記事：中小企業がAIを入れる最初の一歩。どの業務から始めれば失敗しないか

② 確認工程を決めずに任せる

ハルシネーションを前提にせず、AIの答えをそのまま使うと事故が起きます。金額や寸法は人の確認を必須にします。

③ 社内資料を整えずにRAGを期待する

RAGは元資料の質で答えが決まります。古い手順書や重複ファイルが多いと、誤った答えを返します。

社内資料をAIに聞く——実際にあった例

実際にあった例です。営業代行会社・製造業・不動産業など複数の会社が、社内の情報をAIに答えさせたいと考えていました。

外部サービスへの不安から社内専用に

課題は、外部のサービスに社内資料を預けるセキュリティ面の不安でした。そこで社内専用のRAGをDifyで構築しました。

Difyを選んだ理由は、社内向けに閉じた形で作れる点です。SlackやLINEなど、普段使うツールにそのままつなげられます。

普段のチャットから聞ける形に

その後、普段使うチャットから社内の情報を聞けるようになりました。AIのために新しい画面を開き直す必要がなくなりました。

この例は規模が非公開です。自社が20名なら、まず探す回数が多い資料を1種類だけRAGに載せる形から始めると負担が小さく済みます。

AIビジネス用語を会議で使う一歩——まず1語を説明する

今日できる一歩は、次の会議で6語のうち1語を自分の言葉で説明することです。生成AIか、ハルシネーションから始めると共有が進みます。

用語がそろえば、できることとできないことの線を全員で引けます。導入の判断は、その土台の上でようやく進みます。

制度や料金に関わる判断は年度で変わります。最新は公式の一次情報で確認してください。