発注前に押さえる、
生成AIの用語15語。

用語そのものより、「確認すべきこと」を並べます

生成AIの用語集はすでに世の中にたくさんあります。この記事は意味の説明が目的ではありません。 その言葉が提案書に出てきたとき、発注側として何を確認すればよいかを各語に1つずつ付けました。 商談の場でそのまま質問に使える形にしてあります。

提案書に出てくる15語

とくに揉めやすい3つ

① トークン ― 「使った分だけ」の請求は、上限を決めておく

AIを自社システムに組み込む場合、利用料は処理した文章量（トークン数）で決まります。 日本語はおよそ1文字が1トークン前後です。使い始めてから想定の何倍も処理していた、ということが起こりえます。

確認するのは3点。月間の想定トークン数、上限を設定できるか、 そしてその契約は自社名義か開発会社名義か。3つ目は、開発会社との契約が終わったときに誰がAPIを持つかという話になるので、後から効いてきます。

② PoC ― 判定条件を先に決めないと、終わらない

PoCが本番に進まないまま終わる案件は珍しくありません。原因の多くは技術ではなく、 「何がどうなれば本番に進むのか」を始める前に決めていないことです。

決めていないと、結果が出ても「もう少し試してみよう」となり、PoCが繰り返されます。 対象業務を1つに絞り、着手前にその業務の所要時間か件数を記録し、 どの数字がどう変わったら本番に進むかを紙に書いてから始めてください。

③ 内製化 ― 言葉が指す範囲が、会社ごとに違う

「内製化支援」という言葉は広く使われていますが、指している範囲は各社で違います。 社員が生成AIを使えるようになることを指す場合もあれば、社員が自分でツールを作れるようになることを指す場合もあり、 納品物を社内で改修できる状態にすることを指す場合もあります。

確認すべきは1つだけです。「終わったとき、自社に何が残っていますか？」 資料なのか、動くツールなのか、直せる人なのか。ここを具体的に答えられる提案かどうかで判断できます。 このあたりはAI導入支援会社の選び方でも触れています。

ハルシネーションは、なくすものではなく、想定するもの

生成AIが事実でないことをもっともらしく出力する現象を、ハルシネーションと呼びます。 現時点でこれをゼロにする方法はありません。RAGなどで社内文書に基づかせれば減りますが、なくなりはしません。

なので業務で使うときの設計は、「間違えない前提」ではなく「間違えたときに誰がどこで気づくか」で組みます。 提案を受けるときも、精度の数字より、この確認手順が設計に入っているかを見てください。 入っている提案のほうが、実務では信頼できます。

よくあるご質問

生成AIの用語がわからないまま、発注してよいですか？

全部を理解する必要はありません。ただ、提案書に出てくる言葉のうち「その言葉が指すものが決まると、費用か作業範囲が変わる」ものだけは押さえておくと安全です。具体的には、モデル名とバージョン、トークン（API利用料の単位）、PoCの判定条件、オプトアウト（入力内容が学習に使われるかどうか）、そして内製化という言葉が何を指しているかの5つです。この5つを質問できれば、あとは提案側に説明させて構いません。

RAGとファインチューニングは、どちらを選ぶべきですか？

多くの業務課題は、プロンプト設計かRAGで足ります。ファインチューニングはモデル自体を追加学習させるもので、費用と手間が大きく、学習させたあとに元データが変わると作り直しになります。最初からファインチューニングを提案された場合は「なぜプロンプト設計やRAGでは足りないのか」を聞いてください。合理的な説明が返ってくるなら妥当ですし、返ってこないなら過剰な提案の可能性があります。

入力した社内情報が、AIの学習に使われてしまうのが不安です。

法人向けのプランでは、入力内容を学習に使わない設定が既定になっていることが多いですが、プランと契約によって異なります。口頭の説明で済ませず、実際に使用するプランの規約で確認してください。あわせて、社内のどの情報までAIに入れてよいかというルールを先に決めておくと、現場が判断に迷わなくなります。ルールづくり自体も相談の対象になります。

「精度99%」といった数字は信用してよいですか？

何を分母にした数字かを確認してください。生成AIは同じ入力でも出力が揺れるため、条件を固定しない限り精度は定義できません。また、ハルシネーション（事実でないことをもっともらしく出力すること）は現時点でゼロにはできません。重要なのは精度の数字より、間違えたときに誰がどこで気づく設計になっているかです。そこを説明できる提案のほうが、実務では信頼できます。

PoCをやったのに、本番に進まないまま終わってしまいました。

よくある止まり方です。原因の多くは、PoCを始める前に「何がどうなれば本番に進むのか」という判定条件を決めていないことにあります。判定条件がないと、結果が出ても「もう少し試そう」となり、PoCが繰り返されます。次にPoCを行うときは、対象業務を1つに絞り、着手前にその業務の所要時間や件数を記録し、どの数字がどう変わったら本番に進むかを先に紙に書いてから始めてください。