AI・チャットボット用語集

RAGは、応答を生成する前にナレッジベースから関連文書を検索し、LLMの出力を検証済みの事実に基づかせるAIアーキテクチャです。

NLPは、機械に人間の言語を読み、理解し、生成する能力を与える人工知能の一分野です。

対話型AIは、テキストや音声を通じて自然で人間のような対話をする技術の総称です。

チャットボットウィジェットは、任意のWebサイトやアプリケーションにAI対話チャットウィンドウを追加する埋め込み可能なUIコンポーネントです。

AIハルシネーションは、言語モデルがもっともらしく聞こえるが事実に反するまたは捏造された情報を、見かけ上の自信を持って生成する現象です。

AIナレッジベースは、AIチャットボットが正確で根拠のある回答を提供するために検索する構造化されたコンテンツリポジトリです。

チャットボットトレーニングは、チャットボットに質問に正確に回答するために必要な情報と指示を提供するプロセスです。

意図検出は、ユーザーメッセージを目標を表す事前定義カテゴリに分類するNLPタスクです。

感情分析はテキストの感情トーンを識別し、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどに分類するNLP技術です。

ライブチャット引き継ぎは、チャットボットの会話を完全なコンテキストを保持しながら人間のエージェントにシームレスに転送するプロセスです。

オムニチャネルメッセージングは、すべてのメッセージングチャネルを共有コンテキストと会話履歴で単一の受信トレイに接続する統合コミュニケーション戦略です。

Webhookは、特定のイベント発生時にあるシステムから別のシステムにリアルタイムで自動的にデータを送信するHTTPコールバックです。

AIエンベディングは、テキストの意味的意味を表す密な数値ベクトルで、概念の数学的比較を可能にします。

ベクトルデータベースは、高次元エンベディングベクトルのインデックス化、保存、クエリに最適化された専門データストアです。

プロンプトエンジニアリングは、望ましい動作と品質を達成するためにAIモデルに与えるテキスト指示を設計・最適化する実践です。

チャットボット分析は、解決率、信頼度スコア、満足度などのパフォーマンスメトリクスの測定と分析です。

ノーコードチャットボットビルダーは、プログラミングコードを書かずにビジュアルインターフェースでAIチャットボットを作成、トレーニング、デプロイできるプラットフォームです。

信頼度スコアリングは、検索された情報の品質と関連性に基づいてAIシステムの応答の確実性を評価するプロセスです。

ハイブリッド検索は、密なベクトル検索（意味的類似性）と疎なキーワード検索（完全一致）を組み合わせ、より正確な結果を実現する検索戦略です。

チャンキングは、RAGパイプラインで独立してエンベディングおよび検索可能な、より小さく意味的に一貫したセグメントに文書を分割するプロセスです。

リランキングは、より強力なモデルを使用して初期検索結果を再評価・再順序付けする第二段階のスコアリングステップです。

システムプロンプトは、AIモデルに提供される非表示の指示セットで、役割、個性、制約、動作を定義します。

多言語チャットボットは受信メッセージの言語を自動検出し、手動翻訳なしでその言語で自然に応答します。

チャットボット埋め込みコードは、サイトオーナーがHTMLに貼り付けてAIチャットボットウィジェットを追加する小さなJavaScriptスニペットです。

コンバーセーショナルコマースは、メッセージングチャネルとAIチャットボットを使用して商品発見から購入まで顧客を案内する実践です。