AI・AIエージェント用語集 （全13項目）
AI搭載SaaSを比較するときに出てくるLLM、MCP、RAG、Function Calling、AIエージェント関連の用語をまとめています。
AI SaaS AIエージェント MCP LLM RAG Function Calling
AI搭載SaaSで見るべきポイント
AI機能の有無だけでなく、社内データを扱えるか、根拠を表示できるか、外部ツールを安全に操作できるか、権限管理があるかを見ると実務で使いやすいSaaSを選びやすくなります。
AI・エージェントの用語一覧
MCP
（エムシーピー）
AIが外部サービスを安全に操作するための標準プロトコル。Anthropicが2024年に提唱。
Function Calling
（ファンクションコーリング）
LLMが外部ツールを呼び出す機能。Claude や GPT が「API を叩く」動作を可能にする。
プロンプトエンジニアリング
（プロンプト設計）
LLMから望む出力を得るために、指示文・制約・例示・出力形式を設計する手法。
ベクトルデータベース
（ベクトルDB）
Embedding化したデータを保存し、意味的に近い情報を高速に検索するデータベース。
ハルシネーション
（AI幻覚）
AIが事実と異なる情報や存在しない根拠を、もっともらしく出力してしまう現象。
RAG
（検索拡張生成）
外部データを検索してLLMに渡し、社内情報や最新情報を踏まえた回答を生成する技術。
LLM
（大規模言語モデル）
大量のテキストやコードを学習し、文章生成・要約・分類・推論などを行うAIモデル。
マルチモーダルAI
（Multimodal AI）
テキストだけでなく画像、音声、動画、PDFなど複数形式を扱えるAIモデルや機能。
トークン
（Token）
LLMが文章を処理するときの最小単位。多くのAIサービスで課金単位にもなる。
AIO / GEO
（エーアイオー / ジーイーオー）
ChatGPT・Claude・Perplexity等のAI回答エンジンで引用されるための最適化。
AIエージェント
（エーアイエージェント）
LLMが計画を立て、外部ツールを呼び出しながら複数ステップのタスクを実行する仕組み。
Embedding
（埋め込み）
テキストや画像を数値ベクトルに変換し、意味の近さを計算できるようにする技術。
ファインチューニング
（Fine-tuning）
既存のAIモデルを特定用途向けに追加学習させ、出力精度や表現を最適化する手法。