⭐️AI界隈の基礎用語とその課題を自分用メモとしてまとめました！

👇気になる人は読んでみてね！

AIの話をするときに出てくる用語って、みんななんとなく分かった顔して流してるけど、定義と「どこに地雷があるか」をセットで理解しておかないと簡単に話がズレるんよ。ここでは2025年のトレンド周りでよく出てくる基礎用語と、その裏側の課題をワシなりにまとめておく。

⭐️AIエージェント（Agentic AI）

チャットボットが「答えを返すだけ」じゃなくて、ブラウザを操作したり、社内ツールを叩いたり、タスクを自動実行するようになったものがAIエージェント。問い合わせ対応からチケット発行まで一気通貫でやる、みたいなやつ。

課題は、権限管理と責任の所在で、人間の代わりに操作させた結果ミスったとき「誰がどこまで責任を取るのか」を設計しておかないと、怖くて本番運用に乗せられないところがネックになっている。

⭐️マルチモーダルAI

テキストだけじゃなく、画像・音声・一部は動画まで、複数の情報モードをまとめて扱えるAIのこと。スクショを投げて「ここがおかしい」と聞いたり、音声＋テキストで指示したりできる世界を支えている。

課題は「見えているようで、本当に理解しているかは別」という点で、見た目はそれっぽくても、因果関係や文脈を間違えて変な判断をするリスクが残っている。

⭐️推論モデル（Reasoning Models）

トークンをケチらずに「一度しっかり考える」ことで、ステップを踏んだ推論や複雑な問題解決を狙うタイプのモデル群。コード修正、仕様設計、数学問題などで威力を発揮する。

課題はコストと使いどころで、全部のリクエストを推論モードにすると料金もレイテンシも跳ね上がるから、「ここは賢く考えさせる」「ここは軽く返す」の設計をアプリ側できっちりやる必要がある。

⭐️オープンソースモデル・小型モデル

Llama系やMistral系みたいに重みが公開されていて、自前サーバーやローカルでも動かせるモデルたち。小型モデルはパラメータ数や計算量を抑えたやつで、オンプレやエッジで動かしやすいのが強み。

課題は「フロンティアモデルとの差をどう埋めるか」と「品質管理」で、用途を間違えると精度不足で事故るし、自前運用だとセキュリティやログ管理も全部自分で面倒を見る必要がある。あとソースは公開してないからオープンソースじゃないという批判もある。

⭐️RAG（検索拡張生成）

Retrieval-Augmented Generationの略で、まず外部の知識ベース（ドキュメントやベクタDB）から関連情報を検索して、その内容を読ませた上で回答させる構成。社内FAQボットやマニュアル検索でほぼ必須になっている。

課題は「元データが腐ると全部腐る」ことで、ドキュメントが古い、権限管理が甘い、検索精度が低い、などが積み重なると、AIの答えも一気に信用できなくなる。

⭐️フロンティアモデル

各社の最上位クラスの巨大モデルをまとめてフロンティアモデルと呼ぶことが多い。精度や汎用性は高いけど、学習コストも推論コストもエグいクラス。

課題は電力とお金で、なんでもかんでもフロンティアモデルで処理すると、クラウド料金と電力需要がシャレにならないので、「本当にここでフロンティアが必要か？」を常に考えないと採算が合わない。

⭐️エッジAI・オンデバイスAI

スマホやPC、工場の機器など、クラウドではなく手元のデバイス上で動くAI。通信が不安定な環境や、プライバシーを重視するアプリで強い。

課題はモデルサイズと更新コストで、小さくするほど精度が落ちるし、端末ごとの差分アップデートやバージョン管理も含めて運用がかなり面倒になる。

⭐️AIセキュリティ・ガバナンス（AI TRiSM）

AIの信頼性、リスク、セキュリティ、コンプラ対応をまとめて設計しましょう、という考え方。モデルの振る舞い、データの扱い、公平性、説明責任などを全部ひっくるめて管理する枠組みがAI TRiSMみたいな領域。

課題は、とにかく「現場が忙しい中でここまで手が回らない」ことで、プロダクトを急いで出したいチームほど、ガバナンス設計が後回しになりがちという構造的な問題を抱えている。

こういう基礎用語は、意味だけじゃなく「どこでハマりやすいか」までセットで押さえておくと、ニュースを見るときもプロダクト設計を考えるときも、だいぶ風景がクリアに見えてくるはずや。

有益だな！とおもったらブックマークしておこうね！ December 12, 2025

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役割
海外拠点と倭国本社の基幹システムを“実際にどうつなぎこむか”を設計・実行するチーム。
業務フローとシステム仕様を両面から理解し、移行計画の策定、データ移行、テスト、現地ITとの連携まで一気通貫で担当。

具体例
・現地ERPと本社システムのデータ項目を比較し、どの情報をどこにマッピングするかを設計
・ブラウン／グリーン両方式で移行期間・現地負荷・コストを定量化して提案
・トラブルが起きやすい“移行テスト”で数百ケースを作成し、現地と週次でレビュー
・システム操作に慣れていない現地従業員向けに、実機を使ったトレーニングを実施

チャレンジ
・現地はスピード重視、本社は承認が多いという意思決定文化の差をどう埋めるか
・同じ業務名でも国によって手順・担当範囲が違い、システムがそのまま適用できない
・データ形式がバラバラで“そのまま移行すると壊れる”ため、整形・検証が必須
・移行期間中は現地の通常業務も止まらないため、負荷を最小化する調整が必要

補足
・ブラウンフィールド
○：既存システムを活かせるので早い・安い
×：古い制約が残り、統合後の理想像に寄せきれないことがある

・グリーンフィールド
○：理想の業務フローで“ゼロから”設計できる
×：期間が長く、現場負荷・コストが高い December 12, 2025

【ITコンサル】
役割:
海外拠点と倭国本社の基幹システムを“実際にどうつなぎこむか”を設計・実行するチーム。
業務フローとシステム仕様を両面から理解し、移行計画の策定、データ移行、テスト、現地ITとの連携まで一気通貫で担当。

具体例:
・現地ERPと本社システムのデータ項目を比較し、どの情報をどこにマッピングするかを設計
・ブラウン／グリーン両方式で移行期間・現地負荷・コストを定量化して提案
・トラブルが起きやすい“移行テスト”で数百ケースを作成し、現地と週次でレビュー
・システム操作に慣れていない現地従業員向けに、実機を使ったトレーニングを実施

チャレンジ:
・現地はスピード重視、本社は承認が多いという意思決定文化の差をどう埋めるか
・同じ業務名でも国によって手順・担当範囲が違い、システムがそのまま適用できない
・データ形式がバラバラで“そのまま移行すると壊れる”ため、整形・検証が必須
・移行期間中は現地の通常業務も止まらないため、負荷を最小化する調整が必要

補足:
・ブラウンフィールド
○：既存システムを活かせるので早い・安い
×：古い制約が残り、統合後の理想像に寄せきれないことがある

・グリーンフィールド
○：理想の業務フローで“ゼロから”設計できる
×：期間が長く、現場負荷・コストが高い December 12, 2025

SNSスクール、動画編集スクール、プログラミングスクールなど、稼ぐ系のスクールが一気に増えてきていますよね。

作業ができる人はどんどん増え、
発注側からすると低単価で発注し放題の時代になってきていると思います。

ここで怖いのはせっかくスクールを卒業しても、疲弊しやすい構造になっているということ。

特にSNS運用スクールでもそう。

投稿作成できます！だけの作業レイヤーは、
正直これから一番しんどくなる領域です。

作業者が増えれば増えるほど、
発注側からするといくらでも代替がきくし、
単価も上がりづらい。

頑張っても疲弊しやすい構造になっている。

だから今、僕はこの作業レイヤーから脱するための仕組みを作ろうとしています。

ただ投稿を作るだけじゃなく、
クライアントの事業理解から、
戦略・導線設計・KPI設計・分析改善までを一気通貫でできる、上流のSNSマーケを理解したプロフェッショナルを育てるスクールです。

「月1〜2万円の投稿係」ではなく、月30〜50万円以上の選ばれるSNSコンサルタントが育つ世界
を本気で作ります。

作業で消耗する人を減らしたい！ December 12, 2025