「AI推進法」が成立したってことで、法律には直接関係ないですけど、ちょっとＡＩについて整理してみました。
LLM関連で良く聞くキーワードだけど何のこっちゃというお話をよく聞くんですけど、その対処法をちょっとだけ🤏
過去（2024.02.05）のブログを覗いてみると、なんだか、もがいてるなぁ、、🤣
最近のＡＩ用語を列挙（全てじゃ無いけど）してみます。ＡＩ関係の試験で有名な「G検定」とかを勉強しても、どんどんと登場する最新のLLMの用語は参考書に登場するのがもっと後になっちゃいますからね。
それらを知るためのコツだけど、以下のようなプロンプトでCopilot、Gemini、ChatGPTなどに教えてもらうのが近道だと思います。
「LLMの用語でプリトレーニング、RAG、LoRA、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、エージェント、熟考（リーズニング）、ウェブ検索、DeepReserchについての説明と違いを教えてください」
ＡＩのことはＡＩに聞くのが一番ですね☝️。同様に以下のキーワード（太字イタリック部分）を教えてもらうのがおすすめです。ただし、CopilotのようなＡＩサービスはひとつのサービスがいくつものサービスに分かれているので、その辺りは注意が必要で、さらに追加で質問するしか無いかもしれません。もっと最新で詳しい情報がほしい場合はWeb検索機能やDeepReserch機能を使うのがいいでしょうね。他にもエージェントのことをワークフローとか言ったりする処理系があったりするので、そこは注意ですね。そのあたりを理解するには機能自体の意味を理解するのが必要ですね。
以下、「〇〇〇〇〇〇について」を「〇〇〇〇〇〇について教えてください」とか「〇〇〇〇〇〇について詳しく教えてください」でプロンプトに入力すれば教えてくれるはずです。
ＡＩサービス全般
AIとLLMの違いについて
オープンLLMとクローズドLLMについてと、それぞれの代表的なLLMについて
代表的なLLMモデルについてと、それぞれの特徴について
Genspark、ChatGPT、Gemini、Claude、Morphic、perplexity、Copilot、Grok、Deepseekについてと、それぞれの強みについて
RAGの精度向上について
今だったら、Google I/OとかClaude4が話題ですね。他には国産LLMとかも調べたら面白いと思います。（国内LLMは基本的にオープンLLMをファインチューンニングしたものですが）
（今現在はGensparkが一番すごいと、僕は思っている）
その他、便利なものでGMOさんが提供している複数サービスを比較する「天秤ＡＩ」というものがあります。有料サービスが一部限定で無料で使えたりします。
ツール系（一部サービスを含む）
Dify、NotebookLM、Manus、Power Tools、Cursorについて
OpenAI社のGPTsとAssistants APIについて
プロトコル
MCPについて
各種サービスのMCPへの対応状況について
最近注目のMCPは近い将来Windowsローカルで動作し、RPAのような立ち位置を独占（デファクトスタンダート）しそうな勢い。（既にWindows、Mac、Linuxなどではインストールすれば、動作するんだけど、近い時期にWindowsで正規サポートされるようだ）
コンテキストサイズ
LLMのをつけたほうがいいかもしれないです。
コンテキストサイズについて
コンテキストサイズでのトークンという単位について
コンテキストサイズが大きくなることのメリット•デメリットについて
コンテキストサイズが大きくなることによるRAGへの影響について
コンテキストサイズを越える時にLLMで要約を行うことの影響について
等々、最近はコンテキストサイズが大きく（128Kトークン、100万トークン）なることによって、状況が変わってきているところがありますのでその辺りも知っておく必要がありますね。また、プロンプトエンジニアリングが重要になってきてますね。
ローカルLLM
ollama、LM studioについて
OpenWebUIについて
量子化モデルについて
非検閲モデルについて
llama4、Qwen3、Gemma3、phi4、Deepseek-R1について
実際にLLMをローカルで試したことがありますが、ツールのDifyやMCPなどもローカルにインストールして動作させることができます。（Difyを試したのはここ）ローカルで動作するLLM（オープンLLM）については上記以外に何百種類とあります。
プログラミング
LangChainとLangGraphについて
その他
ハルシネーションやシンギュラリティ、マルチモーダルとかの基礎的な言葉は、やはり「G検定」を勉強することをお勧めします。
いろいろと列挙してみたけど、キリがないですね😝、この検索の元になるキーワード自体は、結局のところYouTubeやＸとかをウォッチしておかないと知ることができないのかもしれない😅ですけど
おまけ
先日までここに書いてたM365 Copilotのエージェントと、自前のエージェントを比較する話なんですけど、あまりにもローカルな話題なもんで、行間を埋めないと、わかる人にしかわからない問題だったので削除しました。🙇♂️
ゼロトラスト環境下にあるクライアントから自前で構築したＡＩエージェントとM365 Copilotのエージェントそれぞれに対して、プロンプト内に外部参照のURLを指定して動作させた場合のセキュリティ面での不安点について書きたかったんだけど、前提条件が多過ぎて、複雑になってしまった😅。しかも、M365 Copilot はZIA/ZPAという機能でZscaler の SWG（Secure Web Gateway）と連携可能なことを知らなかったのでさらにグダグダになってしまった。（まぁ、簡単じゃ無いってことで😜）
そもそも、このブログの主旨からすると、それをＡＩに聞けばいいんですよ😂
「ゼロトラスト環境下にあるクライアントから自前で構築したＡＩエージェントとM365 Copilotのエージェントそれぞれに対して、プロンプト内に外部参照のURLを指定して動作させた場合のセキュリティ面での不安点について教えてください」ってね🤓
また、追加で、Zscaler の SWG（Secure Web Gateway）との連携や、ZIA/ZPAを使った場合について教えてもらったらいいと思います。