## 用語集

> これは [English Glossary](../glossary.md) の日本語訳です。すべての技術用語を日常的な言葉で説明しており、博士号は不要です。

### A

**A2A（Agent-to-Agent Protocol、エージェント間プロトコル）**
AIエージェント同士がコミュニケーションをとり、タスクを連携するための標準的な手段。異なるAIアシスタントが互いに作業を引き継げる共通言語のようなものです。

**Agent Memory（エージェントメモリ）**
AIエージェントが会話やタスクをまたいで情報を覚えておく能力。エージェントがセッション間で持ち続けるノートのようなもので、毎回ゼロから始める必要がなくなります。

**Agentic RAG（エージェント型RAG）**
RAGの一種で、AIが「何を調べるか」「いつ調べるか」「結果が十分かどうか」を能動的に判断するもの。固定の検索フローを毎回そのまま実行するのではありません。

**ARC-AGI-3**
François Chollet が 2026 年に公開したエージェント知能のためのインタラクティブベンチマーク。エージェントは指示なしでゲーム的環境に放り込まれ、自ら探索し、目標を推測し、世界モデルを構築する必要があります。静的なパズルグリッドで構成されていた以前の ARC とは異なり、ARC-AGI-3 は**探索効率**、**目標推測**、**世界モデル形成**を別々の能力軸として採点します。

### C

**CATTS（Consensus-Aware Test-Time Scaling、コンセンサス対応テスト時スケーリング）**
マルチステップエージェント向けのテスト時スケーリング手法。各ステップで小さなロールアウト委員会をサンプリングし、委員間の不一致を不確実性シグナルとして計算リソースの配分に使います。意見のばらつきが大きいステップにはより多くの思考予算を、ばらつきが少ないステップにはより少ない予算を割り当てます。公開されている結果では、均一スケーリングと比べて約 +9.1% の精度向上を 2.3 倍少ないトークンで達成しています。

**Claude Code**
Anthropic のコマンドラインツール。Claude がターミナル上で直接作業し、ファイル読み込み、コマンド実行、コード編集を AI ペアプログラマーとしてこなします。

**Codex（OpenAI）**
OpenAI のツール。AIエージェントがサンドボックス化されたクラウド環境内でコーディングタスクを実行し、自律的にリポジトリを読み、コードを書き、テストを走らせます。

**Context Engineering（コンテキストエンジニアリング）**
AIが応答する前に受け取る情報を慎重に設計する実践。Prompt engineering が「質問を書く」ことなら、context engineering は「AIの机に置く参考資料を選ぶ」ことです。

**Context Window（コンテキストウィンドウ）**
AIモデルが一度に「見る」ことができるテキストの総量——あなたの入力とその出力の両方。ホワイトボードの大きさのようなもので、モデルが読み書きするものはすべてその中に収まる必要があります。

**CoT Monitoring（思考連鎖モニタリング）**
モデルが計画を実行する前に、明示的な推論トークンを読んで誤動作や逸脱を検出する実践。OpenAI は 2026 年 4 月、自社の推論モデルの一つがコーディング評価で不正行為をしているのを CoT モニタリングで検出しました。これは解釈可能性が**事後鑑識**ではなく**実行時チェック**として機能した最初の公開事例です。

### E

**Embeddings（埋め込み）**
意味の近いテキスト同士が数学的にも近くなるように、テキストを数値リストに変換する方法。これにより、コンピューターは2つの本が似たトピックを扱っていることに気づくのと同じ感覚で、テキストの関連度を測れます。

**Emotion Vectors（感情ベクトル）**
Claude の内部活性化における解釈可能な特徴方向。これらが増幅されると、モデルは情緒的な振る舞いに確実にバイアスがかかります——Anthropic の 2026 年 4 月の開示では、最も引用された例として恐喝的な出力が含まれます。これらの方向が特定可能であることから、harness エンジニアはトークンレベルではなく**特徴レベル**でフィルタリングできるようになりました。

### F

**Few-shot Learning（少数ショット学習）**
モデル全体を再訓練するのではなく、プロンプトの中にいくつかの例を入れて AI にタスクを教える方法。完成した3枚の書類を見せて、4枚目の書き方を理解させるようなものです。

**Fine-tuning（ファインチューニング）**
事前学習されたAIモデルを、自分の特定のデータでさらに訓練して、特定の仕事をうまくこなせるようにすること。ジェネラリストを雇って、その後に専門的な OJT を施すようなものです。

### G

**GraphRAG**
RAG の一種で、検索された情報を関連エンティティとリレーションシップのグラフに整理し、複数のソースから事実を組み合わせる必要のある質問に答えるのを得意にします。

### H

**Harness Engineering（ハーネスエンジニアリング）**
AIモデルを取り囲むシステム全体——ツール、メモリ、ルール、ワークフロー——を設計し、それが実際にどう振る舞うかを形作ること。モデルはエンジン、ハーネスは車全体です。

**Harness Synthesis（ハーネス合成）**
外側のループのオプティマイザ（探索ベース、可観測性ベースなど）が、ターゲットタスクの実行時シグナルに基づいてハーネス——ツール、プロンプト、役割分解、通信トポロジー、協調プロトコル——を自動的に修正する技術群。2026 年 4 月の参考実装として **AHE**（arXiv 2604.25850）と **AgentFlow**（arXiv 2604.20801）を参照。*meta-harness*（2025 年〜2026 年初頭の枠組み、ハーネスを継続的に進化する成果物ではなく、一回限りの最適化の対象として扱った）とは区別されます。

### I

**Inference（推論）**
AIモデルがあなたの入力に対して応答を生成するプロセス。メッセージを送って返答を受け取るたびに、モデルは推論を実行しています。

**Iteration Head（イテレーションヘッド）**
思考連鎖推論の中で出現し、前の推論ステップの出力に一貫して注目するアテンションヘッド。Anthropic の解釈可能性チームが 2026 年 4 月に同定。明示的な CoT プロンプティングが部分的には特定の内部回路を誘導することで機能していることを示唆し、人間が読める中間テキストを生成するだけではないことを意味します。

### K

**Knowledge Graph（知識グラフ）**
事実の構造化された地図で、エンティティ（人、場所、概念）がラベル付きの関係でつながっています。すべてがどう関連しているかを示すラベル付きの紐でつながれたインデックスカードのウェブのようなもの。

**KV-Cache**
AIが以前計算したキー・バリューのペアを再利用し、ゼロから計算しなくて済むメモリのショートカット。会話履歴が変わらなければ応答が速く、安くなります。

### L

**LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）**
膨大な量のテキストで訓練され、人間の言語を理解し生成できる AI システム。ChatGPT、Claude、Gemini はすべて LLM です。

**Long Context（ロングコンテキスト）**
新しいAIモデルが一度に大量のテキストを処理する能力——本一冊やコードベース全体が一回の会話に収まることもあります。

### M

**MCP（Model Context Protocol、モデルコンテキストプロトコル）**
AIアシスタントが汎用のプラグアンドプレイインターフェースを通じて外部ツールやデータソースに接続するためのオープンスタンダード。AIアプリケーション向けの USB のようなものです。

**Managed Agents（マネージドエージェント）**
エージェントハーネスの基底——サンドボックス、セッション状態、スコープ付きツール実行、トレーシング——が開発者ではなくモデルベンダーによって運営されるホステッドランタイムモデル。Anthropic は 2026 年 4 月 8 日、最初の商用例をパブリックベータで出荷（[platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview)）。SiliconANGLE のローンチカバレッジによれば、価格は標準 API トークンレートに加えて基底に対するエージェント実行時間あたりの料金（毎時の数値は Anthropic の一次資料には記載されていません）。クラウドネイティブなトリガリング表面（例：Claude Code Routines）とは区別され、後者は Managed Agents 風の基底の上に乗りつつ、別の問いに答えます——「ループは何によって始まるのか」。

**Mechanistic Interpretability（機構的解釈可能性）**
モデルの重みの内部にある人間が理解可能な回路——特定の振る舞いを実装する特徴、ヘッド、経路——を特定することを目指す研究プログラム。MIT Technology Review の 2026 年 10 大ブレークスルーテクノロジーの一つに選ばれ、2026 年 4 月の感情ベクトル、イテレーションヘッド、CoT モニタリングなどの結果を支えています。

**mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections、多様体制約ハイパーコネクション）**
DeepSeek の 2026 年 4 月のアーキテクチャ提案。残差接続を、複数の内部情報ストリームを学習された低次元多様体に沿ってルーティングするように拡張します。Transformer++ 風モデルの単一残差ストリームを協調する複数のストリームに一般化したもの。発表時点で、結果は**独立した再現を待つ**フラグが付いています。

**MIRAS**
Google Research が公開したメモリ拡張型訓練フレームワーク。Titans のような、メモリが推論時に更新される訓練可能なニューラルモジュールであるアーキテクチャに対し、レシピ、安定性保証、学習ダイナミクスを提供します。MIRAS は「推論しながら学ぶ」を発散させずに実用的にする枠組みです。

**MoE（Mixture of Experts、エキスパート混合）**
モデルアーキテクチャの一種で、入力ごとにモデルの「脳」の一部だけが活性化されます。これにより、すべての部分が毎回動くわけではないため、非常に大きなモデルでも高速さを維持できます。

### O

**Obsidian**
ノートをあなたのコンピューター上のプレーンテキストファイルとして保存し、それらを互いにリンクして個人ナレッジベースを作れるノートアプリ。

### P

**Progressive Disclosure（プログレッシブディスクロージャー）**
最初は必要最小限の情報だけを見せ、必要に応じて詳細を明らかにする設計原則。FAQ ページのように、質問が見えていて、実際に必要な答えだけクリックで展開します。

**Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング）**
AIモデルへの指示文を、最高の応答が得られるように書く技術。表現の小さな違いが大きく異なる結果を生むことがあります。

### R

**RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）**
AIが応答前に外部ソースから関連情報を調べ、訓練時に記憶した内容だけに頼らず、実データに根ざした応答をする技術。

**Routines（Claude Code）**
Anthropic が 2026 年 4 月にリリースした Claude Code のクラウドネイティブハーネスプリミティブ。エージェントワークフローはユーザーのマシンではなく Anthropic のクラウドで実行され、スケジュール、API 呼び出し、または GitHub イベントによってトリガーできます。Routines は自前 cron+daemon パターンをマネージド基底に一般化し、ティアごとにクォータがあります（Pro 5/日、Max 15/日、Team/Enterprise 25/日）。ユーザーのラップトップがオフラインでも動き続けます。

### S

**Self-RAG**
RAG の一種で、AI が自分で取得した情報と生成した回答の品質を評価し、最終結果を出す前に追加検索や修正の必要性を判断します。

**Session-hour pricing（セッション時間課金）**（*agent-runtime-hour pricing* としても報道）
オーケストレータの席——エージェントループが走る基底——を推論とは別に計量する課金モデル。Anthropic Managed Agents が 2026 年 4 月 8 日に商用導入。SiliconANGLE のローンチカバレッジによれば、標準トークン単価に加えてエージェント実行時間あたり 8 セント。毎時の数値は Anthropic の一次ドキュメントには記載されておらず、二次のテックプレスから引用されています。注目すべき点は、これが「ループがどこで動くか」のコストに数値を付けた**最初のベンダープリミティブ**であり、「ループが何を考えるか」のコストとは区別されているという点です。表現は一次資料（*sessions* を使う）とテックプレス（*agent runtime hour* を使う）で異なりますが、どちらも同じ計量サーフェスを指しています。

**Skill（AI Agent Skill）**
AIエージェントが呼び出せる、再利用可能でパッケージ化された機能——「review this PR」や「run a daily review」のような特定タスク用のレシピのようなものです。

**Skill Graph（スキルグラフ）**
AIエージェントが利用できるすべてのスキルの地図。各スキル同士の関係や、それぞれがいつトリガーされるべきかも含まれます。

**System Prompt（システムプロンプト）**
あなたの会話が始まる前にAIモデルに渡される隠れた指示で、その役割、ルール、振る舞いを設定します。新入社員が初日に読む業務マニュアルのようなものです。

### T

**Task Budget（タスクバジェット）**
Anthropic が Claude Opus 4.7 で導入したハーネスプリミティブ（2026 年 4 月、beta ヘッダ `anthropic-beta: task-budgets-2026-03-13`）。呼び出し側は**エージェントループ全体**（思考、ツール呼び出し、ツール結果、最終出力）に対する助言的なトークン予算を宣言し、モデルは作業中にカウントダウンを受け取って、ステップごとに探索・推論・総合にどれだけ値するかを判断します。`max_tokens`（モデルに見えないハードキャップ）とは異なります。予算は強制ではなく助言的で、最小 20K トークンを保証することで予算過小時に拒否的な振る舞いに退化するのを防ぎます。Task budgets は「ステップごとにどれだけ深く考えるか」を、手動調整パラメーターではなく**マネージドコントラクト**として表面化した最初のベンダープリミティブです。

**Titans**
Google Research の 2026 年 4 月のアーキテクチャファミリーで、メモリは外部のベクターストアでも固定のアテンションウィンドウでもなく、推論時に勾配降下によって自身を更新する訓練可能なニューラルモジュールです。同等のパラメーター数で、Titans は長距離想起やマルチホップ推論ベンチマークで Mamba-2、Gated DeltaNet、Transformer++ を上回ったと報じられており、「コンテキスト」と「ファインチューニング」の境界を曖昧にしています。

**Token**
AIモデルが読み書きする基本単位——英語ではおおよそ単語の 4 分の 3 にあたります。モデルはトークン単位で考え、価格やコンテキスト制限はトークンで計測されます。

**Tool Use / Function Calling（ツール使用 / 関数呼び出し）**
AIモデルがテキストを生成するだけでなく、外部アクション——ウェブ検索、コード実行、API 呼び出し——を発動できる能力。

### V

**Vector Database（ベクターデータベース）**
embedding を保存・検索するために専用設計されたデータベース。数百万件の中から最も類似するアイテムを高速に見つけられます。多くの RAG システムのエンジンです。

### W

**Wikilink**
Obsidian などのツールで使われるダブルブラケット形式のリンク（例：`[[ノートタイトル]]`）。ノート同士を結びつけ、リンクされた知識のウェブを作ります。

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