用語集

差分（diff）は、コードの「変わった箇所だけ」を抜き出して見せる仕組みのこと。AIが書き換えたコードを、変更前と変更後の違いだけで確認する考え方を、AI活用を迫られる開発現場の言葉でやさしく解説します。

フォールバックは、AIの出力が失敗したり不安定なときに用意しておく「代わりの手」「切り替え先」のこと。既定値を返す・人にまわす・簡易版に切り替えるといった逃げ道を、AI開発の現場の言葉でやさしく解説します。

正常系・異常系とは、テストでいう「うまくいく場合」と「失敗・想定外の場合」のこと。AIにテストを書かせると正常系に偏りがちな落とし穴を、AI活用を迫られる開発現場の言葉でやさしく解説します。

HITL（ヒューマン・イン・ザ・ループ）は、AIに全部を任せきりにせず、要所で人の確認を挟む進め方のこと。どこに人を入れると効くのかを、AI活用を迫られる開発現場の言葉でやさしく解説します。

レート制限（レートリミット）は、AIのAPIで一定時間に呼べる回数・量の上限のこと。本番でこれに当たると429エラーで処理が止まる仕組みを、AI活用を迫られる開発現場の言葉でやさしく解説します。

リファクタリングとは、外から見た挙動を変えずに、コードの中身を読みやすく・直しやすく整理すること。AIに頼むと挙動まで変わることがある現場の注意点を、開発の言葉でやさしく解説します。

単体テスト（ユニットテスト）は、関数やメソッドなど部品ひとつの動きを自動で確かめるテストのこと。AIに書かせると正常系に偏りやすい点まで、開発現場の言葉でやさしく解説します。

AIエージェントは、AIが手順を自分で判断しながら、複数の作業を順に進めていく仕組みのこと。通常のチャットとの違いと注意点を、AI活用を迫られるエンジニアの言葉でやさしく解説します。

APIは、外部サービスの機能をプログラムから呼び出すための窓口のこと。AIをシステムに組み込むときの基本を、AI活用を迫られるエンジニアの言葉でやさしく解説します。

ファインチューニングは、既存のAIに自社のデータを追加で学習させて、自社向けに調整すること。RAGとの違いや、どんなときに必要かを、AI活用を迫られるエンジニアの言葉でやさしく解説します。

ハルシネーションは、AIが事実と違うことを自信たっぷりに出してしまう現象のこと。なぜ起きるのか、開発現場でどう備えるかを、AI活用を迫られるエンジニアの言葉でやさしく解説します。

LLM（大規模言語モデル）は、文章を理解して自然な文章を生成するAIのこと。ChatGPTやClaudeの中身にあたる仕組みを、AI活用を迫られる開発現場の言葉でやさしく解説します。

プロンプトは、AIに何をしてほしいかを伝える指示文のこと。同じAIでも結果が変わる理由と、開発現場での書き方のコツを、AI活用を迫られるエンジニアの言葉でやさしく解説します。

RAGは、社内資料やマニュアルをAIに参照させて回答の精度を上げる仕組み。なぜ必要なのか、開発現場でどう使うのかを、AI活用を迫られるエンジニアの言葉でやさしく解説します。

トークンは、AIが文章を区切って扱う最小単位で、料金や入力上限の基準になります。なぜ意識する必要があるのかを、AI活用を迫られるエンジニアの言葉でやさしく解説します。