AI (人工知能)
AIとは、人間の知的活動をコンピュータで再現する技術領域の総称。近年は機械学習、特にディープラーニング由来の手法が中心。
AI・IT用語集 — AI / LLM / Google Workspace / IT基盤 / LLMO
Transformer / RAG / MCP / AIエージェント / AIガバナンス / Gmail / Drive / AppSheet / BigQuery / Vertex AI / LLMO / AEO など、AI 時代の BtoB × IT で押さえておきたい用語を 190 語、5カテゴリにまとめました。関連用語リンクと外部権威リソース (sameAs) を付与し、辞書として必要十分な構造を揃えています。
機械学習
機械学習とは、データから規則やパターンを自動で学習し、未知のデータに対して予測や判断を行う手法。教師あり/教師なし/強化学習に大別される。
ディープラーニング
ディープラーニングとは、多層のニューラルネットワークで複雑な特徴表現を学習する機械学習手法。画像・音声・自然言語で実用水準の性能を達成した。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは、人間の脳神経を模した数理モデル。入力層・隠れ層・出力層を重ねて非線形な関数を近似する。
生成AI
生成AIとは、学習データに基づいて新しいテキスト・画像・音声などを生成するAIの総称。LLMや拡散モデルが代表例。
LLM (大規模言語モデル)
LLMとは、大量のテキストで学習した自然言語の生成・理解モデル。GPT / Claude / Gemini が代表例。
LMM (大規模マルチモーダルモデル)
LMMとは、テキストに加え画像・音声・動画など複数形式を扱える大規模モデル。マルチモーダルAIの中核。
基盤モデル (Foundation Model)
基盤モデルとは、大規模かつ汎用的に学習され、多様な下流タスクへ転用可能な大規模モデル。LLMは基盤モデルの一種。
Transformer
Transformerとは、Attention機構を基盤にした深層学習アーキテクチャ。2017年以降のLLM進化を支える核心技術。
Attention機構
Attention機構とは、入力系列の中で重要な要素に動的に注目する仕組み。Transformerの中核構成要素。
GPT
GPTとは、OpenAIが開発する大規模言語モデル系列。生成事前学習型Transformerの略で、GPT-4 / GPT-4o / o1 などの系譜がある。
トークン
トークンとは、LLMが処理する最小単位。単語や部分文字列に分割され、日本語は1文字が複数トークンに分かれることが多い。
プロンプト
プロンプトとは、LLMに与える入力指示文。出力品質はプロンプト設計に大きく依存する。
プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングとは、目的の出力を安定して得るためにプロンプトを設計・評価・改善する技術。
System Prompt
System Promptとは、モデルの役割・前提・禁止事項を固定する上位プロンプト。対話の基本方針を定義する。
Temperature
Temperatureとは、LLMの出力のランダム性を調整するパラメータ。低いほど決定的、高いほど多様な出力になる。
Top-p / Top-k
Top-p / Top-kとは、LLM生成時に確率の高い候補をどこまで許容するかを制御するサンプリング手法。
コンテキストウィンドウ
コンテキストウィンドウとは、LLMが1回の処理で扱えるトークン数の上限。RAGやエージェントの設計を制約する。
ハルシネーション
ハルシネーションとは、LLMが事実と異なる内容をもっともらしく生成する現象。業務利用ではレビューと出典付与で抑制する。
ファインチューニング
ファインチューニングとは、既存モデルに追加学習を行い、特定ドメインやタスクへ最適化する手法。
RAG (検索拡張生成)
RAGとは、外部ドキュメントを検索してLLMに文脈として渡し、参照に基づいた回答を生成させる手法。
エンベディング
エンベディングとは、テキストや画像を数値ベクトルに変換する表現。類似検索やRAGの基盤となる。
ベクトルデータベース
ベクトルデータベースとは、エンベディングを高速に類似検索できる専用DB。RAGの検索層を担う。
セマンティック検索
セマンティック検索とは、キーワード一致ではなく意味の類似性で検索する方式。エンベディングとベクトルDBで実装される。
Grounding
Groundingとは、LLMの出力を特定の情報源に結びつけ、根拠を伴う回答を生成させる考え方。RAGはその一実装。
MCP (Model Context Protocol)
MCPとは、LLMと外部ツール・データを接続する標準プロトコル。2025年以降、4大AIベンダーが採用しデファクト化した。
詳しく読むTool Use (ツール呼び出し)
Tool Useとは、LLMが外部APIや関数を自律的に呼び出し、単なる応答を超えた行動を取る仕組み。
Function Calling
Function Callingとは、LLMが構造化された関数呼び出しを出力し、外部システムと統合する機能。Tool Useの実装形態。
AIエージェント
AIエージェントとは、目的に向けて計画・実行・検証を自律的に反復するAI。単なる応答生成と異なり業務の完遂までを担う。
マルチエージェント
マルチエージェントとは、役割の異なる複数のAIエージェントを協調させて複雑なタスクを解く設計。
AGI (汎用人工知能)
AGIとは、Artificial General Intelligenceの略。人間と同等以上の汎用的な知的能力を持つAIの概念。現時点では研究目標で、実在する製品ではない。
Narrow AI (特化型AI)
Narrow AIとは、特定タスクに特化して動作するAI。チェスAIや画像認識AIなど現行のほぼ全てのAIはこれに分類される。
Reasoning Model (推論モデル)
Reasoning Modelとは、回答前に長考して推論を行う新世代LLM。OpenAI o1 / o3、DeepSeek R1、Claude extended thinking 等が代表例。
Chain of Thought (CoT)
Chain of Thoughtとは、LLMに段階的な思考過程を明示させる推論手法。複雑な推論タスクで精度が大きく改善する。
ReAct
ReActとは、LLMが「Reasoning(思考)」と「Acting(行動)」を交互に実行するエージェント設計パターン。Tool Useと計画推論を統合する。
Instruction Tuning
Instruction Tuningとは、「指示→回答」形式のデータでLLMを追加学習し、指示への追従性を高めるファインチューニング手法。
RLHF
RLHFとは、Reinforcement Learning from Human Feedbackの略。人間の選好データを報酬信号に強化学習でLLMを調整する手法。ChatGPTの主要技術。
DPO
DPOとは、Direct Preference Optimizationの略。報酬モデルを使わず選好データから直接最適化する手法。RLHFの代替として普及した。
Constitutional AI
Constitutional AIとは、Anthropicが提唱したAI整合手法。あらかじめ定めた原則(憲法)に従ってAIが自身の出力を自己批評し改善する。
アラインメント (Alignment)
アラインメントとは、AIの振る舞いを人間の意図・価値観に合わせる技術領域。RLHF / DPO / Constitutional AI などが具体的手法。
Jailbreak
Jailbreakとは、LLMの安全制約を回避させるプロンプト攻撃。Alignment の限界を突く手口で、継続的な対策強化の対象。
Reranker
Rerankerとは、検索結果を再スコアリングして順位を最適化するモデル。RAGで初段検索結果を絞り込む二段階検索の二段目を担う。
Hybrid Search
Hybrid Searchとは、キーワード検索(BM25など)とセマンティック検索(ベクトル)を組み合わせる方式。RAGの検索精度を底上げする。
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRAとは、LLMの少量パラメータだけを追加学習する軽量ファインチューニング手法。低コストでドメイン適応が可能。
Quantization (量子化)
Quantizationとは、モデルの数値精度を下げてサイズと推論コストを削減する技術。4bit/8bit量子化がLLM推論で一般化している。
02
AIを業務で使う
AIを組織に組み込む導入・運用・ガバナンス語彙。AI CoE / AI事務局代行 / Shadow AI / MLOps / LLMOps / HITL / Red Team / Guardrails まで。
AI導入
AI導入とは、業務にAIを組み込む全プロセス。PoC検証、本番運用、定着化の三段階を経て現場で回る状態を目指す。
詳しく読むAI PoC (概念実証)
AI PoCとは、本格導入前に限定範囲でAIの有効性を検証する試行。本番移行基準を最初に定義することで「PoC疲れ」を防ぐ。
詳しく読むAI CoE (Center of Excellence)
AI CoEとは、AI活用を組織横断で推進する専門チーム。方針・ガバナンス・ナレッジを一元化する受け皿となる。
詳しく読むAI事務局
AI事務局とは、AI活用の日常運用・問い合わせ対応・ルール整備を担う事務局機能。CoEが戦略側なら事務局は実務側。
詳しく読むAI事務局代行
AI事務局代行とは、AI事務局機能を外部委託するサービス形態。社内にAI推進担当を抱えられない組織の受け皿となる。
詳しく読むAIガバナンス
AIガバナンスとは、AI活用に関する権限・承認・監査・リスク管理の枠組み。現場自由度と統制のバランス設計が核心。
詳しく読むAIリスクアセスメント
AIリスクアセスメントとは、利用用途ごとにリスクを棚卸しし対策を設計する手順。EU AI Actの用途分類と接続される。
詳しく読むAI監査ログ
AI監査ログとは、AI利用の入力・出力・判定を追跡可能な形で記録する仕組み。ログ設計が後手だと証跡再現ができない。
詳しく読むShadow AI
Shadow AIとは、組織の把握外で従業員がAIを利用する状態。禁止だけでは止まらず、公式ルートの整備で回収するのが実効的。
詳しく読むAI活用支援
AI活用支援とは、研修にとどまらず現場でAIが使われる状態を作る伴走支援。実務シーンの特定とプロンプト整備まで担う。
詳しく読むAI実行ギャップ
AI実行ギャップとは、AIが導入されたが現場で使われない・使えない状態。ツール配布で終わり活用支援が欠落した組織で顕在化する。
詳しく読むAI自動化
AI自動化とは、AIを用いた業務プロセス自動化。RPA時代の「手順自動化」から「判断を含む自動化」へ領域が拡張した。
詳しく読むRPA
RPAとは、ソフトウェアロボットが人間のPC操作を模倣して定型業務を自動化する技術。AIと組み合わせて知的自動化に進化している。
AI倫理
AI倫理とは、AI開発・利用における公平性・透明性・説明責任・プライバシーの原則。Responsible AIの基盤となる。
Responsible AI
Responsible AIとは、倫理・安全・公平性に配慮してAIを開発・運用する実践枠組み。各社はポリシーとレビュー体制で具体化する。
EU AI Act
EU AI Actとは、EUが制定したAI規制法。リスク階層に応じてAI利用を規制し、国際的な規制動向の基準となっている。
Human in the Loop (HITL)
Human in the Loopとは、AI処理の要所に人間の判断・レビューを組み込む設計。重要な意思決定の品質と責任所在を保つ。
プロンプトインジェクション
プロンプトインジェクションとは、悪意ある入力によってLLMの指示を書き換える攻撃。入出力分離と入力サニタイズで対策する。
LLMセキュリティ
LLMセキュリティとは、LLMを組み込んだシステムの安全性確保。プロンプトインジェクション、データリーク、モデル抽出などが主要脅威。
AI評価 (Evaluation)
AI評価とは、モデル・プロンプト・システムの出力品質を定量・定性で測定する営み。LLM時代はベンチマークと業務タスク評価の両面が必要。
AIテスト
AIテストとは、AIシステムの出力を回帰的に検証するプロセス。決定論的でないため、サンプリング評価やルブリック採点が用いられる。
モデルカード
モデルカードとは、モデルの用途・性能・制約・学習データなどを標準化して記述したドキュメント。責任あるAI公開の基本要件。
MLOps
MLOpsとは、機械学習モデルの開発・デプロイ・運用を継続的に回す実践とツール群。DevOpsの機械学習版。
LLMOps
LLMOpsとは、LLMアプリケーションの開発・評価・デプロイ・運用を体系化する実践。プロンプト版管理や評価パイプラインが中核。
BYOK (Bring Your Own Key)
BYOKとは、SaaSが提供するAI機能で顧客自身のLLM APIキーを使う構成。コスト主権とデータ主権を顧客側に寄せる方式。
Copilot
Copilotとは、業務アプリに統合された生成AIアシスタントの総称。Microsoft 365 CopilotやGitHub Copilotが代表例。
AIアシスタント
AIアシスタントとは、特定の業務支援を目的とするAIインターフェース。チャット、音声、ウィジェットなど接点は多様。
AI ROI
AI ROIとは、AI投資の回収性指標。売上貢献とコスト削減を分け、ベースライン計測後に比較するのが基本。
AI成熟度モデル
AI成熟度モデルとは、組織のAI活用レベルを段階的に評価する枠組み。探索期・部分実装期・全社展開期・最適化期などで区分する。
データ主権
データ主権とは、自社データの保管場所・アクセス制御・利用権を自社で保持する考え方。海外SaaS利用時の論点となる。
AI Red Team (AIレッドチーミング)
AI Red Teamとは、攻撃者視点でAIシステムの脆弱性・不正出力・誤動作を意図的に引き出し評価する営み。安全性・公平性のストレステスト。
Guardrails
Guardrailsとは、LLM の入出力を監視・制御し、不適切・危険な応答を抑止する仕組み。ポリシー違反検知や PII マスキングなどを担う。
Model Drift
Model Driftとは、モデルの出力品質が時間経過で劣化する現象。入力データ分布の変化(Data Drift)や概念変化(Concept Drift)が原因。
Model Observability
Model Observabilityとは、モデルの振る舞い・品質・コストを継続監視する運用領域。プロンプト・応答・評価指標のトレースが中核。
Eval Dataset / Golden Dataset
Eval Datasetとは、モデルの品質を定量評価するための評価用データセット。期待される出力が付された Golden Dataset が評価の基準となる。
Data Contract
Data Contractとは、データ生産者と消費者の間で合意するデータ仕様書。スキーマ・品質・SLA を明文化し、下流のAI/分析系の破綻を防ぐ。
Data Lineage (データ系統)
Data Lineageとは、データの出所・加工経路・利用先を追跡可能にする仕組み。AI 監査証跡の前提基盤。
Feature Store
Feature Storeとは、機械学習モデル向けの特徴量を一元管理するプラットフォーム。学習と推論で同じ特徴量を使う整合性を担保する。
Fairness / バイアス
Fairness / バイアスとは、AIが属性(性別・人種など)で不公平な判定を出さないよう監視・是正する領域。Responsible AI の重要論点。
XAI (説明可能AI)
XAIとは、Explainable AI の略。AIの判断根拠を人間が理解可能な形で示す技術領域。金融・医療など判断根拠が求められる業務で必須。
SOC 2
SOC 2とは、米国AICPAが定めるサービス組織のセキュリティ統制監査基準。AI/SaaS ベンダー選定時の信頼性指標として広く参照される。
ISO 27001
ISO 27001とは、情報セキュリティマネジメントシステム(ISMS)の国際規格。AIベンダー選定時の基本要件として評価される。
Privacy by Design
Privacy by Designとは、製品・業務プロセス設計の初期段階からプライバシー保護を組み込む考え方。GDPR など近年の規制の基本原則。
AI TRiSM
AI TRiSMとは、Gartnerが提唱するAI Trust, Risk and Security Managementの略。AI ガバナンスと運用統制を体系化したフレームワーク。
Shadow IT
Shadow ITとは、IT部門の把握外で現場が利用するITツール全般。Shadow AI の上位概念で、統制と現場利便性のバランス設計が必要。
03
AI開発・基盤
Vertex AI / Google AI Studio / Gemini API / Gemini Code Assist / Gemini for Workspace など、AI 開発と業務基盤AIの語彙。
Gemini for Workspace
Gemini for Workspaceとは、Workspaceに統合されたGemini AI。Gmail・Docs・Sheets・Meet の各アプリ内で呼び出せる。
Gemini Gem
Gemini Gemとは、Gemini内で定義可能なカスタムAIアシスタント。役割・指示・参照ファイルをプリセットできる。
NotebookLM
NotebookLMとは、Googleのドキュメントベース生成AI。PDF・Docs・URLをナレッジ化して質問応答できる。
Smart Canvas
Smart Canvasとは、Docs・Sheets・Slides内のリッチな相互参照機能。@メンションやチップで人・ファイル・日時を動的に埋め込む。
Vertex AI
Vertex AIとは、Google Cloud の統合 AI プラットフォーム。Gemini API・モデル訓練・デプロイ・MLOps を一体で提供する。
Google AI Studio
Google AI Studioとは、Gemini を試作・検証できる開発者向け Web UI。Vertex AI より軽量に API キー発行とプロンプト検証ができる。
Gemini API
Gemini APIとは、Gemini モデルへのアプリケーション統合用 API。Google AI Studio と Vertex AI の 2 経路で提供される。
Gemini Code Assist
Gemini Code Assistとは、GoogleのAIコーディング支援ツール。IDE 統合でコード補完・生成・レビューを提供する。
04
Google Workspace / IT基盤
Gmail / Calendar / Drive / Sheets / AppSheet / Apps Script / Admin Console / Vault / DLP / BigQuery / Looker Studio / Cloud IAM など、業務基盤とGoogle Cloud系のIT語彙。
Google Workspace
Google Workspaceとは、Google提供の法人向け業務スイート。Gmail・Drive・Docs・Meet などを統合提供する。
詳しく読むGmail
Gmailとは、Googleのメールサービス。Workspace版は法人ドメインで運用でき、ラベル・フィルタ・共有メールボックスを備える。
Google Calendar
Google Calendarとは、Googleのスケジュール管理サービス。Gmail・Meet との統合で会議設定が完結する。
Google Drive
Google Driveとは、Googleのオンラインストレージ。ファイル共有・権限管理・検索・バックアップを統合的に提供する。
Google Docs
Google Docsとは、オンラインのドキュメント作成サービス。同時編集・コメント・提案機能が強み。
Google Sheets
Google Sheetsとは、オンラインの表計算サービス。Apps ScriptやBigQuery連携でデータ処理の中核となる。
Google Slides
Google Slidesとは、オンラインのプレゼン資料作成サービス。リアルタイム共同編集に対応。
Google Forms
Google Formsとは、Googleのフォーム作成サービス。回答はSheetsへ自動蓄積され、アンケート・問い合わせ窓口で汎用的に使われる。
Google Chat
Google Chatとは、Workspace統合型のチャットサービス。スペース単位のスレッドとアプリ統合を備える。
Google Meet
Google Meetとは、Googleのオンライン会議サービス。Calendar統合と録画機能で会議運営を完結できる。
Google Contacts
Google Contactsとは、Workspaceの連絡先管理サービス。Gmail・Calendar・Meet とシームレスに連携する。
Google Sites
Google Sitesとは、Workspace統合型の社内サイト構築サービス。ポータル・ナレッジ共有基盤として使われる。
AppSheet
AppSheetとは、Google提供のノーコード業務アプリ作成サービス。Sheetsをデータ層に画面とワークフローを構築できる。
Apps Script
Apps Scriptとは、Workspace全体を自動化できるJavaScriptベースのスクリプト環境。業務自動化の主要手段。
Admin Console
Admin Consoleとは、Workspaceの管理者画面。ユーザー・ポリシー・セキュリティ・監査を一元管理する。
共有ドライブ
共有ドライブとは、チーム所有のDriveフォルダ。個人ドライブと異なり、メンバー交代時もデータが残る。
組織単位 (OU)
組織単位(OU)とは、Workspace内でユーザーをグルーピングする階層構造。ポリシーをOU単位で適用できる。
Google Groups
Google Groupsとは、Workspaceのメーリングリスト/アクセス制御機能。グループ宛メール配信と権限付与を兼ねる。
Gmail ラベル
Gmail ラベルとは、メールを分類するタグ機能。フォルダと異なり複数ラベルを併用でき、フィルタと組み合わせて自動化できる。
Drive ラベル
Drive ラベルとは、Driveファイルに付与する分類タグ。機密度・業務カテゴリを表現し、検索やアクセス制御に使える。
Google Vault
Google Vaultとは、WorkspaceのアーカイブおよびeDiscovery機能。法的保全・監査対応・データ保持ポリシーの実装層。
Workspace DLP
Workspace DLPとは、Data Loss Preventionの略。機密情報の外部流出を検知・ブロックするWorkspace機能。
Context-Aware Access
Context-Aware Accessとは、デバイス・場所・アプリの文脈に応じてWorkspaceへのアクセスを動的制御する機能。
2段階認証 (2SV)
2段階認証とは、パスワードに加えて別要素で本人確認する仕組み。Workspaceでは強制適用を推奨する。
Google Workspace 監査ログ
Workspace 監査ログとは、ユーザー操作・管理操作を記録する仕組み。セキュリティ調査と証跡保全の基盤。
Google CRM
Google CRMとは、Google Workspaceを基盤に構築するCRM運用。Gmail・Calendar・Sheets・AppSheet を組み合わせるアプローチ。
詳しく読むBigQuery
BigQueryとは、Google Cloud のサーバーレスデータウェアハウス。SQL で大規模データを高速分析でき、Sheets や Looker Studio と直結する。
Looker Studio
Looker Studioとは、Googleの無料 BI ツール。BigQuery や Sheets 等を接続してインタラクティブなダッシュボードを作成できる。
Service Account
Service Accountとは、人ではなくプログラム用の Google Cloud アカウント。Apps Script や外部システムからの API 認証に使われる。
Google Cloud IAM
Google Cloud IAMとは、GCP のアイデンティティ・アクセス管理サービス。ロール割当・最小権限・監査ログを統合的に提供する。
Workspace Marketplace
Workspace Marketplaceとは、Workspace 向けアプリ・アドオンのストア。管理者が全社導入の可否と権限を一元管理する。
Workspace プラン
Workspace プランとは、Business Starter / Standard / Plus / Enterprise / Frontline などのライセンス階層。ストレージ・セキュリティ・Gemini 利用範囲が異なる。
05
AI検索最適化 / LLMO
AI 回答面 (AI Overview / ChatGPT Search / Perplexity) に届くための LLMO / AEO / GEO、AI クローラー群、Schema.org 構造化データ、Core Web Vitals の語彙。
LLMO
LLMOとは、大規模言語モデル最適化の略。AIが生成する回答に自社コンテンツが引用されやすくなるよう最適化する取り組み。
詳しく読むAEO
AEOとは、Answer Engine Optimizationの略。検索の回答面で可視化されるための最適化。
詳しく読むGEO
GEOとは、Generative Engine Optimizationの略。生成エンジンに引用されるための最適化でLLMO/AEOと近接する。
詳しく読むAnswer Engine
Answer Engineとは、クエリに対して直接回答を返す検索インターフェース。AI OverviewやPerplexityが代表例。
Generative Search
Generative Searchとは、AIが生成文として回答を返す検索体験。従来のリンク列挙型と区別される。
AI Overview
AI Overviewとは、Google検索結果の最上段に表示されるAI要約。リンククリック前に回答が届くため引用元設計が重要。
詳しく読むAI Mode
AI Modeとは、GoogleのAI対話型検索モード。従来SERPから対話UIへの比重シフトを象徴する。
詳しく読むSGE
SGEとは、Search Generative Experienceの略。Googleが段階展開した生成AI検索機能の旧称。
ChatGPT Search
ChatGPT Searchとは、ChatGPTが提供するWeb検索機能。OAI-SearchBotでクロールし引用付き回答を返す。
詳しく読むPerplexity
Perplexityとは、リアルタイム検索と引用を組み合わせたAI回答エンジン。出典リンク明示型の設計が特徴。
Claude
Claudeとは、AnthropicのLLM製品ライン。Claude for Work / Claude Code / Claude API などを展開する。
Gemini
Geminiとは、GoogleのLLMおよびAI製品ライン。Workspace・Android・Search・Vertex AI の全面で展開されている。
Googlebot
Googlebotとは、GoogleのWeb検索クローラー。検索インデックスとAI OverviewなどのAI機能の引用元データを収集する。
Google-Extended
Google-Extendedとは、GoogleのAI学習用クローラー制御名。robots.txtでブロックするとGeminiの学習対象から除外できる。
OAI-SearchBot
OAI-SearchBotとは、OpenAIの検索用クローラー。ChatGPT Searchの回答生成時に参照するページを収集する。
GPTBot
GPTBotとは、OpenAIのモデル学習用クローラー。robots.txtでブロックするとGPTシリーズの学習データから除外できる。
PerplexityBot
PerplexityBotとは、Perplexityの検索・学習用クローラー。Perplexity-UserはAI応答時のリアルタイム取得用で分離制御できる。
ClaudeBot
ClaudeBotとは、Anthropicのクローラー。ClaudeBot / Claude-SearchBot / Claude-User が用途別に分離されている。
Applebot-Extended
Applebot-Extendedとは、AppleのAI学習用クローラー制御名。Apple Intelligenceの学習対象を制御する。
robots.txt
robots.txtとは、クローラーに対するアクセス許可/拒否を指示するテキストファイル。サイトルートに配置する。
sitemap.xml
sitemap.xmlとは、サイト内URL一覧をクローラーに伝えるXMLファイル。更新日時や優先度もメタとして記述できる。
llms.txt
llms.txtとは、LLM向けにサイト概要や主要リソースを伝える提案中の標準ファイル。AI引用の利便性を高める目的で用意する。
canonical URL
canonical URLとは、検索エンジンに正規ページを伝えるためのURL指定。重複コンテンツによる評価分散を防ぐ。
hreflang
hreflangとは、ページの言語・地域バージョンを検索エンジンに伝えるHTML属性。多言語サイトのSEO基本要件。
Schema.org
Schema.orgとは、構造化データ記述のための共通語彙。Web上の意味情報を統一的に表現する標準。
JSON-LD
JSON-LDとは、構造化データをJSON形式で記述する方式。Schema.orgの実装方法として最も推奨される。
DefinedTermSet
DefinedTermSetとは、Schema.orgの用語集型構造化データ。DefinedTerm群を束ねる辞書単位を表現する。
Article schema
Article schemaとは、記事ページを構造化する Schema.org 型。著者・公開日・更新日などをマークアップする。
FAQPage schema
FAQPage schemaとは、FAQページの構造化データ型。質問と回答を機械可読で明示する。
BreadcrumbList
BreadcrumbListとは、パンくずリストを構造化する Schema.org 型。ページ階層を検索エンジンに明示する。
Organization schema
Organization schemaとは、組織情報を構造化する Schema.org 型。名称・ロゴ・URLなどを機械可読で表現する。
E-E-A-T
E-E-A-Tとは、Googleの品質評価指針。Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness の頭文字。
YMYL
YMYLとは、Your Money or Your Lifeの略。金銭や生命に影響するテーマで、Googleが高品質評価を強く求める領域。
Core Web Vitals
Core Web Vitalsとは、Googleが定めるページ体感性能の主要指標。LCP・INP・CLS の3指標で評価する。
LCP
LCPとは、Largest Contentful Paintの略。主要コンテンツの描画完了時間を測る指標。2.5秒以内が目標。
INP
INPとは、Interaction to Next Paintの略。ユーザー操作後の応答性を測る指標。FIDの後継として採用された。
CLS
CLSとは、Cumulative Layout Shiftの略。ページ読み込み中のレイアウトずれを測る指標。0.1未満が目標。
SERP
SERPとは、Search Engine Results Pageの略。検索結果ページ全体。リッチリザルトやSERP Feature群が拡張している。
Featured Snippet
Featured Snippetとは、検索結果の最上段に回答を強調表示する機能。選ばれるには明快なQ&A設計が必要。
Knowledge Graph
Knowledge Graphとは、エンティティとその関係を構造化したデータベース。Googleの検索結果パネルで表示される。
People Also Ask (PAA)
People Also Askとは、Google SERP に表示される関連質問ブロック。AI検索時代も強い機能で、FAQ 設計の主要ターゲット。
Rich Results
Rich Resultsとは、構造化データに基づき SERP に強化表示される検索結果。商品・評価・FAQ・動画などが対象。
Rich Snippet
Rich Snippetとは、構造化データで検索スニペットを拡張した表示。Rich Results の旧称として使われることもある。
Core Update
Core Updateとは、Googleの検索アルゴリズム中核の大規模更新。順位変動が大きく、コンテンツ全体の品質が問われる。
Helpful Content Update
Helpful Content Updateとは、ユーザー本位でない薄いコンテンツを評価引き下げるGoogleのアルゴリズム更新。AI生成量産コンテンツの標的。
Page Experience
Page Experienceとは、Core Web Vitals や HTTPS などを含むページ体験の総合評価シグナル。
Google Discover
Google Discoverとは、Google アプリの関心連動フィード。ニュース性の高い長期コンテンツに大量のインプレッションをもたらす。
Spam Policies
Spam Policiesとは、Googleの検索スパム対策方針。自動生成大量量産・リンクスパム・クローキング等を違反として指定する。
NLP (自然言語処理)
NLPとは、Natural Language Processingの略。人間の言語を計算機に理解・生成させる技術領域。検索・チャット・要約の基盤。
BERT
BERTとは、Googleが開発した自然言語理解モデル。2019 年以降の検索クエリ理解精度を大きく引き上げた。
MUM
MUMとは、Multitask Unified Modelの略。Googleの多言語・マルチモーダル検索モデル。複雑クエリ理解で BERT の上位互換として位置付けられる。
Passage Ranking
Passage Rankingとは、ページ全体ではなく部分段落単位で検索評価するGoogleの機能。AI 引用でも段落単位の独立性が重要となる基盤。
IndexNow
IndexNowとは、URL 更新を検索エンジンにプッシュ通知するプロトコル。Bing が主導し、Yandex 等も対応する。
Open Graph (OG)
Open Graphとは、SNS 共有時のタイトル・画像・説明を明示する meta 規格。Facebookが策定し、主要SNSで共通化した。
Twitter Cards
Twitter Cardsとは、X (旧 Twitter) 共有時のリッチプレビューを定義する meta 規格。Open Graph と併記するのが一般的。
Microdata
Microdataとは、HTML 属性で構造化データを記述する方式。現在は JSON-LD の方が推奨される。
RDFa
RDFaとは、HTML/XML に構造化データを埋め込む W3C 仕様。JSON-LD / Microdata と並ぶ 3 方式の一つ。
Knowledge Panel
Knowledge Panelとは、SERP 右側に表示されるエンティティ情報パネル。Organization / Person 等の構造化データと Knowledge Graph から生成される。
Sitelinks
Sitelinksとは、検索結果でブランドクエリに対してサイト内主要ページを追加表示する機能。サイト構造とブランド認知の反映。
Mobile-first Indexing
Mobile-first Indexingとは、Googleがモバイル版ページを主としてインデックス・評価する方針。モバイル版のコンテンツ完全性が必須要件。
About ファネルAi
Google Workspace と繋がる、AI ネイティブの CRM / SFA / MA
Gmail・Google カレンダー・Drive・Sheets を業務基盤にしたまま、顧客管理・営業管理・マーケティングオートメーションをひとつの導線に統合します。
