用語集

英日AI用語集

日本語訳だけでは技術的な手触りが消える用語を、英語のまま読めるように補助します。

基礎概念 124 語 Agent / MCP 87 語 API / 実装部品 69 語 安全・権限 104 語 評価・運用 19 語 ベンダー固有 10 語

用語分類

基礎概念

AI原典を読む前提になる基本語。

124 語

英語	日本語	補足	関連
context window	コンテキストウィンドウ	モデルが一度に参照できる入力と履歴の容量。長いほど便利だが、品質・コスト・遅延の検証は別に必要。	Long context は「長く入る」だけでは足りず、真ん中の根拠を落としやすい GPT-Realtime-2 は、音声UIを「会話」から実行ワークフローへ寄せる Gemini API の release notes は、仕様変更を追うための一次情報になる
synchronous	同期型	その場で順に完結させる呼び出し。待ち時間の扱いが UX に直結する。	Gemini Live API の tool use は「呼んだ後を誰がつなぐか」が本題
asynchronous	非同期型	実行完了を待たずに進行管理が必要な呼び出し。再送や状態更新の設計が要る。	Gemini Live API の tool use は「呼んだ後を誰がつなぐか」が本題
reasoning model	推論モデル	複雑な問題で内部推論に多くの計算を使うモデル。速度・費用と正答率のトレードオフを明示して使う。	Reasoning best practices は「考えてと書けば賢くなる」を止めに来ている GPT-Realtime-2 は、音声UIを「会話」から実行ワークフローへ寄せる Responses API の組み込みツールは、Agent 実装の責任分界を変える
search result content block	検索結果コンテンツブロック	source を保ったままモデルへ渡す検索結果の構造。本文だけへ潰すより citation と説明責任を保ちやすい。	Claude の search results は「検索して貼る」より citation を壊さないほうが大事
source attribution	出典帰属	どの情報がどの source 由来かを保つこと。citation の前提になる。	Claude の search results は「検索して貼る」より citation を壊さないほうが大事
content block	コンテンツブロック	本文を区切って渡す単位。citation の粒度や再利用のしやすさに効く。	Claude の search results は「検索して貼る」より citation を壊さないほうが大事
distillation	蒸留	大きなモデルの挙動を小さなモデルへ移す手法。コスト削減の反面、対象タスクの評価が不可欠。	記事内参照なし
Zero Data Retention (ZDR)	データ非保持保証	一定期間保持しない前提の運用要件。background mode のように保持を前提にする機能とは両立しない場合がある。	Zero Data Retention は「何も残らない」ではなく、「何がどこに残るかを切り分ける」話 Background mode は「長時間 reasoning を同期HTTPで待つな」という運用変更
flagged	フラグ判定	危険の可能性があると見なした first-pass 判定。単独では粗く、カテゴリ別制御や人手確認の起点として使う。	Moderation を別APIの前処理で終わらせる時代が終わりつつある
category_scores	カテゴリ別スコア	各危険カテゴリへのモデル信頼度。アプリ側の policy 閾値設計と定期再較正が必要になる。	Moderation を別APIの前処理で終わらせる時代が終わりつつある
category_applied_input_types	判定対象の入力種別	そのカテゴリ判定が text 由来か image 由来かを示す情報。modalities 混在時の運用判断に使う。	Moderation を別APIの前処理で終わらせる時代が終わりつつある
CEL	Common Expression Language	claim から派生属性を作る式言語。federation では mapping 条件を絞るために使う。	Workload identity federation は「OpenAI API key を配る前提」を崩す
prompt caching	プロンプトキャッシュ	同一 prefix の再利用で効率を上げる仕組み。静的 instructions を先に置く設計が効きやすい。	Claude API の rate limit 統合は「安い model は細い」を前提にした運用表を壊す Prompt Objects 廃止は「prompt を管理画面で育てる運用」をやめる合図
dormant key	休眠キー	長期間使われておらず block 対象になりうる key。棚卸しと削除判断の対象になる。	Gemini API key の制限強化は、雑な PoC 鍵運用を 403 に変える
key rotation	キー更新 / ローテーション	漏えい時や運用見直し時に新 key へ切り替える作業。発行だけでなく旧 key 無効化まで含む。	Gemini API key の制限強化は、雑な PoC 鍵運用を 403 に変える
resource templates	リソーステンプレート	パラメータ付き resource を公開する仕組み。固定ファイル列挙ではない context surface を表現できる。	MCP Resources は「全部 tool にする雑設計」をやめるための基礎仕様
resource headroom	リソース余裕幅	transient spike を吸収するための余白。足りないと model failure ではない偽失敗が増える。	agentic coding benchmark の 2点差は、モデル差ではなく RAM の差かもしれない
hard ceiling	強制上限	超えると process や container が止まる resource 上限。guaranteed allocation と別管理にしないと評価が歪みやすい。	agentic coding benchmark の 2点差は、モデル差ではなく RAM の差かもしれない
deterministic automation	決定的自動化	LLM の気分に依らず必ず走る処理。禁止操作や必須後処理を instruction から分離する時に使う。	Claude Code hooks は「守ってほしいお願い」を実行境界へ移す
stable	安定版	本番利用を前提にしやすい公開段階。便利さではなく、変更の追いやすさが価値になる。	Gemini の model 名は「性能ラベル」ではなく運用契約として読む
preview	プレビュー版	先に試せる公開段階。使える場面はあっても、安定版と同じ変更前提では扱えない。	Gemini の model 名は「性能ラベル」ではなく運用契約として読む
latest alias	最新別名	より新しい実体へ差し替わりうる model 名。再現性が必要な本番では便利さが調査負債になる。	Gemini の model 名は「性能ラベル」ではなく運用契約として読む
experimental	実験版	探索を優先する公開段階。継続運用や endpoint の安定性まで強く約束された名前ではない。	Gemini の model 名は「性能ラベル」ではなく運用契約として読む
model pinning	モデル固定	本番で使う model 名を明示的に固定すること。挙動変化の切り分けと再現確認の前提になる。	Gemini の model 名は「性能ラベル」ではなく運用契約として読む
resource inspection	resource 検査	resource の metadata や内容、購読挙動を確認すること。読む機能と実行機能の責務混同を見つけやすい。	MCP Inspector は「ホスト上で何となく動いた」を分解して壊しながら確かめる道具
concurrent operations	並行操作	複数要求が同時に走る時の挙動。単発成功では見えない競合や順序問題を露出させる。	MCP Inspector は「ホスト上で何となく動いた」を分解して壊しながら確かめる道具
error handling	エラー処理	失敗時の応答形式や扱い方。正常系だけでなく壊れ方を説明可能にするために検査が必要。	MCP Inspector は「ホスト上で何となく動いた」を分解して壊しながら確かめる道具
redirect_uri exact match	`redirect_uri` の厳密一致	承認後に戻す先を完全一致で縛ること。少し違う URI を許すと認可コード奪取の入口になる。	MCP Security Best Practices は「つながる」より先に、誰の権限を誰が横取りできるかを見る
state validation	`state` 検証	返ってきた OAuth 応答が、自分の開始した要求に対応するか確かめる手順。	MCP Security Best Practices は「つながる」より先に、誰の権限を誰が横取りできるかを見る
outcome	完成条件付きの目標	何を done とするかまで含めた仕事の定義。依頼文だけでは曖昧になりがちな完了条件を外出しする。	Define outcomes は「終わったはず」を rubric と grader で検査可能にする
iteration loop	反復修正ループ	評価して直し、再評価する周回。完成条件未達を機械的に差し戻す。	Define outcomes は「終わったはず」を rubric と grader で検査可能にする
needs_revision	要再修正	rubric 未達のためもう一周修正が必要な状態。	Define outcomes は「終わったはず」を rubric と grader で検査可能にする
satisfied	条件充足	rubric を満たし、完了として受け取れる状態。	Define outcomes は「終わったはず」を rubric と grader で検査可能にする
retained until deleted	削除するまで保持	明示削除しない限り残る retention 形態。短期ログ型とは分けて扱う必要がある。	Zero Data Retention は「何も残らない」ではなく、「何がどこに残るかを切り分ける」話
zero-touch OAuth	手作業不要の OAuth 接続	社員ごとの同意画面を毎回通す代わりに、会社の policy に沿って最初から接続可否を配る考え方。	Enterprise-Managed Authorization は「各自で OAuth 接続」から「会社の権限設計でつなぐ」へ進める
adaptive thinking	適応的思考	モデルが必要な思考量を都度決める仕組み。固定の深さ前提で運用すると挙動差分を見落としやすい。	Claude のモデル移行は ID 差し替えだけでは終わらない
conversation replay	会話再生	過去の会話履歴を次のモデルへ渡して続けること。モデル跨ぎでは履歴整形が必要になる。	Claude のモデル移行は ID 差し替えだけでは終わらない
assistant prefill	assistant 事前埋め込み	assistant 側の返答を先に埋める古い誘導方法。新しいモデル系列ではそのまま通らないことがある。	Claude のモデル移行は ID 差し替えだけでは終わらない
interactive UI components	対話型 UI コンポーネント	会話内に埋め込める操作画面。比較、入力、承認のような text だけでは苦しい結果に向く。	MCP は返答を文章だけに縛らなくてよくなった
model context update	モデル文脈更新	UI 側の選択結果を会話文脈へ反映すること。表示だけの widget と違い会話進行へ影響する。	MCP は返答を文章だけに縛らなくてよくなった
reasoning traces	推論の軌跡	途中で何を考え、次に何を試すかを整理する中間メモ。説明文ではなく再計画の材料になる。	ReAct を読むと、なぜ今の agent が途中で考えて動くのかが見える
task-specific actions	タスク固有の行動	問題に応じて外部へ起こす具体的な操作。調査、検索、実行のような外部接触を含む。	ReAct を読むと、なぜ今の agent が途中で考えて動くのかが見える
external sources	外部情報源	知識ベースや実行環境など、モデル外の情報先。頭の中だけで解けない問題で参照先になる。	ReAct を読むと、なぜ今の agent が途中で考えて動くのかが見える
output guardrail	出力ガードレール	最終回答が外へ出る前に内容を検査する仕組み。	Guardrail と approval を一緒にすると、危険な操作は止まらない
side effect	副作用	送信、取消、編集のように外部状態を変える操作。	Guardrail と approval を一緒にすると、危険な操作は止まらない
Realtime session	リアルタイムセッション	音声や event が流れる会話の実行単位。	Realtime の sideband control は、音声デモを本番境界へ引き戻す
WebRTC	WebRTC	ブラウザやモバイルから低遅延で会話をつなぐ通信方式。	Realtime の sideband control は、音声デモを本番境界へ引き戻す
virtual machine	仮想マシン	普段の端末から切り離した実行環境。	Claude の computer use は、GUI を触れる魔法ではなく隔離前提の実行ループ
container	コンテナ	軽量な隔離環境。GUI automation では専用作業場として使われる。	Claude の computer use は、GUI を触れる魔法ではなく隔離前提の実行ループ
prompt injection	プロンプト注入	画面や web 内容に埋め込まれた指示で model の挙動がずれる危険。	MCP client 比較を読む価値は「どの coding agent を信じ過ぎないか」を先に決められること WASP は browser agent の安全性を「承認あり」ではなく hijack 成功率で測り直す Gemini Computer Use は「クリックできる」より先に、危険操作の停止線を設計させる
action plan	行動計画	次に何を試すかの手順。観測結果に応じて更新される前提で設計したほうが強い。	ReAct を読むと、なぜ今の agent が途中で考えて動くのかが見える
citation formatting	引用記法 / citation 形式	見た目の脚注だけでなく、根拠をどの単位で持ち、どう再参照するかまで含む設計。	Citation Formatting は「引用を後から付ける」前に、根拠の最小単位を決めろと迫る
citable unit	引用可能単位	1つの根拠として参照できる最小単位。block や line など。	Citation Formatting は「引用を後から付ける」前に、根拠の最小単位を決めろと迫る
source_id	ソース識別子	根拠 source を安定して指す ID。表示名や URL と分けて持つほうが壊れにくい。	Citation Formatting は「引用を後から付ける」前に、根拠の最小単位を決めろと迫る
locator	位置指定情報	source のどこを使ったか示す追加情報。line 番号や section 名のような位置手掛かり。	Citation Formatting は「引用を後から付ける」前に、根拠の最小単位を決めろと迫る
post-processor	後処理器	model の raw citation や出力を解析し、表示や検証へつなぐ処理。	Citation Formatting は「引用を後から付ける」前に、根拠の最小単位を決めろと迫る
developer message	開発者メッセージ	system message 相当の主命令の置き場。user prompt と別に durable な制約を書く層。	Reasoning best practices は「考えてと書けば賢くなる」を止めに来ている
chain-of-thought prompt	思考手順を明示させる指示	step by step のような推論誘導。reasoning model では不要または逆効果になりうる。	Reasoning best practices は「考えてと書けば賢くなる」を止めに来ている
reasoning items	推論状態アイテム	前回までの reasoning の一部を次へ渡すための項目。	Reasoning best practices は「考えてと書けば賢くなる」を止めに来ている
stateful	状態保持あり	途中状態を次の呼び出しへ持ち越す設計。	Reasoning best practices は「考えてと書けば賢くなる」を止めに来ている
stateless	状態保持なし	各呼び出しが独立している設計。	Reasoning best practices は「考えてと書けば賢くなる」を止めに来ている
custom harness	既存実行ハーネス	Playwright など既存自動化をそのまま使う構成。	Computer use は「画面を触れるか」ではなく、どの実行面に閉じ込めるかで選ぶ
long context	長文コンテキスト	一度に大量の文書を入力できる性質。長いだけで根拠を正しく拾えるとは限らない。	Long context は「長く入る」だけでは足りず、真ん中の根拠を落としやすい
Lost in the Middle	真ん中で見失う問題	重要情報が入力中央にあると性能が落ちやすい傾向。long context 過信への警告になる。	Long context は「長く入る」だけでは足りず、真ん中の根拠を落としやすい
prompt placement	根拠配置	重要情報を入力のどこに置くか。検索や要約と同じくらい精度に効く。	Long context は「長く入る」だけでは足りず、真ん中の根拠を落としやすい
reranking	再順位付け	候補文書や passage の並びを後段で入れ替える処理。根拠を前へ寄せるのに使う。	Long context は「長く入る」だけでは足りず、真ん中の根拠を落としやすい
faithfulness	根拠忠実性	答えが与えられた文脈から逸脱していないかを見る観点。	LlamaIndex Evaluating は「RAG が悪い」を分解して測り直させる
context relevancy	文脈関連性	取り出した文脈が質問に本当に関係しているかを見る観点。	LlamaIndex Evaluating は「RAG が悪い」を分解して測り直させる
MRR	平均逆順位	正解候補がどれだけ上位に来たかを測る ranking 指標。	LlamaIndex Evaluating は「RAG が悪い」を分解して測り直させる
network isolation	ネットワーク分離	到達可能範囲を制限して露出を減らすこと。self-host では第一防御になる。	vLLM Security は「self-host だから安全」という雑な安心を壊す
external content segregation	外部コンテンツ分離	未信頼の外部情報を命令と混ぜない扱い。prompt injection 被害を狭める。	OWASP Prompt Injection は「騙される危険」を実装チェック項目へ落とす
adversarial testing	敵対的テスト	攻撃を想定して防御を試す検証。導入前だけでなく継続運用が必要。	OWASP Prompt Injection は「騙される危険」を実装チェック項目へ落とす
PagedAttention	PagedAttention	ページ管理の発想で KV cache を扱う手法。serving の memory waste を減らす。	PagedAttention は LLM serving のボトルネックを「GPU不足」から「KV cache 運用」へ引き戻した
KV cache	KVキャッシュ	生成途中の注意計算に使う中間メモリ。長い会話や高 concurrency で支配的になる。	KV cache は高速化の小技ではなく、共有推論の privacy 境界そのものだ PagedAttention は LLM serving のボトルネックを「GPU不足」から「KV cache 運用」へ引き戻した
redundant duplication	重複保持	似たような cache を無駄に何度も持つこと。throughput を落とす要因。	PagedAttention は LLM serving のボトルネックを「GPU不足」から「KV cache 運用」へ引き戻した
AWS CDK	AWS CDK	AWS の IaC をコードで扱う仕組み。AI 補助が便利でも IAM や課金責任までは移らない。	AWS MCP Servers は「つながる」前に、どの AWS 権限を AI に渡すかを迫る
guardrail	ガードレール	AI の危険行動を抑える仕組み。最終回答だけでなく途中 step に置く必要がある。	TraceSafe は、guardrail を最終回答だけで評価する甘さを壊す
structuredContent	構造化コンテンツ	text と別に返す機械可読データ。UI 表示や後続処理で再利用しやすい。	MCP Tools spec は、tool 連携の責任を「文字列返却」から型と確認へ押し戻す
test user	テストユーザー	公開前の限定利用者。配布範囲を意図的に絞るための仕組み。	Gemini API OAuth は「API key のまま本番へ行く雑さ」を止める入口
production environment	本番環境	共有運用や外部公開を含む実運用環境。testing quickstart の前提をそのまま延ばしてはいけない。	Gemini API OAuth は「API key のまま本番へ行く雑さ」を止める入口
short-term memory	短期メモリ	thread 単位で会話文脈を保つ記憶。次回以降も残す情報とは責務が違う。	LangGraph memory は「全部会話履歴に入れる」雑設計を分解させる
checkpointer	チェックポイント保存機構	thread 状態を途中保存する仕組み。会話継続のための state persistence を担う。	LangGraph Interrupts は「承認ボタン」ではなく停止と再開の契約を実装させる LangGraph memory は「全部会話履歴に入れる」雑設計を分解させる
Overlap Scheduler	オーバーラップスケジューラ	CPU と GPU の仕事を重ねて idle time を減らす仕組み。計算力だけでない runtime 最適化を示す。	TensorRT-LLM architecture は、推論性能の主役を GPU 名から scheduler と KV cache 管理へ戻す
experiment	実験比較	prompt や model の違いを条件付きで比較する試行。offline eval を単なる感想で終わらせないための単位。	LangSmith の evaluation concepts は「評価を本番前だけで終わらせるな」と教える
thread	会話スレッド	複数の run を束ねた multi-turn conversation 単位。単発応答では見えない前提保持や整合性崩れを追える。	LangSmith の evaluation concepts は「評価を本番前だけで終わらせるな」と教える
stdio	標準入出力 transport	同一マシン上の process 間で使う近い接続方式。HTTP を開かずに済むぶん attack surface を狭めやすい。	MCP transports は「つながる」より先に origin と localhost を守れと言っている
telemetry	テレメトリー / 観測データ	実行中の挙動を追うための計測情報。AI では prompt や出力を残しすぎない設計が特に重要になる。	AI SDK Telemetry は「全部ログに残す雑さ」をやめろと言っている
OpenTelemetry	OpenTelemetry	trace や span を標準化して扱う observability 基盤。AI の遅延や失敗を追えるが、中身の記録範囲は別途設計が要る。	Microsoft Foundry tracing は「とりあえず全部記録」をやめて、本番 telemetry の責任に戻す AI SDK Telemetry は「全部ログに残す雑さ」をやめろと言っている
span metadata	スパン付加情報	trace に補足文脈を載せる属性群。tenant や feature flag を追えるが、載せる情報の機密性に注意が要る。	AI SDK Telemetry は「全部ログに残す雑さ」をやめろと言っている
release notes	リリースノート	更新内容の一覧。AI framework では feature より hardening 1 行のほうが重要なことがある。	Semantic Kernel の release は「小さな更新」に見える hardening を見逃すな
hardening	防御強化	危険な入力や経路を減らす改善。目立たなくても plugin attack surface を狭める更新は優先度が高い。	Semantic Kernel の release は「小さな更新」に見える hardening を見逃すな
thread_id	スレッドID	どの停止状態や会話状態を再開するかを指す識別子。session 見た目と混同すると誤再開しやすい。	LangGraph Interrupts は「承認ボタン」ではなく停止と再開の契約を実装させる
well-known URI	標準公開パス	決まった URL で情報を公開する方式。見つけやすさと露出面の両方を増やす。	Agent discovery は「見つける機能」ではなく、誰に何を見せるかの運用設計だ
tracing	トレーシング / 実行追跡	処理の流れを span 単位で追う観測方法。debug log より本番 telemetry に近い。	Microsoft Foundry tracing は「とりあえず全部記録」をやめて、本番 telemetry の責任に戻す
threat modeling	脅威モデリング	どこで何が壊れるかを体系的に洗い出す方法。protocol 導入では lifecycle ごとに切ると抜けが減る。	MCP と A2A の security は「対応済みか」ではなく lifecycle ごとの点検が要る
lifecycle risk	ライフサイクル上の危険	作成、運用、更新の各段階で現れる危険。導入時だけ見ても足りない。	MCP と A2A の security は「対応済みか」ではなく lifecycle ごとの点検が要る
provider validation	提供元検証	接続先が本当に正しい提供元かを確かめること。discovery や update で抜けやすい。	MCP と A2A の security は「対応済みか」ではなく lifecycle ごとの点検が要る
attestation	正当性証明	component が改ざんされていないと示す仕組み。update 経路の信頼確認に使う。	MCP と A2A の security は「対応済みか」ではなく lifecycle ごとの点検が要る
startup path	起動経路	worker が応答開始までに通る準備段階。weight load、compile、初期化の切り分けに使う。	vLLM の cold start は「GPU が遅い」の前に起動経路を分解して見ろと迫る
CPU-bound	CPU律速	主な待ち時間が GPU ではなく CPU 側で決まる状態。推論が遅い原因を GPU 名だけで誤認しないための語。	vLLM の cold start は「GPU が遅い」の前に起動経路を分解して見ろと迫る
autoscaling	自動スケール	負荷に応じて worker 数を増減する運用。cold start を無視すると見かけ上の余裕より遅く感じやすい。	vLLM の cold start は「GPU が遅い」の前に起動経路を分解して見ろと迫る
pre-warming	事前起動	需要前に worker を立ち上げて cold start を避ける運用。コストと待ち時間の交換条件になる。	vLLM の cold start は「GPU が遅い」の前に起動経路を分解して見ろと迫る
model card	モデルカード	学習済みモデルに添える短い説明文書。精度だけでなく用途、非用途、評価条件、弱点を残すために使う。	Model Cards は「このモデル安全そうです」をやめて用途と失敗条件を書けと求めた源流
intended use	想定用途	そのモデルや system を使ってよい文脈。採用判断では非用途と対で読む必要がある。	Model Cards は「このモデル安全そうです」をやめて用途と失敗条件を書けと求めた源流
intersectional groups	交差集団	年齢と性別のように複数属性が交差した集団。単一属性だけでは見えない偏り確認に使う。	Model Cards は「このモデル安全そうです」をやめて用途と失敗条件を書けと求めた源流
usage tier	利用ティア	組織ごとに割り当てられる上限制御の段階。provider 変更で運用表が古くなりやすい。	Claude API の rate limit 統合は「安い model は細い」を前提にした運用表を壊す
token bucket	トークンバケット方式	時間とともに余力が補充される制限方式。毎分きっかりで窓が切り替わる前提ではない。	Claude の rate limits は「429 が出た」だけでは原因を誤診する Claude API の rate limit 統合は「安い model は細い」を前提にした運用表を壊す
acceleration limit	急増抑制上限	急なトラフィック増加時に別系統でかかる制限。通常 retry だけでは解きにくい。	Claude の rate limits は「429 が出た」だけでは原因を誤診する Claude API の rate limit 統合は「安い model は細い」を前提にした運用表を壊す
429 error	429 エラー	利用上限超過時に返る HTTP エラー。どの limiter に当たったか見ないと対処を誤る。	Claude API の rate limit 統合は「安い model は細い」を前提にした運用表を壊す
threat taxonomy	脅威分類表	攻撃を整理して点検しやすくする枠組み。断片対策を棚卸し表へ戻す時に使う。	MCPSHIELD は「MCP対策」を断片論ではなく棚卸し表に戻そうとする
attack surface	攻撃面	攻撃が入りうる面や接点。auth だけでなく metadata や update 経路も含めて見る。	MCPSHIELD は「MCP対策」を断片論ではなく棚卸し表に戻そうとする
runtime policy enforcement	実行時ポリシー強制	実行中に禁止操作を止める仕組み。静的 review だけで埋まらない穴を補う。	MCPSHIELD は「MCP対策」を断片論ではなく棚卸し表に戻そうとする
STRIDE	STRIDE 脅威分類	脅威を 6 類型で整理する古典的手法。component ごとの穴を体系立てて見る時に使う。	MCP tool poisoning 論文は「正規 server だから安全」という雑な前提を壊す
DREAD	DREAD 評価法	被害や再現性などで危険度をみる枠組み。脅威を優先順位づける時の補助線になる。	MCP tool poisoning 論文は「正規 server だから安全」という雑な前提を壊す
isolated V8 runtime	分離された V8 実行環境	JavaScript は動くが、Node.js や直接 network を持たない hosted runtime。	Programmatic Tool Calling は「まとめ処理」と「承認が要る実行」を混ぜるなと迫る
side-effecting action	副作用のある操作	外部状態を変える操作。	Programmatic Tool Calling は「まとめ処理」と「承認が要る実行」を混ぜるなと迫る
enforcement	利用制御	warning、error、block などの制御措置。	Safety checks は「危ない prompt を弾く」より先に危ない user を追えるようにせよと迫る
previous_interaction_id	前回 interaction 参照 ID	どの過去実行につながるかを追う識別子。	Gemini logs and datasets は「会話履歴が勝手に残る前提」を放置するなと教える
hijack task	乗っ取り課題	本来の task を attacker goal に逸らせるかを見る評価。	WASP は browser agent の安全性を「承認あり」ではなく hijack 成功率で測り直す
partial success	部分成功	攻撃目標を全部ではないが一部達成してしまう状態。	WASP は browser agent の安全性を「承認あり」ではなく hijack 成功率で測り直す
spend cap	月間利用上限	provider が tier ごとに決める月単位の最大支出。到達すると usage が止まる。	Claude の rate limits は「429 が出た」だけでは原因を誤診する
ITPM	1分あたり入力トークン数	入力側で消費する token 量の上限。cached input が数えられない場合もある。	Claude の rate limits は「429 が出た」だけでは原因を誤診する
OTPM	1分あたり出力トークン数	生成された output token 量の上限。長い応答で先に詰まることがある。	Claude の rate limits は「429 が出た」だけでは原因を誤診する

用語分類

Agent / MCP

Agent、MCP、tool、外部接続に関わる語。

87 語

英語	日本語	補足	関連
toolCall	ツール呼び出し要求	モデルが外部 tool 実行を求めるイベント。実行そのものは client 側責務のまま残る。	Gemini Live API の tool use は「呼んだ後を誰がつなぐか」が本題
send_tool_response	ツール応答返却	client が tool 実行結果を会話へ戻す処理。ここがないと対話は途中で止まりやすい。	Gemini Live API の tool use は「呼んだ後を誰がつなぐか」が本題
state machine	状態機械	会話と tool 実行の進み方を管理する流れ。voice agent では曖昧にすると壊れやすい。	Gemini Live API の tool use は「呼んだ後を誰がつなぐか」が本題
MCP	Model Context Protocol	AI アプリが外部ツールやデータ源に接続するためのプロトコル。ツールだけでなく resources / prompts も含む。	A2A と MCP の違いは「どちらが上位か」ではなく、誰と仕事するかの違いだ MCP Tools spec は、tool 連携の責任を「文字列返却」から型と確認へ押し戻す MCP Resources は「全部 tool にする雑設計」をやめるための基礎仕様
descriptor	ディスクリプタ	server や tool の意味を host に伝える説明情報。名前だけで誤読させないための土台になる。	OpenAI の MCP docs は「対応しました」で終わらない責任分界を見せる
resource	リソース	読み取り用に渡す文脈データ。実行系 tool と分けると責任分界を説明しやすい。	OpenAI の MCP docs は「対応しました」で終わらない責任分界を見せる
allowed_tools	許可ツール一覧	host 側へ見せてよい tool の絞り込み。全部公開しないための入口になる。	OpenAI の MCP docs は「対応しました」で終わらない責任分界を見せる
preamble	作業前の短い発話	音声 agent が本回答やツール実行の前に、何をしているかを短く伝える発話。待ち時間の不安と誤解を減らすために使う。	GPT-Realtime-2 は、音声UIを「会話」から実行ワークフローへ寄せる
containment	封じ込め / コンテインメント	agent の判断を信じ切らず、届く範囲を環境側で制限する考え方。モデル挙動より先に被害範囲を固定する。	Claude を安全に走らせる論点は、賢さより先に blast radius をどう切るか
blast radius	被害範囲	誤動作や侵害が起きたときにどこまで届くか。agent 運用では性能より先に小さくすべき設計対象。	Claude を安全に走らせる論点は、賢さより先に blast radius をどう切るか
workspace picker	ワークスペース選択UI	どの repo やフォルダを root にするか選ぶ UI。Roots と結びつく実装上の入口。	MCP Roots は「tool 接続規格」ではなく permission 境界の primitive
private MCP server	非公開MCPサーバー	public internet に晒さない前提の MCP server。公開の代わりに outbound-only 接続で扱う設計が争点になる。	Secure MCP Tunnel は「private MCP を公開せずに使う」責任境界を具体化した
outbound HTTPS	外向きHTTPS通信	内側から外へだけ張る通信。MCP tunnel では inbound port 開放を避けるための前提になる。	Secure MCP Tunnel は「private MCP を公開せずに使う」責任境界を具体化した
steps	steps スキーマ	入出力と tool 呼び出しを時系列で持つ新しい表現。parser、viewer、履歴引き継ぎの実装影響が大きい。	Gemini Interactions API の `steps` 移行は、SDK 更新より parser 棚卸しが本体
tool-call arguments	ツール呼び出し引数	モデルが tool に渡そうとする入力。会話 content に現れる範囲は moderation 対象になりうる。	Moderation を別APIの前処理で終わらせる時代が終わりつつある
backend proxy	バックエンドプロキシ	client 側へ key を置かず、サーバー経由で API を叩く構成。client-side 埋め込み回避の基本線。	Gemini API key の制限強化は、雑な PoC 鍵運用を 403 に変える
resources	リソース / 参照コンテキスト	モデル理解の材料になる共有データ。tool と分けて扱うことで read-only 文脈と action を分離できる。	MCP Resources は「全部 tool にする雑設計」をやめるための基礎仕様
resources/list	リソース一覧取得	利用可能 resource を発見する request。client がどの参照面を見せるかを制御する入口になる。	MCP Resources は「全部 tool にする雑設計」をやめるための基礎仕様
resources/read	リソース読取	指定 URI の内容を取得する request。text だけでなく binary content も対象になりうる。	MCP Resources は「全部 tool にする雑設計」をやめるための基礎仕様
read-only context	読み取り専用コンテキスト	action ではなく参照目的の情報面。resources を全部 tool に押し込めないための整理軸。	MCP Resources は「全部 tool にする雑設計」をやめるための基礎仕様
conversation object	会話オブジェクト	messages、tool calls、tool outputs などの items を長く持てる会話単位。shared state の主単位になりうる。	Conversations API は「前の response をつなぐだけ」の限界を超える state の器
orchestration	オーケストレーション	model loop、tool state、承認などを持つ進行制御層。execution environment そのものとは別に考える。	Sandbox Agents は「agent 本体」と「作業用 compute」を同じものとして扱う雑設計をやめさせる
execution environment	実行環境	files や commands を実際に扱う箱。agent の思考や承認フローとは責務を分けて設計する。	Sandbox Agents は「agent 本体」と「作業用 compute」を同じものとして扱う雑設計をやめさせる
OOM kill	メモリ超過強制終了	memory 上限超過で container が殺されること。agentic coding eval では実力差と誤読されやすい。	agentic coding benchmark の 2点差は、モデル差ではなく RAM の差かもしれない
Terminal-Bench	Terminal-Bench	shell、tests、依存導入を伴う agentic coding eval。モデル単体ではなく system test に近い。	agentic coding benchmark の 2点差は、モデル差ではなく RAM の差かもしれない
PreToolUse	ツール実行前フック	実行前に block や書き換えを行うイベント。禁止系ガードレールはここに置く。	Claude Code permissions は「承認が出るから安全」という雑な期待を壊す Claude Code hooks は「守ってほしいお願い」を実行境界へ移す
agent hook	エージェントフック	subagent で実状態を確認する実験的フック。強力だが production では安定性前提を置けない。	Claude Code hooks は「守ってほしいお願い」を実行境界へ移す
tool_choice	ツール選択制御	モデルにどの tool を使わせるか、使わせないか、必ず使わせるかを制御する設定。	Function calling は「AIに外部処理を任せる境界」を雑にしないための基本部品
MCP Inspector	MCP Inspector	MCP server の検査とデバッグに使う開発者ツール。接続成功だけでなく壊れ方を分解して観察する。	MCP Inspector は「ホスト上で何となく動いた」を分解して壊しながら確かめる道具
capability negotiation	機能合意	client と server が使える機能を握る手順。つながったことと使えることを分けて確認するために要る。	MCP Inspector は「ホスト上で何となく動いた」を分解して壊しながら確かめる道具
tool schema	tool スキーマ	tool が受け取る入力形式の定義。ここが曖昧だと host 上の失敗を再現しにくくなる。	MCP Inspector は「ホスト上で何となく動いた」を分解して壊しながら確かめる道具
per-client consent	client ごとの同意	利用 client ごとに別々の同意を取る考え方。どの client の承認結果かを曖昧にしないために要る。	MCP Security Best Practices は「つながる」より先に、誰の権限を誰が横取りできるかを見る
SSRF	サーバー側リクエスト強要	攻撃者が server に内部向け URL を踏ませる攻撃。metadata discovery や fetch 設計で対策が要る。	MCP Security Best Practices は「つながる」より先に、誰の権限を誰が横取りできるかを見る
system prompt	システムプロンプト	agent の常設ルールを置く指示。各 session の user message とは役割が違う。	Define your agent は「長いプロンプト」ではなく再利用できる設定資産を作る話
MCP servers	MCPサーバー群	agent から接続する標準化された外部機能群。構成定義に含めると接続責任を追いやすい。	Define your agent は「長いプロンプト」ではなく再利用できる設定資産を作る話
skills	スキル	領域固有の手順や文脈を与える再利用部品。agent 定義に含めると運用再現性が上がる。	Define your agent は「長いプロンプト」ではなく再利用できる設定資産を作る話
update semantics	更新規則	どの項目が置換で、どの項目が併合かを決めるルール。managed agent の改版事故を減らす。	Define your agent は「長いプロンプト」ではなく再利用できる設定資産を作る話
rubric	採点表	成果物を何で評価するか書いた基準文書。managed agents では required として扱われる。	Define outcomes は「終わったはず」を rubric と grader で検査可能にする
grader	採点役	rubric に照らして成果物を評価する別系統の判定役。agent 本体の自己申告をそのまま信じないために置く。	Define outcomes は「終わったはず」を rubric と grader で検査可能にする
conditional access	条件付きアクセス	端末条件や所属条件などで接続可否を変える制御。MCP 接続を既存の企業統制へ乗せる時に効く。	Enterprise-Managed Authorization は「各自で OAuth 接続」から「会社の権限設計でつなぐ」へ進める
CodeAgent	コード実行型 agent	途中でコードを書いて実行しながら解く型。表現力の代わりに実行環境の責任が重い。	agent は一種類ではない。コードを書かせるか、JSON に閉じるかで責任が変わる
ToolCallingAgent	ツール呼び出し型 agent	決めた形式で定義済みツールを呼ぶ型。表現力は狭いが壊れ方を限定しやすい。	agent は一種類ではない。コードを書かせるか、JSON に閉じるかで責任が変わる
UI-initiated tool call	UI 起点のツール呼び出し	画面操作から始まる tool 実行。会話本文とは別に承認と記録を設計する必要がある。	MCP は返答を文章だけに縛らなくてよくなった
ReAct	ReAct	reasoning と acting を交互に回す手法名。今の agent の tool use と再計画の源流として読める。	ReAct を読むと、なぜ今の agent が途中で考えて動くのかが見える
input guardrail	入力ガードレール	main agent が動く前に危険な依頼を自動検査する仕組み。	Guardrail と approval を一緒にすると、危険な操作は止まらない
tool guardrail	ツールガードレール	function tool の引数や結果まわりを自動検査する仕組み。	Guardrail と approval を一緒にすると、危険な操作は止まらない
interruption	中断イベント	承認が必要なため、まだ tool を実行せず pause している状態。	Guardrail と approval を一緒にすると、危険な操作は止まらない
sideband control	サイドバンド制御	client とは別に server も同じ session へ接続して制御する方式。	Realtime の sideband control は、音声デモを本番境界へ引き戻す
ephemeral key	一時キー	client 側が短時間だけ使う接続用トークン。	Realtime の sideband control は、音声デモを本番境界へ引き戻す
call_id	コールID	進行中の Realtime call を server 側から参照する識別子。	Realtime の sideband control は、音声デモを本番境界へ引き戻す
computer use	コンピュータ操作ツール	画面を見てマウスやキーボード操作を進める tool。	Gemini Computer Use は「クリックできる」より先に、危険操作の停止線を設計させる Computer use は「画面を触れるか」ではなく、どの実行面に閉じ込めるかで選ぶ Claude の computer use は、GUI を触れる魔法ではなく隔離前提の実行ループ
agent loop	エージェントループ	tool request を実行し、結果を返し、また次の action を受ける反復処理。	Claude の computer use は、GUI を触れる魔法ではなく隔離前提の実行ループ
exception handling	例外処理	想定外の結果が出た後の立て直し。agent では失敗後の再観測と再計画まで含めて考える。	ReAct を読むと、なぜ今の agent が途中で考えて動くのかが見える
require confirmation	確認必須	危険操作の前で人間承認を要求する状態。GUI agent では実装側の確認 UI が必要。	Gemini Computer Use は「クリックできる」より先に、危険操作の停止線を設計させる
execution loop	実行ループ	観測、提案、実行、再観測を繰り返す流れ。GUI agent や tool agent の責任分界を決める。	Gemini Computer Use は「クリックできる」より先に、危険操作の停止線を設計させる
Bedrock Knowledge Bases	Bedrock Knowledge Bases	AWS 上の知識検索基盤。MCP 経由では単なる helper でなく実データ読取面になる。	AWS MCP Servers は「つながる」前に、どの AWS 権限を AI に渡すかを迫る
tool-calling trajectory	ツール呼び出し軌跡	AI が途中でどの tool をどう呼んだかの流れ。最終文よりここで事故が起きることがある。	TraceSafe は、guardrail を最終回答だけで評価する甘さを壊す
intermediate execution trace	中間実行履歴	最終出力前の行動ログ。tool parameter や state transition を見る土台になる。	TraceSafe は、guardrail を最終回答だけで評価する甘さを壊す
state transition	状態遷移	agent が途中でどの状態へ進んだか。中間 step の異常検知で重要になる。	TraceSafe は、guardrail を最終回答だけで評価する甘さを壊す
outputSchema	出力スキーマ	tool が返すデータ構造の定義。text だけ返す実装より後で検証しやすい。	MCP Tools spec は、tool 連携の責任を「文字列返却」から型と確認へ押し戻す
isError	ツール実行エラー印	tool 内部失敗を返すための印。protocol error と business logic error を分けやすくする。	MCP Tools spec は、tool 連携の責任を「文字列返却」から型と確認へ押し戻す
listChanged	一覧変更通知	tool list が変わったことを知らせる能力。接続後に操作面が変わる運用を前提にしている。	MCP Tools spec は、tool 連携の責任を「文字列返却」から型と確認へ押し戻す
pagination	ページ分割	一覧を分割取得する仕組み。tool surface が増えた時に全部を一度に渡さない前提になる。	MCP Tools spec は、tool 連携の責任を「文字列返却」から型と確認へ押し戻す
Origin header	Origin ヘッダー	接続元 web page の出所を示す情報。local MCP server を browser 経由で悪用されないための検証点になる。	MCP transports は「つながる」より先に origin と localhost を守れと言っている
open-ended tools	制約の弱い汎用ツール	任意 shell や自由 URL fetch など、用途が広すぎて被害範囲を読みづらい道具。便利さの代わりに stop line を失いやすい。	OWASP LLM06 は「AI に権限を与えすぎる雑さ」を止めるための最低線だ
tool calling	ツール呼び出し	モデルが外部処理の利用を提案する仕組み。実行場所、承認、入力検証を別に設計しないと事故の入口になる。	AI SDK Tool Calling は「AI に道具を渡す」前に、どこで止めてどこで実行するかを決めろ
inputSchema	入力スキーマ	tool が受け取れる入力形を定義する型。説明用 metadata ではなく、崩れた call を止める基準にもなる。	AI SDK Tool Calling は「AI に道具を渡す」前に、どこで止めてどこで実行するかを決めろ
queue-based execution	キュー経由実行	tool call と実際の副作用処理を別 worker に分ける構成。同一 process 即実行より事故範囲を絞りやすい。	AI SDK Tool Calling は「AI に道具を渡す」前に、どこで止めてどこで実行するかを決めろ
OpenAPI plugin	OpenAPI プラグイン	OpenAPI 定義をもとに tool 化する接続方式。path や URL の validation が弱いと危険な受け口になりやすい。	Semantic Kernel の release は「小さな更新」に見える hardening を見逃すな
server URL validation	サーバーURL検証	接続先 URL が妥当か確認する処理。default-on かどうかで plugin 面の最低線が大きく変わる。	Semantic Kernel の release は「小さな更新」に見える hardening を見逃すな
gRPC plugin	gRPC プラグイン	gRPC 接続先を tool として扱う仕組み。address handling の hardening を飛ばすと接続面の防御が弱いまま残る。	Semantic Kernel の release は「小さな更新」に見える hardening を見逃すな
interrupt	実行中断	agent 実行を途中で止め、外部入力を待つ仕組み。承認待ちや人手確認の停止線になる。	LangGraph Interrupts は「承認ボタン」ではなく停止と再開の契約を実装させる
A2A	Agent2Agent / agent 間連携	agent 同士が協調して task を進めるための protocol。tool 呼び出しより長い状態共有や handoff に向く。	A2A と MCP の違いは「どちらが上位か」ではなく、誰と仕事するかの違いだ
delegation	委譲	自分で全部処理せず、別 agent に仕事を任せること。単発の tool 呼び出しとは責任の切れ目が違う。	A2A と MCP の違いは「どちらが上位か」ではなく、誰と仕事するかの違いだ
handoff	引き継ぎ	task の主担当を別 agent に渡すこと。resume や責任者の扱いまで含めて設計が必要。	A2A と MCP の違いは「どちらが上位か」ではなく、誰と仕事するかの違いだ
remote agent	リモート agent	別 process や別 service として動く agent。local tool と同じ抽象で押し込むと state と責任が見えにくくなる。	A2A と MCP の違いは「どちらが上位か」ではなく、誰と仕事するかの違いだ
curated registry	管理された registry	agent 情報を集中管理する catalog。便利だが access control と運用責務が増える。	Agent discovery は「見つける機能」ではなく、誰に何を見せるかの運用設計だ
Application Insights	Application Insights	Azure の telemetry 保存先。agent trace を誰が読めるかと retention をここで管理する。	Microsoft Foundry tracing は「とりあえず全部記録」をやめて、本番 telemetry の責任に戻す
Conversation ID	会話 ID	会話単位で trace と結果を追う識別子。trace ID と結びつけると user-agent 間の流れを追いやすい。	Microsoft Foundry tracing は「とりあえず全部記録」をやめて、本番 telemetry の責任に戻す
resolver policy	resolver の選択方針	複数候補からどの provider や tool を選ぶかの規則。曖昧だと誤接続や誤実行を招く。	MCP と A2A の security は「対応済みか」ではなく lifecycle ごとの点検が要る
wrong-provider tool execution	誤った提供元での tool 実行	本来とは別の provider に tool を実行してしまう失敗。multi-server composition で起きうる。	MCP と A2A の security は「対応済みか」ではなく lifecycle ごとの点検が要る
capability gate	機能露出ゲート	tool を見せるかどうかの入口制御。具体引数つき各 call の認可とは別問題である。	Capability Gates Are Not Authorization は「危ない tool を隠す」だけでは足りないと示す
tool attestation	ツール真正性証明	その tool や executable component が本物かを検証する仕組み。更新経路の review に効く。	MCPSHIELD は「MCP対策」を断片論ではなく棚卸し表に戻そうとする
parameter visibility	引数の可視性	user が危険な引数を見抜けるだけの表示。tool 名だけの承認画面では弱い。	MCP client 比較を読む価値は「どの coding agent を信じ過ぎないか」を先に決められること MCP tool poisoning 論文は「正規 server だから安全」という雑な前提を壊す
Programmatic Tool Calling	プログラム経由のツール呼び出し	model が書いた JavaScript から複数 tool をまとめて使う仕組み。	Programmatic Tool Calling は「まとめ処理」と「承認が要る実行」を混ぜるなと迫る
allowed_callers	呼び出し許可元	その tool を direct で呼べるか、program 経由で呼べるかを決める設定。	Programmatic Tool Calling は「まとめ処理」と「承認が要る実行」を混ぜるなと迫る
Server Object	接続先定義	base URL など接続先情報を表す仕様要素。	OpenAPI 3.1 は「JSON が通る」だけでは曖昧な tool 契約を止める

用語分類

API / 実装部品

API、SDK、schema、stream、実装部品に関わる語。

69 語

英語	日本語	補足	関連
function calling	関数呼び出し	モデル出力をアプリ側の関数実行に接続する仕組み。schema 設計と失敗時処理が実装品質を左右する。	Function calling は「AIに外部処理を任せる境界」を雑にしないための基本部品 Gemini Interactions API の `steps` 移行は、SDK 更新より parser 棚卸しが本体 Gemini API の release notes は、仕様変更を追うための一次情報になる
provenance	情報の来歴	情報がどこから来たかを後で追える状態。RAG の信頼性はここで決まる。	Citation Formatting は「引用を後から付ける」前に、根拠の最小単位を決めろと迫る Claude の search results は「検索して貼る」より citation を壊さないほうが大事
embedding	埋め込み表現	テキストや画像をベクトル化して検索や類似度計算に使う表現。RAG の基礎部品。	記事内参照なし
background mode	バックグラウンド実行モード	長時間 task を非同期 response として扱うモード。待機ではなく job 管理の設計が必要になる。	Background mode は「長時間 reasoning を同期HTTPで待つな」という運用変更
sequence_number	シーケンス番号	stream 再開位置を示す cursor。切断を正常系として扱う実装で重要になる。	Background mode は「長時間 reasoning を同期HTTPで待つな」という運用変更
response_format	出力形式設定	構造化出力や multimodal response の指定方法。schema の包み方や parser の前提に効く。	Gemini Interactions API の `steps` 移行は、SDK 更新より parser 棚卸しが本体
Api-Revision	APIリビジョン指定ヘッダー	REST API で schema を切り替えるためのヘッダー。移行猶予や先行 opt-in の管理に使う。	Gemini Interactions API の `steps` 移行は、SDK 更新より parser 棚卸しが本体
step.delta	ステップ差分イベント	streaming 時に新 schema で流れる差分イベント。listener が古い event 名のままだと UI が半壊しやすい。	Gemini Interactions API の `steps` 移行は、SDK 更新より parser 棚卸しが本体
moderation	モデレーション / 有害性判定	危険な入力や出力を分類し、表示・保存・実行前の制御に使う仕組み。単体 API より制御順序の部品として重要。	Moderation を別APIの前処理で終わらせる時代が終わりつつある
inline moderation	生成同梱モデレーション	生成 response の中に moderation 結果も含める運用。表示前や送信前で止める順序設計に向く。	Moderation を別APIの前処理で終わらせる時代が終わりつつある
JWKS	JSON Web Key Set	JWT 検証に使う公開鍵集合。rotation 失敗はそのまま token exchange failure になる。	Claude Workload Identity Federation は「CI に API key を置きっぱなし」を終わらせる入口 Workload identity federation は「OpenAI API key を配る前提」を崩す
application code	アプリケーションコード	prompt を review、test、deploy の流れへ戻す置き場所。prompt を product logic として扱う前提になる。	Prompt Objects 廃止は「prompt を管理画面で育てる運用」をやめる合図
versioning	バージョン管理	prompt や schema の変化を git などで追跡すること。rollback と原因追跡の前提になる。	Prompt Objects 廃止は「prompt を管理画面で育てる運用」をやめる合図
unrestricted key	無制限APIキー	利用元や対象 API の制限が付いていない key。便利だが期限付きで壊れる運用へ変わりつつある。	Gemini API key の制限強化は、雑な PoC 鍵運用を 403 に変える
application restrictions	利用元制限	IP、website、app などリクエスト発生元の制限。API 制限とは別軸で扱う必要がある。	Gemini API key の制限強化は、雑な PoC 鍵運用を 403 に変える
Conversations API	会話状態API	durable な conversation object を管理する API。長時間 job や複数 device をまたぐ state の置き場として使う。	Conversations API は「前の response をつなぐだけ」の限界を超える state の器
encrypted reasoning	暗号化 reasoning 項目	manual state 管理時に次 request へ戻せる reasoning item。表示テキストだけでは継続に必要な state が欠ける場合がある。	Conversations API は「前の response をつなぐだけ」の限界を超える state の器
30 day TTL	30日保持期限	response object の通常保持期間として案内される期限。conversation items とは retention の扱いが同一ではない。	Conversations API は「前の response をつなぐだけ」の限界を超える state の器
vector store	ベクターストア	検索対象文書を保持する検索用ストレージ。添付ファイル置き場ではなく retrieval 前提の文書集合。	File Search は「RAG を自作するか否か」ではなく責務の切り方を問い直す
citation	引用表示 / 出典表示	回答の根拠文書を示す仕組み。RAG を信用できる運用にするには UI 側の見せ方まで要設計。	Claude の search results は「検索して貼る」より citation を壊さないほうが大事 File Search は「RAG を自作するか否か」ではなく責務の切り方を問い直す
JSON schema	JSONスキーマ	関数や構造化出力に渡す入力の形を定義する仕様。AI に外部処理を任せる時の受け口を狭める。	Function calling は「AIに外部処理を任せる境界」を雑にしないための基本部品
strict	厳格モード	schema から外れた余計な項目を出しにくくする設定。便利さより入力制御を優先する場面で使う。	Function calling は「AIに外部処理を任せる境界」を雑にしないための基本部品
multimodal embeddings	マルチモーダル埋め込み	テキストだけでなく画像、音声、動画、PDF なども意味の近さで比較できるようにする埋め込み。	Embeddings は「検索の前に何を同じ意味として近づけるか」を決める層だ
embedding space	埋め込み空間	意味が近いデータ同士を近くに置く数値上の空間。モデルを替えると互換でない場合がある。	Embeddings は「検索の前に何を同じ意味として近づけるか」を決める層だ
output dimensionality	出力次元数	embedding ベクトルの長さ。保存量、検索性能、下流 index 設計に影響する。	Embeddings は「検索の前に何を同じ意味として近づけるか」を決める層だ
managed settings	管理設定	組織側が中央配布する設定。個人の convenience より強い統制を置きたい時に使う。	Claude Code settings は「見せない」ではなく「読ませない」で秘密を守る
reusable resource	再利用可能な資産	session をまたいで同じ形で呼び出せる設定単位。一回限りの会話指示と分けて管理する。	Define your agent は「長いプロンプト」ではなく再利用できる設定資産を作る話
versioned configuration	版管理された設定	更新のたびに版を増やし、どの構成で動いたか追跡できる設定。	Define your agent は「長いプロンプト」ではなく再利用できる設定資産を作る話
application state	アプリケーション状態	会話継続や job 追跡など、API 機能を成立させるために残る状態。	Zero Data Retention は「何も残らない」ではなく、「何がどこに残るかを切り分ける」話
structured JSON	決めた形の JSON	引数の項目や型があらかじめ決まっている JSON。自由度を下げる代わりに機械検査しやすい。	agent は一種類ではない。コードを書かせるか、JSON に閉じるかで責任が変わる
schema validation	スキーマ検証	渡された引数が決めた項目名や型に合っているかを機械的に検査すること。	agent は一種類ではない。コードを書かせるか、JSON に閉じるかで責任が変わる
effort parameter	effort パラメータ	思考の深さや重さを調整する設定。旧来の thinking 設定の代替として読む必要がある。	Claude のモデル移行は ID 差し替えだけでは終わらない
session.update	セッション更新イベント	会話中の設定や指示を動的に変える event。	Realtime の sideband control は、音声デモを本番境界へ引き戻す
code-execution harness	コード実行ハーネス	script 実行中心で UI や条件分岐を扱う runtime。	Computer use は「画面を触れるか」ではなく、どの実行面に閉じ込めるかで選ぶ
hit-rate	的中率	上位候補に正解が入った割合。retrieval 改善の基本指標。	LlamaIndex Evaluating は「RAG が悪い」を分解して測り直させる
self-hosted inference	自前推論運用	モデル推論 API を自分で運用する形。コストや主権の代わりに運用責任が増える。	vLLM Security は「self-host だから安全」という雑な安心を壊す
resource exhaustion	資源枯渇	1 件の request で CPU、GPU、memory を使い潰す状態。可用性事故の原因になる。	vLLM Security は「self-host だから安全」という雑な安心を壊す
memory fragmentation	メモリ断片化	空きはあるのに使いにくくなる状態。serving の同時実行数を削る原因になる。	PagedAttention は LLM serving のボトルネックを「GPU不足」から「KV cache 運用」へ引き戻した
throughput	スループット	一定時間に処理できる request 量。推論基盤の実運用性能を表す基本指標。	TensorRT-LLM architecture は、推論性能の主役を GPU 名から scheduler と KV cache 管理へ戻す PagedAttention は LLM serving のボトルネックを「GPU不足」から「KV cache 運用」へ引き戻した
autoApprove	自動承認設定	user confirmation なしで通す操作範囲。空でも存在自体が承認設計の論点になる。	AWS MCP Servers は「つながる」前に、どの AWS 権限を AI に渡すかを迫る
long-term memory	長期メモリ	session をまたいで残す情報。profile や設定のような durable data の置き場になる。	LangGraph memory は「全部会話履歴に入れる」雑設計を分解させる
PostgresSaver	PostgresSaver	Postgres に thread 状態を保存する実装。in-memory のまま本番化しない前提を示す。	LangGraph memory は「全部会話履歴に入れる」雑設計を分解させる
PostgresStore	PostgresStore	Postgres に長期 store を持つ実装。cross-session memory を durable に保つ。	LangGraph memory は「全部会話履歴に入れる」雑設計を分解させる
thread state	スレッド状態	その会話や実行単位に閉じた状態。user profile などの長期データとは分けて扱う。	LangGraph memory は「全部会話履歴に入れる」雑設計を分解させる
PyExecutor	PyExecutor	非同期 request 処理を回す実行ループ。runtime の詰まりを GPU 名以外の観点で見せる。	TensorRT-LLM architecture は、推論性能の主役を GPU 名から scheduler と KV cache 管理へ戻す
hardware occupancy	ハードウェア稼働率	GPU をどれだけ遊ばせず使えるかの度合い。request 制御や cache 管理の良し悪しが効く。	TensorRT-LLM architecture は、推論性能の主役を GPU 名から scheduler と KV cache 管理へ戻す
complete mediation	完全な都度検証	downstream system が各 request を毎回 policy で検証する原則。認可を LLM 判断の中へ埋め込まないために必要。	OWASP LLM06 は「AI に権限を与えすぎる雑さ」を止めるための最低線だ
downstream system	下流システム	実際に送信、削除、更新を行う先の system。AI が判断しても、最終認可はここで持つべきである。	OWASP LLM06 は「AI に権限を与えすぎる雑さ」を止めるための最低線だ
strict mode	厳格モード	schema に合う call だけを出しやすくする設定。provider 差があるため、これだけで validation 完了とは言えない。	AI SDK Tool Calling は「AI に道具を渡す」前に、どこで止めてどこで実行するかを決めろ
recordInputs	入力記録	prompt や引数の中身を trace に残す設定。便利でも、個人情報や社内文書を無差別保存しやすい。	AI SDK Telemetry は「全部ログに残す雑さ」をやめろと言っている
recordOutputs	出力記録	応答や生成物の中身を trace に残す設定。品質確認に役立つ一方、誤情報や機密も観測基盤へ流しうる。	AI SDK Telemetry は「全部ログに残す雑さ」をやめろと言っている
functionId	機能識別子	どの機能の trace かを見分ける ID。遅さや失敗を feature 単位で追うための足場になる。	AI SDK Telemetry は「全部ログに残す雑さ」をやめろと言っている
supported regions	対応リージョン	その API が使える地域一覧。region が通っても欲しい model が同じ region にあるとは限らない。	Azure OpenAI Responses API は「本家サンプルの移植」で済まない運用条件を持っている
computer-use-preview	computer-use preview モデル	Azure Responses API から利用できる画面操作向け preview 機能。text API の延長ではなく高リスク操作面として扱う必要がある。	Azure OpenAI Responses API は「本家サンプルの移植」で済まない運用条件を持っている
dot-segment path	ドットセグメントパス	`..` などを含む path 表現。encoded 形を甘く通すと path 解釈の危険面になりやすい。	Semantic Kernel の release は「小さな更新」に見える hardening を見逃すな
idempotency	冪等性	同じ操作を繰り返しても結果が余計に増えない性質。interrupt 再開や retry 前提の実装で特に重要。	LangGraph Interrupts は「承認ボタン」ではなく停止と再開の契約を実装させる Capability Gates Are Not Authorization は「危ない tool を隠す」だけでは足りないと示す
retention	保持期間	telemetry をどれだけ残すかの設定。便利さだけでなく privacy と cost を一緒に決める必要がある。	Gemini logs and datasets は「会話履歴が勝手に残る前提」を放置するなと教える Microsoft Foundry tracing は「とりあえず全部記録」をやめて、本番 telemetry の責任に戻す
rate limits	利用上限 / レート制限	一定時間内に使える request 数や token 数の上限。429 の原因切り分けはこの内訳から始まる。	Claude API の rate limit 統合は「安い model は細い」を前提にした運用表を壊す
end-user attribution	利用者単位の紐付け	どの request がどの利用者に属するかを追える状態。	Safety checks は「危ない prompt を弾く」より先に危ない user を追えるようにせよと迫る
risk threshold	危険度しきい値	request がどの程度 high-risk かを分ける段階。	Safety checks は「危ない prompt を弾く」より先に危ない user を追えるようにせよと迫る
delayed streaming response	遅延ストリーミング応答	追加チェック中は stream 開始自体が遅れる状態。	Safety checks は「危ない prompt を弾く」より先に危ない user を追えるようにせよと迫る
store=true	保存あり既定	request と履歴を残す前提の設定。	Gemini logs and datasets は「会話履歴が勝手に残る前提」を放置するなと教える
dataset export	データセット書き出し	log を CSV や JSONL などへ外出しすること。	Gemini logs and datasets は「会話履歴が勝手に残る前提」を放置するなと教える
AI Studio logging toggle	AI Studio の記録切替	UI 側で log 可視化を有効化する設定。	Gemini logs and datasets は「会話履歴が勝手に残る前提」を放置するなと教える
spend limit	任意の支出制限	組織が自分で設定できる予算上限。tier の cap より低く切って使う。	Claude の rate limits は「429 が出た」だけでは原因を誤診する
RPM	1分あたりリクエスト数	request 件数で測る rate limit の窓口。短い burst でも当たりうる。	Claude の rate limits は「429 が出た」だけでは原因を誤診する
Operation Object	操作定義	1 つの endpoint 操作ごとの request、response、auth 差分を表す。	OpenAPI 3.1 は「JSON が通る」だけでは曖昧な tool 契約を止める
Schema Object	スキーマ定義	request や response の構造を表す仕様要素。validator 差分の確認にも関わる。	OpenAPI 3.1 は「JSON が通る」だけでは曖昧な tool 契約を止める
jsonSchemaDialect	JSON Schema 方言指定	どの JSON Schema 仕様で解釈するかを示す指定。	OpenAPI 3.1 は「JSON が通る」だけでは曖昧な tool 契約を止める

用語分類

安全・権限

権限、秘密情報、境界、監査、保護設計に関わる語。

104 語

英語	日本語	補足	関連
tool use	ツール使用	モデルが検索、DB、コード実行、外部 API などを呼び出す設計。便利さより権限と監査が重要になる。	A2A と MCP の違いは「どちらが上位か」ではなく、誰と仕事するかの違いだ Responses API の組み込みツールは、Agent 実装の責任分界を変える Claude Code の品質低下報告から読む、AI coding tool 運用の現実
retrieval augmented generation	検索拡張生成 / RAG	外部文書を検索して回答に使う方式。検索品質、引用、更新頻度、権限管理が本体。	Long context は「長く入る」だけでは足りず、真ん中の根拠を落としやすい Responses API の組み込みツールは、Agent 実装の責任分界を変える MCP は tool だけではない。resources と prompts を含む設計として読む
require_approval	承認必須設定	実行前に host 側で確認を求める境界。危険操作を無条件で流さないために使う。	OpenAI の MCP docs は「対応しました」で終わらない責任分界を見せる
Client ID Metadata Documents	クライアントIDメタデータ文書	OAuth client の登録前提や識別情報を伝える文書。remote MCP server の認証設計で出てくる。	OpenAI の MCP docs は「対応しました」で終わらない責任分界を見せる
realtime voice	リアルタイム音声AI	音声入力、推論、応答、場合によってはツール実行までを会話中に処理する設計。速度だけでなく回復動作と安全設計が重要。	GPT-Realtime-2 は、音声UIを「会話」から実行ワークフローへ寄せる
parallel tool calls	並列ツール呼び出し	複数の外部ツールを同時に呼び出す実装。応答速度には効くが、順序依存、失敗時処理、監査ログの設計が難しくなる。	GPT-Realtime-2 は、音声UIを「会話」から実行ワークフローへ寄せる
human-in-the-loop	人間承認付き運用	実行前に人が確認する設計。approval fatigue が起きるため、単独の主防御にはしにくい。	LangGraph Interrupts は「承認ボタン」ではなく停止と再開の契約を実装させる Claude を安全に走らせる論点は、賢さより先に blast radius をどう切るか
trust boundary	信頼境界	どこから先を未信頼入力として扱うかの境目。ローカル設定や起動時フックも trust 前なら未信頼として扱う。	MCPSHIELD は「MCP対策」を断片論ではなく棚卸し表に戻そうとする OWASP Prompt Injection は「騙される危険」を実装チェック項目へ落とす Computer use は「画面を触れるか」ではなく、どの実行面に閉じ込めるかで選ぶ
egress control	外向き通信制御	外部 API やネットワーク送信を制限する仕組み。誤送信や資格情報流出の最後の防壁になる。	Claude を安全に走らせる論点は、賢さより先に blast radius をどう切るか
managed agent	マネージドエージェント	ベンダーが実行環境ごと提供する agent harness。推論だけでなく code、files、web まで抱える場合は権限設計が本体になる。	Gemini API の managed agents は「sandbox がある」だけでは安心できない
Linux sandbox	Linuxサンドボックス	隔離された Linux 実行環境。sandbox があっても外向き通信や資格情報の権限が自動で安全になるわけではない。	Gemini API の managed agents は「sandbox がある」だけでは安心できない
allowlist	許可先リスト	通信先を限定する設定。宛先を許すことは、その先の API 機能利用を認めるのと近い意味を持つ。	Claude の computer use は、GUI を触れる魔法ではなく隔離前提の実行ループ Gemini API の managed agents は「sandbox がある」だけでは安心できない
credential scoping	資格情報のスコープ制限	agent に渡す credential の権限を最小に絞る考え方。使える以上は full scope を与えたのと近い前提で設計する。	Gemini API の managed agents は「sandbox がある」だけでは安心できない
review-before-rely	依存前レビュー	agent の行動や出力を、その結果に依存する前に人が確認する運用。特に sensitive workflow では省略しにくい。	Gemini API の managed agents は「sandbox がある」だけでは安心できない
filesystem boundary	ファイルシステム境界	どこまで読めるか、触れるかの範囲。agent や MCP server の permission 設計で最初に決める境界。	MCP Roots は「tool 接続規格」ではなく permission 境界の primitive
roots	ルーツ / 作業領域境界	MCP server に見せる filesystem の起点。tool 接続より前に permission 範囲を決める primitive。	MCP Roots は「tool 接続規格」ではなく permission 境界の primitive
Secure MCP Tunnel	Secure MCP Tunnel / 安全なMCPトンネル	private MCP server を公開せずに OpenAI 製品と接続する仕組み。接続容易化より trust boundary 配置の問題として読むべき。	Secure MCP Tunnel は「private MCP を公開せずに使う」責任境界を具体化した
tunnel-client	トンネルクライアント	社内境界内で動き、OpenAI と private MCP server の間を中継する実行体。置き場所がそのまま信頼境界になる。	Secure MCP Tunnel は「private MCP を公開せずに使う」責任境界を具体化した
control-plane mTLS	制御プレーンmTLS	OpenAI 側 control plane との相互認証。接続できることより、どの主体を信用するかの整理に関わる。	Secure MCP Tunnel は「private MCP を公開せずに使う」責任境界を具体化した
workload identity federation	ワークロードIDフェデレーション	外部 workload の身元を使って短命 token を発行する認証方式。長寿命 API key 配布を前提にしない。	Claude Workload Identity Federation は「CI に API key を置きっぱなし」を終わらせる入口 Workload identity federation は「OpenAI API key を配る前提」を崩す
service account mapping	サービスアカウント対応付け	どの属性の workload がどの OpenAI service account を使えるか決める設定。粗い mapping は broad permission の別形になる。	Claude Workload Identity Federation は「CI に API key を置きっぱなし」を終わらせる入口 Workload identity federation は「OpenAI API key を配る前提」を崩す
previous_response_id	前回レスポンス参照ID	直前 response を基点に文脈を継ぐ簡易方式。共有、再開、監査の要件が増えると鎖管理が苦しくなる。	Conversations API は「前の response をつなぐだけ」の限界を超える state の器
SandboxAgent	サンドボックスエージェント	agent が独立した execution environment と組で動く形。agent 本体と作業箱を同居させない設計の単位。	Sandbox Agents は「agent 本体」と「作業用 compute」を同じものとして扱う雑設計をやめさせる
session state	セッション状態	sandbox session へ再接続するための状態。会話履歴や長期 memory と同一視しないほうがよい。	Sandbox Agents は「agent 本体」と「作業用 compute」を同じものとして扱う雑設計をやめさせる
snapshot	スナップショット	保存済み workspace contents から新しい sandbox を始めるための状態。会話継続ではなく作業箱の再利用に効く。	Sandbox Agents は「agent 本体」と「作業用 compute」を同じものとして扱う雑設計をやめさせる
artifact	成果物	sandbox run が出す review 対象の files や output。生成しただけで本番へ昇格させない運用が必要。	Sandbox Agents は「agent 本体」と「作業用 compute」を同じものとして扱う雑設計をやめさせる
file search	ファイル検索	文書群から関連箇所を探す built-in tool。検索精度だけでなく出典表示や権限境界の設計も問われる。	File Search は「RAG を自作するか否か」ではなく責務の切り方を問い直す
metadata filtering	メタデータ絞り込み	文書属性で検索対象を制限する方法。精度調整だけでなく部署別や時期別の境界設計にも効く。	File Search は「RAG を自作するか否か」ではなく責務の切り方を問い直す
hooks	フック	決まったイベントで自動実行される処理。会話内のお願いを実行境界へ移すための仕組み。	Claude Code hooks は「守ってほしいお願い」を実行境界へ移す
PostToolUse	ツール実行後フック	実行後の整形、通知、監査向けイベント。危険操作の遮断には使えない。	Claude Code hooks は「守ってほしいお願い」を実行境界へ移す
permissionDecision	許可判断	hook が返す allow / deny の判定。permission mode を緩めても deny 側の制約は残せる。	Claude Code hooks は「守ってほしいお願い」を実行境界へ移す
Claude Code permissions	Claude Code 権限設定	Claude Code が実行してよい操作を allow / ask / deny の rule として制御する仕組み。	Claude Code permissions は「承認が出るから安全」という雑な期待を壊す
allow rule	自動許可ルール	手動承認なしで実行を許す permission rule。広げ過ぎると監査と安全性が弱くなる。	Claude Code permissions は「承認が出るから安全」という雑な期待を壊す
ask rule	都度確認ルール	実行前に人へ確認させる permission rule。多過ぎると承認疲れが起きる。	Claude Code permissions は「承認が出るから安全」という雑な期待を壊す
deny rule	禁止ルール	実行を止める permission rule。Claude Code permissions では allow より強い制約として扱われる。	Claude Code permissions は「承認が出るから安全」という雑な期待を壊す
settings precedence	設定優先順位	複数の設定元が重なった時にどれを優先するかの規則。deny と allow の衝突理解に必要。	Claude Code permissions は「承認が出るから安全」という雑な期待を壊す
regression	回帰不具合	更新後に以前できていたことが崩れること。AI 機能では model 更新でも起こるため、継続テストが要る。	Gemini の model 名は「性能ラベル」ではなく運用契約として読む
confused deputy	権限横取り型の代理人問題	正当な権限を持つ中継役が、別 client のために悪用される問題。remote MCP の認可設計で重要になる。	Capability Gates Are Not Authorization は「危ない tool を隠す」だけでは足りないと示す MCP Security Best Practices は「つながる」より先に、誰の権限を誰が横取りできるかを見る
token passthrough	トークン素通し	受け取った token を別先へそのまま渡す危険な設計。token の宛先境界を崩しやすい。	MCP Security Best Practices は「つながる」より先に、誰の権限を誰が横取りできるかを見る
permissions.deny	拒否ルール	Claude Code に特定操作を実行させない設定。秘密保護では『見つけにくさ』ではなく『読めなさ』を作る。	Claude Code settings は「見せない」ではなく「読ませない」で秘密を守る
ignorePatterns	旧除外パターン	Claude Code の旧方式設定。検索や一覧から見えにくくする寄りで、現行の秘密保護の中心ではない。	Claude Code settings は「見せない」ではなく「読ませない」で秘密を守る
read operation	読み取り操作	agent がファイル内容を開いて読む処理。ここを拒否できるかが秘密保護の本体になる。	Claude Code settings は「見せない」ではなく「読ませない」で秘密を守る
sensitive files	秘密ファイル	`.env`、鍵ファイル、認証情報 JSON など、agent に読ませたくない対象。	Claude Code settings は「見せない」ではなく「読ませない」で秘密を守る
configuration scope	設定スコープ	managed、user、project、local のような設定の適用範囲。どこで決めたルールかを表す。	Claude Code settings は「見せない」ではなく「読ませない」で秘密を守る
Enterprise-Managed Authorization	企業管理型認可	MCP 接続を個人の都度認可ではなく、会社の認証基盤と権限ルールで配る拡張。	Enterprise-Managed Authorization は「各自で OAuth 接続」から「会社の権限設計でつなぐ」へ進める
identity provider	認証基盤 / IdP	会社のログインと権限をまとめる中心。MCP 接続を個人作業から組織統制へ寄せる要になる。	Enterprise-Managed Authorization は「各自で OAuth 接続」から「会社の権限設計でつなぐ」へ進める
secure execution environment	安全な実行環境	コード型 agent を sandbox や container の内側へ閉じ込める実行場所。	agent は一種類ではない。コードを書かせるか、JSON に閉じるかで責任が変わる
dynamic composition	動的組み立て	問題に応じて手順やツールの組み合わせをその場で変えること。柔軟さと引き換えに監査負荷が増える。	記事内参照なし
refusal stop reason	refusal 停止理由	安全上の拒否で応答を止めたことを示す完了理由。HTTP エラーではなく成功レスポンス内で返る場合がある。	Claude のモデル移行は ID 差し替えだけでは終わらない
MCP Apps	MCP Apps	MCP 上で文章以外の UI を返せる公式拡張。返答形式と承認境界を一緒に設計する必要がある。	MCP は返答を文章だけに縛らなくてよくなった
sandboxed iframe	制限付き iframe	権限を絞って UI を動かす埋め込み枠。自由な web app と同じ実行権限を与えないための境界。	MCP は返答を文章だけに縛らなくてよくなった
JSON-RPC	構造化メッセージ通信	host と UI のやり取り形式をそろえる通信方式。後から監査しやすいログ形に寄せやすい。	MCP は返答を文章だけに縛らなくてよくなった
untrusted input	未信頼入力	画面表示や第三者文書など、命令として信用しない入力。	Computer use は「画面を触れるか」ではなく、どの実行面に閉じ込めるかで選ぶ
intent	操作意図	その操作や手順を選んだ理由を短く示す説明。安全性の保証ではなく、確認の手がかり。	Gemini Computer Use は「クリックできる」より先に、危険操作の停止線を設計させる
safety decision	安全判定	通常実行、確認必須、停止などを分ける判定。高リスク操作の停止線になる。	Gemini Computer Use は「クリックできる」より先に、危険操作の停止線を設計させる
reverse proxy	逆プロキシ	前段で認証、制限、検査をかける層。公開 endpoint の露出を減らす。	vLLM Security は「self-host だから安全」という雑な安心を壊す
tool server	ツールサーバー	外部ツール呼び出しを受け持つ接続先。enable すると権限境界が広がる。	vLLM Security は「self-host だから安全」という雑な安心を壊す
MCP security	MCP セキュリティ	MCP 連携時の認可、到達性、権限境界の設計。つながることと安全は別問題。	vLLM Security は「self-host だから安全」という雑な安心を壊す
least privilege	最小権限	必要最小限の権限だけを与える原則。agent では broad token を避ける出発点。	OWASP LLM06 は「AI に権限を与えすぎる雑さ」を止めるための最低線だ OWASP Prompt Injection は「騙される危険」を実装チェック項目へ落とす
human approval	人間承認	高リスク操作の前で人が止める仕組み。承認疲れを避ける設計も必要。	OWASP Prompt Injection は「騙される危険」を実装チェック項目へ落とす
AWS MCP Servers	AWS MCP Servers	AWS 向けの知識や道具を MCP 経由で assistant に渡す server 群。便利さより権限境界の説明責任が先に来る。	AWS MCP Servers は「つながる」前に、どの AWS 権限を AI に渡すかを迫る
AWS credentials	AWS認証情報	AWS API を呼ぶための資格情報。どの profile を AI に近づけるかが本体の統制論点になる。	AWS MCP Servers は「つながる」前に、どの AWS 権限を AI に渡すかを迫る
cost analysis	コスト分析	構成や変更の金額影響を事前に見る作業。AI に近づけると費用情報も権限境界に入る。	AWS MCP Servers は「つながる」前に、どの AWS 権限を AI に渡すかを迫る
TraceSafe-Bench	TraceSafe-Bench	multi-step tool use の中間安全性を測る benchmark。最終回答だけを見る評価の甘さを補う。	TraceSafe は、guardrail を最終回答だけで評価する甘さを壊す
agent eval	エージェント評価	出力だけでなく行動過程も含めて見る評価。tool log や parameter 監査まで対象に入る。	TraceSafe は、guardrail を最終回答だけで評価する甘さを壊す
OAuth consent screen	OAuth同意画面	利用者に app の利用目的や権限を示す画面。個人実験と共有運用の境目になる。	Gemini API OAuth は「API key のまま本番へ行く雑さ」を止める入口
client ID	クライアントID	OAuth app を識別する ID。個人 token 依存から app 単位の認証へ移る入口になる。	Gemini API OAuth は「API key のまま本番へ行く雑さ」を止める入口
Application Default Credentials	ADC	Google 環境で使う既定資格情報。個人利用の延長で本番化しない注意が必要。	Gemini API OAuth は「API key のまま本番へ行く雑さ」を止める入口
credential design	資格情報設計	どの権限をどの主体へ渡すかの設計。PoC の key や個人 login をそのまま伸ばさないための考え方。	Gemini API OAuth は「API key のまま本番へ行く雑さ」を止める入口
KVCacheManager	KVキャッシュ管理器	生成途中メモリの割当と回収を担う部品。autoregressive generation の性能を大きく左右する。	TensorRT-LLM architecture は、推論性能の主役を GPU 名から scheduler と KV cache 管理へ戻す
GitHub App	GitHub アプリ	repo に権限を持って接続する公式 integration 単位。AI を CI に入れる時は、この app 権限がそのまま実行境界になる。	Claude Code GitHub Actions は「AI が CI に入る前の境界」を先に決めろと迫る
repository admin	リポジトリ管理者	App 導入や secret 登録を行える権限。試験導入でも軽くない権限が要ることを見落としやすい。	Claude Code GitHub Actions は「AI が CI に入る前の境界」を先に決めろと迫る
workflow pinning	workflow 版固定	GitHub Actions の版を `@v1` のように明示し、将来の drift を抑えること。CI 上の AI では再現性と監査の前提になる。	Claude Code GitHub Actions は「AI が CI に入る前の境界」を先に決めろと迫る
Streamable HTTP	ストリーミング対応HTTP transport	HTTP POST / GET と optional SSE を使う transport。便利さと引き換えに Origin、認証、bind 先の防御が要る。	MCP transports は「つながる」より先に origin と localhost を守れと言っている
DNS rebinding	DNS リバインディング	remote website が local server へ届くように見せかける攻撃。localhost だから安全という思い込みを壊す。	MCP transports は「つながる」より先に origin と localhost を守れと言っている
Excessive Agency	過剰な権限委譲 / 過剰な自律性	AI に不要に広い capability を与え、危険な action を自律実行できてしまう状態。問題はモデルより設計者の権限付与にある。	OWASP LLM06 は「AI に権限を与えすぎる雑さ」を止めるための最低線だ
read-only scope	読み取り専用スコープ	OAuth などで変更操作を許さない権限範囲。AI へ渡す scope はまず read-only で足りるかから考えるべき。	OWASP LLM06 は「AI に権限を与えすぎる雑さ」を止めるための最低線だ
needsApproval	承認要求設定	危険な tool を即実行せず、まず承認待ちに上げるための指定。副作用操作の stop line になる。	AI SDK Tool Calling は「AI に道具を渡す」前に、どこで止めてどこで実行するかを決めろ
tool-approval-request	ツール承認要求	tool 実行前に返る承認待ちイベント。会話と実行を 1 回で済ませず二段階に分けるための仕組み。	AI SDK Tool Calling は「AI に道具を渡す」前に、どこで止めてどこで実行するかを決めろ
Microsoft Entra ID	Microsoft Entra ID	Azure 側の組織認証基盤。API key より enterprise 運用向きだが、token scope や tenant 前提を理解して使う必要がある。	Azure OpenAI Responses API は「本家サンプルの移植」で済まない運用条件を持っている
response retention	応答保持期間	生成結果が保存される期間。PoC では見落としやすいが、本番では監査や社内説明の論点になる。	Azure OpenAI Responses API は「本家サンプルの移植」で済まない運用条件を持っている
token scope	トークンスコープ	その認証 token が何に使えるかの範囲。認証成功と最小権限は別問題である。	Azure OpenAI Responses API は「本家サンプルの移植」で済まない運用条件を持っている
Agent Card	Agent Card / agent 情報カード	agent の場所、能力、認証方法を記述する JSON。便利な名刺である一方、公開面にもなる。	Agent discovery は「見つける機能」ではなく、誰に何を見せるかの運用設計だ
selective disclosure	選択的開示	相手の権限に応じて見せる情報を変えること。同じ card を全員へ返さないための考え方。	Agent discovery は「見つける機能」ではなく、誰に何を見せるかの運用設計だ
RBAC	ロールベース権限制御	誰が trace や運用情報を見られるかを役割で制御する方式。observability でも必須。	Microsoft Foundry tracing は「とりあえず全部記録」をやめて、本番 telemetry の責任に戻す
fail-closed	失敗時は拒否	判定できない時に通さず止める原則。agent の副作用付き call では最低線になりやすい。	Capability Gates Are Not Authorization は「危ない tool を隠す」だけでは足りないと示す
default deny	デフォルト拒否	明示許可がない限り実行しない原則。broad allow より事故範囲を狭めやすい。	Capability Gates Are Not Authorization は「危ない tool を隠す」だけでは足りないと示す
workload identity federation	ワークロードIDフェデレーション	workload の身元を使って短命 token を発行する認証方式。静的 API key 配布を減らすために使う。	Claude Workload Identity Federation は「CI に API key を置きっぱなし」を終わらせる入口 Workload identity federation は「OpenAI API key を配る前提」を崩す
issuer	発行者	その JWT を誰が発行したかを示す主体。broad issuer 設定は broad trust の別名になりやすい。	Claude Workload Identity Federation は「CI に API key を置きっぱなし」を終わらせる入口
information flow tracking	情報フロー追跡	データがどこからどこへ流れたかを見る考え方。未信頼入力が権限実行へ変わる点の可視化に使う。	MCPSHIELD は「MCP対策」を断片論ではなく棚卸し表に戻そうとする
tool poisoning	ツール汚染 / ツール毒入れ	tool metadata に悪意ある指示を混ぜる攻撃。server 認証だけでは防げない。	MCP client 比較を読む価値は「どの coding agent を信じ過ぎないか」を先に決められること MCP tool poisoning 論文は「正規 server だから安全」という雑な前提を壊す
static validation	静的検証	実行前に定義や metadata を機械的に検査すること。approval UI の前段で効く。	MCP client 比較を読む価値は「どの coding agent を信じ過ぎないか」を先に決められること MCP tool poisoning 論文は「正規 server だから安全」という雑な前提を壊す
execution sandboxing	実行隔離	だまされても shell、filesystem、network などへ届く範囲を狭める隔離設計。検知失敗後の被害抑制に効く。	MCP client 比較を読む価値は「どの coding agent を信じ過ぎないか」を先に決められること
audit logging	監査ログ	いつ何を読んで何を実行したかを後で追える記録。approval や incident review の土台になる。	MCP client 比較を読む価値は「どの coding agent を信じ過ぎないか」を先に決められること
approval-sensitive action	承認が要る操作	更新、送信、削除など、実行前に明示判断を残したい操作。	Programmatic Tool Calling は「まとめ処理」と「承認が要る実行」を混ぜるなと迫る
authorization boundary	承認境界	どこから先はコード任せにせず、人やアプリ側で止めるかの線。	Programmatic Tool Calling は「まとめ処理」と「承認が要る実行」を混ぜるなと迫る
safety checks	安全性チェック	OpenAI 側が request と利用形態を見て行う安全評価。	Safety checks は「危ない prompt を弾く」より先に危ない user を追えるようにせよと迫る
safety_identifier	安全追跡 ID	end user 単位で危険利用を追うための stable identifier。	Safety checks は「危ない prompt を弾く」より先に危ない user を追えるようにせよと迫る
security by incompetence	能力不足に依存した安全	守れているのではなく、agent が攻撃完遂できないだけの状態。	WASP は browser agent の安全性を「承認あり」ではなく hijack 成功率で測り直す
end-to-end evaluation	全工程評価	task 全体を通して安全性を見る評価。	WASP は browser agent の安全性を「承認あり」ではなく hijack 成功率で測り直す
OpenAPI Object	OpenAPI ルート定義	API 全体の入口になる最上位オブジェクト。servers、paths、security などを持つ。	OpenAPI 3.1 は「JSON が通る」だけでは曖昧な tool 契約を止める
Security Requirement Object	認証要件定義	どの security scheme や scope が必要かを表す仕様要素。	OpenAPI 3.1 は「JSON が通る」だけでは曖昧な tool 契約を止める
interface contract	インターフェース契約	引数だけでなく接続先、認証、返り値まで含む操作上の約束事。	OpenAPI 3.1 は「JSON が通る」だけでは曖昧な tool 契約を止める
tenant isolation	利用者分離	別ユーザーや別企業のデータ境界を守る設計。shared serving では cache 設計にも関わる。	KV cache は高速化の小技ではなく、共有推論の privacy 境界そのものだ

用語分類

評価・運用

品質、計測、遅延、運用監視、失敗時処理に関わる語。

19 語

英語	日本語	補足	関連
evals	評価セット / 評価実験	モデルやプロンプト変更の品質を測るためのテスト群。AI機能の CI に近い役割を持つ。	Prompt Objects 廃止は「prompt を管理画面で育てる運用」をやめる合図 GPT-Realtime-2 は、音声UIを「会話」から実行ワークフローへ寄せる Claude Code の品質低下報告から読む、AI coding tool 運用の現実
inference latency	推論レイテンシ	リクエストから応答までの時間。UX、コスト、バックグラウンド処理設計に直結する。	Claude Code の品質低下報告から読む、AI coding tool 運用の現実 Gemini API の release notes は、仕様変更を追うための一次情報になる Tiny Agents は、MCP 時代の agent 実装を小さく理解する入口になる
polling	ポーリング	定期的に status を取りに行く方式。長時間 task の進捗追跡でよく使う。	Background mode は「長時間 reasoning を同期HTTPで待つな」という運用変更
terminal state	終端状態	それ以上進行しない最終状態。job 管理では完了、失敗、キャンセル済みをここに含める。	Background mode は「長時間 reasoning を同期HTTPで待つな」という運用変更
infrastructure noise	インフラ由来ノイズ	benchmark score に混ざる runtime 側の揺れ。モデル能力差と誤読しやすい。	agentic coding benchmark の 2点差は、モデル差ではなく RAM の差かもしれない
infra error rate	インフラエラー率	model 能力とは別に環境都合で失敗する割合。benchmark の小差を読む前に確認すべき。	agentic coding benchmark の 2点差は、モデル差ではなく RAM の差かもしれない
max_num_results	最大取得件数	取得件数を抑えて token と latency を制御する設定。絞り過ぎると答えの品質が落ちうる。	File Search は「RAG を自作するか否か」ではなく責務の切り方を問い直す
Modified Abuse Monitoring	変更版 abuse monitoring	不正利用監視ログから customer content を外す制御。機能側の状態保存とは別問題。	Zero Data Retention は「何も残らない」ではなく、「何がどこに残るかを切り分ける」話
response evaluation	応答評価	出てきた答え自体の妥当性を測る評価。検索とは別に切り分けて見る。	LlamaIndex Evaluating は「RAG が悪い」を分解して測り直させる
retrieval evaluation	検索評価	必要文書を上位へ持ってこられたかを測る評価。RAG の retriever 側を独立に見る。	LlamaIndex Evaluating は「RAG が悪い」を分解して測り直させる
LLM serving	LLMサービング	本番で複数 request を継続処理する運用。model quality だけでなく systems design が効く。	PagedAttention は LLM serving のボトルネックを「GPU不足」から「KV cache 運用」へ引き戻した
Scheduler	スケジューラ	どの request を今流すか決める部品。latency と fairness の主因になりうる。	TensorRT-LLM architecture は、推論性能の主役を GPU 名から scheduler と KV cache 管理へ戻す
offline evaluation	オフライン評価	用意した dataset で事前に品質を確かめる評価。公開前の回帰確認や比較実験に向く。	LangSmith の evaluation concepts は「評価を本番前だけで終わらせるな」と教える
online evaluation	オンライン評価	本番の live traffic 上で運用中の振る舞いを見る評価。公開後の失敗や劣化を拾う入口になる。	LangSmith の evaluation concepts は「評価を本番前だけで終わらせるな」と教える
cold start latency	コールドスタート遅延	眠っていた worker が最初の応答を返すまでの遅れ。steady state の throughput と分けて測る必要がある。	vLLM の cold start は「GPU が遅い」の前に起動経路を分解して見ろと迫る
resource planning	資源計画	必要な台数や起動タイミングを見積もること。経験則だけでなく startup latency を材料にしたい。	vLLM の cold start は「GPU が遅い」の前に起動経路を分解して見ろと迫る
evaluation conditions	評価条件	どんなデータ、手順、集団で性能を測ったか。数字だけより再現可能性と偏り把握に効く。	Model Cards は「このモデル安全そうです」をやめて用途と失敗条件を書けと求めた源流
disaggregated evaluation	分解評価	集団別や条件別に分けて性能を見る評価。平均値だけでは隠れる弱点を見つけやすい。	Model Cards は「このモデル安全そうです」をやめて用途と失敗条件を書けと求めた源流
WASP	WASP ベンチマーク	web agent の prompt injection 耐性を測る評価枠組み。	WASP は browser agent の安全性を「承認あり」ではなく hijack 成功率で測り直す

用語分類

ベンダー固有

OpenAI、Anthropic、Google、Hugging Face など固有名に寄る語。

10 語

英語	日本語	補足	関連
Live API	Live API	Gemini のリアルタイム対話向け API。会話と tool 実行のつなぎ目まで設計対象になる。	Gemini Live API の tool use は「呼んだ後を誰がつなぐか」が本題
outputs	旧 outputs スキーマ	legacy response の平坦な出力配列。Gemini Interactions API では `steps` への移行で読み替えが必要になった。	Gemini Interactions API の `steps` 移行は、SDK 更新より parser 棚卸しが本体
OIDC subject token	OIDCサブジェクトトークン	外部 identity provider が発行する JWT。OpenAI 側では workload 属性検証の入力になる。	Claude Workload Identity Federation は「CI に API key を置きっぱなし」を終わらせる入口 Workload identity federation は「OpenAI API key を配る前提」を崩す
short-lived access token	短命アクセストークン	OpenAI API 呼び出しに使う有効期限の短い token。漏えい時の持続被害を減らす。	Claude Workload Identity Federation は「CI に API key を置きっぱなし」を終わらせる入口 Workload identity federation は「OpenAI API key を配る前提」を崩す
prompt objects	保存済みプロンプトオブジェクト	API から参照していた OpenAI 側の managed prompt 資産。本番運用では code 管理へ戻す方向が示された。	Prompt Objects 廃止は「prompt を管理画面で育てる運用」をやめる合図
v1/prompts	Prompt APIエンドポイント	OpenAI の prompt object 管理 API。2026-11-30 に shutdown 予定と案内されている。	Prompt Objects 廃止は「prompt を管理画面で育てる運用」をやめる合図
API restrictions	API制限	どの Google API に使えるかを絞る設定。shared key を Gemini 用と他用途で兼用しにくくする。	Gemini API key の制限強化は、雑な PoC 鍵運用を 403 に変える
claude_args	Claude 実行引数	model や max turns などを CLI 風に渡す設定欄。beta から v1 への workflow 移行で指定面がここへ寄った。	Claude Code GitHub Actions は「AI が CI に入る前の境界」を先に決めろと迫る
deployment name	デプロイ名	Azure で model を呼ぶための登録名。本家 OpenAI の model 名感覚で扱うと 404 切り分けを誤りやすい。	Azure OpenAI Responses API は「本家サンプルの移植」で済まない運用条件を持っている
Interactions API	Interactions API	server-side な会話継続を前提にした Gemini API。	Gemini logs and datasets は「会話履歴が勝手に残る前提」を放置するなと教える