バイブコーディングとAIエージェント
150語 · 日本語と英語
AIと一緒にコードを書く現場の言葉です。エージェントのこと、コンテキストのこと、何がまずくなりうるかのこと。
この分野の言葉は、ほとんど訳されないまま入ってきます。だから日本語と英語を並べました。
バイブコーディングエージェント型コーディングAIペアプログラマーコパイロット（概念）コーディングエージェント自律エージェントエージェント的エージェントループエージェント型ワークフローReActツール呼び出し関数呼び出しマルチエージェントシステムオーケストレーションヒューマンインザループプロンプトインジェクションジェイルブレイクガードレールサンドボックスセマンティック検索ナレッジベースコンテキストエンジニアリングメモリ（エージェント）プロンプトキャッシュロングコンテキストMCPサーバーCursorGitHub CopilotClaude CodeエージェントモードオートコンプリートTab補完スラッシュコマンド推論モデル拡張思考差分（Diff）チェックポイントストリーミング評価（Eval）トークンコストレート制限シップイットエージェント型エンジニアリング仕様駆動開発プロンプトテンプレート構造化出力コードベースのインデックス化バックグラウンドエージェントテスト生成コードレビューエージェントバイブコーダーYOLOモードすべて受け入れるワンショットAIスロップ自律コーディングヒューマンオンザループオーケストレーターサブエージェント監督エージェントスウォームタスク分解計画立案（エージェント）Reflexion自己修復Tree of Thoughtsエージェント間の引き継ぎリフレクションループヘッドレスモードメタプロンプティングプロンプトチェイニングロールプロンプティングネガティブプロンプトJSONモード出力パーサーグラウンディングプロンプトライブラリカスタム指示コンテキスト圧縮トークン予算CLAUDE.mdチャンキングリトリーバルリランキングハイブリッド検索エージェント型RAG引用（出典付き）Top-kMCPクライアントMCPツールツールスキーマリポジトリマップWindsurfGemini CLIAiderClineDevinReplit Agentv0Composer (Cursor)Ghost textフロンティアモデル毎秒トークン数最初のトークンまでの時間ロールバックスキル（エージェント）フックプラグインモデルルーティングフォールバックモデルワークツリー（エージェント隔離）推論時計算PRエージェントボイラープレート生成プロンプト駆動開発許可プロンプトツール承認SWE-benchLLM-as-judgeレッドチーミングプロンプトキディPrompt-first幻覚API自動化バイアスファンアウト/ファンインPlan-and-Executeスキャフォールディング（エージェント）A2ASelf-consistency間接プロンプトインジェクションプロンプトリークMCPリソースElicitation (MCP)Sampling (MCP)stdioトランスポートJSON-RPCStreamable HTTPContext rotLost in the middleKVキャッシュNeedle in a haystack最小限の有効文脈エピソード記憶スクラッチパッド努力設定コンテキスト注入GraphRAGCorrective RAGBoltLovable
ツール
AIペアプログラマーAI pair programmer
隣で一緒にコードを書くAIアシスタント。行を提案し、編集に反応する、もう一人の開発者のような存在。
AIペアプログラマーは、実行する前にオフバイワンのミスを見つけてくれた。
コパイロット（概念）Copilot (concept)
エディタに組み込まれ、提案や下書きを出すAI補助の総称。主導権は使い手に残る。
いまや主要なIDEには、コード補完のためのコパイロットが必ず備わっている。
コーディングエージェントCoding agent
コードベースを自ら読み、複数ファイルを変更し、ツールを実行して開発タスクを最後までやり切るAIシステム。
バグ報告を渡すと、コーディングエージェントは一時間後にプルリクを出した。
ツール呼び出しTool calling
モデルが検索やファイル編集など特定の機能を実行するよう周囲のシステムに頼み、その結果を使うこと。
天気の質問に、アシスタントは予報APIをツール呼び出しして答えた。
関数呼び出しFunction calling
モデルが、名前付き関数を引数付きで呼ぶ構造化した要求を返す機能。コードが確実に実行できる。
create_ticketのスキーマを定義すると、関数呼び出しが項目を埋めてくれた。
サンドボックスSandbox
AIが生成したコードやエージェントの動作を、本番システムに触れずに走らせる隔離環境。
エージェントはサンドボックスでスクリプトを試し、危険な削除は実ファイルに届かなかった。
プロンプトキャッシュPrompt caching
同じプロンプト冒頭の処理済み形を再利用し、後続の要求を速く安くする仕組み。
長いシステムプロンプトをキャッシュすると、遅延が半分になった。
MCPサーバーMCP server
Model Context Protocolを通じてツールやデータ、プロンプトをAIアプリに公開し、どのクライアントも使えるようにするプログラム。
自社DB用のMCPサーバーを書くと、Claudeが直接そこへ問い合わせられた。
Cursor
VS Codeを基にしたAI主体のコードエディタ。チャット、インライン編集、プロジェクト全体で働くエージェントで知られる。
彼女はリポジトリ全体の編集を求めて、素のVS CodeからCursorへ移った。
GitHub Copilot
エディタ内でコードを提案し、プロジェクトへの質問に答えるGitHubのAIコーディング補助。
GitHub Copilotは、一行のコメントからテストファイル全体を補完した。
Claude Code
リポジトリを読み、ファイルを編集し、ターミナルからツールを走らせるAnthropicのコマンドライン型コーディングエージェント。
Claude Codeにログ追加を頼むと、一度の実行で全サービスに手を入れた。
エージェントモードAgent mode
AIが提案だけでなく、ファイル編集やコマンド実行まで自ら行えるようにするエディタやツールの設定。
エージェントモードを入れれば、各行の承認なしでモジュールをリファクタしてくれる。
オートコンプリートAutocomplete
周囲の文脈をもとに、入力中のコードを補う実時間の候補提示。
シグネチャを書いた途端、オートコンプリートがループの中身をまるごと当てた。
Tab補完Tab completion
AIのインライン候補をTabキーで受け入れ、確定しながら素早くコードを書く方法。
彼はパーサーをほぼTabで書いた——一行ずつTabを押して。
スラッシュコマンドSlash command
先頭にスラッシュを付けて打ち、AIツールで定義済みの動作やプロンプトを起動する近道。
/testと打つと、エージェントに単体テストの生成と実行を指示できた。
チェックポイントCheckpoint
AIの後の変更が失敗したときに戻れる、プロジェクト状態の保存済みスナップショット。
大きなリファクタの前に、戻れるようチェックポイントを打った。
ストリーミングStreaming
モデルの出力を生成しながらトークンごとに届け、テキストを一度でなく徐々に表示すること。
ストリーミングのおかげで、回転アイコンでなく説明が組み上がる様子を見られた。
レート制限Rate limit
一定時間に送れるリクエストやトークンの数にかかる上限。API提供者が課す。
バッチ処理はレート制限に達し、待って再試行する羽目になった。
構造化出力Structured output
スキーマに沿うJSONなど、決まった形に固めたモデルの応答。コードが確実に解析できる。
構造化出力がきれいなJSONを返し、そのままDBへ入れられた。
コードベースのインデックス化Codebase indexing
AIが課題に関わるファイルを素早く取り出せるよう、プロジェクトの検索可能な地図を作ること。
コードベースをインデックス化すると、アシスタントは目的の関数へ即座に飛んだ。
バックグラウンドエージェントBackground agent
エディタから離れて自らタスクを走らせ、作業が終わると結果を報告するエージェント。
バックグラウンドエージェントに文書更新を任せ、自分はコードを書き続けた。
YOLOモードYOLO mode
一手ごとの承認を求めず、エージェントに編集やコマンド実行を任せる設定。
YOLOモードで走らせると、エージェントは自らリファクタし、テストし、コミットした。
すべて受け入れるAccept all
AIが出した変更を一つずつ差分で見ずに、まとめて一度に適用すること。
提案は問題なさそうだったので、彼女は「すべて受け入れる」を押して先へ進んだ。
ヘッドレスモードHeadless mode
対話型UIなしに、スクリプトやCLIから自動化のためエージェントを走らせること。
ヘッドレスモードで、エージェントは誰も見ぬまま毎晩CIで動いた。
JSONモードJSON mode
モデルに、構文的に正しいJSONで応答させる設定。
JSONモードのおかげで、try/exceptで包まずとも応答が解析できた。
出力パーサーOutput parser
モデルの自由形式の文章を、プログラムが使える構造へ変える部品。
出力パーサーが、モデルの雑然とした答えから項目を抜き出した。
カスタム指示Custom instructions
あらゆる要求に適用される常設のユーザー指示。プロジェクトの決まり事のようなもの。
カスタム指示が、アシスタントに常にメートル法で答えるよう命じた。
CLAUDE.md
リポジトリの常設文脈としてエージェントが読む、プロジェクト指示のファイル。
ビルドコマンドをCLAUDE.mdに置くと、エージェントは当て推量をやめた。
MCPクライアントMCP client
ホストやエージェント内でMCPサーバーに接続し、その機能を呼ぶ側。
MCPクライアントはサーバーのツールを見つけ、モデルへ差し出した。
MCPツールMCP tool
MCPサーバーがエージェントに呼び出させる、実行可能な機能。
run_queryというMCPツールを足すと、エージェントはそれでDBを読んだ。
ツールスキーマTool schema
正しい呼び出しを組むためにモデルが使う、ツールの入出力の形式的な記述。
明確なツールスキーマが、日付を誤った形式で渡すのを防いだ。
リポジトリマップRepo map
コードを辿る助けとしてエージェントへ渡す、リポジトリ構造の簡潔な地図。
リポジトリマップのおかげで、全ファイルを読まずに目的のモジュールを見つけた。
Windsurf
エージェントCascadeがプロジェクト全体を計画し編集する、エージェント型IDE。
彼女はWindsurfで試作を作り、Cascadeに画面同士をつながせた。
Gemini CLI
ReActループにツールとMCPを組み合わせた、Googleのオープンソース端末エージェント。
彼はシェルからGemini CLIを操り、サービスの骨組みを作ってテストした。
Aider
コードをGitリポジトリとして扱い、自ら編集をコミットするオープンソースの端末エージェント。
Aiderは各変更をきれいなコミットにしたので、巻き戻しは造作もなかった。
Cline
VS Code内でファイルを編集し、承認を得てコマンドを走らせるオープンソースのエージェント。
Clineはシェルコマンドを提案し、実行前にクリックを待った。
Devin
計画からプルリクまで、タスクを端から端まで担う自律型のAIソフトウェアエンジニア。
バックログの項目をDevinに渡し、開いたプルリクをレビューした。
Replit Agent
自然な言葉の説明から、動くアプリを組み立てて配備するエージェント。
一段落から、Replit Agentは数分で稼働するToDoアプリを立ち上げた。
v0
説明やスクリーンショットをReactのUI部品に変える、Vercelのジェネレーター。
彼女はモックをv0に入れ、手直しできる整ったコンポーネントを受け取った。
Composer (Cursor)
プロジェクト全体の素早いエージェント型コーディングに調整されたCursorのエージェントモデル。
Composerは一度に十数ファイルを編集し、アプリを壊さず保った。
Ghost text
カーソルの先にエディタが薄く示す、キーで受け入れるインライン候補。
Ghost textが行の残りを当て、彼はTabを押して取り込んだ。
ロールバックRollback
エージェントの変更を取り消し、プロジェクトを以前の状態へ戻すこと。
リファクタでビルドが壊れ、彼女は昨夜の状態へロールバックした。
スキル（エージェント）Skill (agent)
ある種のタスクをこなす力をエージェントに与える、再利用可能な能力や拡張。
配備の手順をスキルにまとめ、エージェントは名前で呼び出せた。
フックHook
行動の前後などエージェントのイベントで発火し、対応を自動化するハンドラ。
フックが、エージェントがファイルを保存するたびに整形ツールを走らせた。
プラグインPlugin
コマンドや連携をエージェントに加える、導入可能な拡張。
Jiraプラグインで、エージェントは片づけたそばからチケットを閉じた。
フォールバックモデルFallback model
主モデルが失敗したり上限に達したとき切り替える、予備のモデル。
主APIがタイムアウトしても、フォールバックモデルがアプリの応答を保った。
ワークツリー（エージェント隔離）Worktree (agent isolation)
並行エージェントの編集が衝突しないよう用意する、別のGit作業コピー。
各エージェントに専用ワークツリーを与え、三つのリファクタが衝突なく走った。
許可プロンプトPermission prompt
ファイル書き込みやコマンド実行など、行動の前にエージェントが求める了承の要求。
フォルダを消す前に許可プロンプトが出て、彼女は断った。
ツール承認Tool approval
特定のツール呼び出しを行うことへの、ユーザーの明示的な了承。
本番に触れるものはすべて、ツール承認が必須だった。
stdioトランスポートstdio transport
プロセスの標準入出力でメッセージを運ぶ、ローカルなMCPのトランスポート。
ローカルのツールにはstdioトランスポートが最も簡単だった——ポート無し、パイプだけ。
JSON-RPC
JSON上の遠隔呼び出し形式で、MCPやA2Aのメッセージ交換の土台となる。
通信上のMCP要求はどれも、メソッドとparamsを持つJSON-RPCメッセージだった。
Streamable HTTP
従来の単独SSEトランスポートに取って代わった、現行の遠隔MCPトランスポート。
遠隔サーバーをStreamable HTTPへ移し、古いSSEの構成を捨てた。
Bolt
WebContainers上のAIアプリビルダー。ブラウザ内で直接プロジェクトを組み、ホストする。
Boltで彼女はダッシュボードを説明し、数秒後には動く様子をプレビューした。
Lovable
自然な言葉の説明を、DBと認証まで備えた完全なアプリに変えるAIアプリビルダー。
一段落から、Lovableはログインとデータベース付きの動くアプリを生み出した。
エージェント
エージェント型コーディングAgentic coding
AIエージェントが自ら計画し、ファイルを編集し、コマンドを実行して目標へ進む開発スタイル。細かな指示はほぼ不要。
彼女はエージェント型コーディングに切り替え、失敗するテストをツールに直させた。
自律エージェントAutonomous agent
モデルが動かすプログラムで、目標に向けて自ら行動とツールを選び、逐一の指示を待たない。
自律エージェントは航空券を予約し、フォームを埋め、頼まれずに要約を送ってきた。
エージェント的Agentic
一つの指示に答えるだけでなく、計画し、ツールを使い、状況に適応して主体的に動くソフトを指す言葉。
新版はエージェント的だ。依存関係を提案するだけでなく自分で入れてくれる。
エージェントループAgent loop
エージェントが結果を観察し、次の行動を決め、実行し、その結末を読む——を課題が済むまで繰り返す循環。
エージェントループの一周ごとに、テストを走らせ、失敗を読み、ファイルを直した。
エージェント型ワークフローAgentic workflow
AIエージェントがツールを呼び、自ら進捗を確かめながら順に実行していく、手順に分けた作業。
彼らのリリース手順は、タグ付け・ビルド・草稿作成を担うエージェント型ワークフローになった。
ReAct
モデルが言葉での推論と行動を交互に行い、得た観察を次の一手の手がかりにするパターン。
ReActでは、エージェントは声に出して考え、ドキュメントを検索してから答えた。
マルチエージェントシステムMulti-agent system
専門化した複数のエージェントが協力し、あるいは作業を分担し、互いに仕事やメッセージを受け渡す構成。
彼らの構成では、計画役がコードを実行役に任せ、レビュー役が結果を確認する。
オーケストレーションOrchestration
複数のエージェントやツール、手順を正しい順で動かし、結果を互いに受け渡させるよう調整すること。
オーケストレーション層が、どのエージェントが案件を担い、いつ引き上げるかを決める。
ヒューマンインザループHuman-in-the-loop
AIの行動が効力を持つ前に、要所で人が確認または承認する設計。
デプロイは人が関与し続ける。エージェントが提案し、エンジニアが承認を押す。
ガードレールGuardrails
モデルの入出力を安全で許された範囲に保つために周りに置く規則やフィルター。
ガードレールが、プロジェクトフォルダ外でのコマンド実行をエージェントに禁じた。
メモリ（エージェント）Memory (agent)
エージェントがターンやセッションをまたいで事実を保ち、以前の判断や好みを思い出せる保管庫。
メモリのおかげで、エージェントは先週の命名規則を覚えていた。
エージェント型エンジニアリングAgentic engineering
AIエージェントを指揮してソフトを作る流儀。人の力は仕様・レビュー・調整に注がれる。
チームはエージェント型エンジニアリングへ組み替え、手でコードを書くことは減った。
コードレビューエージェントCode review agent
提案された変更を読み、人のレビュアーのようにバグやスタイルの難、リスクを指摘するAI。
コードレビューエージェントが、二人が見落とした競合状態を捉えた。
自律コーディングAutonomous coding
人の関与を最小に、エージェントが要求から動くコードまでタスクをやり切る開発。
一晩の自律コーディングが、チケットをテスト済みのマージ済み修正へ変えた。
ヒューマンオンザループHuman-on-the-loop
各行動を承認せず、人がエージェントを監督し、問題時に介入する設計。
チームはヒューマンオンザループを保ち、ダッシュボードを見て逸脱時だけ手を出した。
オーケストレーターOrchestrator
複数のエージェントや手順を、一つの目標へ向けて調整する部品やエージェント。
オーケストレーターは仕事を分け、各担当へ送り、答えをまとめ上げた。
サブエージェントSubagent
オーケストレーターが自分の別文脈で下位タスクを任せる補助エージェント。
メインのエージェントは、ドキュメント検索だけのためにサブエージェントを立てた。
監督エージェントSupervisor agent
他のエージェントに仕事を割り当て、受け入れる前にその結果を確かめるエージェント。
監督エージェントは草稿を却下し、もう一周やり直させた。
スウォームSwarm
強い中枢を持たず、単純な多数のエージェントが協力して課題を解く構成。
スクレイパーのスウォームが自分たちでサイトを分担し、報告してきた。
タスク分解Task decomposition
大きな課題を、エージェントが一歩ずつ扱える小さな下位タスクに割ること。
タスク分解が「APIを作る」を、確認できる十数個の小さな手順に変えた。
計画立案（エージェント）Planning (agent)
エージェントが実行に入る前に、一連の行動を組み立てる段階。
エージェントは初手を計画に充て、以降は後戻りせず実行した。
Reflexion
何が失敗したかをエージェントが言葉で書き出し、その覚え書きを次の試行に生かす手法。
失敗した実行のあと、Reflexionが同じ袋小路を避けさせた。
自己修復Self-healing
落ちたテストなどの不具合を、人手なしにエージェントが自ら見つけて直す能力。
自己修復するパイプラインは、皆が起きる前にクラッシュを捉えて直した。
エージェント間の引き継ぎAgent handoff
作業の途中で、あるエージェントから別のエージェントへタスクと文脈を渡すこと。
調査のあと、引き継ぎで仕事はコードを書くエージェントへ移った。
リフレクションループReflection loop
エージェントが自分の出力を評価し、基準を満たすまで作り直す循環。
リフレクションループは、読みやすくなるまで要約を二度書き直した。
エージェント型RAGAgentic RAG
いつ何を検索するかをエージェント自身が決め、取得を繰り返し洗練するRAG。
エージェント型RAGは、最初の結果が的外れと気づいて再検索した。
PRエージェントPR agent
説明やレビュー反映の編集とともに、変更をプルリクとしてまとめるエージェント。
PRエージェントは整ったプルリクを開き、レビュアーのコメントにも答えた。
Plan-and-Execute
まず完全な計画を作り、その手順を順に実行するエージェントの構え。
Plan-and-Executeは十の手順を先に並べ、計画し直さず走り切った。
スキャフォールディング（エージェント）Scaffolding (agent)
モデルをエージェントに変える、周りのソフトの覆い——ループ・ツール・解析。
モデルは十分だった。エージェントが迷うのは弱いスキャフォールディングのせいだった。
A2AA2A protocol
Agent2Agent。異なるフレームワークのエージェント同士が対話する開かれたプロトコル。
A2A越しに、計画役はタスクをベンダーの課金エージェントへ渡した。
Elicitation (MCP)
サーバーがクライアント経由でユーザーに不足した入力を求める、MCPの機能。
タスクの途中、elicitationがどの環境へ配備するか尋ねるプロンプトを出した。
最小限の有効文脈Minimum viable context
タスクを十分こなすのに要る最小の文脈。余分はむしろ害になりうる。
最小限の有効文脈まで削ると、エージェントは速く正確になった。
エピソード記憶Episodic memory
過去の特定の出来事やセッションについての、エージェントが振り返れる記憶。
エピソード記憶で、二つ前のプロジェクトで同じバグをどう直したか思い出せた。
Corrective RAG
取得物を自ら点検し、結果が弱ければ再検索するRAG。
Corrective RAGは節が的外れと気づき、検索をやり直した。
仕事の進め方
バイブコーディングVibe coding
やりたいことを自然な言葉で伝え、コードはAIに書かせる開発。出力を細かく読まずに受け入れることも多い。
彼は一晩でランディングページをバイブコーディングし、要望を打ち込むだけで仕上げた。
差分（Diff）Diff
追加行と削除行を示し、適用前に確認できる、提案された変更の表示。
エージェントが差分を示し、信頼できる部分だけ受け入れた。
仕様駆動開発Spec-driven development
まず明確な仕様を書き、それをAIが計画・タスク・コードへと変えていく手法。
仕様駆動開発では、議論はプルリクでなくドキュメントで起きた。
プロンプトテンプレートPrompt template
要求ごとに埋める差し込み欄を持つ再利用可能なプロンプト。指示の一貫性を保つ。
プロンプトテンプレートを用意し、どの要約も同じ形式で出るようにした。
テスト生成Test generation
既存コードの挙動を確かめ、退行を防ぐために、AIにテストケースを書かせること。
テスト生成が、後回しにしていたパーサーに40件のケースを用意してくれた。
プロンプトチェイニングPrompt chaining
複数のプロンプトをつなぎ、一つの出力を次の入力にすること。
プロンプトチェイニングはまず文書を要約し、その要約をスライドに変えた。
プロンプトライブラリPrompt library
チームが共有し頼りにする、再利用可能で検証済みのプロンプト集。
新人はプロンプトを一から書かず、プロンプトライブラリから引いた。
ボイラープレート生成Boilerplate generation
雑務を飛ばせるよう、定型の初期コード——プロジェクトの骨組みや配線——を生成すること。
ボイラープレート生成が、数秒でルートと設定を用意した。
プロンプト駆動開発Prompt-driven development
手書きのコードでなく、プロンプトを主たる駆動物とする開発。
プロンプト駆動開発では、プロンプトをソースのように版管理した。
ファンアウト/ファンインFan-out/fan-in
下位タスクを並行エージェントへ配り（ファンアウト）、結果をまとめる（ファンイン）パターン。
ファンアウト/ファンインが二十ファイルを一度にレビューし、所見を束ねた。
コンテキスト
セマンティック検索Semantic search
厳密なキーワードでなく意味で探す検索。クエリと内容のベクトル表現を比べる。
クエリに「ログイン」の語がなくても、セマンティック検索は認証コードを見つけた。
ナレッジベースKnowledge base
AIが取り出して回答の根拠にする、文書や事実を整理した保管庫。
サポートの回答は、過去の問い合わせと文書のナレッジベースから引かれるようになった。
コンテキストエンジニアリングContext engineering
モデルの限られた作業ウィンドウに何を入れるかを決め、必要な情報だけを余分なく渡す取り組み。
良いコンテキストエンジニアリングとは、全リポジトリでなく差分と失敗テストを送ることだ。
ロングコンテキストLong context
コードベース全体や長大な文書など、非常に大きな入力を一度に受け取れるモデルの能力。
ロングコンテキストで仕様書を丸ごと貼り、一度にレビューを頼んだ。
ロールプロンプティングRole prompting
回答の口調と専門性を整えるため、モデルに役割やペルソナを与えること。
厳格なレビュアー役にすると、フィードバックはずっと鋭くなった。
ネガティブプロンプトNegative prompt
出力に含めてはいけないものをモデルに指示すること。
ネガティブプロンプトが、宣伝文から決まり文句を締め出した。
コンテキスト圧縮Context compaction
要点を失わずウィンドウに収まるよう、溜まった文脈や履歴を圧縮すること。
チャットが長くなると、コンテキスト圧縮が序盤のやり取りを要約した。
トークン予算Token budget
タスクや手順に割り当てるトークンの上限。費用と入る文脈の量を左右する。
きついトークン予算が、上位三ファイルだけを取り出すようエージェントに強いた。
チャンキングChunking
RAGで索引化・取得できるよう、文書を小さな断片に分けること。
よいチャンキングは関連する段落をまとめ、回答を改善した。
リトリーバルRetrieval
クエリに最も関わりの深い断片を、知識ベースから取り出すこと。
リトリーバルは、エラーコードに実際に触れた三つの節を引いてきた。
リランキングReranking
取得した候補を、二段目のより精密なランカーで関連度順に並べ替えること。
リランキングが、十のニアミスの上に唯一有用な結果を押し上げた。
ハイブリッド検索Hybrid search
キーワード検索とベクトル検索を組み合わせ、単独より良い結果を得る手法。
ハイブリッド検索は、厳密なエラー文字列も言い換えも両方拾った。
MCPリソースMCP resource
実行できるツールと違い、MCPサーバーが文脈としてエージェントに渡すデータや内容。
サーバーはwikiをMCPリソースとして提供し、エージェントは読めるが変えられなかった。
Context rot
文脈が長くなるにつれ、単純な課題でさえモデルの品質が落ちること。
百ページを超えるとcontext rotが始まり、明白な事実を取りこぼし始めた。
Lost in the middle
長い文脈の真ん中の情報を、端よりうまく使えないという現象。
要の一節が文書の中ほどにあり、lost in the middleでモデルは飛ばした。
KVキャッシュKV cache
生成を速めるが文脈長とともに膨らむ、注意のキーと値のキャッシュ。
会話が上限を超えると、巨大なKVキャッシュがメモリを食い潰した。
Needle in a haystack
大きな入力に事実を隠し、モデルが見つけられるか試す長文脈のテスト。
needle in a haystackのテストは200ページに符号を埋め、モデルはそれを取り出した。
スクラッチパッドScratchpad
答えを出す前に、モデルが途中の推論を書き留める作業領域。
スクラッチパッドで計算を進めてから、モデルはきれいな答えを書いた。
コンテキスト注入Context injection
要求前に必要なデータを文脈へ差し込むこと。攻撃では悪意ある差し込みを指す。
コンテキスト注入がユーザーの時間帯を差し込み、時刻が正しく出た。
GraphRAG
知識グラフ上のRAG。ベクトルの近さだけでなく、実体間のつながりで取得する。
GraphRAGは所属の辺を辿り、誰が誰に報告するかを答えた。
モデル
推論モデルReasoning model
答える前に問題を明示的な段階で解くよう調整されたモデル。速度を犠牲に論理を強める。
厄介なアルゴリズムでは推論モデルに切り替え、境界ケースを捉えた。
拡張思考Extended thinking
モデルが応答前に余分な計算を使って内部で推論し、難しい答えを改善するモード。
拡張思考を入れると、一行も書く前に移行計画を立てた。
評価（Eval）Eval
モデルやエージェントが課題をどれだけこなせるかを測るテスト。版の比較や退行の検知に使う。
私たちの評価は、変更を出す前に各プロンプトを200件で採点した。
トークンコストToken cost
入出力のトークン数で決まる、リクエストの料金。
システムプロンプトを削ると、呼び出しごとのトークンコストが目に見えて下がった。
AIスロップAI slop
吟味も確認もなくAIが吐き出す、低品質で紋切り型のコンテンツやコード。
リポジトリはAIスロップで溢れた——もっともらしいのに動かない関数ばかり。
グラウンディングGrounding
作り話を減らすため、モデルの答えを検証できる出典やデータに結びつけること。
マニュアルにグラウンディングすると、ボットは架空のメニューを出さなくなった。
Top-k
取得やサンプリングで、考慮する候補の数を制限するパラメータ。
Top-kを五に下げると、文脈は絞られ費用も抑えられた。
フロンティアモデルFrontier model
その時点で最も高性能な、分野の最先端にあるモデル。
最難のタスクにはフロンティアモデルを使い、他はすべてキャッシュした。
毎秒トークン数Tokens per second
モデルの生成速度。一秒あたり何トークンを出すか。
小さいモデルの毎秒トークン数の高さが、チャットを即時に感じさせた。
最初のトークンまでの時間Time to first token
要求を送ってから、応答の最初のトークンが現れるまでの遅延。
最初のトークンまでの時間を縮めると、長い回答でも機敏に感じられた。
モデルルーティングModel routing
難易度・費用・種類に応じて、どのモデルが要求を担うかを選ぶこと。
モデルルーティングは、軽い質問を安いモデルへ、難しいものを大きいモデルへ送った。
推論時計算Test-time compute
学習時でなく応答の瞬間に思考へ費やす計算。労力と引き換えに品質を上げる。
推論時計算を増やすと、モデルは自分の計算違いに自ら気づいた。
LLM-as-judge
定めた基準に照らし、他の回答を採点・比較する役にモデルを使うこと。
LLM-as-judgeが二つの草稿を順位づけし、両方を精読せずに済んだ。
幻覚APIHallucinated API
実在しないメソッドやライブラリへの呼び出しを、モデルが作り出したもの。
コードは正しく見えたが、幻覚APIが「モジュールが無い」と投げた。
Sampling (MCP)
サーバーがモデルへの補完を要求し、それをクライアントが実行するMCPの機能。
samplingを通じ、サーバーはクライアントのモデルにファイルの要約を頼んだ。
努力設定Effort setting
推論にどれだけの思考予算を費やすかを決めるモデルの設定。
証明では努力設定を上げ、小さな編集では下げた。
プロンプトと攻撃
プロンプトインジェクションPrompt injection
モデルが読む内容に指示を忍ばせ、本来の課題を無視させたりデータを漏らさせたりする攻撃。
ページに「以前の指示を無視せよ」と隠され、エージェントは危うく従いかけた。
ジェイルブレイクJailbreak
モデルに安全規則を回避させ、通常は拒む内容を出させるよう仕組んだ入力。
ベンダーがモデルを修正するまで、フォーラムではジェイルブレイクのプロンプトが飛び交った。
ワンショットOne-shot
修正の往復なしに、一度の要求で動く成果を得ること。
ゲーム全体をワンショットで作ろうとしたら、驚いたことに一発で動いた。
Tree of Thoughts
一本の思考でなく、分岐する中間アイデアの木を探索する推論手法。
Tree of Thoughtsで、モデルは三つの案を比べてから一つに絞った。
メタプロンプティングMeta-prompting
モデルに与えるプロンプト自体を、モデルを使って書いたり改善したりすること。
メタプロンプティングで、AIに彼女の拙い指示を書き直させた。
Prompt-first
プロンプトを設計の第一の成果物とし、コードを二の次とする考え方。
彼らのPrompt-firstの流儀では、誰かがエディタを開く前に言い回しで議論した。
Self-consistency
複数の推論経路を生成し、多数が一致する答えを選ぶこと。
Self-consistencyは問題を五回解き、最終の数を投票で決めた。
間接プロンプトインジェクションIndirect prompt injection
エージェントが読む外部データ——ウェブページやファイル——を介した指示の注入。
ページのコメントに間接インジェクションが潜み、エージェントは危うく実行しかけた。
プロンプトリークPrompt leaking
隠れたシステムプロンプトをモデルから外へ引き出す攻撃。
巧みな問いがプロンプトリークを成し、アプリの秘密の指示を露わにした。
そのほか
シップイットShip it
素早く出そうという掛け声。多くはAIが大半を仕上げ、作者が任せられると信じて出す時に使う。
テストは緑、見た目も問題ない——シップイット。
バイブコーダーVibe coder
バイブコーディングを実践する人。自然な言葉で開発を進め、AIに頼り、コードを読まないことも多い。
独学のバイブコーダーの彼女は、文法を覚えないまま三つのアプリを世に出した。
引用（出典付き）Citation (grounded)
読み手が検証できるよう、答えの主張に添えられた出典への参照。
各文に引用が付き、レビュアーはどの主張も確かめられた。
SWE-bench
実在のGitHub issueで、プロジェクト自身の単体テストによりコーディングエージェントを採点するベンチマーク。
先にテストを走らせると学ぶや、彼らのSWE-benchの点は跳ね上がった。
レッドチーミングRed teaming
リリース前に穴を見つけるため、注入やジェイルブレイクで意図的に系を攻撃すること。
一週間のレッドチーミングが、システムメッセージを漏らす三つのプロンプトをあぶり出した。
プロンプトキディPrompt kiddie
コードを理解せず、プロンプトだけで「作る」者への侮蔑的な呼び名。
本物のバグが、AIの出力が壊れた途端に彼をプロンプトキディと暴いた。
自動化バイアスAutomation bias
自動やAIの出力を、確かめずに鵜呑みにしてしまう傾向。
自動化バイアスで、「AIが言うから」と誤った数字がそのまま通った。
アプリでは、このカードが1日分ずつ届きます。その日の分は、もうできています
