用語集
予備知識を前提としない、平易な言葉での定義集です。ざっと読むもよし、他のページで出てきた用語を検索するもよし。
Agent（エージェント）
ループの中でアクションを実行するように設定されたAIのこと。ゴールを読み取り、ツールを呼び出し、結果を確認し、完了するまでこれを繰り返します。Claude Code はあなたのコードベースのためのエージェントです。
Anthropic
Claude を作っている会社。
API（Application Programming Interface）
チャット画面に入力する代わりに、あなたのソフトウェアからプログラム的に Claude と対話する手段。初めてのAPI呼び出しを参照。
Artifact（アーティファクト）
claude.ai 上で Claude がチャットとは別のサイドパネルにレンダリングする、その場で実行できる成果物（アプリ、チャート、ドキュメントなど）。
Chain-of-thought（CoT、思考連鎖）
回答する前にモデルに段階的に推論させることで、難しい問題での精度を高める手法。
Claude
Anthropic が作る AI モデル（およびアプリ）の総称。「Claude」は文脈によって、チャットアプリ、モデル群、あるいはブランドを指します。
Claude Code
Anthropic のエージェント型コマンドライン/IDEツール。あなたのコードベースを読み書きし、コマンドを実行し、ツールを使えます。Claude Code とはを参照。
CLAUDE.md
プロジェクトについての永続的な指示を Claude Code に与えるプレーンテキストファイル。最もレバレッジの高いカスタマイズ手段です。
Context window（コンテキストウィンドウ）
モデルが一度に考慮できるテキストの最大量（トークン単位で測定）。あなたのプロンプトとその返答を合わせた量です。これを超えると古い内容から順に落ちていきます。
Embedding（埋め込み）
テキストの意味を表す数値のリスト。これにより、ソフトウェアは単なるキーワード一致ではなく意味的に似たものを見つけられます。セマンティック検索や RAG を支える技術です。
Eval（evaluation、評価）
AI出力の品質を繰り返し測定できるテスト。変更によって良くなったか悪くなったかを判断できます。
Few-shot（フューショット）
求めるパターンをモデルに示すために、プロンプトにいくつかの完成例を含めること。
Fine-tuning（ファインチューニング）
独自の例を使ってモデルをさらに訓練し、特化させること。通常は最終手段です。まずはプロンプティングとRAGを試しましょう。
Hallucination（ハルシネーション）
モデルが誤っているのに自信ありげに何かを述べること。核心となるスキルは検証です。ハルシネーションを参照。
Hook（フック）
Claude Code において、ライフサイクルイベント時（例: ファイル編集のたび）に自動的に実行されるコマンド。フォーマット整形、ゲート、安全性の強制に使います。
Inference（推論）
モデルを実行して出力を得る行為（訓練するのとは対照的）。
LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）
Claude の背後にある種類のAI。次のテキストのかたまりを予測するように訓練されており、それが結果的に文章作成、コーディング、要約、推論に十分であることがわかっています。LLMとは？を参照。
MCP（Model Context Protocol）
AIを外部のツールやデータ（データベース、GitHub、ブラウザなど）に接続するためのオープン標準。「MCPサーバー」がツールを公開し、Claude がそれを呼び出せます。MCPを参照。
Multimodal（マルチモーダル）
テキスト以外も扱えるモデル。例えば画像やPDFを入力として受け取れます。
Prompt（プロンプト）
あなたがモデルに送るもの。指示、質問、そして文脈となる情報です。
Prompt caching（プロンプトキャッシュ）
複数の呼び出しにまたがってプロンプトの変化しない前半部分を再利用し、コストとレイテンシを削減すること。プロンプトキャッシュを参照。
Prompt injection（プロンプトインジェクション）
AIが読み込むコンテンツ（Webページ、ドキュメントなど）に悪意ある指示を隠し込み、AIを乗っ取ろうとする攻撃。プロンプトインジェクションを参照。
RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）
あなたのデータから関連する断片を取得してプロンプトに追加し、モデルにそれらについて回答させること。RAGを参照。
Reasoning / extended thinking（推論 / 拡張思考）
より難しいタスクのために、モデルが回答前に追加の計算リソースを使って「考える」モード。
Skill（スキル）
パッケージ化された機能（指示文＋任意のスクリプト）。関連する場面で Claude が必要に応じて読み込みます。スキルを参照。
Subagent（サブエージェント）
独自のコンテキストとツールを持つ別の Claude インスタンス。タスクの一部（例: 調査）を委譲して、メインのセッションが集中を保てるようにします。
System prompt（システムプロンプト）
会話全体にわたってモデルの役割とルールを定める高レベルの指示。最も強力な操舵レバーです。
Temperature（温度）
ランダム性を制御する設定（一部のモデルで利用可能）。低い＝集中的で再現性が高い、高い＝多様で創造的。
Token（トークン）
モデルが読み取り、カウントする単位。英語ではおおよそ1単語の¾に相当します。料金とコンテキスト上限はトークン単位で測定されます。トークンとコンテキストを参照。
Tool use / function calling（ツール利用 / 関数呼び出し）
あなたが定義した関数（検索、計算機、あなたのAPIなど）をモデルに呼び出させ、その結果を使わせること。ツール利用を参照。
Guardrails（ガードレール）
AIの振る舞いを安全かつ目的に沿った状態に保つルールと制限。例えば、権限ルール、「完了前にテストを実行する」、リスクの高いアクションへの人間による承認など。エージェントのセキュリティ確保を参照。
Latency（レイテンシ）
応答を待つ時間。大きなモデルは通常遅くなります。ストリーミングは、生成と同時に出力を表示することで体感レイテンシを改善します。
Structured output（構造化出力）
結果を自由なテキストではなく、厳密な機械可読の形式（例: スキーマに一致するJSON）で取得すること。これにより他のソフトウェアがその結果に依存できます。構造化出力を参照。
Context engineering（コンテキストエンジニアリング）
最良の結果を得るために、モデルのコンテキストウィンドウに何を入れるか（指示、例、取得したデータ）を意図的に決めること。プロンプティング、RAG、メモリの背後にある一連の技術です。
足りない用語があれば？ 追加してください — 用語集のエントリは最初の貢献にぴったりです。