情報開発と利活用

令和維新

2004年4月から企業を離れ、コンサルタントや情報起業を試行しながら、失われた２０年を取り戻し、日本再生をめざす私の歩みをみて一人でも多くの後継者が出てくれることを祈りつつ友達から紹介されたこのホームページの更新を続け、これまでの活動の記録と今やビッグデータ、AI,、IOT,ブロックチェーン、仮想通貨の時代になってしまいましたが、私の現状認識と関連技術を紹介していきたい。

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2026.05.20

この5つのAI用語を理解していれば、あなたは90％の人より先を行っている（If You Understand These 5 AI Terms, You’re Ahead of 90% of People）

テーマ：英語のお勉強日記(8376)

カテゴリ：人工知能

If You Understand These 5 AI Terms, You’re Ahead of 90% of People

この5つのAI用語を理解していれば、あなたは90％の人より先を行っている

Master the core ideas behind AI without getting lost

迷うことなく、AIの背後にある核心的な概念を習得しよう

AI-Generated Image

Shreyas Naphad
シュレヤス・ナファド

Mar 29, 2026
2026年3月29日

Let me be frank.
率直に言おう。

AIについて話す人の多くは、教科書的な定義を読み上げているように聞こえるか、LLM やニューラルネットワークといった用語が出た瞬間に完全に理解不能になるかのどちらかだ。

You don’t have to be either of them.
あなたはそのどちらにもなる必要はない。

I believe that there are these 5 terms, 5 concepts that, if you actually understand them (not just memorize), you’ll be miles ahead of almost everyone else in the room. Whether you’re in tech, business, education, or just someone curious about where the world is heading.
私は、5つの用語、5つの概念を本当に理解すれば（暗記ではなく）、その場にいるほぼ全員よりもはるかに先を行けると信じている。それは、あなたがテック業界にいようと、ビジネス界にいようと、教育界にいようと、あるいは単に世界の行方に興味があるだけの人であろうと関係ない。

Let’s start.
始めよう。

1. Tokens
１．トークン

The very first thing that you must register in your brain is that AI models don’t read words. They don’t even read letters. They read tokens.
→ まず最初に頭に入れておくべきことは、AIモデルは単語を読んでいないということだ。文字すら読んでいない。AIが読んでいるのはトークンである。

So, what’s a token?
では、トークンとは何か。

本を読むとき、単語そのものではなく単語のかたまりを読むと想像してみてほしい。かたまりは「cat」のように完全な単語のこともあれば、「un」や「tion」のように単語の一部のこともある。句読点のこともある。このテキストのかたまりがトークンだ。

For example, the sentence “I love pizza” can be broken into 3tokens: “I”, “ love”, “ pizza”.
例えば “I love pizza” という文は、3つのトークンに分解できる：「I」「 love」「 pizza」。

Why does this matter to you?
なぜこれが重要なのか。

ChatGPT、Claude、Gemini など、あなたが使うすべてのAIは裏側でトークンを数えている。あなたが送るメッセージのトークンが多いほど、モデルが処理する量は増える。モデルが生成するトークンが多いほど、動かすコストも高くなる。

When you hear people talk about a model’s context window (more on that in a second), they’re talking about how many tokens it can hold in memory at once. Some older models could handle 4,000 tokens. Newer ones can handle over a million.
モデルの文脈ウィンドウという言葉を聞いたことがあると思うが、それは一度に記憶できるトークン数のことだ。古いモデルは4,000トークン程度だったが、新しいモデルは100万以上を扱える。

This is why AI at times forgets earlier parts of a long conversation. Once the conversation fills up the context window, the oldest tokens are dropped just like when your RAM fills up and your computer starts lagging.
これが、長い会話でAIが前半を忘れる理由だ。文脈ウィンドウがいっぱいになると、古いトークンから順に捨てられる。RAMがいっぱいになってPCが重くなるのと同じだ。

Tokens are the atoms of AI language. Once you understand that, you start to see why some />
work better than others, why AI gets forgets in long chats, and why API pricing is measured in tokens per thousand.
トークンはAI言語の原子だ。これを理解すると、なぜあるプロンプトはうまくいき、あるものはうまくいかないのか、なぜ長い会話でAIが忘れるのか、なぜAPI料金が「1,000トークンあたり」で計算されるのかが見えてくる。

=============================続く =========================

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