Microsoft Azure AI Fundamentals（AI-901・旧 AI-900）用語集（240 語）

想定問題と要点整理に出てくる用語の意味をまとめました。問題の中の下線付きの用語から、ここへ飛べます。意味は Microsoft Learn の公式ドキュメントをもとにした短い説明です。

分野別の要点整理と問題: 責任ある AI の原則・AI モデルのしくみと構成・AI ワークロードの種類・生成 AI アプリとエージェントの実装・テキストと音声の AI ソリューション・コンピュータービジョンと画像生成・情報抽出（Content Understanding）。各用語の［］はその分野で、下線の付いた見出し語は Microsoft Learn の公式ドキュメントへのリンクです。

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全 240 語。読み仮名・別表記でも探せます。

A

AI エージェント: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: AIエージェント・エージェント・AI agent モデルに指示とツールを組み合わせ、依頼内容を推論して行動まで行えるようにしたもの。
AI エンリッチメント: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: AI enrichment・AIエンリッチメント Azure AI 検索で、Foundry Tools の AI を使い、そのままでは検索できない内容から検索できる文字や構造を作ること。
AI レッドチーミングエージェント: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: AI red teaming agent Microsoft の PyRIT フレームワークを使って攻撃をまねて、デプロイ前に安全性とセキュリティの弱点を見つける Foundry の機能。
AIProjectClient: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: プロジェクトクライアント Foundry SDK でプロジェクトエンドポイントに接続するためのクライアントクラス。
API キー: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: APIキー・API key サービスを呼び出すときに使う秘密の文字列。手軽だが、本番では Microsoft Entra ID が推奨される。
Application Insights: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Azure Monitor Application Insights・App Insights Azure Monitor の機能で、アプリの監視データを集めて分析する。Foundry のトレースの保存先で、プロジェクトへの接続が必要。
Azure AI Content Safety: ［責任ある AI の原則］別表記: コンテンツの安全性・Content Safety テキストや画像から有害なコンテンツを検出する Foundry Tools のサービス。
Azure AI 検索: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Azure AI Search・Azure Cognitive Search キーワード・意味・ベクトルなどで検索できるインデックスを作るサービス。RAG の検索先として推奨される。
Azure Content Understanding: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: Content Understanding・Azure Content Understanding in Foundry Tools・Azure AI Content Understanding 生成 AI を使い、文書・画像・音声・動画から決めた形式で情報を取り出す Foundry Tools のサービス。
Azure Face: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: Face・Face サービス・Azure AI Face・顔サービス画像内の顔の検出・検証・識別などを行うサービス。認識機能の利用には審査がある。
Azure Language: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: Azure Language in Foundry Tools・Azure 言語・Azure AI Language・Language サービス固有表現認識・PII 検出・感情分析・要約などの自然言語処理を提供する Foundry Tools のサービス。
Azure Marketplace: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Azure マーケットプレース・マーケットプレース Azure 上で他社の製品やサービスを契約するためのストア。パートナーとコミュニティのモデルは、デプロイ前にここでのサブスクライブが必要。
Azure OpenAI: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Azure OpenAI Service・Azure OpenAI サービス・Azure OpenAI in Foundry Models OpenAI のモデルを Azure 上で使えるようにしたもの。現在は Microsoft Foundry の Foundry Models から利用する。
Azure Speech: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: Azure Speech in Foundry Tools・Speech サービス・Azure AI Speech・Azure AI 音声音声テキスト変換・テキスト読み上げ・音声翻訳などを提供する Foundry Tools のサービス。
Azure Vision: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: Azure Vision in Foundry Tools・Azure AI Vision・Computer Vision 画像を処理して、文字・物体・説明などの情報を返す Foundry Tools のサービス。
Azure で販売されるモデル: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: Models sold directly by Azure・Azure 直販モデル Microsoft がホストして販売し、Microsoft のサポートが付くモデル群。Azure OpenAI のモデルなどを含む。

C

Chat Completions API: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: チャット補完 API・チャット完了 API システム・ユーザー・アシスタントの役割付きメッセージを送り、チャットの応答を得る API。
Content Understanding Studio: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: CU Studio Content Understanding のアナライザーを改善・作成するための補助的な Web 画面。
Content Understanding スキル: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: Azure Content Understanding スキル・Content Understanding skill Azure AI 検索のスキルセットで、Content Understanding の文書アナライザーを使って文書を解析し、チャンクに分けるスキル。
ContentUnderstandingClient: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: Content Understanding クライアント Content Understanding の SDK で、エンドポイントに接続して分析を呼び出すクライアントクラス。Python では begin_analyze で分析を始める。
Custom Vision: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: カスタムビジョン自分の画像とラベルで学習させ、画像分類や物体検出のモデルを作るサービス。

D

DefaultAzureCredential: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: 既定の資格情報 Azure SDK で、環境に応じた Microsoft Entra ID の資格情報を自動で選んで認証するクラス。
Document Intelligence: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: Azure AI Document Intelligence・Form Recognizer・ドキュメントインテリジェンス文書をデータに変換する Foundry Tools のサービス。請求書や領収書などの項目を読み取る。

F

Fairlearn: ［責任ある AI の原則］モデルの公平性を評価する指標と、不公平を減らすアルゴリズムを集めたオープンソースのパッケージ。責任ある AI ダッシュボードの公平性評価に使われる。
Foundry Agent Service: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Microsoft Foundry Agent Service・Azure AI Agent Service・エージェントサービス AI エージェントを作成・デプロイ・運用するための Microsoft Foundry のマネージドサービス。
Foundry Models: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: Microsoft Foundry Models・Foundry モデル Microsoft Foundry で AI モデルを探し、比較・評価してデプロイするための場所。1 万を超えるモデルを収録している。
Foundry SDK: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Microsoft Foundry SDK・azure-ai-projects Python などから Foundry のプロジェクト・モデル・エージェントを操作するためのライブラリ。Python は azure-ai-projects パッケージ。
Foundry Tools: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: Azure AI サービス・Azure AI services・Cognitive Services・Azure Cognitive Services 音声・言語・ビジョン・情報抽出などの事前構築済み AI 機能を API で使えるサービス群。; 旧称は Azure AI サービス（さらに前は Cognitive Services）。
Foundry プロジェクト: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: プロジェクト・Foundry project Foundry リソースの中で、モデルのデプロイやエージェントなどの作業をまとめる単位。
Foundry ポータル: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: ファウンドリーポータル・ai.azure.com・Foundry portal コードを書かずにモデルを探して試し、プロンプトの試作やエージェント作成ができる Microsoft Foundry の Web 画面。
Foundry ユーザー: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Foundry User・Azure AI ユーザー・Azure AI User Foundry プロジェクトでの日常的な開発に割り当てる組み込みロール。旧称は Azure AI ユーザー。
Foundry リソース: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Microsoft Foundry リソース・Foundry resource Microsoft Foundry を使うための Azure リソース。プロジェクトを持ち、アクセス制御やネットワークをまとめて管理する。

G

gpt-audio: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: gpt-audio-mini・オーディオ対応モデルチャット補完 API に音声の入力と出力を加える OpenAI のモデル。小型の gpt-audio-mini もある。
GPT-image-1: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: gpt-image-1・GPT-image テキストの指示から画像を生成・編集できる OpenAI の画像生成モデル。制限付きアクセスのプレビューで、GPT-Image-2 などの新しいモデルは一般提供。

M

Markdown: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: マークダウン見出しや表を記号で表すテキスト形式。Content Understanding は文書の構造を保った Markdown を返すので、LLM が文脈をつかみやすい。
MCP: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Model Context Protocol・モデルコンテキストプロトコル・MCP サーバー AI エージェントと外部のツールやデータをつなぐ標準の通信方法。Foundry のエージェントは MCP サーバーに接続できる。
Microsoft Entra ID: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Entra ID・Azure Active Directory・Azure AD Microsoft のクラウドの ID とアクセス管理サービス。Foundry への接続ではキーより推奨される認証方法。
Microsoft Foundry: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Azure AI Foundry・Azure AI Studio・Foundry エージェント・モデル・ツールを 1 つの管理単位にまとめ、AI アプリやエージェントを作る Microsoft のプラットフォーム。; 旧称は Azure AI Studio、Azure AI Foundry。
MLOps: ［責任ある AI の原則］ DevOps の考え方を機械学習に当てはめ、モデルの登録・デプロイ・監視などを管理する実践。系列情報の記録でアカウンタビリティを支える。

O

OpenTelemetry: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: OTel 監視データ（テレメトリ）を集めて送るための標準の仕組み。Foundry のトレースはこの規則に沿って記録される。
Operation-Location: ［情報抽出（Content Understanding）］非同期の分析を受け付けたときに、応答のヘッダーで返る URL。この URL に GET して状態と結果を確かめる。

P

PII フィルター: ［責任ある AI の原則］別表記: 個人データフィルター・PII filter モデルの出力から、メールや電話番号などの個人を特定できる情報を見つけ、注釈を付けたり出力をブロックしたりするガードレールの機能（プレビュー）。
PII 検出: ［AI ワークロードの種類］別表記: 個人を特定できる情報の検出・PII・個人情報の検出文章や会話から氏名・電話番号などの個人を特定できる情報を見つけ、伏せ字にできる機能。

R

RAG アナライザー: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: RAG analyzer・検索向けアナライザー検索拡張生成（RAG）向けに、内容を Markdown で取り出し、要約や説明も付ける事前構築済みアナライザー。prebuilt-documentSearch などがある。
Read API: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: Read・OCR API 写真や文書から印刷・手書きの文字を読み取る Azure Vision の OCR 機能。
Responses API: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: レスポンス API・応答 API モデルへの問い合わせやエージェントの実行に使う API。会話の履歴やツールの呼び出しを扱える。

S

Speech SDK: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: 音声 SDK Azure Speech の音声認識・音声合成・翻訳などをアプリから使うためのライブラリ。多くの言語で使える。
SSML: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: 音声合成マークアップ言語・Speech Synthesis Markup Language 音声合成で、発音・速さ・高さ・音量などを細かく指定するためのマークアップ言語。

T

Text Analytics for health: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: 医療向けテキスト分析医療の文章から、病名や薬などの健康に関する情報を抽出してラベルを付ける Azure Language の機能。
Top_p: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: top_p・Top_probability 温度と同じく出力のランダムさを調整するパラメーター。温度と同時には変えないのが一般的な推奨。
Translator: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: Azure Translator・翻訳サービステキストや文書を多くの言語に翻訳する Foundry Tools のサービス。文書の構造と書式を保ったまま翻訳することもできる。

V

Voice Live: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: 音声ライブ・Voice Live API 音声認識・モデルとのやり取り・音声合成をまとめて扱い、人と自然に音声で会話するアプリを作る Azure Speech の機能。

W

Web 検索: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: web search・Web 検索ツールエージェントが Web を検索して最新情報を回答に使えるようにするツール。
WebVTT: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: WEBVTT 時刻付きの字幕や文字起こしに使うテキスト形式。Content Understanding は音声と動画の文字起こしをこの形式で返す。

あ行

アカウンタビリティ: ［責任ある AI の原則］別表記: 説明責任・accountability AI を設計・導入する人が、その動作に責任を持つという原則。人が意味のある管理を保つ。
アテンション: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: attention・注意機構・マルチヘッドアテンション文中の各トークンが周りのどのトークンから強く影響を受けるかに重みを付ける、トランスフォーマーの仕組み。
アナライザー: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: analyzer Content Understanding で、内容の取り出し方・抽出するフィールド・使うモデルを定めた設定のまとまり。
安全システムメッセージ: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: safety system message・安全システムメッセージ有害な出力を減らすため、守る範囲や断り方を明示したシステムメッセージ。フィルターや評価と重ねる安全対策の 1 つの層。
インデクサー: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: indexer Azure AI 検索で、データソースから内容を取り込み、スキルセットを実行して検索インデックスに読み込む仕組み。
インテリジェントドキュメント処理: ［AI ワークロードの種類］別表記: IDP・ドキュメント処理請求書や契約書などの文書から AI で情報を抽出・検証し、事務処理を自動化すること。
インペインティング: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: インペイント・inpainting 画像の指定した部分だけを、プロンプトに沿って描き直す画像編集の方法。
埋め込み: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: エンベディング・embedding・ベクトル文章などの意味を数値の並び（ベクトル）で表したもの。意味の近さで検索するときに使う。
エージェントアプリケーション: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: agent application・発行したエージェント発行したエージェント。安定したエンドポイントを持ち、共有やアプリへの組み込みができる。プロジェクトの権限は自動では引き継がれない。
エージェント型 AI: ［AI ワークロードの種類］別表記: エージェント型AI・agentic AI AI が目標に向けて推論し、ツールを使って複数の手順を自律的に進める使い方。
エージェントバージョン: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: エージェントのバージョン・agent version 保存したエージェントの設定の版。保存すると新しい版ができ、作成後は変更できない。版どうしの比較や特定の版の呼び出しができる。
エージェントプレイグラウンド: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: Agents プレイグラウンド・エージェントのプレイグラウンド・agents playground コードを書かずに、エージェントの指示・ツール・知識を設定し、複数ターンの会話やトレース・評価を試せる Foundry ポータルの画面。
エバリュエーター: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: evaluator・評価器モデルやエージェントの出力の品質・安全性・信頼性を採点する評価の方法。組み込みのものと自作のものがある。
エフェメラルエージェント: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: ephemeral agent・一時的なエージェント指示・ツール・モデルの定義を Foundry に保存せず、アプリのコードの中に持ち、Responses API の呼び出しごとに組み立てるエージェント。
エラー分析: ［責任ある AI の原則］別表記: error analysis 責任ある AI ダッシュボードの部品。モデルの誤りの分布を調べ、エラー率が高いデータのまとまり（コーホート）を見つける。
エンティティリンク設定: ［AI ワークロードの種類］別表記: エンティティリンク・entity linking 文章中の語句が何を指すかを判別し、Wikipedia の該当ページへのリンクを返す機能。
オピニオンマイニング: ［AI ワークロードの種類］別表記: オピニオンマイニング・opinion mining 感情分析の拡張で、商品の「画面」などの対象ごとに意見の肯定・否定を取り出す機能。
音声アクティビティ検出: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: VAD・voice activity detection・server_vad・semantic_vad 話し始めと話し終わりを検出して会話のターンを区切る仕組み。Realtime API では turn_detection で server_vad や semantic_vad を選ぶ。
音声合成: ［AI ワークロードの種類］別表記: テキスト読み上げ・text to speech・TTS・speech synthesis テキストから人の声のような音声を作ること。
音声認識: ［AI ワークロードの種類］別表記: 音声テキスト変換・speech to text・STT・speech recognition 話し言葉を聞き取ってテキストに変換すること。
音声ベースのプロンプトエージェント: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: voice-based prompt agent・音声エージェント Foundry Agent Service で、リアルタイムの音声会話を行うエージェント。Voice Live で接続する。
音声翻訳: ［AI ワークロードの種類］別表記: speech translation 話された音声をリアルタイムで別の言語のテキストや音声に翻訳する機能。
温度: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: temperature・Temperature 生成の出力のばらつきを調整するパラメーター。高いと多様に、低いと決まった答えに寄る。

か行

ガードレール: ［責任ある AI の原則］別表記: guardrails・Foundry のガードレール Microsoft Foundry で、モデルやエージェントの入力・出力から有害な内容を検出し、ブロックや警告をする安全機能。
解釈可能性: ［責任ある AI の原則］別表記: interpretability・説明可能性 AI モデルが予測に至った理由を、人が理解できる形で説明できること。透明性を支える要素。
介入ポイント: ［責任ある AI の原則］別表記: intervention point ガードレールがリスクをスキャンする位置。ユーザー入力・ツール呼び出し・ツールの応答・出力の 4 つがある。
会話: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: conversation・Conversations・会話 ID Responses API で複数ターンのやり取りの履歴を保持するオブジェクト。同じ会話 ID を渡すと、前の質問を踏まえて答えられる。
会話言語理解: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: CLU・conversational language understanding 利用者の発話から意図を予測し、重要な情報を取り出すカスタムモデルを作る Azure Language の機能。
会話要約: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: 会話の概要作成・conversation summarization 会議やコールセンターの会話から、問題と解決策・まとめ・章タイトルなどを作る Azure Language の要約機能。
顔検出: ［AI ワークロードの種類］別表記: face detection 画像の中の人の顔を見つけ、その位置を返すこと。顔認識の最初の手順。
顔認識: ［AI ワークロードの種類］別表記: face recognition・顔照合検出した顔を照合し、本人確認（1 対 1）や人物の識別（1 対多）を行うこと。
顔のグループ化: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: Group・顔をグループ化する未知の顔の集まりを、似ているもの同士のグループに分ける Azure Face の操作。似た顔が無いものは別にまとめて返す。
顔の検証: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: face verification・Verify 2 つの顔が同じ人物かを判定する 1 対 1 の照合。本人確認などに使う。
顔の識別: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: face identification・Identify 1 つの顔を登録済みの多数の顔と照合して人物を特定する 1 対多の照合。
カスタムアナライザー: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: カスタムアナライザー・custom analyzer 自分の業務に合わせてフィールドなどを定義して作る Content Understanding のアナライザー。
カスタム NER: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: カスタム固有表現認識・custom NER 自分のデータで学習させ、業務に固有の種類のエンティティを取り出すモデルを作る Azure Language の機能。
カスタム音声: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: custom voice・カスタムニューラル音声ブランドや製品に固有の合成音声を、自前の録音データから作る Azure Speech の機能。
カスタム音声モデル: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: Custom Speech・カスタムスピーチ雑音や専門用語に合わせて音声認識の精度を上げるため、自前のデータで学習させる音声認識モデル。
カスタムテンプレートモデル: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: custom template・カスタムテンプレート Document Intelligence で、様式が決まった文書（固定のレイアウト）から項目を取り出すために学習させるカスタムモデル。
カスタムニューラルモデル: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: custom neural・カスタムニューラル Document Intelligence で、ラベル付きの文書から学習させるカスタムモデル。種類が混ざった文書から項目を取り出す。
カスタム分類モデル: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: custom classifier・カスタム分類器 Document Intelligence で、抽出モデルを呼ぶ前に文書の種類を見分けるモデル。
画像生成: ［AI ワークロードの種類］別表記: image generation・画像生成モデルテキストの指示（プロンプト）から新しい画像を作ること。
画像の詳細レベル: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: detail パラメーター・イメージの詳細レベルビジョン対応モデルに画像を渡すときの detail の設定。low は低解像度で速く、high は細かく見る分トークンを多く使う。既定は auto。
画像分析: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: Image Analysis・画像分析 4.0 画像からタグ・物体・自動生成の説明文などの特徴を取り出す Azure Vision の機能。4.0 は 2028 年 9 月 25 日に廃止予定。
画像分類: ［AI ワークロードの種類］別表記: image classification 画像全体が何の写真かを判定し、ラベルを付けるビジョンのタスク。
感情分析: ［AI ワークロードの種類］別表記: センチメント分析・sentiment analysis 文章が肯定的・否定的・中立のどれかを判定し、スコアを返す機能。
関数呼び出し: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: function calling・カスタム関数モデルが、開発者の定義した関数を呼ぶべきと判断し、必要な引数を返す仕組み。
キーフレーズ抽出: ［AI ワークロードの種類］別表記: キーフレーズ抽出・key phrase extraction・キーワード抽出文章の中から主な話題を表す語句を取り出し、リストで返す機能。
キーフレーム: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: キーフレーム・key frame 動画の各ショットを代表するものとして取り出される静止画。後のフィールド抽出の手がかりに使われる。
既定のモデルデプロイ: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: default model deployments・モデルデプロイの既定値 Foundry リソースの単位で決めておく、Content Understanding が使う生成モデルと埋め込みモデルのデプロイ。分析の要求ごとに上書きもできる。
基盤モデル: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: foundation model 大量のデータで事前に学習され、さまざまな用途に応用できる汎用的なモデル。
クォータ: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: quota・TPM サブスクリプションやデプロイに割り当てられた利用量の上限。1 分あたりのトークン数などで決まる。
グラウンディング: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: 接地・根拠データ・grounding 信頼できるデータを根拠としてモデルに渡し、それに基づいて回答させること。
グラウンデッドネス検出: ［責任ある AI の原則］別表記: 根拠性検出・groundedness detection モデルの回答が、渡した資料に基づいているかを調べる Content Safety の機能（プレビュー）。2027 年 4 月 30 日に廃止予定。
グローバルバッチ: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: Global Batch・バッチデプロイ多数のリクエストを 1 つのファイルにまとめて非同期で処理するデプロイの種類。24 時間以内の完了を目標とする。
グローバル標準: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: Global Standard・GlobalStandard Azure 全体の拠点で処理し、トークン量で払うデプロイの種類。多くの用途の出発点として推奨される。
言語検出: ［AI ワークロードの種類］別表記: language detection 文章が何語で書かれているかを判定する機能。
言語識別: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: language identification 音声で話されている言語を、候補の言語の中から判定する Azure Speech の機能。
検索拡張生成: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: RAG・取得拡張生成・retrieval-augmented generation 質問に関係する情報をデータから検索してプロンプトに加え、それを根拠に回答を生成する方法。
光学式文字認識: ［AI ワークロードの種類］別表記: OCR・optical character recognition 画像や文書の写真から、印刷や手書きの文字を読み取ってテキストにする技術。
口形素: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: viseme・ビゼム音を発音するときの唇・あご・舌の形。Speech SDK のイベントで受け取り、顔のアニメーションに使える。
構造化出力: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: structured outputs・JSON モードモデルの出力を、指定した JSON スキーマに沿った形で返させる機能。
高速文字起こし: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: fast transcription 録音済みの音声ファイルを短時間でテキストに変換する方法。
行動規範: ［責任ある AI の原則］別表記: Code of Conduct・AI 行動規範 Microsoft の AI サービスを使う際に守るべき、許される使い方と禁止事項を定めたルール。
公平性: ［責任ある AI の原則］別表記: fairness AI がすべての人を公平に扱い、似た状況の人やグループに異なる結果を出さないようにする原則。
高密度キャプション: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: dense captions・高密度キャプション生成画像の中の個々の物体ごとに説明文を作り、その位置の座標も返す画像分析 4.0 の機能。
コードインタープリター: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: コードインタープリター・code interpreter エージェントが Python コードを書いて安全な環境で実行し、計算やグラフ作成をするツール。
コサイン類似度: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: cosine similarity 2 つのベクトルの向きがどれだけ近いかを表す値。埋め込みの意味の近さを測るのに使う。
固有表現認識: ［AI ワークロードの種類］別表記: 名前付きエンティティ認識・NER・エンティティ検出・エンティティ認識文章中の人名・地名・組織名・日付などを見つけ、種類に分類する機能。
コンテキストウィンドウ: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: コンテキストウィンドウ・context window モデルが 1 回に扱える入力と出力のトークン量の上限。
コンテンツカテゴリ: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: contentCategories・コンテンツカテゴリ Content Understanding で、文書や動画を分類・分割するための区分の定義（contentCategories）。区分ごとに別のアナライザーへ振り分けられる。
コンテンツ抽出: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: content extraction 非構造化の入力から、文字・レイアウト・表・音声の文字起こしなどを取り出して整える処理。
コンテンツフィルター: ［責任ある AI の原則］別表記: コンテンツフィルター・content filter ヘイト・暴力・性的・自傷などの有害な内容を、重大度に応じて検出・遮断する仕組み。
コンピュータービジョン: ［AI ワークロードの種類］別表記: コンピュータビジョン・computer vision 画像や動画の内容を AI で理解・分析する技術の総称。

さ行

サーバーレスデプロイ: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: サーバーレス API・serverless deployment Microsoft が管理する基盤にモデルを置き、使ったトークン量などに応じて払う使い方。
サービス品質の害: ［責任ある AI の原則］別表記: quality-of-service harm AI の対応のよさが、利用者のグループによって異なる害。音声認識の精度が話者によって違う例がある。
最大トークン数: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: max_tokens・max_output_tokens・最大応答 1 回の応答で生成するトークン数の上限を決める設定。
差分プライバシー: ［責任ある AI の原則］別表記: differential privacy 個人のデータを安全で非公開に保つためのシステムと手法の集まり。Microsoft はオープンソースの SmartNoise を共同開発している。
思考の連鎖: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: chain-of-thought・CoT 答えに至る手順を段階的に示すようモデルに求めるプロンプトの方法。推論モデルには推奨されない。
システムプロンプト: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: システムメッセージ・システムメッセージ・system prompt・指示モデルの役割・口調・守るべき制約・出力形式などを最初に指示する文。
自然言語処理: ［AI ワークロードの種類］別表記: NLP・natural language processing 人の言葉（文章や会話）をコンピューターで理解・分析・生成する技術の総称。
事前構築済みアナライザー: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: prebuilt analyzer 請求書・契約・通話分析など一般的な場面向けに、あらかじめ用意された Content Understanding のアナライザー。
質問応答: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: question answering・カスタム質問応答用意した情報から、利用者の質問に最も合う回答を返す Azure Language の機能。チャットボットなどに使う。
重大度レベル: ［責任ある AI の原則］別表記: severity level 有害な内容の重さを示す区分。ガードレールでは安全・低・中・高の 4 段階で分類する。
出力のプライミング: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: キュー・cue・出力を準備するプロンプトの最後に「要点は次のとおり:」のような書き出しを置き、望む形式で答え始めるよう導く工夫。
小規模言語モデル: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: SLM・small language model パラメーター数を抑えた、LLM よりコンパクトな言語モデル。1B・3B などの SLM はデバイス上やエッジでの推論向けとされる。
少数ショット: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: フューショット・few-shot・少数ショット学習入力と出力の例をいくつかプロンプトに含めて、望む応答の形をモデルに示す方法。
情報抽出: ［AI ワークロードの種類］別表記: information extraction 文書・画像・音声・動画などの非構造化データから、必要な項目を取り出して構造化すること。
ショット検出: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: shot detection 動画のカットの切れ目（ショットの境界）を見つける機能。結果はミリ秒単位の時刻の一覧で返る。
新近性バイアス: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: recency bias・レジェンシーバイアスプロンプトの後ろのほうにある情報が、前にある情報より出力に強く効きやすいモデルの性質。指示を最後にも繰り返す工夫で補う。
人物検出: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: people detection・人物の検出画像に写る人を見つけ、人ごとのバウンディングボックスの座標と信頼度スコアを返す画像分析 4.0 の機能。
信頼性と安全性: ［責任ある AI の原則］別表記: reliability and safety AI が設計どおりに一貫して動き、想定外の状況にも安全に対応し、悪用に強いことを求める原則。
信頼度スコア: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: confidence score・信頼スコア取り出した値がどれだけ確かかを 0〜1 で示す数値。高ければ人の確認を省いて自動処理しやすい。
推論: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: inference 学習済みのモデルに入力を与えて結果（予測や生成）を得ること。
推論モデル: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: reasoning model 答える前に段階的に考える処理を行い、複雑な問題に強いように作られた言語モデル。
スキルセット: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: skillset Azure AI 検索で、取り込みの途中に行う AI の処理（OCR・エンティティ認識など）の手順をまとめた定義。
ストレートスルー処理: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: ストレートスルー処理・straight-through processing・STP 人の確認を挟まずに、最後まで自動で処理すること。信頼度が高い結果をそのまま後の処理へ流す使い方を指す。
図の分析: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: figure analysis・図表分析文書の中のグラフや図を解析し、グラフは Chart.js、流れ図などは Mermaid の形で構造化して返す機能。
スマートトリミング: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: スマートクロップ・smart crop・関心領域画像の内容を分析し、指定した縦横比に合う関心領域の座標を返す画像分析の機能。サムネイル作りに使う。
制限付きアクセス: ［責任ある AI の原則］別表記: Limited Access 悪用の恐れがある機能について、申請して審査を通った顧客だけに利用を認める Microsoft の方針。Face の識別などが対象。
生成 AI: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: 生成AI・生成型 AI・generative AI 学習したパターンをもとに、文章・画像・音声などの新しいコンテンツを作り出す AI。
責任ある AI: ［責任ある AI の原則］別表記: 責任あるAI・Responsible AI AI システムを安全・倫理的・信頼できる形で開発・評価・導入するための考え方。Microsoft は 6 つの原則で整理している。
責任ある AI スコアカード: ［責任ある AI の原則］別表記: Responsible AI scorecard 責任ある AI ダッシュボードの分析結果をまとめた、カスタマイズできる PDF レポート。技術者以外の関係者との共有や監査に使う。
責任ある AI ダッシュボード: ［責任ある AI の原則］別表記: Responsible AI dashboard Azure Machine Learning で、モデルの公平性・誤り・解釈可能性などをまとめて評価できる画面。
セグメンテーション: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: segmentation・セグメント化文書や動画を、文書の種類やシーンごとの意味のある区切りに分ける Content Understanding の処理。
接地性: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: groundedness・根拠性回答が、与えた根拠の内容に沿っているかを測る評価の指標。関連性とともに RAG 向けの指標として挙げられている。
ゼロショット: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: ゼロショット学習・zero-shot 例を示さずに指示だけでモデルに作業させるプロンプトの方法。
選択マーク: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: selection mark・チェックボックスチェックボックスやボタンのように、選んだかどうかを表す印。選択済みは ☒、未選択は ☐ の文字で返る。
ソースグラウンディング: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: source grounding・ソースの根拠取り出した値が元の内容のどの部分から来たかを示す情報。値の正しさを人がすぐ確かめられる。

た行

ダイアライゼーション: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: 話者分離・話者ダイアライゼーション・diarization 録音の中で話者を区別し、発言ごとに誰が話したかを分ける処理。Azure Speech は最大 35 人まで識別できる。
大規模言語モデル: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: LLM・large language model 大量のテキストで学習し、文章の理解や生成ができる大きな言語モデル。
多言語文字起こし: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: multilingual transcription 言語を指定しない（auto）ときに、フレーズごとに言語を判定して文字起こしする機能。
タスクの準拠: ［責任ある AI の原則］別表記: タスク準拠・task adherence AI エージェントのツールの使い方が、利用者の指示やタスクの目的に沿っているかを調べるリスク区分（プレビュー）。
段階的デリバリー計画: ［責任ある AI の原則］別表記: phased delivery plan 生成 AI ソリューションをまず限られた利用者に公開し、意見を集めて問題を直してから広げる計画。
抽出型要約: ［AI ワークロードの種類］別表記: extractive summarization 元の文書から重要な文を選んで並べる要約の方法。
抽象型要約: ［AI ワークロードの種類］別表記: abstractive summarization 元の文をそのまま使わず、新しい短い文を作って要点をまとめる要約の方法。
ツール: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: エージェントのツール・tool エージェントが外部とやり取りして作業するための機能。Web 検索・ファイル検索・コードインタープリターなど。
ツールボックス: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: toolbox・Foundry ツールボックス複数のツールを 1 つにまとめ、エージェント間で共有できるようにする Foundry の仕組み。
データゾーン: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: Data Zone・データゾーン処理を米国・EU・アジア太平洋などの決まった地域内に限るデプロイの種類の区分。
テキスト分析: ［AI ワークロードの種類］別表記: text analysis・テキスト分析手法文章からキーフレーズ・エンティティ・感情・要約などの情報を取り出す自然言語処理。
テキスト読み上げアバター: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: text to speech avatar・アバターテキストを、自然な声で話す人物のデジタル動画に変換する Azure Speech の機能。
デプロイ: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: モデルデプロイ・deployment モデルを API から呼び出せる状態に配置すること。デプロイ名を指定して呼び出す。
透明性: ［責任ある AI の原則］別表記: transparency AI がどのように判断したかを、利用者や関係者が理解できるようにする原則。
透明性に関するメモ: ［責任ある AI の原則］別表記: Transparency Note・透過性に関するメモ Microsoft が各 AI サービスについて、用途・制限・責任ある使い方を説明した公式文書。
トークン: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: token 言語モデルが文章を扱う単位。単語や単語の一部に分けられ、入出力量や料金の数え方にも使われる。
ドキュメント攻撃: ［責任ある AI の原則］別表記: 間接攻撃・document attack 文書・メール・Web ページなどに埋め込んだ隠れた命令で、モデルの動作を乗っ取ろうとする攻撃。間接攻撃とも呼ばれる。
ドメイン固有アナライザー: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: domain-specific analyzer・業界別アナライザー請求書・領収書・身分証・契約書など、特定の文書の種類に合わせて取り出す項目が決めてある事前構築済みアナライザー。
トランスフォーマー: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: Transformer・transformer アーキテクチャ文中の語どうしの関係に注目する仕組みを使う、現在の言語モデルの土台となったモデルの構造。
トレース: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: エージェントトレース・tracing エージェントのモデル呼び出し・ツール呼び出し・判断の流れを記録して確認する機能。

な行

ナレッジストア: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: knowledge store・ナレッジストア Azure AI 検索のエンリッチメントの結果を、Azure Storage の BLOB やテーブルに保存したもの。ナレッジマイニングやデータ分析に使う。
ナレッジマイニング: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: knowledge mining・ナレッジマイニング大量の非構造化データから、主なテーマ・パターン・関係を見つけ出し、使える知見にすること。
似た顔の検索: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: Find Similar・類似顔の検索対象の顔に似た顔を候補の中から探す Azure Face の操作。同一人物に絞る matchPerson と、似た顔を返す matchFace がある。
ニューラル音声: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: neural voice・標準音声ディープニューラルネットワークで作られた、人の声に近い自然な合成音声。
入力の忠実度: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: input_fidelity 画像編集で、入力画像のスタイルや顔の特徴をどれだけ保つかを調整する input_fidelity の設定。gpt-image-1-mini は対応しない。

は行

パートナーとコミュニティのモデル: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: Models from partners and community 外部のパートナーや研究機関などが提供し、各提供元がサポートするモデル群。
バウンディングボックス: ［AI ワークロードの種類］別表記: 境界ボックス・bounding box 画像内で検出した物体や顔の位置を示す四角形の座標。
発音評価: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: pronunciation assessment 話された音声の発音の正確さや流暢さを評価し、フィードバックを返す Azure Speech の機能。
バッチ合成: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: バッチ合成 API・batch synthesis 10 分を超えるような長いテキストを非同期で音声にする方法。完成した音声を後からダウンロードする。
バッチ文字起こし: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: batch transcription 大量の録音済み音声を非同期でまとめてテキストに変換する方法。REST API を使う。
ハルシネーション: ［責任ある AI の原則］別表記: 幻覚・根拠のない応答・hallucination 生成 AI が、根拠のない内容や事実と異なる内容をもっともらしく出力してしまうこと。
反事実の What-If: ［責任ある AI の原則］別表記: 反事実分析・counterfactual what-if 責任ある AI ダッシュボードの部品。特徴を少し変えたときの予測の変化や、反対の予測になる最も近い例を示す。
比較モード: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: モデルの比較・compare mode モデルプレイグラウンドで、最大 3 つのモデルに同じプロンプトと設定を送り、応答を並べて比べる機能。
非構造化データ: ［AI ワークロードの種類］別表記: unstructured data 文書・画像・音声・動画のように、表の形に整理されていないデータ。
ビジョン対応モデル: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: vision-enabled model・画像入力対応モデル画像を入力として受け取り、内容について答えたり説明したりできるチャットモデル。
微調整: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: ファインチューニング・fine-tuning 自分のデータで追加学習させ、モデルの振る舞いや得意な作業を調整すること。
人による監視: ［責任ある AI の原則］別表記: human oversight・人間による監視 AI の判断や動作を人が見守り、必要なときに確認・介入できるようにすること。行動規範は影響の大きい用途で求めている。
ヒューマンインザループ: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: human-in-the-loop・人による確認 AI の処理の途中に人の確認や判断を組み込むこと。信頼度が低い結果だけを人が見る運用などがある。
ファイル検索: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: file search アップロードした文書をエージェントが検索し、回答の根拠に使えるようにするツール。
フィールドスキーマ: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: フィールドスキーマ・field schema・スキーマ Content Understanding で取り出したい項目（名前・型・説明）を定義したもの。
フィールド抽出: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: field extraction スキーマに沿って値を作る Content Understanding の処理。抽出・分類・生成の 3 つの方法がある。
不正使用の監視: ［責任ある AI の原則］別表記: abuse monitoring Azure が販売するモデルで、行動規範などに反する使い方をうかがわせる内容やパターンを検出する仕組み。
物体検出: ［AI ワークロードの種類］別表記: オブジェクト検出・object detection 画像の中の物体を見つけ、種類と位置（バウンディングボックス）を返すビジョンのタスク。
プライバシーとセキュリティ: ［責任ある AI の原則］別表記: privacy and security AI が使う個人情報や業務データを守り、データの集め方・使い方を利用者が理解し選べるようにする原則。
プレイグラウンド: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: playground・チャットプレイグラウンド Foundry ポータルで、モデルやエージェントにプロンプトを送り、設定を変えながら試せる画面。
フレーズリスト: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: フレーズリスト・phrase list 話されそうな固有名詞や専門用語を音声認識に事前に渡し、認識の精度を上げる仕組み。モデルの学習は要らない。
プロジェクトエンドポイント: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: project endpoint SDK から Foundry プロジェクトに接続するための URL。形式は https://<リソース名>.services.ai.azure.com/api/projects/<プロジェクト名>。
ブロックレベル: ［責任ある AI の原則］別表記: ブロックレベルガードレールで、どの重大度レベルの内容をブロックするかを決める設定。オフ・低・中・高があり、高がもっとも厳しい。
プロビジョニング済みスループット: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: PTU・Provisioned・プロビジョニング済み処理能力を PTU 単位で予約して確保するデプロイの種類。予測しやすい安定した性能が得られる。
プロンプトインジェクション: ［責任ある AI の原則］別表記: プロンプトインジェクション・prompt injection・XPIA 入力や外部の文書に指示を紛れ込ませ、AI に本来と違う動作をさせようとする攻撃。
プロンプトエージェント: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: プロンプトエージェント・prompt agent 指示・モデル・ツールを設定するだけで作れ、Foundry が実行を管理するエージェントの種類。
プロンプトエンジニアリング: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: プロンプトエンジニアリング・prompt engineering 望む出力を得るために、指示・例・根拠データ・出力形式などプロンプトの書き方を工夫すること。
プロンプトシールド: ［責任ある AI の原則］別表記: Prompt Shields・ジェイルブレイク検出モデルを規則違反に誘導するジェイルブレイク攻撃や、文書に仕込まれた間接的な指示を検出する Content Safety の機能。
ベースアナライザー: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: base analyzer・基本アナライザーカスタムアナライザーの親にする、種類ごとの基本のアナライザー。prebuilt-document・prebuilt-image・prebuilt-audio・prebuilt-video の 4 つ。
ベクターストア: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: vector store・ベクターストアファイル検索ツールが使う保存場所。追加したファイルを自動で分割・埋め込みして格納し、キーワード検索と意味の検索に使う。
ベンチマーク: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: benchmark 決まった課題でモデルの性能を測った指標。モデル選びの比較材料にする。
包括性: ［責任ある AI の原則］別表記: インクルーシブ・inclusiveness 障がいの有無などに関わらず、あらゆる人が AI を使え、その恩恵を受けられるように設計する原則。
保護された素材の検出: ［責任ある AI の原則］別表記: 保護されたマテリアルの検出・protected material detection モデルの出力が、既知の歌詞・記事・レシピなどのテキストや GitHub のコードと一致しないかを調べる Content Safety の機能。
ホストされるエージェント: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: ホスト型エージェント・hosted agent 自分のコードやフレームワークで作ったエージェントをコンテナーとして Foundry で動かす種類。

ま行

マスク: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: mask・マスク画像画像編集で描き直す範囲を、完全に透明なピクセルで示す PNG 画像。入力画像と同じサイズにする。
マネージドコンピューティング: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: managed compute 専用の計算資源（GPU など）にモデルを置いて動かす使い方。オープンモデルなどに使い、計算資源を使った時間で課金される。
マルチエージェントシステム: ［AI ワークロードの種類］別表記: マルチエージェント・multi-agent system 専門の違う複数の AI エージェントが、プロンプトでやり取りしながら協力して作業する仕組み。
マルチモーダル埋め込み: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: multimodal embeddings・画像の埋め込み画像と文章を同じベクトル空間の数値に変え、文章で画像を探せるようにする画像分析 4.0 の機能。
マルチモーダルモデル: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: マルチモーダルモデル・multimodal model テキストに加えて画像や音声など、複数の種類の入力（や出力）を扱えるモデル。
モデルカード: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: モデルカード・model card モデルカタログで各モデルの説明・ベンチマーク・ライセンスなどを確認できるページ。
モデルカタログ: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: モデルカタログ・model catalog Foundry ポータルで、提供元・機能・デプロイ方法などで絞り込んでモデルを探せる一覧。
モデルリーダーボード: ［AI モデルのしくみと構成］別表記: リーダーボード・leaderboard モデルカタログでモデルの性能を指標別に並べて比べられる機能。

や行

ユーザープロンプト: ［生成 AI アプリとエージェントの実装］別表記: ユーザープロンプト・user prompt・ユーザーメッセージ利用者がモデルに送る質問や依頼の文。
ユーザープロンプト攻撃: ［責任ある AI の原則］別表記: ジェイルブレイク攻撃・user prompt attack 利用者の入力で、システムの指示や安全のための学習を回避させようとする攻撃。プロンプトシールドが検出する。
要約: ［AI ワークロードの種類］別表記: summarization・テキスト要約長い文章や会話の要点を短くまとめる機能。抽出型と抽象型がある。

ら行

ライブインタープリター: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: ライブインタープリター・Live Interpreter 入力言語を設定せずに話された言語を識別し続け、話者の調子を保った声で訳す音声翻訳の機能。
ライブネス検出: ［コンピュータービジョンと画像生成］別表記: 生体検知・liveness detection カメラの前の顔が本物の人か、写真やマスクなどのなりすましかを判定する機能。
リアルタイムオーディオ: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: Realtime API・realtime audio・リアルタイム音声低い遅延で音声を入力し、音声で応答を返せる音声対応モデルの使い方。
リアルタイム文字起こし: ［テキストと音声の AI ソリューション］別表記: real-time transcription マイクなどから流れてくる音声を、その場で順次テキストに変換する方法。
レッドチームテスト: ［責任ある AI の原則］別表記: red team testing テスト担当者が意図的に弱点を探り、有害な出力や脆弱性を引き出そうとするテストの方法。

わ行

話者ロール検出: ［情報抽出（Content Understanding）］別表記: speaker role detection・ロール検出コールセンターの通話で、話者をオペレーター（Agent）と顧客（Customer）の役割に当てはめる機能。
割り当ての害: ［責任ある AI の原則］別表記: allocation harm AI が特定のグループへの機会・資源・情報の配分を増やしたり減らしたりしてしまう害。雇用・入学・融資などで起こりうる。

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