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生成AI用語集｜クリエイティブ担当が押さえる基本用語を一挙に解説【2026年最…

2026.10.01

SAC（Smart AI Collective）編集部READ 7 MIN2026.10.01

この記事の要約

「プロンプト」「拡散モデル」「LoRA」「依拠性」…生成AIやAIクリエイティブの世界には、専門用語が次々に登場します。意味が分からないまま読み進めると、記事も商談も頭に入ってきません。この用語集は、クリエイティブ・広告制作に関わる人が押さえておきたい用語を、カテゴリ別に一挙にまとめた“保存版”です。

この記事でわかること

生成AI・AIクリエイティブで頻出する用語の意味を、7カテゴリ・約60語で把握できる
基礎／モデル／画像・動画生成／プロンプト／権利・法務／ビジネス・制作運用／評価・品質に整理
気になる用語から、関連記事で深掘りできる

結論

生成AIの用語は「基礎・モデル・画像/動画・プロンプト・権利・ビジネス・評価」の7カテゴリで整理すると、全体像がつかめます。気になる用語から、関連記事で深掘りしてください。
※ 用語の意味は分かりやすさを優先して簡潔にまとめています。厳密な定義や最新仕様は各公式・一次情報を確認してください。

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① 生成AIの基礎　 ② AIモデル・技術　 ③ 画像・動画生成　 ④ プロンプト・入出力　 ⑤ 権利・法務　 ⑥ ビジネス・制作運用　 ⑦ 評価・品質・リスク

① 生成AIの基礎.

まずは、生成AIそのものに関する基本用語です。

用語	意味（わかりやすく）
生成AI（ジェネレーティブAI）	文章・画像・動画・音声などを新しく“生成”するAIの総称。
AI（人工知能）	人間の知的な処理をコンピューターで実現する技術の総称。
機械学習	データからパターンを学び、予測や生成を行うAIの中核的な手法。
ディープラーニング（深層学習）	多層のニューラルネットワークを使う機械学習。生成AIの土台。
ニューラルネットワーク	人間の脳の神経回路を模した計算モデル。
学習データ（訓練データ）	AIが学習に使うデータ。権利関係の適法性が重要になる。
推論	学習済みモデルが実際に出力を生成する処理のこと。
マルチモーダル	マルチモーダルテキスト・画像・音声など複数種類の情報を扱えること。
生成AIサービス／基盤モデル	生成AIサービス／基盤モデル ChatGPTやGemini等、汎用的に使える大規模モデルやサービス。

関連記事：生成AIとはクリエイティブ / AIクリエイティブとは

② AIモデル・技術の用語.

生成AIを支えるモデルや技術の用語です。仕組みが分かると選び方の理解も深まります。

用語	意味（わかりやすく）
LLM（大規模言語モデル）	大量のテキストを学習し、文章を理解・生成するAIモデル。
Transformer（トランスフォーマー）	LLMや多くの生成AIの基盤となるネットワーク構造。
トークン	AIが文章を処理する単位。料金や入力上限の基準になる。
パラメータ	モデルが学習で調整する“重み”。規模の目安に使われる。
パラメータ数	モデルの規模を示す数値。多いほど高性能な傾向（万能ではない）。
拡散モデル（Diffusion Model）	ノイズから徐々に画像を生成する仕組み。画像生成AIの主流。
GAN（敵対的生成ネットワーク）	生成役と判定役を競わせて精度を高める生成手法。
ファインチューニング	既存モデルを特定用途に追加学習させ、精度を高めること。
RAG（検索拡張生成）	外部データを検索して回答に反映させ、精度・鮮度を高める手法。
蒸留（ディスティレーション）	大きなモデルの知識を小さなモデルに引き継ぎ軽量化する手法。
オープンソースモデル／クローズドモデル	公開され自由に使えるモデルと、非公開で提供されるモデル。

③ 画像・動画生成の用語.

AIで画像・動画を作るときに登場する、実務でよく使う用語です。

用語	意味（わかりやすく）
画像生成AI	プロンプトから画像を生成するAI。Stable Diffusion・Midjourney・Firefly等。
動画生成AI	テキストや画像から動画を生成するAI。
text2image（t2i）	テキストから画像を生成する手法（文章→画像）。
image2image（i2i）	画像を入力に別の画像を生成する手法（画像→画像）。
text2video（t2v）	テキストから動画を生成する手法。
LoRA	少ないデータで画風・キャラの特徴を追加学習させる軽量な手法。
seed（シード）	生成のランダム性を決める値。同じseed＋プロンプトで再現性が上がる。
ControlNet	構図・ポーズなどを指定して生成をコントロールする仕組み。
inpainting（インペインティング）	画像の一部だけを描き直す・修正する機能。
outpainting（アウトペインティング）	画像の外側を描き足して拡張する機能。
アップスケール	生成画像を高解像度化する処理。
背景除去／背景透過	被写体を切り抜き、背景を透明にする処理。
ステップ数／サンプラー	拡散モデルの生成回数や手法の設定。仕上がりに影響する。

関連記事：AI 商品画像生成 / AIサムネイル作り方 / Adobe Firefly 使い方

④ プロンプト・入出力の用語.

狙った出力を得るための“指示”に関する用語です。生成の質を左右します。

用語	意味（わかりやすく）
プロンプト	AIへの指示文。出力の質は指示の質で決まる。
ネガティブプロンプト	“出したくない要素”を指定して除外する指示。
プロンプトエンジニアリング	狙った出力を得るためにプロンプトを設計・改善する技術。
ゼロショット／フューショット	例を与えずに/少数の例を与えて指示する方法。
システムプロンプト	AIの役割・前提を定義する、土台となる指示。
コンテキストウィンドウ	AIが一度に扱える入力の長さ（トークン数）の上限。
温度（temperature）	出力のランダム性を調整する値。高いほど多様になる。
チェーン／ワークフロー	複数の処理をつないで自動化する仕組み。

関連記事：生成AI プロンプト書き方 / 画像生成AI プロンプト著作権

⑤ 権利・法務の用語.

AIクリエイティブで最も重要な、権利・法務まわりの用語です。SACが得意とする領域です。

用語	意味（わかりやすく）
著作権	作品を創作した人に発生する権利。AI生成物も創作的寄与があれば発生し得る。
著作者人格権	創作者に残る人格的な権利。譲渡できず、契約で不行使を定めるのが実務。
依拠性	既存の著作物に“基づいて”作られたか。AIでは肯定されやすいとされる。
類似性	生成物が既存の著作物と本質的に似ているか。侵害判断のもう一つの要件。
著作権法30条の4	学習段階に関わる規定。非享受目的の利用が論点になる。
創作的寄与	人間が創作に関わった度合い。著作物性の判断に関わる。
IP補償	第三者の権利主張を受けた際にツール提供者が補償する制度。条件付きが一般的。
肖像権／パブリシティ権	人物の容姿・氏名等に関する権利。AIモデル利用時に配慮が必要。
商用利用ライセンス	生成物を商用で使う際の許諾条件。ツール・プランで異なる。
オプトアウト	自分の作品等を学習に使わせない意思表示・仕組み。
コンテンツクレデンシャル／来歴情報	画像が誰にどう作られたかを記録する仕組み。透明性の担保に役立つ。

一次情報の要約

文化庁は、生成AIと著作権の問題を「開発・学習段階（著作権法30条の4）」と「生成・利用段階（依拠性・類似性）」の2段階に分けて整理している（令和6年3月「AIと著作権に関する考え方について」）。

出典：文化庁「AIと著作権について」

関連記事：生成AI 著作権商用利用 / AI動画著作権侵害リスク / AI制作契約著作権帰属

⑥ ビジネス・制作運用の用語.

企業でAIクリエイティブを活用・運用する場面で使われる用語です。

用語	意味（わかりやすく）
AI活用（導入）	業務や制作にAIを取り入れ、効率・品質を高める取り組み。
内製／外注	社内で制作するか、外部に委託するか。品質・権利管理で選ぶ。
ディレクション	制作の方向性を決め、品質を統括する役割。AIでも人の関与が重要。
ワークフロー	制作の工程・手順の流れ。AIを組み込んで効率化する。
ABテスト	複数パターンを配信し、成果の高いものを見極める検証手法。
ROI（投資対効果）	かけた費用に対する成果。AI導入の判断材料。
ガバナンス（AI利用ルール）	社内で安全にAIを使うためのルール・体制。
生成コスト	1枚・1本あたりの生成にかかる費用・計算リソース。
バーチャルモデル／AIタレント	AIで生成した人物モデル。撮影コスト削減に活用。

関連記事：社内生成AI 活用方法 / 生成AI 企業導入 / AIクリエイティブ最新動向

⑦ 評価・品質・リスクの用語.

生成AIを安全に使いこなすために知っておきたい、品質・リスク関連の用語です。

用語	意味（わかりやすく）
ハルシネーション	AIがもっともらしい誤情報を生成する現象。ファクトチェックが必要。
バイアス	学習データの偏りが出力に影響すること。公平性の観点で注意。
ディープフェイク	AIで作られた偽の映像・音声。なりすまし対策が必要。
ディープフェイク	AIで作られた偽の映像・音声。なりすまし対策が必要。
電子透かし（invisible watermark）	AI生成物であることを示す、目に見えない識別情報。
ファクトチェック	生成内容の事実確認。公開前の必須工程。
情報漏えいリスク	入力した社内情報が外部に漏れる懸念。利用ルールで対策。
再現性	同じ条件で同じ結果が得られるか。seed等で高められる。