ら
ラベル付け（Labeling）
データに名前や意味を付ける作業。
写真や文章に「猫」「商品名」などのタグを付けてAIが理解しやすくする方法。
ランダム生成（Random Generation）
出力内容を毎回変化させる仕組み。
文章や画像を少しずつ違う形で作りたいときに使われる方法。
ランゲージモデル（Language Model）
文章を理解して応答を作るAI構造。
ChatGPTのように文脈を読み取り自然な文章を生成する技術。
ライブデータ（Live Data）
リアルタイムで更新されるデータ。
株価やアクセス数など、常に変化を反映する情報の扱いに使われる。
ライセンス管理（License Management）
権利条件を確認して利用を制御する作業。
画像やモデルの使用許可を守り、トラブルを避けるために必要な管理。
り
リクエスト制御（Request Control）
AIへの指示量や条件を整える工夫。
文章量やトーンの指定を調整して、意図どおりの回答を得やすくする設定。
リソース負荷（Resource Load）
AIが動く際に必要となる計算量。
大きなモデルほどメモリやGPUを多く使うため、処理の重さを把握する指標。
リライト生成（Rewrite Generation）
文章を言い換えて再構成する処理。
同じ意味を保ちながら、読みやすさやトーンを変える用途で使われる。
履歴データ（History Data）
過去の記録をまとめたデータ。
ログややり取りを残し、改善や再学習の判断に活用される。
リファレンス文（Reference Text）
AIが参考にする入力文。
回答のヒントとして与えられ、精度を高める手がかりになるテキスト。
る
類義語展開（Synonym Expansion）
似た意味の言葉を広げる処理。
検索や生成の幅を広げて、より適切な情報にたどり着きやすくする方法。
累積学習（Cumulative Learning）
学習結果を積み重ねて精度を上げる手法。
新しいデータを追加して、徐々にモデルの性能を改善する方式。
ループ生成（Loop Generation）
繰り返し構造で文章を作る方法。
テンプレート形式の文章を大量に作成するときに利用される。
ルートノード（Root Node）
構造データの起点となる要素。
ツリー構造で最上位に位置し、全体の整理や分岐の元になるデータ。
ルールベース（Rule-based）
決められた規則で動く処理方式。
「条件に合えばAを返す」というような、明確なルールに沿った動作。
れ
レイアウト調整（Layout Adjustment）
文章や要素の配置を整える作業。
読みやすさを上げるために、順番・間隔・配置を調整する工程。
レコメンド機能（Recommendation）
関連情報を提案する仕組み。
好みや行動データを元に「あなたに合うもの」を示すために使われる。
レスポンス形式（Response Format）
AIの返答の形を決める指定。
箇条書き・表形式・文章形式など、出力のスタイルを統一する設定。
連続生成（Sequential Generation）
順番に沿って内容を作る生成方式。
手順説明や物語など、前後の流れを崩さず作りたいときに使われる。
ろ
ログ解析（Log Analysis）
記録データを読み取って改善を考える作業。
AIとのやり取りやアクセス状況を振り返り、問題点や改善点を探す方法。