思想や感情を創作的に表現した「著作物」を、作った人に無断で使われないよう守る権利。登録なしで、作った時点で自動的に生まれる。日本では、AIの学習に使う段階と、AIで作ったものを使う段階を分けて考える、と文化庁の審議会が整理している。
画像・テキスト・音声・動画の中に、出どころなどの情報を取り除きにくい形で埋め込む技術。目に見えるものと、人には気づきにくく機械で読み取るものがある。生成AIが作ったものを見分ける手段として国のガイドラインにも挙がるが、判定は確実ではない。
Webのページを自動で巡回して、中身を集めるプログラム。ボットやロボットとも呼ばれる。検索エンジンは、集めたページで索引を作るためにクローラーを使う。サイト側は robots.txt で「どこに来てよいか」を伝えられるが、従うかどうかはクローラー次第で、アクセスを止める仕組みではない。
Webのページを取ってきて画面に表示するソフトウェア。Chrome、Safari、Edge、Firefox などがある。HTTPの仕様では、サーバーに要求を出す側（ユーザーエージェント）のいちばん身近な形とされ、要求を出す側に人がいるとは限らないことも書かれている。
ネットワークの上で、ほかのコンピュータに情報やサービスを提供する側のこと。頼む側はクライアントと呼ばれる。総務省やNISTの用語集はコンピュータや機器として説明し、通信の約束事であるHTTPの仕様は、接続ごとの「役割」を指す言葉として定義している。
ソフトウェアの設計図にあたるソースコードを公開し、誰でも使い、手を加え、配り直せるようにすること。総務省の情報通信白書は、厳密には Open Source Initiative（OSI）が定めた「The Open Source Definition」を満たすソフトウェアを指すと説明している。
AIモデルの「重み」（入力に対する出力を決める数値のパラメーター）を一般に公開し、誰でもダウンロードできるようにすること。米国商務省の報告書は、こうしたモデルを「オープンな基盤モデル」と呼び、重みを広く公開することには悪用などのリスクもあると指摘している。
決められた手順と「鍵」を使って、データを見ても中身が分からない形に変えること。鍵を使えば元に戻せる（復号）。情報漏えいやランサムウェアのニュースによく出てくる言葉。
本人であることを確かめるために、ユーザ名とともに入力する文字列。推測されにくいものを作り、サービスごとに使い回さないことが基本。漏れた事実がなければ、定期的に変える必要はないとされている。
コンピュータやネットワークに、外部からさまざまな攻撃方法を試して、実際に侵入できるかを確かめるテスト。侵入テストとも呼ぶ。脆弱性を調べるためのテストのひとつで、決められた条件の下で行う。
どんな長さのデータからも、決まった長さの値（ハッシュ値）を作る関数。出力から元の入力を計算で見つけることが現実的にできないように作られている。情報漏えいの発表に出てくる「ハッシュ化したパスワード」は、パスワードそのものではなく、この関数を通した結果のこと。
個人データが外部に流出すること。日本の個人情報保護法のガイドラインは、流出（漏えい）・消失（滅失）・改変や利用不能（毀損）をまとめて「漏えい等」と呼び、一定の場合は個人情報保護委員会への報告と本人への通知を義務にしている。
生きている個人に関する情報のうち、特定の個人が分かるもの。日本の個人情報保護法は、氏名などで本人が分かる情報（他の情報と簡単に突き合わせて分かるものを含む）と、旅券の番号や指紋のデータなど法令で決められた「個人識別符号」を含む情報を個人情報としている。
実在の会社やサービスを名乗る偽のメールやSMSで、本物そっくりの偽サイトへ誘い、IDやパスワード、カード番号などを盗む手口。マルウェアに感染させる場合もある。
ネットワーク、サーバ、ストレージなどを共有して、必要なときにネットワーク経由で使えるようにする仕組み（クラウドコンピューティング）と、その形で提供されるサービス。データは事業者側のサーバに置かれるため、十分な対策が施されたサービスを選ぶことが大切とされている。
Virtual Private Network の略。いまあるネットワークの上に、暗号化などで守られた仮想的な専用の通り道を作る仕組み。テレワークで社外から社内につなぐ入口として使われ、その入口の機器（VPN機器）の脆弱性が攻撃に悪用される事例が相次いでいる。
「知識情報」「所持情報」「生体情報」という認証の3要素のうち、2つ以上を組み合わせて本人を確かめる仕組み。2つの要素なら2要素認証と呼ぶ。2回確かめるだけの「2段階認証」とは同じではない。
OSやソフトウェアなどにある、サイバーセキュリティ上の欠陥や弱点。セキュリティホールとも呼ばれ、残ったままだと不正アクセスやウイルス感染の危険がある。塞ぐにはアップデートが要る。
悪意のあるソフトウェアの総称。ウイルス、ワーム、スパイウェア、ボット、トロイの木馬、ランサムウェアなどをまとめて指す言葉。
データを暗号化して使えなくし、元に戻す対価として金銭などを要求する不正プログラム。最近は、データを盗んで「公開する」と脅す手口も多い。
IDやパスワードで利用が制限されている機器やサービスを、権限がないのに使える状態にすること。日本では不正アクセス禁止法が定義し、禁止している。
人間が知的だと感じる情報処理や技術を広くまとめて指す言葉。確立した単一の定義はない。
Webページの中身に意味と構造を与えるための言語。見た目はCSS、挙動はJavaScriptが担当する。
小さな処理の単位（ノード）を層状に並べてつないだ構造。ディープラーニングは、これを多数の層で重ねたもの。
AIが回答を作るときに参照できる文章量の上限。入力と出力を合算して数える。学習した知識とは別物で、その場の作業領域にあたる。
機械学習の手法の一つで、ニューラルネットワークを多数の層で重ねたもの。「深い」は層の数を指す。
データにノイズを足していく過程を逆向きにたどるよう学習させたモデル。画像生成で使われる。原論文は非平衡熱力学から着想を得たと述べている。
テキストや画像を、入力どうしの関係を捉えた数値の並び（ベクトル）に変換すること。意味の近いものが近い位置に来るため、近さで検索できる。
テキスト・画像・音声などを自律的に生成できるAI技術の総称。ディープラーニングの進展で性能が上がり、2022年のChatGPT公開を契機に広まった。
学習済みモデルにデータを入力し、確立されたパターンに従って識別などを行うプロセス。学習とは別の工程で、使うデータも違う。
ルールを人が書く代わりに、大量の例からコンピュータにパターンやルールを見つけさせるやり方。深層学習はこの中の手法の一つ。
テキスト・画像・音声・動画など、形式の違う入力を1つのモデルで扱えること。以前は形式ごとに別のモデルをつなぐ必要があった。
機械学習モデルを学習させるために必要な情報。生成AIでは品質が回答精度に直結する。何が使われたかは開示されないことが多い。
エンベディングを格納して、意味の近さで検索できるようにした置き場。RAGでよく使われるが、仕様として必須ではない。
学習済みモデルに新しいデータを追加で学習させる技術。知識を足す手段ではなく、振る舞いや文体を変える手段として位置づけられている。
大量のテキストを学習させて、直前の文章に続く確率が最も高い語を出力できるようにした仕組み。ChatGPTやClaudeの中身。
AIアプリケーションと外部システムを接続するためのオープンな標準。やりとりの手順だけを定め、AI側の使い方には踏み込まない。
入力を処理し、使えるツールで推論し、自分の判断に基づいて行動して目標を達成するアプリケーション。モデル単体ではなく、その周りの仕組みを含む。
ソフトウェアの中にあって、ソフトウェア経由でのやりとりを可能にする機能と規則の集まり。人が操作する画面とは別物。AIの料金はここで発生する。
生成AIが事実に基づかない誤った情報をもっともらしく生成する現象。設計の仕方から生じるもので、意図的な嘘ではない。完全には抑えられないため、利用者側の確認が求められている。
生成AIに渡す質問や指示。IPAは命令・文脈・入力・出力の4要素を挙げている。入力内容が学習に使われる場合があるため、何を書くかが運用の問題になる。
質問に関連する資料を外部から検索し、それを質問に付け足してからAIに答えさせる技術。モデルを作り直さずに、自社の資料や新しい情報を踏まえた回答にできる。
AIが文章を扱うときの最小単位。文字でも単語でもなく、その中間の大きさ。料金とコンテキストウィンドウの上限は、この単位で数えられる。