うぇぶわんこ
生成AI、LLM、MCP、RAG……。AIの横文字が増えすぎて、もう誰が何者なのか分からないワン！
さとけん
たしかに増えましたね。今回は難しい用語を12人の「AI超人」にして、何を担当する言葉なのか役割で整理してみます。
AIの話をしていると、ここ最近は専門用語が一気に増えたと感じます。生成AI、LLM、プロンプト、コンテキスト、Agent、API、MCP、RAG、Vision、Codex、Claude Code……。
なんとなく聞いたことはあっても、「結局どう違うの？」「Web制作ではどれを覚えればいいの？」と混乱しやすいですよね。
そこで今回は、横文字だらけのAI用語を12人の「AI超人」にして、役割で覚えられるように整理してみました。
この記事でわかること
AI用語を12人の超人にしてみる
普通にAI用語を並べると、横文字ばかりで少し覚えにくくなります。そこで今回は、それぞれの用語が担当している役割をキャラクターに置き換えてみます。
一般AI超人軍
Web制作AI超人軍
一般AI超人軍
まずは、AIを使っていると比較的よく目にする6つの用語です。ChatGPTなどを使うだけでも登場するので、最初にこの6超人を覚えておくと会話が分かりやすくなります。
生成AIマン｜文章・画像・コードを生み出す超人
生成AIは、文章、画像、音声、動画、コードなどを新しく作り出すAIです。いま私たちが「AIで文章を書いた」「AIで画像を作った」と言うときは、この生成AIを指していることが多くなっています。
超人データ
覚え方はシンプルです。「何かを作る担当」が生成AIマンです。
LLMマン｜言葉をあつかう巨大頭脳超人
LLMは「Large Language Model」の略です。大量の文章をもとに学習し、会話、要約、説明、文章作成など、言葉を扱うことを得意としています。
超人データ
生成AIが「いろいろ作る超人」なら、LLMマンはその中でも「特に言葉が得意な頭脳派」と考えると整理しやすくなります。
プロンプトマン｜AIへ指示を出す司令官超人
プロンプトは、AIへ「何をしてほしいか」を伝える指示です。長く難しい文章である必要はありません。目的や条件が具体的なほど、出力の方向性を合わせやすくなります。
超人データ
「こちらから出す指示」がプロンプト。プロンプトマンは、AI超人たちへ作戦を伝える司令官です。
コンテキストマン｜前提と流れを背負う記憶超人
コンテキストは、AIが今のやり取りで参照している会話の流れ、前提、指示、資料などの情報です。同じ質問でも、どんな前提を与えているかで回答は変わります。
超人データ
プロンプトが「今回の指示」なら、コンテキストは「その指示を理解するための背景」というイメージです。
ハルシネーションマン｜自信満々に間違える困った超人
ハルシネーションは、AIが事実ではない内容を、それらしく回答してしまうことです。文章が自然だからといって、その内容まで正しいとは限りません。
超人データ
AIを使う上で、かなり重要な超人です。「自然な文章」と「正しい情報」は別なので、公開前には人が確認します。
エージェントマン｜目的に向かって動く行動派超人
AIエージェントは、質問に答えて終わるだけではなく、目的に向かって複数の手順やツールを使いながら作業を進める考え方です。
超人データ
「答えるだけ」から「動いて作業する」へ。この違いを覚えておくと、Agentという言葉が分かりやすくなります。
Web制作AI超人軍
ここからは、Web制作やAIを使った開発をしていると特に目にする6超人です。APIやRAGは以前からある考え方ですが、MCPやコーディングエージェントの普及によって、最近さらに目にする機会が増えています。
APIマン｜サービス同士をつなぐ橋渡し超人
APIは、アプリやサービス同士が情報や機能をやり取りするための仕組みです。AIだけの用語ではなく、Web制作では以前から使われています。
超人データ
覚え方は「外部サービスにつながる入口」。橋渡し役がAPIマンです。
MCPマン｜AIと外部ツールをつなぐ共通ルール超人
MCPは「Model Context Protocol」の略で、AIアプリケーションと外部のデータやツールを接続するための仕組みです。APIと似て見えますが、AI側からさまざまなツールを扱いやすくする共通的な接続方法として考えると分かりやすくなります。
超人データ
APIマンとの違い
APIマンが「各サービスが用意している入口」なら、MCPマンは「AIが外部の道具を扱いやすくするための共通的な接続方法」と考えると、ざっくり整理できます。
RAGマン｜資料を調べてから答える参照超人
RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略です。外部の資料やデータを検索・取得し、その内容を参考にしながら回答を生成する仕組みです。
超人データ
「自分の頭だけで答えず、資料を見に行く超人」と覚えると分かりやすいです。
ビジョンマン｜画像や画面を見る観察超人
Visionは、AIが画像、写真、スクリーンショット、図などの視覚情報を読み取って扱う機能を指すときによく使われます。
超人データ
Web制作ではかなり相性のいい能力です。「文章を読むだけではなく、見た目も確認できる超人」がビジョンマンです。
コーデックスマン｜OpenAIのコーディング実装超人
Codexは、コードの作成や修正、コードベースを使った作業を支援するOpenAIのコーディングエージェントです。Web制作では、HTML・CSS・JavaScriptなどの実装や既存コードの修正で活躍します。
超人データ
「コードを書く実装担当」と覚えておけば、まずは十分です。
クロードコードマン｜Anthropicのコーディング実装超人
Claude Codeは、コードベースを読みながら、ファイル編集やコマンド実行などの開発作業を支援するAnthropicのコーディングツールです。コーデックスマンと同じく、実際の開発・実装作業で登場する超人です。
超人データ
コーデックスマンとの関係は、どちらか一方が絶対に上というより、「同じ実装リングで戦うライバル超人」くらいに考えると分かりやすいと思います。
似ていて分かりにくい超人たち
生成AIマン と LLMマン
LLMは、言葉を扱う生成AIの中核となるモデルとして登場することが多い、と考えると整理しやすくなります。
プロンプトマン と コンテキストマン
良い結果を出すには、今回の指示だけでなく、判断材料になる前提も重要です。
APIマン と MCPマン
コーデックスマン と クロードコードマン
どちらもコードベースを扱う実装系ですが、操作環境や機能、使い勝手には違いがあります。まずは「実装担当のライバル超人」と覚えておけば十分です。
全部覚えなくていい。まずは6超人
12超人を一度に覚える必要はありません。AIを使い始めたばかりなら、まずは次の6つを知っておくだけでも、AI関連の記事や会話がかなり読みやすくなります。
- 生成AIマン
- LLMマン
- プロンプトマン
- コンテキストマン
- ハルシネーションマン
- エージェントマン
そしてWeb制作でAIを使うようになったら、API、MCP、RAG、Vision、Codex、Claude Codeを少しずつ追加していく。この順番でも十分だと思います。
用語名より「何担当か」を覚える
生成AI＝作る、LLM＝言葉、プロンプト＝指示、コンテキスト＝前提、Agent＝動く、API＝つなぐ。まず役割だけ覚えておくと、横文字への苦手意識がかなり減ります。
うぇぶわんこ
横文字だけで覚えるより、「作る超人」「つなぐ超人」って考えた方が覚えやすいワン！
さとけん
そうですね。全部を正確に暗記するより、「この言葉は何をするものか」から覚える方が、実際に使うときにも役立ちます。
まとめ
今回登場した12超人を、もう一度役割だけで並べると次のようになります。
- 生成AIマン：作る
- LLMマン：言葉を扱う
- プロンプトマン：指示する
- コンテキストマン：前提・文脈を持つ
- ハルシネーションマン：もっともらしく間違えることがある
- エージェントマン：作業を進める
- APIマン：サービス同士をつなぐ
- MCPマン：AIと外部ツールをつなぐ
- RAGマン：資料を調べて答える
- ビジョンマン：画像や画面を見る
- コーデックスマン：OpenAI系の実装担当
- クロードコードマン：Anthropic系の実装担当
AI用語は横文字が多く、意味が近そうな言葉もたくさんあります。でも、難しい定義から覚えようとせず、「この超人は何担当なのか」で考えるだけでも、かなり整理しやすくなります。
AIを使う作業はこれからさらに増えていきそうですが、最後に目的を決め、内容を確認し、公開してよいか判断するのは人です。AI超人たちの得意分野を知って、うまく使い分けていきたいところです。
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