AI 蒸留とは？
蒸留（知識蒸留）とは、巨大なAIモデルの能力を小さなモデルへ「移し替える」技術です。スマホや車載端末で動くAIの裏側にも使われており、G検定の「AI活用・最適化」分野で出題されます。出汁の比喩で5分で解説します。
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AI MCPとは？
MCP（Model Context Protocol）とは、AIが外部ツールやデータに接続するための「標準規格」です。USB-Cがケーブルを統一したように、AIと外部ツールの接続方法を一括で整える仕組みを、初心者にも伝わる比喩でやさしく解説します。
AI RAGとは？
RAGは、関連文書を検索して生成AIの回答に反映する技術です。ファインチューニングとの違いや、社内ナレッジ活用の具体例、G検定・データサイエンティスト検定での出題ポイントを、初心者向けに分かりやすく解説します。
AI LLMとは？
LLM（Large Language Model）とは、次の言葉を予測して文章を生成するAI技術の総称です。歌詞を先読みする感覚で仕組みを理解し、G検定での出題パターンと関連用語の使い分けまで一気に解説します。
生成AI・エージェント ハルシネーションとは？
ハルシネーションとは、AIが実際には存在しない情報や事実と異なるデータを、さも正解であるかのように出力してしまう現象のことです。意図的な嘘ではなく、学習データに基づく確率論的な推測の結果であり、その仕組みと注意点について解説します。
AI 身体性とは？
AI/IT用語「身体性（Embodiment）」を初心者向けにやさしく解説。比喩で本質を伝え、業務・学習での具体例や関連用語、試験で出たときのための整理までまとめます。
AI Attentionとは？
Attention（アテンション）とは、AIが文の中で「ここが大事」と重みを付ける仕組み。長文メールから大事な一文だけ"拾う"日常の感覚で、G検定・データサイエンティスト検定の出題アングルまで初心者向けに解説します。
AI Transformerとは？
Transformerとは、文の前後関係を一度に把握する注意機構（Attention）を使うモデルアーキテクチャです。翻訳AIやチャットAIの土台で、G検定や業務でのAI理解にも役立つ、初心者が体得しやすい説明をまとめました。
AI Memoryとは？
Memory（AIエージェント）とは、AIエージェントが過去のやり取りや設定を保存し、次回の対話や作業で活かす仕組みです。初心者向けの比喩、業務での具体例、G検定やITパスポートで見せる「自分の言葉で説明できる」視点までやさしく解説します。
AI ReActとは？
ReAct（リアクト）とは、AIが「考える→調べる→また考える」のループで問題を解く技術の仕組み。具体例と「自分の言葉で説明できるか」の確認法を、初心者・受験者向けにやさしく解説します。