こんにちは、ヒロです。
AIのニュースや解説記事を読んでいると、「トークン数」「ファインチューニング」「RAG」みたいな単語が当たり前のように出てきて、最初は完全に置いていかれていました。営業職の自分にとって、こういう専門用語は正直「知らなくても仕事はできる」レベルの話です。でも、知っておくとAIツールの選び方や使い方の判断が圧倒的に楽になります。
結論：5つの用語さえ押さえれば、AIニュースの半分は理解できる
「トークン」「ファインチューニング」「RAG」「マルチモーダル」「エンベディング」。この5つの意味を知っておくだけで、AI系のニュースや製品紹介の理解度が一気に上がります。
理由：これらはAIの「できること・できないこと」を決める基本概念だから
AIツールを比較したり、料金プランを選んだりするとき、結局この5つの言葉に行き着きます。意味を知らないまま使っていると、なぜ料金が変わるのか、なぜ長い文章を読み込めないツールがあるのか、理解できません。
具体例：5つの用語をシンプルに解説
①トークン
AIが文章を処理する際の「単位」です。日本語だと1文字や数文字が1トークンになることが多く、料金プランの「月間トークン数」はこの単位での使用上限を指します。
②ファインチューニング
既存のAIモデルに、特定の業務やジャンルのデータを追加で学習させて、特定の用途に特化させる作業です。汎用AIを「自社専用」に近づけるイメージです。
③RAG（検索拡張生成）
AIが答える前に、外部の資料やデータベースを検索して、その情報を根拠に回答を作る仕組みです。社内マニュアルを参照して答えるAIチャットボットなどはこの仕組みを使っています。
④マルチモーダル
文章だけでなく、画像・音声・動画など複数の種類の情報を同時に理解・生成できるAIのことです。写真を見せて質問できるのは、このマルチモーダル機能のおかげです。
⑤エンベディング
言葉や文章を、AIが計算しやすい「数値の集まり」に変換する技術です。「意味が近い文章を探す」検索機能の裏側で動いています。
まとめ
難しそうに見える用語も、分解すると意外とシンプルです。営業の仕事でAIツールを選ぶときも、「このツールはRAGに対応してるから社内資料を読み込める」とか、「マルチモーダルだから写真の提案書も読める」みたいに、判断基準として使えるようになります。完璧に理解しなくていいので、まずは言葉に慣れることから始めてみてください。