AI・デジタル公開：2026-08-27約8分で読めます✅ 専門家監修

「RAG」「コンテキストウィンドウ」って何？｜使いながら分かるAI用語辞典②

AIのニュースや解説記事に出てくる「RAG」「コンテキストウィンドウ」「ファインチューニング」。歯科医・研究者チームが，作業机やカンペなどの身近な例えでやさしく解説します。シリーズ第2回は，少し踏み込んだ5語です。

📱この記事のポイント

1シリーズ第2回は，AIの解説やニュースでよく見かける少し踏み込んだ5語（コンテキストウィンドウ・RAG・ファインチューニング・推論モデル・API）
2「コンテキストウィンドウ＝作業机の広さ」「RAG＝持ち込み可の試験」のように，身近な例えで理解できます
3AIが「前の話を忘れる」「情報が古い」理由も，この5語が分かるとスッキリします

最終更新：2026年8月27日｜AIの仕様は変更される場合があります。最新情報は各公式サイトでご確認ください。

今回は「少し踏み込んだ5語」です

このシリーズは，AIの言葉を身近な例えで理解する用語辞典です。第1回（プロンプト・トークン・ハルシネーションなど）に続いて，今回はAIのニュースや解説記事でよく見かける，少し踏み込んだ5語を扱います。

「難しそう」と思うかもしれませんが，大丈夫。今回も全部，身近なものに置き換えて説明します。

① コンテキストウィンドウとは｜AIの「作業机の広さ」

一言で言うと

AIが一度の会話で覚えていられる「情報量の上限」。

身近な例え

作業机の広さをイメージしてください。机が広ければたくさんの書類を広げたまま作業できますが，狭ければ，新しい書類を置くたびに古い書類を片付けなければなりません。AIも同じで，長い会話を続けると「机に載りきらなくなった」最初の方の話を忘れていきます。長文の相談の途中で話が噛み合わなくなったら，机がいっぱいのサイン。新しい会話を始めて，要点をまとめて伝え直すのが有効です。

② RAG（ラグ）とは｜「持ち込み可の試験」

一言で言うと

AIが答える前に，資料を検索して「見ながら」答える仕組み。

身近な例え

暗記だけで挑む試験と，教科書持ち込み可の試験，どちらが正確に答えられるでしょうか。普通のAIは「勉強した記憶」だけで答えるため，記憶が古かったり曖昧だったりします（第1回で紹介したハルシネーションの一因です）。RAGは，答える直前に関連資料を検索して，それを見ながら答える「持ち込み可」方式。会社のAIチャットが自社の規程を正確に答えられるのは，多くの場合この仕組みのおかげです。

③ ファインチューニングとは｜AIの「新人研修」

一言で言うと

出来上がったAIに，特定の仕事を追加で覚え込ませること。

身近な例え

優秀な新卒社員（＝一般知識は十分あるAI）に，自社のやり方・言葉づかい・過去の事例を教え込む新人研修のようなものです。研修後は「うちの会社の仕事」が格段に上手になりますが，研修には手間とコストがかかります。ちなみに②のRAGは「研修せずに資料を渡して見ながらやってもらう」方式なので，目的によって使い分けられています。

④ 推論モデルとは｜「じっくり考えてから答える人」

一言で言うと

すぐ答えずに，頭の中で段階を踏んで考えてから答えるタイプのAI。

身近な例え

質問に即答してくれる人と，「ちょっと待ってね」と紙に書きながら整理して答える人がいますよね。推論モデルは後者で，数学の問題や込み入った計画づくりのような「考える力」が必要な質問に強い代わりに，答えが出るまで少し時間がかかります。最近のAIは，簡単な質問には即答し，難しい質問にはじっくりモードに切り替える，という使い分けが進んでいます。

⑤ API（エーピーアイ）とは｜サービス同士をつなぐ「出前の注文窓口」

一言で言うと

アプリやサービス同士が，決まった形式でやり取りするための「窓口」。

身近な例え

出前の注文窓口を思い浮かべてください。お店の厨房に入らなくても，決まった窓口に決まった形式で注文すれば料理が届きます。同じように，自分のアプリやツールから「窓口」経由でChatGPTやClaudeの頭脳だけを借りる仕組みがAPIです。「APIの料金はトークン単位」という話も，第1回のトークン＝料金メーターの例えとつながります。もっと詳しく知りたい方はChatGPT APIとは？非エンジニア向け入門ガイドをどうぞ。