Glossary

AI・AEO用語集

ChatGPT・GPTs・AIエージェント・AEO・LLM・E-E-A-Tなど、中小企業や個人事業主が知っておきたいAI関連用語を、実務目線で1〜3文の自己完結した定義として解説。中村エミリ（HEKN AIコンサルティング）監修。

最終更新日：2026-08-08

ChatGPT

OpenAI社が提供する対話型AI。質問に答え、文章やアイデアを出してくれる『優秀な外部アドバイザー』のような存在で、毎回前提を説明する必要がある、その場限りの相談相手にあたる。

ChatGPT上で特定の目的や役割に合わせて育てたAI。SNS投稿用・営業メール用などをつくれる、会社でいう『専門スタッフ』のような存在。前提を渡し続けることで再現性が高まる。

関連するチャット・資料・画像・方針をひとつにまとめて管理する『部署』のような機能。AIが前提を理解しやすくなり、暗黙知が仕組み側に蓄積されていく。

目的に向かって手順を考え、ツールを使いながら実際に作業を進める『実行担当者』にあたるAI（例：Claude Code、Codex）。完全自動化ではなく、人間が前提とゴールを渡す必要がある。

ChatGPT → GPTs → プロジェクト → AIエージェントの段階を踏む考え方。前提や判断基準を整える前にエージェントから始めると、目的とズレた成果物が量産されるため、段階的に任せていくことが重要。

ChatGPT・Gemini・PerplexityなどのAI回答エンジンで、事業・専門性・サービスが正しく認識・引用・推薦される状態をつくる情報設計。検索順位ではなく『回答に選ばれる構造』を整える。

GoogleなどのWeb検索エンジンで上位表示を目指す従来型の最適化。AEOと対立するものではなく、SEOで整えた構造はAEOの土台にもなる。

検索結果のリストではなく、直接『回答』を返すAIエンジンの総称。ChatGPT、Perplexity、GoogleのAI Overviewなどが該当する。

大量のテキストで学習し、自然言語の理解と生成を行うAIモデルの総称。ChatGPT・Claude・Geminiなどの基盤になっている。

外部の知識ベースや社内ドキュメントを参照しながらLLMが回答を生成する手法。ハルシネーション（誤答）を減らし、自社固有の情報を扱えるようにする。

AIから望む出力を引き出すための指示文を、目的・前提・出力形式まで含めて設計する技術。単発のテクニックではなく、業務に合わせて型として残す対象になる。

ツールの操作を覚えることではなく、どの業務を、どの順番で、どうAIに組み込むかを設計する作業。AI活用の成果は、業務設計の質でほぼ決まる。

専門知識やノウハウを、AIを活用して講座・サービス・商品として形にし、販売できる状態まで整えること。設計・コンテンツ・販売導線を一貫して扱う領域。

顧客の目標まで一緒に登り、頂上の景色を共に見る支援スタイル。代わりにやってあげる支援でも、教えて終わる支援でもなく、一緒に進むことを基本姿勢とする。HEKNの中心にある考え方。

schema.orgなどの規格でページ内容をAIや検索エンジンに伝えるためのマークアップ。事業者・サービス・FAQ・記事などを機械可読な形で記述する。

構造化データをJSON形式で記述する規格。HTMLの<script type="application/ld+json">に埋め込み、AI検索での引用適性を高めるために広く使われる。

AIクローラ向けにサイトの構造・要約を提供する新しい標準ファイル。robots.txtのAI版のような位置づけで、サイトの主要ページや方針を機械可読に示す。

Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）の頭字語。Googleの品質評価指標として知られ、AIによる情報源の信頼度評価にも応用される。