こんにちは、Kredo Blog編集部です！AI用語は英語で、人工知能が artificial intelligence、生成AIが generative AI、指示文が prompt です。多くはカタカナ語と同じなので、100語の読み方と意味を先に覚えると、英語の説明が聞き取りやすくなります。
この記事では、100語を8つの分野に分け、英語・読み方（カタカナ）・意味の表にしました。授業や発表で使う例文20と、カタカナと発音が違う12語もまとめています。
この記事でわかること
- AI用語100語の英語・読み方・意味（分野別の表）
- 100語を覚える順番
- 授業や発表で使う英語の例文20
- カタカナと発音が違う12語
- 100語の覚え方4ステップ
AI用語は英語で何と言う？100語の全体像と覚える順番
AI用語は、日本語でもカタカナで使われている語が中心です。新しく覚えるのは、英語のつづりと発音、短い意味の3つだけです。この記事の100語は、次の8分野に分かれています。
| 分野 | 語数 | 代表的な語 |
|---|---|---|
| AIの基本 | 12語 | AI、machine learning、model |
| 生成AI | 14語 | generative AI、LLM、token |
| プロンプトと出力 | 14語 | prompt、output、format |
| データと学習 | 12語 | dataset、label、benchmark |
| ツールと開発 | 16語 | API、plugin、debug |
| 画像・音声・動画 | 10語 | image generation、transcript |
| リスクと確認 | 10語 | hallucination、bias、source |
| 授業と発表 | 12語 | generate、summarize、prototype |
表の語数を足すと100語です。覚える順番は、「プロンプトと出力」14語と「授業と発表」12語の26語からをおすすめします。この2つは、自分が口に出して使う語が多いからです。
次に「AIの基本」と「生成AI」の26語を覚えると、説明を聞く力がつきます。残りの48語は、使うツールや作りたいものに合わせて足してください。
次の節からの表にある「読み方」は、日本で広く使われているカタカナ表記です。英語の発音と大きく違う語は、後半の発音が違う12語の表で別に取り上げます。
AIの基本と生成AIの英語は？（26語）
この26語は、AIの説明を聞くときの土台になる語です。自分で言えなくても、聞いて意味がわかれば十分です。まず「AIの基本」12語、次に「生成AI」14語の順に並べました。
AIの基本（12語）
| 英語 | 読み方 | 意味 |
|---|---|---|
| artificial intelligence（AI） | アーティフィシャル・インテリジェンス（エーアイ） | 人工知能 |
| machine learning | マシン・ラーニング | 機械学習。データから規則を学ぶ仕組み |
| deep learning | ディープ・ラーニング | 深層学習 |
| neural network | ニューラル・ネットワーク | 脳の神経回路をまねた計算の仕組み |
| algorithm | アルゴリズム | 処理の手順 |
| model | モデル | 学習を終えたAI本体 |
| data | データ | 学習や分析のもとになる情報 |
| training | トレーニング | AIにデータを学ばせること |
| inference | インファレンス | 学習済みのAIが答えを出すこと（推論） |
| prediction | プリディクション | 予測 |
| accuracy | アキュラシー | 正確さ |
| automation | オートメーション | 自動化 |
この表では、training と inference を対で覚えてください。AIに学ばせる段階が training、学習を終えたAIが答えを出す段階が inference です。
生成AI（14語）
| 英語 | 読み方 | 意味 |
|---|---|---|
| generative AI | ジェネレーティブ・エーアイ | 生成AI。文章や画像を作るAI |
| large language model（LLM） | ラージ・ランゲージ・モデル（エルエルエム） | 大規模言語モデル |
| chatbot | チャットボット | 会話の形で答えるAI |
| token | トークン | AIが文章を数える単位 |
| context | コンテキスト | 文脈。前後の情報 |
| context window | コンテキスト・ウィンドウ | 一度に扱える情報の量 |
| parameter | パラメーター | モデル内部の数値、設定値 |
| fine-tuning | ファイン・チューニング | 追加の学習で調整すること |
| multimodal | マルチモーダル | 文字・画像・音声をまとめて扱えること |
| reasoning | リーズニング | 筋道を立てて考えること |
| agent | エージェント | 手順を自分で進めるAI |
| knowledge cutoff | ナレッジ・カットオフ | 学習した知識の最終時点 |
| embedding | エンベディング | 文章を数値の並びに変えたもの |
| open source | オープン・ソース | 中身が公開されていること |
生成AIの説明では、token と context window がよく一緒に出てきます。「一度に読める量には上限がある」という話だとわかれば、説明についていけます。
プロンプト・データ・学習の英語は？（26語）
生成AIを使う場面で口に出す語は、「プロンプトと出力」の14語に集まっています。100語の中で先に言えるようにしたいのが、この14語です。その後ろに「データと学習」の12語を並べました。
プロンプトと出力（14語）
| 英語 | 読み方 | 意味 |
|---|---|---|
| prompt | プロンプト | AIへの指示文 |
| input | インプット | 入力 |
| output | アウトプット | 出力 |
| response | レスポンス | AIの返答 |
| instruction | インストラクション | 指示 |
| system prompt | システム・プロンプト | 会話全体の前提になる指示 |
| role | ロール | 役割 |
| example | イグザンプル | 例 |
| few-shot | フュー・ショット | 例をいくつか見せる指示の仕方 |
| format | フォーマット | 出力の形 |
| constraint | コンストレイント | 制約、条件 |
| tone | トーン | 文章の調子 |
| draft | ドラフト | 下書き |
| iterate | イテレート | くり返し直す |
この14語は、input と output、prompt と response のように対で覚えると早く定着します。これらの語を使って英語で指示を書く方法は、英語プロンプトの書き方は？中学英語でできる3文の型と例文30で紹介しています。
データと学習（12語）
| 英語 | 読み方 | 意味 |
|---|---|---|
| dataset | データセット | データのまとまり |
| training data | トレーニング・データ | 学習用のデータ |
| label | ラベル | データに付ける正解の札 |
| feature | フィーチャー | 特徴。製品の「機能」の意味もある |
| pattern | パターン | 規則性 |
| classification | クラシフィケーション | 分類 |
| supervised learning | スーパーバイズド・ラーニング | 教師あり学習 |
| unsupervised learning | アンスーパーバイズド・ラーニング | 教師なし学習 |
| reinforcement learning | リインフォースメント・ラーニング | 強化学習 |
| benchmark | ベンチマーク | 性能を比べる共通テスト |
| evaluation | エバリュエーション | 評価 |
| sample | サンプル | 見本、データの1件 |
feature は、AIの学習の話では「特徴」、ツールの紹介では「機能」の意味で使われます。どちらの話をしているかで訳し分けてください。
ツール・画像・音声・リスク確認の英語は？（36語）
ここからは、ツールを操作するときに画面や説明で見る語です。36語を一度に覚えず、自分が使うツールに出てくる語から拾ってください。分野は「ツールと開発」「画像・音声・動画」「リスクと確認」の3つです。
ツールと開発（16語）
| 英語 | 読み方 | 意味 |
|---|---|---|
| API | エーピーアイ | ソフト同士をつなぐ窓口 |
| API key | エーピーアイ・キー | APIを使うための鍵 |
| plugin | プラグイン | 機能を足す追加の部品 |
| extension | エクステンション | 拡張機能 |
| integration | インテグレーション | ほかのサービスとの連携 |
| workflow | ワークフロー | 作業の流れ |
| code | コード | プログラムの文 |
| terminal | ターミナル | 文字でパソコンを操作する画面 |
| command | コマンド | 命令 |
| install | インストール | 入れて使えるようにする |
| run | ラン | 実行する |
| debug | デバッグ | 不具合を見つけて直す |
| error message | エラー・メッセージ | エラーの内容を示す文 |
| repository | リポジトリ | コードの保管場所 |
| deploy | デプロイ | 公開して使える状態にする |
| no-code | ノー・コード | コードを書かずに作ること |
API key は、サービスを使うための鍵にあたる文字列です。API key を人に見せたり、画面共有で映したりしないでください。OpenAIの公式ドキュメントも、安全な場所に保存するよう案内しています（2026年10月時点）。
画像・音声・動画（10語）
| 英語 | 読み方 | 意味 |
|---|---|---|
| image generation | イメージ・ジェネレーション | 画像生成 |
| text-to-image | テキスト・トゥ・イメージ | 文章から画像を作ること |
| resolution | レゾリューション | 解像度 |
| aspect ratio | アスペクト・レシオ | 縦と横の比率 |
| style | スタイル | 画風、作風 |
| speech recognition | スピーチ・レコグニション | 音声認識 |
| text-to-speech | テキスト・トゥ・スピーチ | 文章の読み上げ |
| transcript | トランスクリプト | 文字起こし |
| caption | キャプション | 字幕、説明文 |
| upscale | アップスケール | 画像を高解像度にする |
画像生成の指示では、resolution・aspect ratio・style の3語で、解像度・縦横の比率・画風を指定します。
リスクと確認（10語）
| 英語 | 読み方 | 意味 |
|---|---|---|
| hallucination | ハルシネーション | AIのもっともらしい誤り |
| bias | バイアス | 偏り |
| fact-check | ファクト・チェック | 事実かどうか確かめる |
| source | ソース | 出典、情報源 |
| copyright | コピーライト | 著作権 |
| privacy | プライバシー | 私生活や個人の情報が守られること |
| personal information | パーソナル・インフォメーション | 個人情報 |
| guardrail | ガードレール | 危険な出力を防ぐ仕組み |
| limitation | リミテーション | 限界、できないこと |
| human review | ヒューマン・レビュー | 人の目による確認 |
リスクの10語は、発表の最後に「この成果物の限界」を説明するときにも使います。hallucination、source、limitation の3語は、英語で言えるようにしておくと便利です。
授業と発表で使う英語は？12語と例文20
最後の12語は、AIに頼む動作と、作ったものを見せるときの名詞です。動詞を文の先頭に置けば、そのままプロンプトになります。表の後に、ここまでの語を使った例文を20個並べました。
| 英語 | 読み方 | 意味 |
|---|---|---|
| generate | ジェネレート | 生成する |
| summarize | サマライズ | 要約する |
| translate | トランスレート | 翻訳する |
| compare | コンペア | 比べる |
| improve | インプルーブ | よくする |
| revise | リバイズ | 見直して直す |
| feedback | フィードバック | 感想、指摘 |
| use case | ユース・ケース | 活用例 |
| prototype | プロトタイプ | 試作品 |
| demo | デモ | 実演 |
| presentation | プレゼンテーション | 発表 |
| slide deck | スライド・デック | 発表用のスライド一式 |
表の上の6語が動詞、下の6語が名詞です。動詞は、文の先頭に置いて使います。たとえば「Summarize this article in three points.」は、「この記事を3点で要約して」という意味です。
講師がよく言う文（7文）
英語でAIを学ぶ場面で、教える側がよく使う言い方です。聞いて意味がわかれば十分です。
| 英文 | 日本語訳 |
|---|---|
| Type this prompt and see what you get. | このプロンプトを入力して、結果を見てみましょう。 |
| Let’s compare the two outputs. | 2つの出力を比べてみましょう。 |
| Try adding an example to your prompt. | プロンプトに例を1つ足してみてください。 |
| Be more specific about the format. | 出力の形を、もっと具体的に指定してください。 |
| That’s a hallucination. Always check the source. | それはハルシネーションです。出典を毎回確かめてください。 |
| Don’t paste any personal information into the tool. | 個人情報をツールに貼り付けないでください。 |
| Run it again and see if the output changes. | もう一度実行して、出力が変わるか見てください。 |
自分が言う文（8文）
質問や報告に使う文です。短いので、声に出して覚えてください。
| 英文 | 日本語訳 |
|---|---|
| The output isn’t what I expected. | 出力が、思っていたものと違います。 |
| How can I improve this prompt? | このプロンプトは、どう直せばよくなりますか？ |
| I got an error message. What does it mean? | エラーメッセージが出ました。どういう意味ですか？ |
| Could you explain what “token” means? | 「token」の意味を説明していただけますか？ |
| Which tool is best for image generation? | 画像生成には、どのツールが向いていますか？ |
| Can I use this image in my presentation? | この画像を発表で使ってもいいですか？ |
| I asked it to revise the draft, and it got better. | 下書きを直すよう頼んだら、よくなりました。 |
| Is this a good use case for AI? | これはAIに向いた使い方ですか？ |
発表で使う文（5文）
作ったものを英語で紹介するときの文です。5文を上から順に言うと、短い発表の骨組みになります。
| 英文 | 日本語訳 |
|---|---|
| I used generative AI to make this slide deck. | このスライドは、生成AIを使って作りました。 |
| Here’s the prompt I used. | これが、私の使ったプロンプトです。 |
| This is a prototype, so some features aren’t finished yet. | これは試作品なので、まだ完成していない機能があります。 |
| One limitation is that the data may be out of date. | 限界の1つは、データが古い場合があることです。 |
| I’d love to hear your feedback. | ぜひ感想を聞かせてください。 |
説明が聞き取れなかったときの聞き返し方は、留学の授業についていけない時は？英語で学ぶ授業での対処7つにまとめています。
カタカナと発音が違うAI用語は？12語と100語の覚え方
100語の多くはカタカナ読みに近い音ですが、次の12語は音がずれます。聞き取れない原因になりやすいので、この12語は英語の音で覚え直してください。右の列は、アメリカ英語の発音に近い読み方の目安です。
| 英語 | カタカナ語 | 英語の音に近い読み方 |
|---|---|---|
| data | データ | デイタ |
| model | モデル | マドゥル |
| image | イメージ | イミッジ |
| label | ラベル | レイブル |
| token | トークン | トウクン |
| parameter | パラメーター | パラミター（「ラ」を強く） |
| algorithm | アルゴリズム | アルガリズム（最初を強く） |
| multimodal | マルチモーダル | マルティモウドゥル |
| hallucination | ハルシネーション | ハルーシネイション（「ネイ」を強く） |
| repository | リポジトリ | リパザトーリー（「パ」を強く） |
| debug | デバッグ | ディーバグ |
| resolution | レゾリューション | レザルーション（「ルー」を強く） |
カタカナでは英語の音を正確に書けません。表の読み方は入口として使い、実際の音は辞書アプリや生成AIの音声で確かめてください。なお image は、image generation や text-to-image の中に出てくる語です。
100語の覚え方4ステップ
100語は、次の4ステップで進めます。1日に1分野ずつ進めると、8日で一周できます。分野の順番は、最初の節でおすすめした順（プロンプトと出力→授業と発表→AIの基本→生成AI→残りの4分野）にしてください。
- その日の分野の表を、英語→意味の順に声に出して読む
- 発音が違う12語に当たったら、音声で聞いてまねる
- 例文20の単語を入れ替えて、自分の文を3つ作る
- 生成AIに小テストを出してもらい、言えなかった語に印を付ける
4つ目の小テストは、覚えたい語を貼って英語で頼むと始められます。頼む文は「Quiz me on these AI terms, one at a time.」で、「このAI用語を1問ずつ出題して」という意味です。一般の英単語の覚え方や単語帳は、留学前の英単語帳の選び方を参考にしてください。
英語でAIを学ぶ授業と、この100語の関係は？
英語で行うAIの授業では、用語が英語のまま出てきます。100語を先に知っておくことが、授業の予習になります。以下は、KredoのAI留学について公式ページなどで確認した内容（2026年10月時点）です。
KredoのAI留学（セブ島・ITパーク）は1か月のコースで、定価は413,000円（税込）です。時間割の例では、午前に英語のマンツーマン4コマ、午後に英語で行うAIのグループ授業4コマを受けます。午前と午後は入れ替わることがあります。
1コマは50分、授業は月曜から金曜まで、AIのクラスは1クラス3〜5人です。授業で使う生成AIは、基本的にChatGPT・Claude Code・Codexです。公式ページには、4週目に英語で発表すると書かれています。
この記事の100語は、Kredoの公式の単語リストではありません。英語でAIを学ぶ場面で広く使われる語を、編集部が予習用に選んだものです。
対象の目安は、Officeの基本操作ができ、留学開始時にTOEIC450程度からの人です。必要な英語力は、AI留学に必要な英語力は？英語でAIを学ぶ意味と苦手な人の準備で確認できます。
合わない人もいます。用語を覚えることだけが目的なら、留学は要りません。この記事の表と無料の教材で足ります。高校生、1〜2週間だけの受講、法人での申し込みも受け入れていません。
コースの内容は、AI留学とは？留学でAI（人工知能）を学ぶ方法・費用・向く人【2026年】にまとめています。授業で使う教材や、事前に覚えておくとよい語が知りたい人は、無料カウンセリングで確認してください。
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よくある質問
Q. AI用語は、英語で覚えたほうがいいですか？
A. 英語のつづりと音も一緒に覚えると、使える場面が広がります。意味は日本語のカタカナ語とほぼ同じなので、負担は大きくありません。英語の説明や公式ページを読むときに、同じ語がそのまま出てきます。
Q. カタカナ読みのままでも通じますか？
A. prompt や format のように、カタカナに近い音で通じやすい語もあります。data、model、image などの12語は音が大きく違うため、英語の音で言い直してください。
Q. GPTやLLMは、何の略ですか？
A. GPTは Generative Pre-trained Transformer、LLMは Large Language Model の略です。会話では、略さずに言うことは少なく、「ジーピーティー」「エルエルエム」とアルファベットで読みます。
Q. 100語は、どのくらいで覚えられますか？
A. 8分野を1日1分野ずつ進めれば、8日で一周します。一度で覚えきる必要はありません。2周目は、小テストで言えなかった語だけを見直してください。
まとめ
AI用語は、英語をそのままカタカナにした語が中心です。先に覚えるのは「プロンプトと出力」14語と「授業と発表」12語で、次に「AIの基本」と「生成AI」の26語へ進みます。
data や model のように、カタカナと発音が違う語は12語あります。この12語だけは音声で確かめ、英語の音で言えるようにしておきましょう。
まずは今日、「プロンプトと出力」の表を声に出して読み、例文20から3つを選んで言ってみてください。用語がわかると、英語の説明も公式ページも読みやすくなります。
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