ハルシネーションは、生成AIが事実に基づかない情報を真実のように回答する現象です。確率で言葉を繋ぐ仕組みゆえに起こる「幻覚」の正体と、実務で嘘を見抜くための具体的な対策を解説します。

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから望ましい回答を引き出すために入力文（プロンプト）を工夫する技術です。AIに「質の高い指示書」を渡すコツを学ぶことで、回答の精度を劇的に向上させることができます。

RAG（検索拡張生成）とは、AIに外部の信頼できる情報を参照させて回答させる仕組みです。AI特有の嘘（ハルシネーション）を抑制し、最新情報や社内データに基づいた正確な回答が可能になります。

LLM（大規模言語モデル）は、膨大なデータから「次に来る言葉」を予測する超高性能なAIです。ChatGPTの核となる技術の仕組みから、ハルシネーションのリスク、代表的なモデルの使い分けまで、初心者向けに分かりやすく解説します。

トークンは、生成AIが言葉を処理する際の最小単位です。文字数とは異なり、料金計算やAIが一度に記憶できる情報量の基準となるため、AIを効率的に使いこなすために理解が欠かせません。

APIは、外部ソフトウェアの機能を自分のアプリで呼び出すための窓口です。ゼロから開発する手間を省き、決済やAIなどの高度な機能をパズルのように組み合わせてサービスを構築できる、現代の開発に不可欠な仕組みです。

ITにおけるコンテキストとは、処理を実行するために必要な「背景情報」や「文脈」のことです。プログラミングやAIの仕組みを正しく理解し、システム設計をスムーズにするための不可欠な概念を初心者向けに解説します。