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システムプロンプトは、AIの役割やルールを事前に定義する「指示の土台」です。適切に設定することで、回答のズレをなくし、特定の専門家になりきらせるなど、AIとの対話の質を根本から向上させることができます。

RLHFは、AIが生成する回答を人間の価値観に沿うよう微調整する技術です。単なる模倣（SFT）を超え、AIが「より良い回答」を自ら判断できるようにすることで、安全で有益な対話を実現します。

トランスフォーマーは、ChatGPTなどの基盤となるAIの設計図です。「Attention」という仕組みで言葉同士の関連性を同時に計算し、長い文章の文脈を正確に読み解くことを可能にしました。

マルチモーダルとは、テキストや画像など種類の異なる複数のデータを統合して処理する技術です。人間の五感のように情報を多角的に捉えることで、AIによる高度な理解や判断が可能になり、ChatGPTなどの最新AIを支える中核技術となっています。

AIエージェントは、目標達成のために自ら考え、ツールを使い、自律的に行動するプログラムです。従来の「答えるだけのAI」から「タスクを完遂するAI」へと進化した、次世代の労働力としての仕組みをわかりやすく解説します。

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。

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。

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。