AI コンパニオンとセルフホストの重要概念を、わかりやすく解説
レビュー記事やドキュメントに繰り返し登場する言葉——LLM、RAG、BYOK、コンテキストウィンドウ……用語ごとに 1 ページで平易に解説し、関連する深掘りコンテンツへリンクします。
大規模言語モデル（LLM）
膨大なテキストで学習された AI モデル。自然言語を理解・生成でき、AI コンパニオンや AI アシスタントといった製品の中核エンジンです。
解説を見るAI コンパニオン
長期的な関係を核とする AI アプリの形態。キャラクターには人格設定と記憶があり、自分から連絡もしてきます。一問一答のツールではありません。
解説を見る長期記憶
AI がセッションをまたぎ、数か月にわたって重要な事実を覚えていられる仕組み。全履歴をコンテキストウィンドウに詰め込むのではなく、構造化された保存と検索で実現します。
解説を見るコンテキストウィンドウ
1 回のモデル呼び出しが「見る」ことのできる最大テキスト量（token 単位）。ウィンドウの外の内容をモデルは一切知りません——長期記憶システムが存在する理由です。
解説を見るToken
LLM がテキストを処理する最小単位（英単語 1 つ、または漢字 1〜数文字程度に相当）。モデル API の課金単位でもあります。
解説を見る検索拡張生成（RAG）
まず知識ベースから関連コンテンツを検索し、それをモデルに渡して回答を生成させるアーキテクチャ。学習されていない私的な資料を AI が引用できるようになります。
解説を見るベクトル検索
テキストを高次元ベクトルに変換し、「意味の近さ」で探す検索方式。言葉づかいがまったく違っても意味の近いコンテンツを見つけられます。
解説を見るハルシネーション（幻覚）
AI が存在しない事実・引用・データをもっともらしく作り上げてしまう現象。LLM の固有の限界で、緩和はできても根絶はできません。
解説を見るプロンプト
モデルに送られる入力テキスト全体。システム指示・人格設定・記憶・あなたのメッセージを含み、その質が出力の質を直接左右します。
解説を見るペルソナ（人格設定）
AI キャラクターが「誰なのか」を定義する構造化設定。性格・専門分野・話し方・あなたとの関係を定め、モデルが安定して同じ人物を演じられるようにします。
解説を見るプロアクティブ AI
あなたが口を開くのを待たず、文脈に基づいて自分からやり取りを始める AI。先回りのリマインド、フォローアップ、共有——「寄り添われている感覚」の鍵となる源です。
解説を見るデジタル分身
あなた本人を代表する AI キャラクター。あなたの状況や好みを理解し、あなたの世界で代わりに発言し、用事をこなし、ほかの AI とやり取りします。
解説を見るマルチエージェント
複数の AI キャラクターが同じ環境でそれぞれ意思決定し、協力したり駆け引きしたりするシステム形態。グループチャットのロールプレイやブレーントラストはその応用例です。
解説を見る一人一世界（一人にひとつの世界）
Enclave の中核となるアーキテクチャ理念。各ユーザーは完全に隔離されたプライベートな世界インスタンスを所有し、キャラクター・記憶・データは互いに交わりません。
解説を見るセルフホスト
ベンダーがホストするサービスを使うのではなく、自分のマシンやサーバーでソフトウェアを動かすこと。データ・可用性・コストをすべて自分で掌握できます。
解説を見るBYOK（自分のキーを使う）
Bring Your Own Key：自分のモデル API キーでアプリに接続する方式。請求もデータ経路も、あなたとモデルプロバイダーの間で直接完結します。
解説を見るローカルモデル
自分のハードウェア上で動かすオープンソース LLM（Ollama / vLLM などでデプロイ）。会話内容は一切あなたのマシンの外に出ません。
解説を見るモデルルーティング
キャラクターごと・タスクごとにリクエストを異なるモデルへ振り分ける仕組み。各シーンで最適な（あるいは最も安い）モデルを使えるようにします。
解説を見るデータ主権
自分のデータに対する最終的なコントロール権。どこに保存するか、誰が見られるか、丸ごと持ち出せるか、完全に削除できるか——プラットフォームに「預けっぱなし」にしないことです。
解説を見るMIT ライセンス
主流のオープンソースライセンスの中で最も寛容なものの 1 つ。自由な使用・改変・配布・商用利用を認め、求められるのは著作権表示の保持だけです。
解説を見る音声合成（TTS）
Text-to-Speech：テキストをリアルタイムで自然な音声に変換する技術。AI キャラクターが「声を出して話す」ことを可能にし、音声通話体験を支えます。
解説を見るベクトル埋め込み（Embedding）
テキストを数値ベクトルに変換し、「意味が近い」を「ベクトル距離が近い」に置き換える技術。ベクトル検索と長期記憶の基盤表現です。
解説を見るファインチューニング（Fine-tuning）
汎用大規模モデルを特定データで追加学習させ、特定のスタイルやタスクに適合させる手法。LoRAはその低コストな代表例です。
解説を見るシステムプロンプト（System Prompt）
会話の最初に置かれ、AIの役割・ルール・境界を定める隠れた指示。キャラクターが「誰で、どう話し、何をしてはいけないか」を決めます。
解説を見るツール呼び出し（Function Calling）
大規模モデルにただ話すだけでなく、構造化された形式で「ツール／関数を呼び出し」、データを調べたり用事をこなしたりさせる能力。AIアシスタントが実際に仕事をこなす鍵です。
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