エンタープライズサーチ
Enterprise Search
えんたーぷらいずさーち
ファイルサーバ、文書管理システム、メール、業務システムなど、組織内に分散した情報を横断して検索できるようにするシステム。利用者の権限に応じて検索結果を制御する機能を持ち、近年は生成AIと組み合わせて社内文書に基づく回答を生成する用途にも使われる。
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他の資格での定義
Past Exams
過去問での出題
過去問で 1 回出題（ITパスポート試験 1）。うち 1 回は用語そのものを問う問題です。
出典: 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「用語を問う問題」は、この用語の説明や特徴そのものを問う問題です。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。
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RAG（検索拡張生成）でLLMに参照させる文書やベクトルデータベースに対し、利用者の権限に応じたアクセス制御を行うこと。検索の段階で権限のない文書を除外しないと、本来は閲覧できない機密情報が回答に含まれて漏えいする。参照データへの書込み権限を絞り、悪意ある指示や虚偽の情報を含む文書が混入するのを防ぐことも含む。
生成AIが、事実に基づかない内容や存在しない情報を、もっともらしい文章として出力する現象。大規模言語モデルは学習データからもっともらしい単語の並びを生成するため、架空の文献や誤った数値をそれらしく示すことがある。RAGで根拠となる文書を参照させる、出典を確認する、人間が内容を検証するといった対策をとる。
文章や画像などをエンベディング（埋込み表現）で変換した高次元のベクトルを格納し、ベクトル間の距離や類似度に基づいて、意味的に近いデータを高速に検索できるデータベース。近似最近傍探索の索引を用い、RAG（検索拡張生成）で生成AIに渡す関連文書を探す用途などで使われる。
単語、文章、画像などのデータを、その意味や特徴を反映した数百から数千次元の数値のベクトルに変換したもの、またはその変換。意味が近いデータほどベクトル間の距離が近くなるため、類似文書の検索、推薦、分類などに使われ、ベクトルデータベースと組み合わせてRAGの検索にも用いられる。
大規模言語モデルやAIエージェントがタスクを適切に遂行できるよう、指示、参照する文書、会話や作業の履歴、利用できるツールの情報など、モデルに与える情報（コンテキスト）全体を設計・管理する技術。限られたコンテキストウィンドウに必要な情報を過不足なく、適切な順序で収めることを重視する。
LLMが参照するWebページ、電子メール、文書などの外部データに悪意のある指示を埋め込んでおき、LLMがそれを処理したときに意図しない動作をさせる攻撃。利用者が気づかないうちに情報の外部送信やツールの不正な実行が起こり得るため、外部データを指示として扱わない設計が求められる。