今さら聞けないAI用語、ClaudeやCodexを使うなら押さえたい15語【2026年版】

地方からフルリモートで働くフリーランスエンジニア、いなリモです。

前にAIでフリーランスエンジニアは淘汰されるのかという記事で「AIを使い倒して守備範囲を広げよう」と書きました。ただ、いざClaude CodeやCodexを触りはじめると、skillだのhookだのトークンだの、知らない言葉が次々に出てきます。私も最初は「それってなに？ 何ができて、どう使うのか」がまったく分からないまま、雰囲気で使っていました。

この記事は、その前提知識編です。厳密な定義ではなく、現場で困らない「ざっくりした腹落ち」を目指します。

いなリモ

用語を完璧に覚える必要はないです。「これはこういう話ね」と流せるようになると、設定画面や課金の説明が急に読めるようになります。

まず前提：この記事の使い方

この記事のねらいは「実務で困らない理解」です。数式や内部構造には踏み込みません。

もうひとつ大事な注意です。AIまわりはモデル名も値段もプランの中身も、数か月で普通に変わります。この記事の数字はすべて2026年9月時点のものです。契約前や実装前には、必ず公式の最新情報を見てください。

これだけは：AIの基礎用語15

会話に出てくる順で、まとめて15語。1語あたり数行です。

生成AIとLLM

生成AI：文章・コード・画像などを新しく作り出すタイプのAI。検索が「棚から本を探してくる係」なら、生成AIは「その場で書き下ろす係」。カテゴリ名なので「生成AI＝ChatGPT」ではない。

LLM（大規模言語モデル）：生成AIの中心にあるエンジン。大量の文章を読んだ結果「この文脈なら次はたぶんこの言葉」の予測が異常にうまくなったもの。ClaudeもGPTもGeminiも同じ土俵のLLM製品なので、仕組みを一つ押さえると全部に応用が効く。

LLMは「考えている」わけではなく「それらしい続きを高い確率で選んでいる」。この性質が、あとで出てくるハルシネーションにつながります。

プロンプトとトークン

プロンプト：AIへの入力・指示文。外注さんへの発注書と同じで、曖昧だと曖昧なものが返ってくる。「プロンプトエンジニアリング」は魔法ではなく「前提と例を添えて具体的に書く」こと。

トークン：AIが文章を処理するときの最小単位。単語よりやや細かい「文字のかたまり」で、英語なら1トークンがだいたい4文字くらい（platform.claude.com のFAQ、2026年9月時点）。大事なのは、課金も使用量制限もこのトークンで数えるということ。長い会話や長い貼り付けほど、お金も処理の重さもかさむ。

やっかいなのは、日本語は英語よりトークンを食うこと。ざっくり英語の2〜3倍という試算・計測がありますが、モデルのトークナイザ次第で差が大きいので、あくまで目安です。なおClaudeは4.7以降で新しいトークナイザに変わり、公式には「同じ文章でおよそ3割ほどトークンが増える（内容によって幅あり）」とされています（platform.claude.com のPricingのNote、2026年9月時点。Sonnet 4.6以前は旧トークナイザ）。

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私は最初トークン＝文字数だと思っていました。日本語の長文を何度も貼っていたら思ったより早く制限に届いて、そこで初めて仕組みを調べました。

コンテキストウィンドウとハルシネーション

コンテキストウィンドウ：AIが一度に見られる文章の量の上限（入力＋出力の合計をトークンで数える）。AIの短期記憶の広さ、机に一度に広げられる資料の枚数、と考えると近い。これを超えると古い部分から忘れていくので、長い会話で話が噛み合わなくなったら大体これ。2026年9月時点でClaudeのSonnet 5やOpus 5系は100万トークン、Haiku 4.5は20万トークン。

ハルシネーション：AIが「もっともらしい嘘」を自信たっぷりに出すこと。知らないと言えない新人が、それっぽい答えをでっち上げてくる状態に近い。存在しないライブラリや関数を書いてくる、出典をつくる、は日常。AIの出力は必ず人間が検証するが前提。最近のモデルで減ったのは本当だけどゼロではなく、固有名詞・数値・最新情報・法律は特に怪しむ。

推論・temperature・API

推論（inference）：学習を終えたAIに入力を与えて答えを出させる「実行」フェーズ。勉強を終えた人が試験を解く場面。API料金やレスポンス速度の話は全部この推論の話で、「学習コスト」とは別物。日本語の「推論＝考えること」とは少しズレる。

temperature（温度）：出力のばらつきを決めるつまみ。低いと毎回ほぼ同じで堅実、高いと多様だけど脱線しやすい。料理人の「レシピ通り度」。コード生成や抽出は低め、アイデア出しは高め。ただしチャット画面では普通いじれず、APIを叩くときの値。最近は temperature を受け付けないモデルも出てきた。

API：プログラムから外部サービスの機能を呼び出す窓口。決まった形式で注文（リクエスト）すると料理（レスポンス）が返るレストランの注文口。ポイントは、月額固定のサブスクと、使った分だけ払うAPIは入口が別ということ。APIキーは実質パスワードなので、環境変数で管理してGitに残さない。

エージェントとMCP

エージェント（AIエージェント）：指示に対して自分で計画を立て、ツールを使い、複数のステップを実行するAIの使い方。「これ調べといて」と言うと、勝手に検索してファイルを開いてコードを直してテストして報告してくる部下。Claude CodeもCodexもこの「コーディングエージェント」で、単発のQ&Aではなくタスクを丸ごと任せるモードだと考えるとイメージがつかめる。自動で手を動かすぶん、差分レビューと権限管理が前提。

MCP（Model Context Protocol）：AIツールと外部のデータやツールを繋ぐための、共通の差し込み口の規格。AI版のUSB-Cとよく説明される。対応さえしていれば、GitHubでもデータベースでも社内ドキュメントでも、同じやり方でAIに繋げる。Anthropicが2024年11月に公開したオープン規格で、2025年以降に主要ツールへ広まった。繋ぐ先は自分で選べるので、素性の分からないサーバーは繋がない。

プロンプトキャッシュ

プロンプトキャッシュ：毎回同じ長い前提（システムプロンプト、資料、会話履歴）を送るとき、2回目以降を「使い回し」で安く・速くする仕組み。毎回同じ資料を読み上げる代わりに「さっきの続きから」で済ませるイメージ。API利用時、キャッシュが効いた読み取りは通常の入力料金の10分の1くらい（Claudeの場合、2026年9月時点）。長い前提を繰り返すエージェント用途でコストが大きく変わる。前提を1文字でも変えると無効になるので、日付を毎回入れるような書き方は逆効果。

RAG・埋め込み・ファインチューニング

ここからは「独自データをAIに扱わせたい」ときに出てくる3語。自分で組まない人は、名前だけ知っておけば十分です。

RAG（検索拡張生成）：AIに答えさせる前に、関連文書を検索して一緒に渡す方式。カンニングペーパーを持たせてから答えさせる。社内WikiのQAボットなどの定番構成で、追加学習なしで最新・独自の情報を反映できる。ただし検索がずれると答えもずれるので「RAGを入れれば嘘が消える」は言い過ぎ。

埋め込み（embedding）：文章の「意味」を数字の並びに変換すること。意味が近い文章は数字も近くなる。すべての文章を「意味の地図」の座標に置く作業で、RAGの「関連文書を探す」部分はこれで実現している。生成用とは別の専用モデルがあり、料金も安い。

ファインチューニング：既存のLLMに追加学習をさせて、特定の作風や専門分野に寄せること。一般教養のある人に自社マニュアルを叩き込むイメージ。独自データを反映したい＝ファインチューニングと考えがちだけど、多くの場合はRAGやプロンプトの工夫で足りる。コストと手間が大きくモデル更新のたびにやり直しなので、個人が手を出す場面は限られる。

Claude CodeやCodexを使うと出てくる言葉

基礎用語とは別に、Claude Codeを使いはじめると独特の言葉が出てきます。私がいちばんつまずいたのがここでした。

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「skillってなに、hookってなに、そもそも何ができて、どう使うのか」。ここが分からなくて、しばらく素の会話としてしか使えていませんでした。

CLAUDE.md：プロジェクトのルールブック。「このプロジェクトではこう書いて」「これはやらないで」をMarkdownで置いておくと、Claude Codeが毎回それを読んでから動く。チーム独自の手順や書き方の癖を覚えさせておく場所。この記事の執筆ルールも、実はこの仕組みで渡している。

スキル（skill）：特定の作業手順をまとめたパッケージ。「デプロイの手順」「レビューのチェックリスト」みたいなものを1個にしておき、呼び出すとその手順が読み込まれてそれに沿って動く。プラグインのように後から足せて、毎回同じ説明を書かなくてよくなる。

フック（hook）：「〇〇したら自動で△△する」という仕掛け。たとえばファイルを保存したら整形ツールを走らせる、コマンドを実行する前にログを取る、など。Claudeにお願いするのではなく、Claude Codeの仕組み側が確実に実行するのがポイント。設定ファイル（settings.json）に書く。

サブエージェント（subagent）：別の作業スペースで動く補助のAI。「これ調べといて」と投げると、メインの会話を汚さずに調べて結果だけ返してくる。長い調査や試行錯誤を切り出すのに向く。実はこの記事の下調べも、サブエージェントが担当した。

スラッシュコマンド（/xxx）：/で始まる呼び出し。よく使う指示を1語に登録できる（/deployなど）。/modelや/clearのように最初から用意されているものもある。

権限（permission）：「ファイルを書き換えていいか」「このコマンドを実行していいか」を、その都度確認する仕組み。設定で「これは黙って許可」「これは絶対禁止」を決められる。エージェントが手を動かしすぎないための安全弁。

MCP：基礎用語で触れたとおり。私は仕事でBitbucketとConfluenceを繋いで、コードとドキュメントをClaudeから見られるようにしています。

Claudeのモデル、結局どれを使えばいい？

Claudeにはいくつかモデルがあり、性能・速度・値段が違います。2026年9月時点のざっくりした早見表です。

単価の読み方は、入力が自分の送ったトークン、出力がAIの返したトークン。長い会話を続けるほど、過去のやり取りも毎回入力として送り直されるので、じわじわ効いてきます。ここでプロンプトキャッシュが効くと入力側が大きく下がります。

拡張思考（extended thinking）とeffort

拡張思考：答える前にAIが内部で「考える」時間を取るモード。難しい問題ほど効くけれど、そのぶんトークンを食う。Claudeでは深さを自動で調整する方式に、low〜max の強度設定（effort）が組み合わさっている。チャット画面では「思考」「Thinking」のトグルとして見える。

いなリモ

私は普段 High で使っています。一度 effort を Max にしたら、あっという間に使える枠を使い切りました（この枠の話は後述）。深く考えさせるほどトークンもコストも増える、を身をもって知りました。

難しめの設計やバグ調査では効きますが、単純な修正で最大にしても待ち時間とコストが増えるだけ、という体感です。

消費者向けの課金プラン（2026年時点）

Claude CodeやCodexを「まず触ってみる」なら、月額のサブスクで十分です。

プランの中身と価格も変わります。契約前に claude.com/pricing と OpenAI のヘルプで最新を確認してください。

いなリモ

私は Claude Pro（月$20）だけで、API従量は使っていません。とりあえず Claude Code を触ってみる目的なら、これでいいと思います。

使用量制限の考え方

よくある誤解ですが、消費者向けプランの制限は「1日◯通」のような固定のメッセージ数ではありません。ClaudeもChatGPTも、直近◯時間のローリング枠に、有料プランは週の上限を足す形が基本です。ただし窓の長さや、具体的な数を示すかどうかの方針は各社で違います。

Claude は直近5時間のローリング枠で、公表しているのは「Freeの5倍」「Proの20倍」といった倍率だけです。正確なメッセージ数は会話の長さ・複雑さ・モデルで変わるため非公開で、第三者記事の「週◯通」といった数字は推定・報道と思っておくのが安全です。

ChatGPT も同じくローリング枠に週次の上限を足す形ですが、窓の長さや表記の方針は変わりやすく、いまはメッセージ数だけでなくトークン量でも数える方式に寄っています。正確なところはモデルもプランも入れ替わるので、公式ヘルプで確認してください。

サブスク枠かAPIキー従量か

Claude Codeは、Pro / Maxのサブスクで使うとチャットと同じ使用量枠から消費します。かわりにAPIキーを設定すると、5時間や週の上限がなくなり、使った分だけの従量課金になります。

どちらが得かは使う量しだいです。一日中エージェントを回すヘビーユーザーは、固定額のMaxのほうが従量より安くなりやすい、という試算が複数の解説記事で出ています（金額は媒体によって幅があります）。逆に、たまに使うだけならサブスクの範囲で収まります。

Codexとは（2026年時点）

CodexはOpenAIのコーディングエージェントです。CLI、IDE拡張、クラウド、デスクトップアプリ、GitHub連携と、使える場所はClaude Codeと似ています。思想も近く、大きな違いは「繋がっているモデル」と「課金の入口」だと考えるとよいです。

対応モデルはとにかく入れ替わりが激しいので、この記事では特定の名前を出しません。その時点でツールが勧めるモデルを使えば十分で、どうせ数か月で変わります。

CodexはChatGPTのFree / Go / Plus / Proに含まれ、使用量の上限はプランごとに違います。APIキー利用は別で従量課金です。本記事のChatGPT・Codex側の数字は2026年9月時点でOpenAIの公開情報を確認したものですが、モデルもプランも入れ替わりが速いので、契約前に help.openai.com で最新を見てください。

いなリモ

私は今のところCodexは使っていません。ただ、Astra（OpenAIの新しいフラッグシップ）の登場もあって移行は検討しています。今はClaude Codeに寄せていて、Codexは様子見、というのが正直なところです。

API料金、月いくらになる？ざっくり感

「従量課金っておそろしく高くなるのでは」とよく聞かれます。ざっくりの感覚だけ。

• 軽い個人利用（たまに質問、短いやり取り）は、数百円〜数ドル程度で収まることが多い
• Claude CodeをAPIでヘビーに回すと、作業量しだいで月数万円〜数十万円相当になりうる（だからMaxのような固定額プランがある）
• 日本語中心だと、同じ作業でも英語よりトークンが増えるぶん割高になりやすい

要は「軽く使うならサブスク、重く使うなら固定額プラン、本当に大量なら従量も選択肢」という順です。

まとめ

いなリモ

全部を覚えなくて大丈夫です。「この単語はこの話」とつながれば、設定画面も課金ページも怖くなくなります。あとは実際に使い倒すのが近道です。