ITフリーランス用語集

ITフリーランス業界の専門用語をカテゴリー別に解説します。

AI・技術関連

AIチューター

生成AI（特に大規模言語モデル）を活用した学習支援システム。学習者の質問に対して段階的なヒントを提供し、誤答理由の分析と解説を行う。人間の講師と異なり24時間稼働が可能で、個別の学習ペースに対応できる。ただし、ハルシネーション（誤情報生成）のリスクがあるため、出典提示や専用ツール（電卓・コード実行環

適応学習

学習者の反応履歴から能力や知識状態を推定し、次に学ぶべき内容を動的に最適化する学習システム。項目応答理論（IRT）や知識追跡（KT）モデル、近年では大規模言語モデルを組み合わせて実装される。難易度・学習媒体・練習量の3軸を制御し、復習間隔の最適化により長期記憶の定着を支援する。マイクロラーニングとの

LLM

Large Language Model（大規模言語モデル）の略称。膨大なテキストデータで事前学習された深層学習モデルで、文章生成・要約・翻訳・質問応答など多様な言語タスクに対応する。オンライン教育分野では、自動作問・採点・誤答理由の解析・段階的ヒント生成などに活用される。ただし、出力の正確性が保証

自動作問

AIを用いて学習コンテンツから自動的に評価問題を生成する技術。ブルーム分類（知識・理解・応用など）や到達度マップに基づき、適切な難易度と認知レベルの問題を大量生成できる。従来は人手で時間を要した作問プロセスを効率化し、個別学習者向けのバリエーション問題作成を支援する。ただし、生成された問題の妥当性・

Hallucination

大規模言語モデルが事実と異なる情報をもっともらしく生成してしまう現象。日本語では「幻覚」とも訳される。教育現場では誤った知識を学習者に伝えるリスクがあるため、出典提示機能の実装、専用ツールによる計算検証、人手レビューの組み込みなど多層的な対策が求められる。プロンプト設計で「分からない場合は明示する」

学習方法論

マイクロラーニング

学習単位を5〜10分程度の短時間に細分化し、「必要な時に必要なだけ」学ぶスタイル。1ユニット=1学習目的とし、動画・記事・演習を組み合わせて即時フィードバックを提供する。通勤時間やスキマ時間での学習に適し、モバイル対応と即時再開機能が重要。現場システムと連動した Just-in-Time 配信により

ゲーミフィケーション

ゲームデザインの要素（ポイント・バッジ・レベル・ランキングなど）を学習に取り入れ、内発的動機を高める手法。単なる報酬付与ではなく、学習目的と報酬を直接対応させることが設計原則。例えばレベルアップ条件を「理解確認の正答数」に紐づけ、作業量ではなく学習成果を評価する。習熟可視化により学習進捗を分かりやす

Just-in-Time配信

学習者が必要とするタイミングで、必要な学習コンテンツを提供する配信手法。マイクロラーニングと組み合わせることで、作業直前や問題発生時に関連知識を即座に届けられる。現場システム（業務アプリケーション・製造ライン・顧客対応システムなど）と連動し、通知やレコメンド機能で最適なユニットを提示する。学習の中断

間隔反復

学習内容を忘れかけたタイミングで復習を行うことで、長期記憶への定着を最大化する学習手法。エビングハウスの忘却曲線に基づき、復習間隔を徐々に延ばしていく。適応学習システムでは、学習者の習熟度や誤答履歴を分析して個別に最適な復習タイミングを算出する。単なる反復ではなく、難易度を調整しながら多様な文脈で同

自己説明

学習者が自分の思考プロセスや理解内容を言語化する学習手法。「なぜそう考えたのか」「どのような手順で解いたのか」を説明することで、誤概念の検出や理解の深化が促される。AIチューターは対話を通じて学習者の自己説明を引き出し、段階的な質問やヒントで思考の外化を支援する。単に正解を教えるのではなく、学習者が

評価・測定

ブルーム分類

教育目標を認知レベルで分類した枠組み。低次から「知識（記憶）」「理解」「応用」「分析」「評価」「創造」の6段階に分けられる。テスト設計では、目標とする認知レベルに応じて問題形式や評価基準を変える必要がある。例えば「知識」レベルなら択一式、「応用」なら事例問題、「創造」なら課題制作といった具合。自動作

ルーブリック

評価基準を観点ごとに段階的に記述した採点表。記述式問題やパフォーマンス評価で、採点者の主観を抑え一貫性を保つために用いられる。例えば「論理構成」「根拠の明確さ」「表現の適切さ」などの観点を設け、それぞれ4〜5段階で具体的な評価基準を示す。AIによる自動採点でもルーブリックを参照し、複数の観点から評価

項目応答理論

IRT（Item Response Theory）とも呼ばれる、テスト理論の一種。問題（アイテム）ごとに難易度・識別力・当て推量パラメータを推定し、学習者の能力を確率的にモデル化する。適応学習システムでは、現在の能力推定値に基づいて次に提示する問題を動的に選択する。古典的テスト理論（CTT）と異なり

知識追跡

KT（Knowledge Tracing）とも表記される、学習者の概念ごとの習得状態を推定する技術。隠れマルコフモデルやベイジアンネットワーク、近年では深層学習を用いて、過去の正誤履歴から現在の知識状態を確率的に推定する。適応学習では、まだ習得していない概念や忘却しかけている概念を検出し、復習や追加

識別力

テスト問題が学習者の能力差をどれだけ正確に測定できるかを示す指標。識別力が高い問題は、能力の高い学習者が正答し、低い学習者が誤答する傾向が強い。逆に識別力が低い問題は、能力に関わらず正答率が同じで、測定精度が低い。項目応答理論では識別力パラメータとして定量化され、0.5以上が望ましいとされる。問題バ

プラットフォーム・システム

LMS

Learning Management System（学習管理システム）の略称。学習コンテンツの配信・進捗管理・評価・修了証発行などを統合的に提供するプラットフォーム。SCORM/xAPI などの標準規格に対応し、外部ツールとの連携や SSO（シングルサインオン）機能を備える。B2C・B2B・学校教

SCORM

Sharable Content Object Reference Model の略。eラーニングコンテンツの標準規格で、異なるLMS間でコンテンツを相互運用するための仕様を定める。学習開始・進捗・完了・テスト結果などのデータをLMSとコンテンツ間でやり取りする通信プロトコルを規定。SCORM 1.

xAPI

Experience API または Tin Can API とも呼ばれる、学習体験データの記録・追跡規格。SCORM の後継として開発され、LMS外の学習活動（モバイルアプリ・シミュレーション・OJT・ソーシャルラーニングなど）も記録できる。「Actor（誰が）- Verb（何をした）- Obje

SSO

Single Sign-On（シングルサインオン）の略。一度の認証で複数のシステムやサービスにアクセスできる仕組み。企業の社内システムでは、IDaaS（Okta・Azure AD など）を中心に LMS・グループウェア・業務アプリを統合認証する。SAML・OAuth・OpenID Connect な

LRS

Learning Record Store の略。xAPI 仕様に基づく学習体験データの保管庫。LMS・モバイルアプリ・シミュレーター・業務システムなど様々なソースから学習イベントを受信し、時系列で蓄積する。蓄積データは BI ツール・分析エンジン・ダッシュボードから問い合わせ可能で、LMS の枠を

コンテンツ制作

コンテンツオーサリング

学習コンテンツを設計・制作・編集する一連のプロセス。動画・スライド・インタラクティブ教材・テストなどを統合的に作成し、LMS に配信可能な形式（SCORM・xAPI など）にパッケージングする。近年は生成AIによる要約・作問・翻訳・難易度バリエーション生成などで制作を効率化する一方、出典提示や人手レ

テンプレート化

学習コンテンツの構成・デザイン・評価基準を標準化し、再利用可能な雛形として整備すること。1ユニット=1学習目的の原則に基づき、導入・本編・演習・まとめの流れを定型化する。トーン・文体・メディア比率・字幕方針・代替テキストのルールを明文化し、複数の制作者が関わっても品質が揺れないようにする。レビュー基

バリエーション生成

同一の学習目的に対し、難易度・文体・業界用語・例題などを変えた複数版のコンテンツを作成すること。生成AIを活用すれば、初級者向けには平易な表現と丁寧な解説を、上級者向けには専門用語と応用例を含むバージョンを自動生成できる。学習者のレベルや業界に応じて適切なバリエーションを選択することで、個別最適化さ

字幕・代替テキスト

動画や音声に付与する文字情報（字幕）、および画像や図表に付与する説明文（代替テキスト・alt属性）。アクセシビリティ要件として必須で、聴覚障害者・視覚障害者・外国語話者など多様な学習者が内容を理解できるようにする。字幕は音声の書き起こしに加え、話者の交代や重要な効果音も記述する。代替テキストは単なる

メタデータ

コンテンツの属性情報（タイトル・学習目的・難易度・所要時間・キーワード・対象者・更新日など）を記述したデータ。検索性と再利用性を高めるために不可欠で、LMS のカタログ機能やレコメンドエンジンで活用される。Dublin Core・IEEE LOM などの標準スキーマに従うと、異なるシステム間での相互

効果測定・KPI

完了率

学習コンテンツやコースを最後まで終えた学習者の割合。オンライン教育の基本KPIで、低い場合はコンテンツの難易度・長さ・操作性・動機付けに問題がある可能性を示す。マイクロラーニングでは1ユニットごとの完了率を測定し、離脱ポイントを特定する。完了率だけでなく、到達度や学習成果との相関を見ることで、単なる

到達度

学習者が設定された学習目標をどの程度達成したかを示す指標。テスト得点・課題評価・実技パフォーマンスなどで測定される。ブルーム分類の各レベル（知識・理解・応用・分析など）ごとに到達基準を設け、合格/不合格や段階評価を行う。適応学習システムでは、到達度推定モデルにより学習者の現在地を把握し、次のステップ

離脱率

学習コースや教材の途中で学習を中断した学習者の割合。完了率の逆数的な指標だが、どの時点で離脱が多いかを分析することで、コンテンツの改善ポイントを特定できる。例えば最初の5分で離脱が多ければ導入部の工夫が必要、中盤で離脱が多ければ難易度設定や学習支援が不足している可能性がある。離脱兆候を早期検出するア

再受講率

一度学習したコンテンツを再度受講する学習者の割合。高い再受講率は、コンテンツが参照資料として価値があることを示す一方、初回で理解不足だった可能性もある。マイクロラーニングの Just-in-Time 配信では、現場で必要な時に繰り返し参照されることが意図されているため、再受講率は有用性の指標となる。

CSAT

Customer Satisfaction（顧客満足度）の略。学習者に対するアンケートで、コンテンツやサービスの満足度を5段階などで評価してもらう指標。「非常に満足」「満足」の割合を算出し、改善施策の効果測定に用いる。ただし満足度が高くても学習成果が伴わない場合もあるため、到達度や現場KPIと併せて

運用・ガバナンス

PII

Personally Identifiable Information（個人識別可能情報）の略。氏名・メールアドレス・学籍番号・IPアドレスなど、個人を特定できる情報全般を指す。学習分析やAI活用では、PII を含むデータを外部APIに送信する前に匿名化・仮名化（pseudonymization）処

匿名化

個人を特定できる情報を削除または加工し、元の個人に辿れないようにする処理。学習データ分析では、学習者IDをハッシュ化したり、氏名を削除して統計処理のみ行うなどの手法を用いる。完全匿名化は不可逆的で、再識別のリスクが低い一方、個別フォローアップができなくなる。仮名化（pseudonymization）

監査ログ

システムの操作履歴や学習データへのアクセス記録を時系列で保存したもの。誰が・いつ・何を・どのように操作したかを追跡可能にし、不正アクセスや誤操作の検出、コンプライアンス対応に用いる。LMSでは、コンテンツの編集・公開・削除、学習者の成績変更、管理者権限の付与などの重要操作をログに残す。AIモデルの予

アクセシビリティ

年齢・障害・言語・デバイスなどに関わらず、すべての学習者が等しくコンテンツにアクセスし学習できるようにする設計思想。WCAG（Web Content Accessibility Guidelines）に準拠し、字幕・代替テキスト・キーボード操作・コントラスト比・拡大表示対応などを実装する。スクリーン

WCAG

Web Content Accessibility Guidelines の略。W3Cが策定するWebアクセシビリティの国際標準規格。「知覚可能（Perceivable）」「操作可能（Operable）」「理解可能（Understandable）」「堅牢（Robust）」の4原則に基づき、具体的な達