用語集

記事やツールページで繰り返し登場する用語を数行で定義した。定義が事実に基づく場合は、出典へのリンクを付けている。

コーディングエージェント

コードを提案するだけにとどまらないAIソフトウェア。プロジェクトの文脈を読み取り、依頼を複数のステップから成る計画に変え、そのステップを実行して確認する(コードの編集、テストの実行、修正)。これは、Gartnerが初のコーディングエージェントのMagic Quadrant(2026年5月)で用いた定義である。ディレクトリ内の例：Claude Code、Codex、OpenCode、Aider、Cline。

エージェント的(Agentic)

モデルが1回の返答で済ませず、ツール(ターミナル、ブラウザ、API)を使って複数のステップにわたり行動する利用方法やツールを指す。「agentic coding」や「agentic tasks」のように使われる。ベンダーはDeepSWEやTerminal-Benchなどのテストでこうした能力を測定している。

MCP(Model Context Protocol)

AIアプリケーションを外部システムにつなぐオープンソースの標準。外部システムには、データソース(ファイル、データベース)、ツール(検索エンジン、電卓)、ワークフローが含まれる。策定者はAIアプリケーションにとってのUSB-Cポートにたとえている(modelcontextprotocol.io)。ツールページの「MCP対応」の行は、そのツールが接続できるかどうかを示している。

MoE(専門家の混合)

各トークンに対してパラメータの一部だけが働くモデルのアーキテクチャ(Mixture of Experts)。例：MetaのMuse Spark Openは総パラメータ数が8,160億だが、有効なのは420億のみで、トークンごとに256の専門家のうち8つが有効になる(モデルカード)。利点は、同じ規模の密なモデルより低コストで動かせる非常に大きなモデルを実現できることである。

オープンウェイトとオープンソース

オープンウェイトのモデルはダウンロードできるが、ライセンスに条件が付く場合がある。オープンソースのソフトウェアはOpen Source Initiativeの定義を満たす必要があり、特に個人や利用分野に対する差別を禁じている。例：Muse Spark Openのライセンスは「Built with Muse Spark Open」の表示を求め、収益が2,000万ドルを超えてAPIとして提供する場合はMetaとの別途の契約を求める(Museライセンス)。これはオープンウェイトだが、オープンソースではない。DeepSeek V4.1-Flash-1017はMITライセンスで公開されている(Hugging Face)。

コンテキストウィンドウ

モデルが1回のリクエストで考慮できるテキストの最大量で、トークンで測る。指示、ファイル、履歴、回答を含む。例：GPT-6.1 Solのコンテキストウィンドウは1,050,000トークンで、出力は最大128,000トークンである(OpenAI)。ウィンドウが大きいほど多くのコードを読み込めるが、コストも増える。しきい値を超えると料金が上がるベンダーもある。

トークン

モデルが処理するテキストの単位で、Zedによれば英語のテキストでおよそ3〜4文字に相当する。プロンプト、ファイル、履歴、ツールの結果、回答のすべてがトークンを消費する(OpenAI)。APIは100万トークンあたりで課金され、入力と出力で価格が異なる。モデル比較を見るとともに、コスト計算ツールで月額を見積もれる。

SWE-bench

モデルが実際のGitHubのissueをどれだけ解決できるかを測るテスト群。オリジナル版はPythonの12のリポジトリから集めた2,294のタスクで構成される。SWE-bench Verifiedは、人手で選別した500タスクのサブセットである(swebench.com)。スコアは解決したタスクの割合である。

DeepSWE

Datacurveが公開した、長期的なソフトウェアエンジニアリングのテスト。エージェントはリポジトリを理解し、機能を構築し、テストで検証しなければならない。バージョン1.1(2026年6月)は113のタスクを持ち、より再現性の高い結果を得るため、コミットされたコードを隔離された環境で採点する(Datacurve)。注意：ベンダーが発表するスコアは独自のエージェントハーネスと推論の強度を使っていることが多く、厳密には比較できない。価格と性能のグラフでは、これらのスコアを各モデルの価格に対してプロットしている。

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