何が公開されたか
TechCrunchは、AI領域の主要用語を定義した「リビング・ドキュメント（生きた文書）」形式の用語集を公開・更新している。AGI、AIエージェント、LLM、Chain-of-Thought、蒸留（Distillation）、MCPなど、経営会議やベンダー選定の場で頻出する概念を網羅する。
AGIの定義は依然として「揺れている」
注目すべきは、AGI（汎用人工知能）が「あいまいな用語」として紹介されている点です。OpenAIは自社憲章で「経済的に価値のある大半の業務で人間を上回る高度に自律的なシステム」と定義し、Google DeepMindは「大半の認知タスクで少なくとも人間並みに有能なAI」と表現します。Sam Altman氏は「同僚として雇える中央値の人間に相当する」とも述べており、業界内でも定義が一致していません。経営判断において「AGI到達」を前提にした投資議論は、まずどの定義に立脚しているかを確認する必要があります。
事業に直結する4つの概念
AIエージェントは、経費申請・チケット予約・コード保守などをAPIエンドポイント（他プログラムが「押せるボタン」）を自律的に叩いて実行するツールと定義されます。Chain-of-Thought推論は問題を中間ステップに分解する手法で、論理・コーディング領域で品質を高めます。**蒸留（Distillation）**は大型モデルの知識を小型モデルに転移する手法で、GPT-4 Turboもこの手法で生まれた可能性が高いとされます。ただし競合APIからの蒸留は規約違反になるのが通常です。**MCP（Model Context Protocol）**はSlackやGoogle Driveなど外部ツール・データにAIを接続するオープン標準です。
なぜ「用語の整理」が今重要なのか
ベンダー各社（OpenAI、Anthropic、Google、Meta、Mistralなど）が同じ言葉を異なる意味で使う状況が続いています。定義のズレは、稟議書・RFP・契約書における「達成基準」の解釈違いに直結します。
💼 事業会社視点：これは自社にどう効くか
日本の事業会社にとって、この用語集の実質的な価値は「発注者と受注者の言語を揃える」道具である点にあります。特にSIer・受託開発ベンダーと生成AI案件を進める役員層は、要件定義書に「AIエージェントで自動化」「LLMで要約」と書かれた際、それが単なるプロンプト実行なのか、API連携を伴う自律実行なのか、MCP準拠の外部接続まで含むのかで工数もリスクも桁違いに変わります。
EC・SaaS事業者にとっては、自社サービスに「MCPサーバー」を提供するか否かが向こう1年の分岐点です。ChatGPTやClaudeから自社データベース・在庫・SlackチャネルにAIエージェントが直接アクセスできる標準が整えば、UIを持たない事業者は顧客接点を失います。逆にMCP対応を先行させれば、AIアシスタント経由の新規流入チャネルを確保できます。
経営者は「AGIの定義」で盛り上がる社内議論より、Chain-of-Thoughtや蒸留を活用した自社特化モデルの構築コストと、MCP対応の優先順位を経営アジェンダに載せるべきです。