用語集注入 (Glossary Injection)読み: ようごしゅうちゅうにゅう

用語集注入 (Glossary Injection)とは（詳しく解説）

用語集注入 (Glossary Injection) とは、 社内特有の略語や専門用語とその定義をシステムプロンプトや RAG のコンテキストに事前に挿入し、 AI に用語の意味を一意に固定させるプロンプト技法のこと。 LLM は学習データに存在しない社内用語や、 業界内で複数の意味を持つ多義語 (例: 「クラウド」 が気象用語か IT 用語か) を誤って解釈しやすく、 用語集注入はこの誤読を防ぐ目的で使われる。 実運用では 用語数が数百件を超えるとコンテキストウィンドウを圧迫しコストが増える落とし穴があり、 現場では頻出語 50-100 件に絞って埋め込むか、 RAG で必要な用語だけを動的に取得する設計が広く採用されている。 2026 年時点では 用語集そのものをベクトル化し、 質問文に含まれる用語だけを抽出注入する 「動的用語集注入」 が相場感として一般的になりつつあるとされる。

用語集注入 (Glossary Injection)の使用例

• システムプロンプト冒頭に 「用語集: SLA=保守契約の応答時間保証, PoC=小規模検証」 と定義を列挙してから本題の指示を続ける。
• 社内チャットボットで 「プランA」 等の固有名詞入り質問に答える前に、 用語集注入で社内定義を一括で読み込ませておく。

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