用語集

このページは、ngx_mrubyのドキュメント、サイト、PRで、モデル、エージェント、そのプロトコル、通信、前段の部品を呼ぶ語を決めます。1つの語は、1つの対象だけを指します。そのため、読み手は2つのページで同じ語を読めば、同じ範囲を読み取れます。英語の語の項は、英語版のページと対応させるため、見出しを英語のまま書きます。和文での書き方は、次の語の使い方の節にあります。通信の種類は、「モデルAPIの通信」のように語に「の通信」を付けて名前にします。英語版のページはGlossaryにあります。

• 和文では、AIゲートウェイ、MCPゲートウェイ、AIアプリケーション、エージェント、モデル、モデルAPI、マルチモーダルのモデル、リクエスト、AIクローラー、ボットのようにカタカナで書きます。MCP、A2A、API、log handler、JSONのフィールド名（modelなど）、MCPやA2Aの仕様の役割の名前として書くhost、client、serverのような識別子は、英語のまま書きます。オーナーは2026-11-02にこの書き方を決めました。
• 和文では、一般の意味のメッセージとレスポンスも、カタカナで書きます。APIの名前を指すときは、Messages API、Responses APIのように名前と分かる形で書き、MessagesやResponsesだけを書く形は使いません。
• 通信は種類ごとに名前を書きます。モデルAPIの通信、MCPの通信、A2Aの通信、サイトへ来るAIのクローラーとエージェントのリクエスト、log handlerのテレメトリの5つです。この5つの通信は、プロトコルも向きも違います。
• モデルAPI、MCPサーバー、エージェントの前段に置く部品はAIゲートウェイと書きます。そのうちMCPの部分は、MCPゲートウェイと書きます。
• LLMは、テキストの言語モデルを指すときだけ書きます。モデル、通信、部品の総称にはしません。
• AI trafficは、ページが複数の種類の通信を1語で指す必要があるときに限って書きます。そのページの初出で、どの種類の通信を含むかを定義します。ゲートウェイの製品とボット対策の報告書は、この語を別の通信に使っています。詳しくは通信の節にあります。
• 製品や仕様を引用するときは、引用の中ではその製品や仕様の語を残します。たとえば、LiteLLMの「LLM traffic」です。自分の文では、このページの語を使います。

オーナーは2026-11-02にこれらの規則を選びました。記録はサイトの構想の7節にあります。標準や論文が定義していない語は、その語の説明にそう書きます。

• 意味：提供元が名前を付け、APIか重みの配布で出す学習済みのモデルです。扱うのがテキスト、画像、音声、動画のどれかは問いません。ユーザーインターフェースやツールを足したソフトウェア全体はAI systemで、モデルとは分けます。
• ngx_mrubyでの使い方：総称です。個々のモデルは、提供元が付けたモデルの名前で書きます。
• 和文での書き方：モデル、モデルAPI、マルチモーダルのモデルと、カタカナで書きます。JSONのフィールド名のmodelは、英語のまま書きます。
• 出典：
  • EU AI Act, Recital 97
  • OpenAI, Models
  • Gemini API, Models

• 意味：テキストを扱う、規模の大きい事前学習済みの言語モデルです。研究では、画像や音声へ広げたモデルをmultimodal LLMと修飾して呼びます。提供元の発表の中には、マルチモーダルのモデルをLLMと呼ぶものもあります。
• ngx_mrubyでの使い方：テキストの言語モデルを指すときだけ使います。
• 出典：
  • Zhao et al., LLM survey
  • Yin et al., MLLM survey
  • Meta, The Llama 4 herd

• 意味：テキスト、画像、音声、動画のうち、2つ以上のモダリティを処理できるモデルを指します。
• ngx_mrubyでの使い方：モダリティを区別する箇所で、修飾に使います。テキストだけのモデルが外れるので、総称にしません。
• 出典：
  • NIST AI 100-2 E2025
  • Gemini API, Models

• 意味：広いデータで大規模に学習し、多様な下流のタスクへ適応できるモデルです。
• ngx_mrubyでの使い方：学習の仕方と汎用性を論じる箇所だけで使います。提供元ごとに用法がそろわないので、総称にしません。
• 出典：
  • Bommasani et al. 2021
  • NIST AI 100-2 E2025
  • NIST AI 600-1

• 意味：ある時点で能力が最も高い汎用モデルの1つです。対象は時点で変わります。
• ngx_mrubyでの使い方：総称にはしません。ゲートウェイは、自前でホストする小さいモデルにも古いモデルにも、同じ規則を当てるためです。
• 出典：
  • Frontier Model Forum
  • Anderljung et al. 2023

• 意味：提供元がモデルを出すHTTPのAPIです。OpenAI互換のchat completions、OpenAIのResponses API、AnthropicのMessages API、Gemini API、画像や音声のモデルのAPIを含みます。
• ngx_mrubyでの使い方：総称です。個々のAPIは提供元の名前で書きます。この語を定義した標準はありません。ngx_mrubyは、どのモダリティも含む語としてこの語を使います。Microsoftは、これらのAPIをlanguage model APIsとして並べ、複数の提供元をまとめたendpointをunified model APIと呼んでいます。
• 出典：
  • Microsoft, AI gateway

• 意味：学習済みのモデルに入力を与えて出力を作らせる処理と、そのリクエストです。提供元がホストするモデルにも、自分でホストするモデルにも使います。
• ngx_mrubyでの使い方：自分が運用するサーバーでモデルを動かす場合は、self-hosted inferenceと書きます。
• 出典：
  • Hugging Face, Inference
  • Amazon Bedrock user guide
  • Agent Router README

• 意味：MCPのarchitectureの文書とMicrosoftが、提供元のAPIを呼ぶ語です。
• ngx_mrubyでの使い方：使いません。テキストのモデルのAPIに範囲が狭まるためです。モデルAPIと書きます。
• 出典：
  • MCP architecture (2026-07-28)
  • Microsoft, AI gateway

• 意味：モデルを使うソフトウェアです。MCPではhostの役を担います。Claude、ChatGPT、Claude Code、VS Codeが例です。エージェントとは限りません。
• ngx_mrubyでの使い方：モデルAPIやMCPサーバーを呼び出す側のソフトウェア全般を指します。
• 出典：
  • MCP, What is MCP
  • MCP architecture (2026-07-28)

• 意味：一部のページが、MCPのアプリが動くソフトウェアを呼ぶ語です。
• ngx_mrubyでの使い方：使いません。MCPのclientは、hostの中で1つのserverとの接続を持つ部品を指すためです。AIアプリケーションと書きます。
• 出典：
  • MCP, What is MCP
  • MCP architecture (2026-07-28)

• 意味：モデルが処理の進め方とツールの使い方を自分で決めるシステムです。NISTは、モデルを要件にせず、目標に向けて行動するソフトウェアとして、より広く定義します。
• ngx_mrubyでの使い方：この性質を持つAIアプリケーションを指します。サイトへ来る自動のリクエストは、下の語で書きます。
• 出典：
  • Anthropic, Building agents
  • OpenAI Agents SDK
  • NIST AI 100-2 E2025

• 意味：決まったコードの経路でモデルとツールを組むworkflowと、エージェントの両方をまとめて指します。
• ngx_mrubyでの使い方：この2つを区別せずに指す箇所で使います。
• 出典：
  • Anthropic, Building agents
  • A2A specification

• 意味：学習、検索、利用者が頼んだ操作のために、サイトのページを取りに来る自動のclientです。
• ngx_mrubyでの使い方：nginxが配信するサイトへ来る側を指します。そのリクエストは、モデルAPIの通信と逆向きです。
• 出典：
  • Cloudflare, AI crawlers by purpose

• 意味：モデルの開発のために、データを大量に集めるAIクローラーです。
• ngx_mrubyでの使い方：クローラーの目的を区別する箇所で使います。
• 出典：
  • HUMAN Security 2026 report

• 意味：RAGやAIの検索のために、利用者のリクエストを受けた時点で情報を取りに来るclientです。
• ngx_mrubyでの使い方：クローラーの目的を区別する箇所で使います。
• 出典：
  • HUMAN Security 2026 report

• 意味：身元と目的を明かしているとCloudflareが確かめたボットかエージェントを指します。
• ngx_mrubyでの使い方：Cloudflareの語なので、社名を添えて書きます。
• 出典：
  • Cloudflare, Verified bots

• 意味：Cloudflareの語で、1つの会社でなくエンドユーザーの指示で動くエージェントを指します。エージェントが使う基盤がWeb Bot AuthでHTTPのリクエストに署名し、Cloudflareがその署名を検証します。エージェントがCloudflareのsigned agentのpolicyを守ることも、条件の1つです。
• ngx_mrubyでの使い方：サイトがエージェントのリクエストの署名を確かめる箇所で、社名を添えて書きます。
• 出典：
  • Cloudflare, Signed agents

• 意味：AIアプリケーションを外部のツールとデータにつなぐプロトコルです。hostの中のclientが1つのserverと接続し、serverはtools、resources、promptsを出します。メッセージはJSON-RPC 2.0です。2026-07-28のバージョンでは、MCPは状態を持たないプロトコルです。serverはserver/discoverへのレスポンスで、対応するバージョンと機能を返します。
• ngx_mrubyでの使い方：MCPはモデルAPIではありません。serverがclientを通してモデルのcompletionを求めるSamplingは、2026-07-28のバージョンの仕様で廃止予定になりました。
• 出典：
  • MCP architecture (2026-07-28)
  • MCP architecture (2025-06-18)

• 意味：エージェント同士が通信するための標準です。A2Aのserverは、自分の能力とskillを書いたAgent CardというJSONの文書を公開します。
• ngx_mrubyでの使い方：MCPはエージェントとそのツールを、A2Aはエージェントとエージェントをつなぎます。
• 出典：
  • A2A protocol
  • A2A and MCP
  • A2A specification

• 意味：エージェントが出す通信を、モデルの呼び出し、MCPによるツールの呼び出し、A2Aによるエージェント同士の通信の3つに分けて名前を付ける語です。
• ngx_mrubyでの使い方：ページがどの通信を扱うかを書く枠に使います。サイトへ来るリクエストは、この3つに入りません。自分の文では、agent-to-LLMでなくモデルAPIの通信と書きます。
• 出典：
  • agentgateway README
  • Kong, agent-to-agent traffic

最初の5つは、上の語から作ったngx_mrubyの語です。出典の資料は、同じ種類の通信を説明しています。

• 意味：AIアプリケーションからモデルAPIへのリクエストと、そのレスポンスです。ストリームかどうかは問いません。
• ngx_mrubyでの使い方：モデルの振り分け、利用者キーとAPI用のキー、モデルAPIの間のfallbackを書く箇所で使います。
• 出典：
  • Microsoft, AI gateway

• 意味：MCPのclientとserverの間のJSON-RPCのメッセージです。
• ngx_mrubyでの使い方：ツールの認可など、MCPの用途を書く箇所で使います。
• 出典：
  • Kong, MCP traffic

• 意味：A2Aでやり取りするエージェント同士のメッセージです。
• ngx_mrubyでの使い方：エージェント同士の呼び出しを書く箇所で使います。
• 出典：
  • A2A protocol

• 意味：AIクローラー、AIスクレイパー、エージェントが、WebサイトやAPIへ送るリクエストです。目的が学習か検索か利用者の操作かは問いません。
• ngx_mrubyでの使い方：クローラーとボットの制御を書く箇所で使います。
• 出典：
  • HUMAN Security 2026 report
  • Cloudflare, Web Bot Auth

• 意味：logのフェーズのhandlerが記録するリクエストのメタデータです。ステータス、レイテンシ、振り分けの結果がその例です。
• ngx_mrubyでの使い方：収集先へ送る処理を書く箇所で使います。この処理は、案内のページが計画として説明しています。
• 出典：
  • v3で広げる用途

• 意味：用法が2つある語です。ゲートウェイの製品は、モデルAPI、MCPサーバー、エージェントへの通信に使います。ボット対策の報告書は、AIのクローラー、スクレイパー、エージェントがWebサイトへ送るリクエストに使います。ゲートウェイの製品のページの中にも、モデルの呼び出しだけを指す箇所があります。
• ngx_mrubyでの使い方：ページが複数の種類の通信を1語で指す必要があるときだけ使い、初出で含む種類を定義します。この語を定義した標準と論文はありません。
• 出典：
  • Kong, agent-to-agent traffic
  • WSO2, AI Gateway
  • Kong, AI Gateway
  • HUMAN Security 2026 report

• 意味：モデルの呼び出しだけを指す語です。LLM trafficは提供元のAPIへの呼び出しに、inference trafficはモデルサーバーへの通信に使われます。
• ngx_mrubyでの使い方：総称にはしません。MCP、A2A、サイトへ来るリクエストを含まないためです。
• 出典：
  • Kong, AI Gateway
  • LiteLLM, AI Gateway
  • F5, NGINX Gateway Fabric

• 意味：ボット対策では、AIエージェントとエージェント型のブラウザ（agentic browser）がWebサイトへ送るリクエストを指します。ゲートウェイの製品では、A2Aの通信か、モデルとMCPとA2Aの3種類の通信をまとめて指します。
• ngx_mrubyでの使い方：総称にはしません。意味が製品や業界でぶつかるうえ、学習用のAIクローラーと、エージェントでないAIアプリケーションからのモデルの呼び出しが外れるためです。
• 出典：
  • HUMAN Security 2026 report
  • agentgateway introduction

• 意味：モデル、エージェント、ツールの前段に置き、その通信の認証、振り分け、制限、観測をするゲートウェイです。APIゲートウェイの機能を広げて作る製品が多くあります。このページのために調べたAIゲートウェイの製品は、Webサイトへ来るリクエストの制御を、範囲に入れていません。
• ngx_mrubyでの使い方：ngx_mrubyがモデルAPI、MCPサーバー、エージェントの前段に置く部品の名前です。
• 出典：
  • Microsoft, AI gateway
  • LiteLLM, AI Gateway
  • WSO2, AI Gateway
  • Kong, AI Gateway
  • Cloudflare, AI Gateway

• 意味：MCPサーバーの前に置くreverse proxyと管理の層です。MCPの通信に限って、認可、レート制限、MCPツールの振り分けをします。
• ngx_mrubyでの使い方：AIゲートウェイのうち、MCPの部分を指します。
• 出典：
  • microsoft/mcp-gateway
  • Kong, MCP traffic

• 意味：Kubernetes Gateway API Inference Extensionの語です。自前でホストするモデルサーバーの前に置き、Endpoint Pickerで送り先のサーバーを選ぶproxyを指します。
• ngx_mrubyでの使い方：総称にはしません。ngx_mrubyがこの意味で、自前のモデルサーバーの前に立つ場合だけ使います。
• 出典：
  • Inference Extension README

• 意味：一部の製品が、AIゲートウェイのうちモデルAPIの呼び出しを中継する部分に付ける名前です。WSO2の製品のLLM Proxyと、agentgatewayのLLM Gatewayが、その例に当たります。
• ngx_mrubyでの使い方：部品の名前にはしません。MCPとA2Aはモデルの呼び出しでなく、製品ごとに範囲もそろわないためです。AIゲートウェイ、またはそのモデルAPIの部分と書きます。
• 出典：
  • WSO2, AI Gateway
  • agentgateway README
  • MCP architecture (2026-07-28)

• ホームページの題「AIアプリケーションの認証と転送をRubyで制御する。」は、モデルAPIを呼び出す側のソフトウェアを、AIアプリケーションと書いています。題の下の例は、チャットと文書要約のリクエストを、modelのフィールドの値で振り分けます。題の下の本文は、部品を、AIアプリケーションとモデルAPIの間に置くAIゲートウェイと呼んでいます。
• 計画の用途「モデルAPIのエラーで転送先を変える」は、テキストの言語モデルに限らないので、モデルAPIと書いています。
• v3で広げる用途の「AIクローラーの制御」の節は、サイトへ来るAIのクローラーとエージェントのリクエストを扱うので、用語集の語が合います。
• edge-controlの構想の題は「AI traffic」と書いています。この構想は、MCPの通信、モデルAPIの通信、サイトへ来るAIのクローラーとエージェントのリクエスト、log handlerのテレメトリを扱います。そのため、この語には、初出でこの4つの通信を含むという定義が要ります。
• ドキュメントの一覧は、モデルAPIの部分の案内へのリンクを「モデルAPIの中継」と書いています。このページは、AIゲートウェイのうちモデルAPIの部分だけを扱い、ほかの部分の案内は別のページにあります。