生成AIの仕組みを初心者向けに解説｜LLM・Transformer・画像生成AIの違いとは？

ChatGPTをはじめとする生成AIは、私たちの仕事や学習、趣味まで大きく変え始めています。しかし、「文章を作れるのは知っているけれど、実際にはどんな仕組みで動いているの？」と疑問に思ったことはありませんか。

私自身も最初は「AIは何でも知っている魔法のコンピューター」のようなイメージを持っていました。しかし仕組みを学んでみると、実際は非常に論理的で、人間の学習方法にもよく似た仕組みで文章を作っていることが分かりました。

この記事では、生成AIの基本からLLM（大規模言語モデル）、Transformer、そして画像生成AIとの違いまで、できるだけ専門用語をかみ砕きながら解説します。

生成AIには大きく2種類ある

まず知っておきたいのが、生成AIには大きく分けて次の2種類が存在するということです。

• 文章を生成するAI
• 画像や動画を生成するAI

どちらも「生成AI」と呼ばれていますが、中で使われている技術は大きく異なります。

文章生成AI（LLM）

ChatGPTやGemini、ClaudeなどはLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）と呼ばれる技術を利用しています。

LLMは、人間が書いた膨大な文章を学習し、「次に来る言葉は何だろう？」という予測を繰り返すことで自然な文章を作り出します。

画像・動画生成AI

一方、画像や動画を生成するAIでは拡散モデル（Diffusion Model）という技術が主流です。

こちらは文章ではなく、ノイズから少しずつ画像を復元するような方法で、美しいイラストや写真、動画を生成しています。

代表的な生成AIサービス

現在ではさまざまな企業が生成AIサービスを提供しています。

• ChatGPT（OpenAI）
• Gemini（Google）
• Claude（Anthropic）
• Stable Diffusion
• Midjourney
• Sora（動画生成AI）

本記事では、この中でも文章生成AIの中心となるLLMについて詳しく見ていきます。

LLMはどのように文章を作っているのか？

実はChatGPTは、人間のように文章全体を一気に考えているわけではありません。

一言でいうと、 「次に来そうな単語を予測し続けている」 だけなのです。

例えば有名な小説の冒頭である

吾輩は猫である

という文章を考えてみましょう。

まずAIへ

pre>
吾輩

だけを入力すると、 AIは学習した膨大な文章から、

• は
• が
• も
• の

といった候補を確率で計算します。

その中でも最も可能性が高い「は」を選択します。

次に

吾輩は

を入力すると、今度は

• 猫
• 人間
• 学生

などの候補が計算され、一番確率が高い「猫」が選ばれます。

この処理を何百回、何千回と繰り返して文章を完成させているのです。

つまりChatGPTは、 未来を予知しているわけではなく、「次の単語予測」を高速で繰り返しているAI というイメージが最も分かりやすいでしょう。

文章生成AIを支えるTransformerとは？

では、なぜAIは次の単語を高い精度で予測できるのでしょうか。

その秘密がTransformer（トランスフォーマー）という技術です。

Transformerは2017年にGoogleの研究者が発表した論文 「Attention Is All You Need」 によって世界中へ広まりました。

現在のChatGPTをはじめ、多くの最新AIはこのTransformerをベースに開発されています。

GPTの「T」はTransformer

ちなみにGPTとは、

• Generative
• Pre-trained
• Transformer

の頭文字です。

つまりChatGPTの名前にもTransformerという技術が含まれているほど、生成AIにとって重要な存在なのです。

Transformerは文章の関係性を見る技術

Transformer最大の特徴がAttention（アテンション）という仕組みです。

これは文章中の単語同士がどれくらい関係しているかを判断する機能です。

例えば長い文章でも、「この単語は先ほど出てきた人物を指している」「この言葉が重要だ」と判断できるため、自然な文章を生成できます。

従来のAIでは長文になるほど前半の内容を忘れてしまう問題がありましたが、Transformerによって飛躍的に性能が向上しました。

現在では文章生成だけでなく、画像認識や音声認識、翻訳など幅広い分野でも活用される汎用的なAI技術となっています。

次回は、LLMがどのように学習するのかをテーマに、事前学習・ファインチューニング・RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）について、初心者向けに詳しく解説していきます。

LLMはどのように学習しているのか？

ChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）は、最初から優秀だったわけではありません。

人間が知識を身につけるように、膨大な文章を読み込み、何度も学習を繰り返すことで現在の性能を実現しています。

LLMの学習は大きく分けると、次の2段階で行われます。

• 事前学習（Pre-training）
• 自己学習（Fine-tuning・RLHFなど）

この流れは、人間が学校で勉強するプロセスによく似ています。

① 事前学習（Pre-training）とは？

まず最初に行われるのが事前学習です。

これは大量の文章をAIに読み込ませ、「言葉と言葉のつながり」を覚えさせる工程です。

イメージとしては、小さな子どもが本を何百万冊も読み続けて語彙や知識を身につけるようなものです。

この段階では、人間が一つひとつ正解を教える必要はありません。

AIは文章そのものを教材にして、自ら学習していきます。

穴埋め問題を解きながら学習する

例えば、有名な文章である

吾輩は猫である

を学習する場合、AIには次のような問題が出されます。

吾輩は □□□

AIは空欄に入る単語を予測します。

「猫」という正解を導き出せるようになるまで、このような問題を何億回、何兆回と繰り返していくのです。

さらに今度は、

吾輩は猫 □□□

というように、隠す場所を少しずつ変えながら学習します。

この繰り返しによって、文章の流れや文法、さらには世界の知識まで少しずつ身につけていきます。

ラベル付けが不要なのが大きな特徴

従来のAIでは、人間が「これは犬」「これは猫」と正解を付けるラベル付け作業が必要でした。

しかしLLMの事前学習では、文章そのものが教材になります。

つまり、人間が大量の正解データを作らなくても学習できるため、インターネット上の膨大な文章や書籍を効率よく学習できるのです。

GPTはどれくらいのデータを学習している？

GPT-3では、およそ300万冊分ともいわれる膨大なテキストデータを学習したとされています。

また、学習コストだけでも数百万ドル規模といわれており、その規模の大きさが分かります。

現在のGPT-4以降については詳細は公開されていませんが、さらに大規模なデータと計算資源が使われていると考えられています。

自己学習（Fine-tuning）とは？

事前学習だけでは、人間と自然に会話できるAIにはなりません。

そこで行われるのが自己学習（Fine-tuning）です。

これは、人間でいう学校の授業や実践トレーニングに近い工程になります。

代表的な方法が教師あり学習（Supervised Fine-Tuning）です。

教師あり学習のイメージ

人間が質問と回答のセットを大量に作成します。

質問：日本の首都は？

回答：東京

このような質問と正しい回答のペアを何十万件、何百万件も学習させることで、AIは適切な受け答えを身につけます。

つまり、人間が先生となってAIへ正しい答えを教えているのです。

RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）とは？

さらにChatGPTでは、より自然で安全な回答を生成するためにRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）という仕組みが使われています。

これは、人間がAIの回答を評価し、その結果をAIへフィードバックする学習方法です。

人間が回答に順位を付ける

例えば次のような質問をAIへ行います。

質問：日本の首都は？

AIが複数の回答を生成したとします。

• 東京
• 京都
• 大阪
• アメリカ

人間はこの中から「最も良い回答」を選び、順位を付けます。

その評価結果をAIが学習することで、「人間が望む回答とは何か」を少しずつ理解していきます。

報酬モデルを作る

人間が評価したデータをもとに、今度は報酬モデル（Reward Model）を構築します。

このモデルは、「どの回答が高評価になりやすいか」を予測する役割を持っています。

AIはこの報酬モデルを参考にしながら、より高い評価を得られる回答を生成するよう学習を続けます。

強化学習で回答品質を高める

最後に、報酬モデルを利用した強化学習（Reinforcement Learning）を行います。

AIは試行錯誤を繰り返しながら、「人間に最も満足してもらえる回答」を探し続けます。

この工程を何度も繰り返すことで、ChatGPTは自然な会話や高品質な文章を生成できるようになっているのです。

次回は、AIの性能が飛躍的に向上した理由として知られる「スケーリング則」について詳しく解説します。なぜ生成AIは年々賢くなっているのか、その背景を分かりやすく見ていきましょう。

LLMの性能を飛躍的に向上させた「スケーリング則」とは？

ここまで、LLM（大規模言語モデル）がどのように文章を生成し、どのような学習を行っているのかを見てきました。

では、なぜ生成AIはここ数年で驚くほど賢くなったのでしょうか。

その答えとなるのがスケーリング則（Scaling Law）です。

スケーリング則とは、「AIに学習させるデータ量」「モデルの大きさ」「計算資源」の3つを増やすことで、AIの性能が一定の法則に従って向上することを示した非常に重要な考え方です。

AIの性能を決める3つの要素

スケーリング則では、次の3つが性能向上の鍵となります。

• ① 学習データの量
• ② モデルのサイズ（パラメータ数）
• ③ 学習に使う計算資源（GPUなど）

人間に例えるなら、

• 読む本の量が増える
• 脳の容量が大きくなる
• 勉強時間が増える

この3つがそろえば、より多くの知識を身につけられるのと同じイメージです。

なぜスケーリング則が重要なのか？

現在では当たり前に思えるかもしれませんが、以前は「どれだけお金をかければAIがどれだけ賢くなるのか」が分かっていませんでした。

つまり、AI開発は非常にリスクの高い投資だったのです。

しかしスケーリング則が発表されたことで、「学習データ・モデル・計算資源を増やせば性能も向上する」という指針が明確になりました。

これにより、世界中のAI企業が安心して巨額の投資を行えるようになり、現在の生成AIブームへとつながっています。

モデルサイズは年々巨大化している

ChatGPTをはじめとするLLMは、毎年のようにモデルサイズが拡大しています。

パラメータ数は指数関数的に増加しており、その結果として文章生成能力や推論能力も大きく向上しています。

一方で最近では、もう一つ注目されている流れがあります。

小型LLMの進化も加速

以前は「性能の高いAI＝巨大モデル」という考え方が一般的でした。

しかし近年では、小規模なモデルでも高い性能を発揮するLLMが次々と登場しています。

スマートフォンやノートPCでも動作する軽量モデルが開発され、個人でも高性能なAIを利用できる時代になりつつあります。

この流れは「AIの民主化」とも呼ばれ、多くの企業や個人開発者に新たな可能性をもたらしています。

この記事のまとめ

生成AIは魔法のような技術ではなく、大量のデータと高度な学習アルゴリズムによって成り立っています。

今回紹介したポイントを整理すると、次のようになります。

まとめ

生成AIの仕組みを理解すると、ChatGPTは単に「答えを知っているAI」ではなく、「膨大な知識をもとに次の言葉を予測し続けるAI」であることが分かります。

その背景にはTransformerやLLM、事前学習、RLHF、そしてスケーリング則といった数多くの技術革新があります。

これらの基礎を理解しておくことで、ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIをより効果的に活用できるようになります。

AIの進化は今後も続いていきます。仕組みを理解しながら活用することで、仕事や学習、日常生活において生成AIを最大限のパートナーとして活かせるでしょう。