生成AIの仕組みを初心者向けに解説

2024/05/27

生成AI（Generative AI）は、様々なコンテンツを自動的に作り出す技術です。その仕組みは少し複雑ですが、初心者でも理解できるように簡単に説明します。

「そもそも生成AIって何？」と思う方はこちらの記事をどうぞ。

生成AIの基本概念

生成AIは、膨大なデータをもとに学習し、新しいコンテンツを生成します。

例えば、ウェブ上に公開されている文章や写真やイラストです。

コンピュータという機械が“学習する”プロセスを可能にするのが「ニューラルネットワーク」という技術です。以下に、その仕組みを簡単に説明します。

ニューラルネットワークは、人間の脳の働きを模倣した計算の仕組みです。

脳にはニューロン（神経細胞）があって、多数のニューロンが複雑につながり合ってネットワークを作ることでいろんな種類の情報を処理しています。

ニューラルネットワークも同様に、数多くの「ノード」と呼ばれる、ニューロンに相当する小さな計算ユニットが複雑につながり合って情報を処理します。

生成AIは、大量のデータを使って学習します。このプロセスを「トレーニング」と呼びます。例えば、テキスト生成AIの場合、膨大な量の文章データを使ってトレーニングを行います。

データ収集: まず、AIに学習させるための大量のデータを集めます。これはインターネット上の文章や画像などです。
前処理: 集めたデータをAIが理解しやすい形に変換します。例えば、テキストデータを単語ごとに分けたりします。（正確には単語ではなくトークンに分けるのですが、ひとまず単語と思っておいてください）
トレーニング: ニューラルネットワークを使ってデータを学習させます。AIはデータのパターンを見つけ出し、それを基に新しいコンテンツを生成する能力を身につけます。

学習が終わったAIは、新しいコンテンツを生成することができます。生成のプロセスは以下のように進みます。

入力: ユーザーがAIに指示を出します。例えば、「猫の絵を描いて」といった具合です。ユーザーがAIに与える指示やお願いのことを「プロンプト」と言います。
処理: AIはトレーニングで学んだパターンを使って、指示に基づくコンテンツを作り出します。莫大なパターンの中から、ユーザーのプロンプトに適した組み合わせを見つけ出して組み合わせることで、コンテンツを作成します。
出力: AIが生成したコンテンツをユーザーに提供します。例えば、新しい文章や絵です。