学習のポイント:

  • GPTは「生成的事前学習型トランスフォーマー」の略で、文章を自動で作り出すAIの技術です。
  • 一単語ずつ順番に予測しながら文章を組み立てる「自己回帰型」という方法を使っています。
  • ChatGPTなどに使われていて、仕事の効率化や創造的な活動への応用が進んでいますが、誤った情報や偏りといった課題もあります。

ChatGPTの“頭脳”GPTってどんな技術?

「GPTって、結局どういうものなの?」と聞かれると、うまく説明できないという方も多いかもしれません。名前はよく耳にするけれど、その中身まではよく知らない。そんな存在がGPTです。

でも実は、このGPTこそがChatGPTの“頭脳”とも言える、とても重要な技術です。AIの分野では中心的な役割を担っていて、私たちの日常にも少しずつ関わるようになってきています。

今回は、この「GPT」という言葉の意味や仕組みについて、できるだけわかりやすくご紹介していきます。

GPTという名前に込められた意味とその動き方

まず、「GPT」は「Generative Pre-trained Transformer(生成的事前学習型トランスフォーマー)」という長い英語の略です。一見難しそうですが、それぞれの言葉にはちゃんと意味があります。

「Generative(生成的)」は、“何かを作り出す”という意味で、ここでは主に文章などのテキストを指します。「Pre-trained(事前学習済み)」は、“あらかじめ大量のデータから学んでいる”ということ。そして「Transformer(トランスフォーマー)」は、AIが文脈や言葉のつながりを理解するための仕組みです。

この3つが合わさったGPTは、大量の文章データからパターンやルールを学び、新しい文章を自動で作ることができます。

もう少し具体的に言うと、GPTは「自己回帰型」と呼ばれる方法で文章を作ります。これは、一単語ずつ順番に予測しながら文を書いていくスタイルです。

たとえば、「今日はいい天気ですね」という文を書く場合、「今日は」と入力すると、その次に来そうな言葉として「いい」を予測します。その後も「天気」「ですね」と続けていきます。このように、一度出力した単語をもとに次の単語を決めていくことで、自然な流れのある文章ができあがります。

この仕組みは、人との会話にも少し似ています。私たちも相手の話や状況から、「次に何と言おうかな」と考えながら話しますよね。GPTも同じように、その場その場で文脈を読み取りながら返答しているので、とても自然な対話が可能になるわけです。

ただし、その裏側では膨大な量のデータによる訓練と、高度な計算処理が行われています。その結果として、まるで人間が書いたような文章が生まれているというわけです。

ChatGPTで活躍するGPT:便利さと注意点

では、このGPTはどんなところで活躍しているのでしょうか?一番身近なのは、やはりChatGPTでしょう。質問への回答や文章作成、アイデア出しまでこなすこのサービス。その中心には、このGPTという技術があります。

最近ではビジネスシーンでも活用され始めていて、たとえばメール文を書く手助けやプログラムコードを書く際の補助などにも使われています。単純作業だけでなく、人間ならではと思われていた創造的な仕事にも少しずつ関わるようになってきました。

とはいえ課題もあります。たとえば、自信たっぷりに間違った情報を話してしまうことがあります。この現象は「ハルシネーション」と呼ばれています。また、大量のデータから学ぶ過程で、一部に偏った考え方や表現を覚えてしまうリスクもあります。

こうした問題点には注意が必要ですが、それでもこの技術には大きな可能性があります。人間だけでは難しかったことも、AIとの協力によって新しい形で実現できる時代が近づいている――そんな変化を感じさせてくれる存在なのです。

これからの時代を知るために、まずはGPTから

以前はSF映画などでしか見なかったようなAI技術が、今ではスマートフォンやインターネットサービスなど、ごく身近なところで静かに活躍しています。その中でも中心的な役割を果たしている技術、それが今回ご紹介したGPTです。

このしくみについて知っておくことは、新しい時代との向き合い方を考える上でも大切になってきます。最初は難しく感じるかもしれません。でも、一歩ずつ理解していけば、不思議と身近に感じられるようになるものです。

次回は、このGPTにも深く関係している「Transformer」という技術……その前段階として、「BERT(バート)」という代表的なAIモデルをご紹介します。言葉の“前後関係”を読み取る力に優れたそのしくみについて、また丁寧にひも解いていきたいと思います。

用語解説

GPT:「Generative Pre-trained Transformer」の略称で、大量の文章データから学び、新しいテキストを自動生成するAI技術です。

自己回帰型:一単語ずつ順番に予測しながら文章を作成する方法です。人間が会話するときのように、その場その場で次に続く言葉を考えて進めていきます。

ハルシネーション:AIが本当らしく見えるけれど実際には誤った情報を提示してしまう現象です。正確さよりも“それっぽさ”が優先されてしまうことがあります。