学習のポイント：

  • BERTは、前後の文脈を同時に読み取ることで、文章の意味を深く理解できます。
  • 「マスク型」の学習方法により、隠された単語を前後の言葉から推測し、言葉のつながりや意味合いを学びます。
  • BERTの登場によって、AIが言葉を理解する方法が大きく進化し、より自然な検索や対話が可能になりました。

言葉の“空気”を読むAI、そのカギはBERTにあり

「AIって、どうやって文章の意味を理解しているんだろう？」
そんな疑問を持ったことがある方もいるかもしれません。たとえば検索エンジンに質問を入力したとき、自分の意図をくみ取ったような答えが返ってくることがありますよね。あるいはスマートフォンで文字を打っていると、まるでこちらの気持ちを読んだかのように予測変換が表示されることもあります。

こうした自然なやり取りの裏側には、「BERT（バート）」というAI技術が静かに働いています。

BERTって何？前後の文脈から意味をつかむしくみ

BERTは、Googleが2018年に発表した言語モデルです。正式には「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」といい、日本語にすると「双方向から文章を読み取る仕組み（Transformerベース）」という意味になります。

少し難しく聞こえるかもしれませんが、大切なのは「双方向」と「文脈」という考え方です。

これまで多くのAIは、文章を左から右へ、または右から左へと一方向にしか読めないものが主流でした。そのため、一文全体の意味やニュアンスまで正確につかむことは得意ではありませんでした。

しかしBERTは違います。前後両方の単語を同時に見ながら、その中で一部だけ隠された単語（マスクされた単語）を当てるような形で学習します。たとえば、「私は〇〇でコーヒーを飲んだ」という文から、「〇〇」に入る言葉として「カフェ」や「駅」など、前後関係からふさわしい言葉を推測する訓練です。

このような“マスク型”の学習方法によって、BERTは言葉と言葉のつながりだけでなく、その背景にある意味合いや流れまで理解できるようになりました。

検索や予測変換がもっと自然になった理由

BERTがどんなふうに働いているかは、小説を読むときの感覚に近いかもしれません。一文だけではわからないことも、その前後にあるストーリー全体から人物の気持ちや状況が見えてくることがありますよね。

たとえば、「彼女は涙ぐみながら電話を切った。」という一文だけでは理由まではわかりません。でもその前に「上司から理不尽な叱責を受けた」と書いてあれば、その涙にも納得できます。

BERTも同じように、一つひとつの言葉だけを見るのではなく、その周囲との関係性や流れ、“空気感”まで感じ取ろうとします。この力のおかげで、検索エンジンやチャットボットなど、多くの日常的なサービスがより自然で賢く進化しました。

ただし、BERTにも得意・不得意があります。たとえば、自分で新しい文章を書くことにはあまり向いておらず、「読む専門」といった立ち位置です。また、大量のデータと高性能なコンピュータ資源が必要になるため、実際に使うには工夫も求められます。そのため最近では、このBERTを土台としてさらに改良されたモデルも次々と登場しています（詳しくは別の記事でご紹介します）。

AIと言葉との向き合い方が変わった

それでもなお、BERTが登場したことで、「AIが言葉をどう理解するか」という考え方そのものが大きく変わりました。それまでは単語同士の距離や並び順など表面的な情報だけで判断していたものが、「意味」や「関係性」を重視するようになったんです。

この変化によって、人間との対話や情報検索など、多くの日常的な場面でAIとの距離感がぐっと縮まりました。

言葉というものは、とても繊細で奥深いものです。同じ単語でも使われ方によって意味合いが変わりますし、人によって表現も異なります。それでもなお、その複雑さに挑もうとしている技術。それこそがBERTなのだと思います。

AIと言葉。その関係について少し知るだけでも、普段何気なく使っているサービスへの見え方が少し変わってくるかもしれません。そして次回は、このBERTの基盤となっている「Transformer」という仕組みにも触れていきます。どうぞお楽しみに。

用語解説

BERT：Googleが開発したAI技術で、文章全体から前後関係（文脈）を読み取りながら意味を理解する力があります。

双方向：文章を読む際に、一方向だけでなく左右両方から同時に内容を見ることで、より正確な理解につながります。

文脈：ある言葉や文章がおかれている背景や状況全体のこと。同じ言葉でも、この文脈によって伝わる意味は大きく変わります。