GPTとは何か？ ― テキストを“理解し、生成する”AIの仕組み

いまやニュースやSNSで頻繁に見かける「ChatGPT」。

その名前にある「GPT」とは、Generative Pre-trained Transformer（生成型事前学習トランスフォーマー）の略称です。

この技術こそが、文章を理解し、新しいテキストを生成するAIの中核を担っています。

ここでは、GPTの仕組みと進化、そして何が「すごい」のかを技術的に解説します。

GPTの基本構造：Transformerとは何か

GPTの根幹にあるのが、Transformer（トランスフォーマー）という自然言語処理モデルの構造です。

これは2017年にGoogleが発表した論文「Attention Is All You Need」で提案され、以降のAI言語モデルの標準構造となりました。

Transformerの特徴は、「自己注意機構（Self-Attention）」にあります。

従来のRNNやLSTMのようにテキストを順番に処理するのではなく、文全体を一度に見渡し、単語同士の関係性（文脈）を学習するのです。

たとえば「私は銀行で口座を開いた」という文があった場合、「銀行」という単語が「金融機関」であることを文脈的に理解できます。

一方で「river bank」という文が出れば、同じ“bank”でも“土手”を意味することを判断できる。

この“文脈理解”を可能にしたのが、Transformerの革新です。

GPTの「事前学習」と「微調整」

GPTは名前の通り、「Pre-trained（事前学習）」されたモデルです。

これは、インターネット上の大量の文章データを使って学習し、言語のパターンや知識を統計的に把握しているということを意味します。

たとえば「東京は日本の〜」と入力すると、高確率で「首都」という単語を生成できる。

これはGPTが“意味を知っている”のではなく、「その単語が次に出現する確率が高い」ことを統計的に予測しているのです。

さらに、OpenAIはこの事前学習モデルに対して「指示に従うように調整（Instruction Tuning）」や「人間の好みに合わせた最適化（RLHF：人間のフィードバックによる強化学習）」を行っています。

これにより、ChatGPTのように自然な対話や文書作成が可能な応答AIが実現しました。

GPTはどう“考えている”のか？

GPTは人間のように思考しているわけではありません。

内部では確率計算によって、次に続く単語の出現確率を予測しています。

しかし、その確率予測が極めて精密で、膨大な文脈情報を保持しているため、まるで“理解しているように見える”のです。

言い換えれば、GPTは「統計的予測による擬似的理解エンジン」。

文法、語彙、論理展開、会話の流れなどを確率モデルとして再現しているといえます。

GPTの応用領域

GPTは単なるチャットボットではなく、すでに多様な領域に応用されています。

・自然言語処理（NLP）：要約、翻訳、感情分析、文書分類

・ソフトウェア開発支援：コード自動生成、リファクタリング支援

・教育・研修分野：個別学習サポート、教材自動生成

・ビジネス支援：メール作成、レポート生成、顧客対応の自動化

また、GPT-4以降ではマルチモーダル（画像＋テキスト）対応も進み、ビジネス領域での「知的作業の自動化」が急速に進んでいます。

限界と課題：正確さと“幻覚（ハルシネーション）”問題

GPTは万能ではありません。

とくに課題となるのが、「ハルシネーション」と呼ばれる誤情報生成です。

自信をもって間違った回答をするケースがあり、これは統計的予測モデルである以上、避けられない性質でもあります。

そのため、GPTを実務で使う際は、「人の最終確認」＋「信頼できるソースの併用」が不可欠です。

また、データのバイアス（偏り）や著作権の問題も、今後の技術発展とともに議論が続いています。

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