生成AIの仕組みを理解することで、プロンプトデザインがぐっと効果的になります。非エンジニアでも簡単に取り組める基礎知識を、わかりやすく解説します！
みなさん こんにちは！ 今日も《ビジネス経験を活かしたChatGPT活用術 ～還暦を過ぎた私でもChatGPTを操れた～》と題してAIブログ記事を始めます。
みなさん《聴くチカラ研究所》へご来訪ありがとうございます。4DL Technologies株式会社（フォーディーエル）の荒巻 順です。
生成AIは、私たちが質問をすると、それに応じた答えを作り出す「賢い会話のパートナー」ともいえます。
たとえば、メールを書くときや会話をしているようなイメージを持ってもらうとわかりやすいかもしれません。ChatGPTは、これまでに大量のテキストデータを学んできており、そのデータをもとに新しい文章を生成します。
たとえば、ビジネスの場面で「今のトレンドに合わせた商品説明を考えてほしい」といった質問をすると、過去のデータを参考に、あなたに最適な提案をしてくれるんです。
このように、生成AIは単に情報を探すのではなく、過去の知識を組み合わせて、新しいアイデアや回答を生み出してくれるので、非常に便利です。
生成AIが複雑な質問に答えられるのは、簡単に言えば「たくさんの本を読んでいるから」です。
例えば、図書館に行っていろいろな分野の本を読み漁ったとしましょう。その知識を使って、いろんな質問に答えることができるようになりますよね？生成AIも同じように、インターネット上の膨大な情報を読んで学習しています。
だから、たとえば「今後の市場動向はどうなるか？」といった複雑な質問にも答えることができます。
AIは、これまでの市場データやトレンドを分析し、予測を立ててくれます。ただし、AIが必ずしも完璧な答えを出すわけではないので、AIが提案した内容を私たちがチェックすることも大切です。
ここでは、もう少し生成AIの背後にある技術についてお話ししますが、簡単に説明します。ChatGPTが使っているのは「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれるものです。
これは、大量のデータを読み込んで、人間が言葉を使うように学習する仕組みです。
具体的に言えば、AIは膨大なデータの中から「どの言葉が次に来るか」を予測しています。たとえば、あなたが「明日の会議に必要な資料は…」と入力すると、AIは「何の資料が必要なのか？」を考え、適切な提案をしてくれるわけです。
こうして、生成AIは私たちの意図を理解しながら、次に続く言葉を賢く生成していくのです。
次回は、生成AIをさらに深掘りし「Transfer Learning」の基本概念やビジネスでの応用方法、メリットとデメリットについて解説します。技術的な特徴や仕組みも理解することでスキルに磨きをかけましょう。
もしも、記事を読んで技術的な仕組みを深掘りをしてみたいって感じたら、以下の日本経済新聞社主催のシンポジウム動画はお勧めです。
https://channel.nikkei.co.jp/gai2024/gai202402_1000.html
技術的な部分で日本の生成AI第一人者の東京大学 松尾教授の講演です。