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ChatGPTやGeminiなどのLLMがどうやって回答を生成しているか

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こんにちは、AI×デザイン戦略アドバイザーの篠原です!

最近、仕事や生活の中でChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル(LLM)を使う機会が増えてきました。

しかし「このAIはどうやって答えを作っているの?」と疑問に思う方も多いでしょう。

本記事では、その仕組みを親しみやすく、かつ安心感を持って理解できるように解説していきます。

LLMの全体像をつかむ

まず、大規模言語モデル(LLM)は、人間のように文章を「理解」しているわけではありません。
過去に学習した大量の文章データから、次に来る言葉の可能性を予測して文章を組み立てています。

例えば、あなたが「おはようございます」の後に「今日は」と書き始めると、多くの場合「いい天気ですね」と続くことを想像できますよね。
LLMはこれを圧倒的な規模とスピードで行っています。

LLMの基本的な流れ

ステップ 内容
学習 インターネットや書籍、記事など膨大な文章を統計的に分析
予測 質問や指示に対して次に来る単語や文を予測
生成 予測を繰り返し、文章として出力

多角的に見るLLMの仕組み

LLMは「統計的な予測モデル」という立場から作られています。
人間のように経験や感情を持たないため、答えは過去に学習したデータの影響を強く受けます。

ChatGPTとGeminiの違い

  • ChatGPT:OpenAIが開発。対話の自然さや文章構成に強み
  • Gemini:Googleが開発。検索や事実確認との連携に強み

※いずれも「万能」ではなく、情報の正確性や更新頻度に限界があります。

誤解しやすいポイント

  • AIは「知っている」のではなく「予測している」
  • 学習後の新しい出来事は知らない場合がある
  • 事実と推測が混ざることがある

LLMの回答を活かすための結論

結論として、LLMの答えは「参考情報」として活用するのが安全です。
特に経営やマーケティングなど重要な判断をする際には、AIの回答を一次情報や専門家の意見と照らし合わせましょう。

安心して使うための3つのコツ

  1. 質問を具体的にする(背景や目的を伝える)
  2. 複数回聞く(表現を変えて比較)
  3. 検証する(事実確認を怠らない)

活用シーンと未来像

例えば、鹿児島の観光業を営む方が、海外観光客向けのキャッチコピーを作る場合。LLMを使えば英語・中国語・韓国語など多言語で提案がもらえます。
そして、人間の感覚でニュアンスを整えることで、より魅力的な発信が可能になります。

未来の展望

今後のLLMは、単なる文章生成にとどまらず、リアルタイムで最新情報を取得し、事実確認を行いながら提案できるようになると予想されています。
これにより、ビジネスの現場での活用幅はさらに広がります。

行動の一歩

まずはAIを「質問相手」として気軽に使ってみましょう。
小さな成功体験を積み重ねることで、自然に業務の一部として活用できるようになります。