主要な専門用語の解説

◆ モデル / 大規模言語モデル（LLM）

まずAIの「脳」にあたる「モデル」についてです。特にChatGPTなど言葉を扱うAIの脳は「大規模言語モデル」略して「LLM」と呼ばれます。

これは「ものすごく大量の文章を読んで言葉を巧みに扱えるようになった超高性能なAIの脳」のことです。インターネット上の百科事典やニュース、書籍など天文学的な量の文章を学習し、言葉と言葉の繋がりを理解しています。ただの物知りなデータベースではなく、文脈を読んで最適な言葉を選ぶ能力を持った賢い脳だとイメージしてください。

特徴と仕様

  • 得意なこと: 文章生成や要約だけでなく、画像や音声を理解したり生成したりする「マルチモーダル」対応のモデルが増えています。
  • 知識の限界: モデルごとに「カットオフ」と呼ばれる知識の期限があります（例：2023年4月までの情報で学習）。
  • コンテキストウィンドウ: 一度に記憶・処理できる情報量のこと。モデルによって記憶力（例：数千文字〜数百万文字）が異なります。
  • 主要なモデル: OpenAI社の「GPTシリーズ」、Google社の「Geminiシリーズ」、Anthropic社の「Claudeシリーズ」などがあります。

◆ プロンプト

プロンプトとは私たちがAIにお願いごとをするための「指示書」です。AIは私たちがプロンプトで入力した内容を元に答えを生成します。このプロンプトの質がAIから得られる回答の質を直接決めると言っても過言ではありません。

これは優秀な部下に仕事を依頼する時と似ています。曖昧でざっくりした指示では思ったような成果物は出てきません。具体的で分かりやすい指示を出すことでAIはアシスタントとして最高のパフォーマンスを発揮します。

特徴と仕様

  • 対話形式: 過去のやり取りを記憶しているため、会話形式で指示を深掘りしていくことができます。
  • 役割設定: 「あなたはプロの編集者です」のように役割を与えることで、回答の質と専門性を高められます。
  • 文字数制限: 使用するツールによってプロンプトとして入力できる文字数に上限があります。
  • 言語対応: ほとんどのモデルは多言語に対応しており、日本語での指示が可能です。

◆ トークン

トークンとはAIが言葉を処理するための最小単位です。人間が文章を「単語」や「文字」で認識するようにAIは文章をこの「トークン」という単位に分割して処理します。

なぜトークンが重要かというと、多くのAIサービスでは一度に処理できるトークン数に上限があるからです。例えば上限4000トークンのモデルにそれを超える長文の指示を出してもAIは全文を認識できません。また利用料金がトークン数に応じて発生するサービスもありAIの処理量やコストに関わる重要な単位です。

特徴と仕様

  • カウント方法: 日本語は英語に比べてトークン数が多くなる傾向があります（ひらがな1文字≒1トークン、漢字1文字≒1〜3トークン）。
  • 上限（リミット）: 無料版よりも有料版の方が一度に扱えるトークン数が多いのが一般的です。
  • コスト: 開発者向けのAPI利用では「入力トークン」と「出力トークン」で料金が異なる場合があります。

【用語まとめ】

  • モデル / LLM (大規模言語モデル)
    AIの「脳」のこと。特に言語を扱う脳をLLMと呼ぶ。

    • 例：GPT-4、Gemini
  • プロンプト
    AIに与える「指示書」のこと。具体的で分かりやすい指示が良い結果を生む。

    • 例：「〇〇について教えて」より「〇〇を〇〇の形式で〇個提案して」
  • トークン
    AIが言葉を処理する際の最小単位。AIの処理量の上限や料金に関わる。

    • 例：上限4000トークン、1000トークンあたり〇円
前次