生成AIの仕組み入門を始めます。
生成AIの基本原理生成AIの仕組みを構造的に把握し、RAGやエージェント導入の判断材料にできるようになります。全25話・Vol 1（2026年4月3日公開）で具体例を交えて解説します。
生成AIの基本原理
生成AIの仕組み入門 - 生成AIの基本原理の記事一覧
生成AIは、そもそも何をしているのか
生成AIの基本原理生成AIは「次にもっともらしい続きを予測」して文章を作る仕組みで、事実の正確性が保証されないことが課題です。この記事では、2026年4月3日公開のVol 2で「AI基礎知識」を踏まえた具体例を交えて解説します。
トークンとは何か。AIは文章をどう見ているのか
生成AIの基本原理トークンは文字でも単語でもなく、AIが文章を扱うための中間的な単位であることが分かります。日本語は英語よりトークン数が多くなる理由や、コンテキスト長が「AIの机の広さ」と表現される仕組みを知りたい方へ、具体例を交えて解説します。
トランスフォーマーとは何か。生成AIが"読む"仕組みをざっくり理解する
生成AIの基本原理トランスフォーマーはAttentionで「どこを重要視するか」を計算し、文章全体を見渡して次のトークンを決める仕組みで、長文や離れた語句の関係も捉えられることが分かります。AIが文章を「読む」際に抱える「前後関係が取れない」悩みを解消したい方へ、2026年4月3日公開のVol.4で具体例と共に解説しています。
生成AIはなぜズレるのか。ハルシネーションの仕組み
生成AIの基本原理生成AIが「もっともらしさ」を優先して続きを作る仕組みが、情報不足のときに「ハルシネーション」を引き起こすことが分かります。2026年4月3日発行のVol 5で具体例と対策を解説します。
プロンプトで何が変わるのか
生成AIの基本原理プロンプトはAIの出力を目的に合わせて絞る手段で、背景情報を加えるだけで回答の深さや形式が変わります。この記事ではVol 6の「生成AIの基本原理」を例に、焦点・深さ・形式の違いと実際のテンプレート活用法を解説しています。
モデルが違うと何が違うのか
生成AIの基本原理速さ・深さ・得意分野・入出力の4つの軸でモデルを比較すれば、あなたの仕事に最適なAIを見つけられます。モデル名に振り回されず、具体的な速度や深さの違いを把握できるので、課題解決がスムーズになります。