生成AIの仕組みとは。学習と推論の流れを図解でわかりやすく解説

2026/08/17

生成AI・LLM

三好大悟

「ChatGPTのような生成AIが、なぜ人間らしい文章や画像を作れるのか仕組みがよくわからない」という方も多いでしょう。

しかし、仕組みを理解しないまま生成AIを業務に使うと、回答が毎回変わる理由が分からず不安になったり、誤った情報（ハルシネーション）をそのまま信じてしまったりするリスクがあります。

そこで本記事では、

生成AIが「学習」と「推論」という2つのフェーズでどう動いているか
なぜ同じ質問をしても回答が毎回変わるのか
テキスト以外の画像・音声生成はどう動いているか
生成AIの限界と自社導入時に注意すべきポイント

についてわかりやすく解説します。生成AIの導入・活用を検討しているAI・DX推進担当の方は、ぜひ最後までご覧ください。

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生成AIとは何か。従来のAIとの違い

生成AIの仕組みを理解する前に、まず「生成AIとは何か」を整理します。

生成AIの定義（新しいコンテンツを「生み出す」AI）

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、文章・画像・音声・動画といった新しいコンテンツを、大量のデータから学習したパターンをもとに生み出すAIを指します。ChatGPTやClaude、Midjourneyなどが代表例です（参考：IBM「生成AIとは」）。

生成AIの特徴は、あらかじめ用意された選択肢から答えを選ぶのではなく、学習した知識をもとに「その場で新しい出力を組み立てる」点にあります。この「組み立てる」仕組みこそが、本記事で解説する学習フェーズ・推論フェーズの中身です。

識別型AI（分類・予測に特化したAI）との違い

生成AIが登場する以前から使われてきたAIの多くは、識別型AIと呼ばれるタイプです。識別型AIは「この画像は猫か犬か」「このメールは迷惑メールか正常メールか」といった分類・判定・予測を得意とします。

生成AIと識別型AIの違いを整理すると、次のようになります。

識別型AI：与えられたデータを「分類・判定」する（例：不良品検知、需要予測）
生成AI：学習した知識から新しいコンテンツを「生成」する（例：文章作成、画像生成）

どちらも大量データから統計的なパターンを学習する点は共通していますが、出力の性質が「既存の選択肢から選ぶ」か「新しく組み立てる」かで異なります。この違いが分かると、次に説明する「学習フェーズ」の位置づけも理解しやすくなります。

生成AIは「学習」と「推論」の2段階で動いている

生成AIの動作は、大きく分けて「学習フェーズ」と「推論フェーズ」という2つの段階に分かれます。受験勉強とテスト本番の関係に近いイメージです。

学習フェーズ：大量の文章から「このコンテキストではこの単語が来やすい」という確率分布を獲得する（受験勉強にあたる期間）
推論フェーズ：学習済みの確率分布をもとに、ユーザーの問いに答える（テスト本番にあたる期間）

ここで押さえておきたいのは、ユーザーと会話している最中（推論フェーズ）、AIはもう学習していないという点です。学習フェーズで身につけた確率分布をもとに、推論フェーズではその確率に従って次に来る単語を1語ずつ予測し、それをまた次の予測の材料にしながら文章を組み立てていきます。学習で使われるトークン化・Embedding・Transformer・Attentionといった技術要素の詳細は、以下の記事でステップごとに解説しています。

参照記事：LLM（大規模言語モデル）とは？企業での活用方法と事例・利用時の注意点も解説

つまり生成AIの文章生成は、一度にすべての回答を思いつくのではなく、「次の1語」を確率的に予測する作業を繰り返して積み上げる仕組みです。この「確率で選ぶ」という部分が、次に説明する「回答の揺れ」の正体につながります。

なぜ生成AIの回答は毎回同じにならないのか

「同じ質問をしたのに、昨日と今日で違う答えが返ってきた」という経験がある方も多いでしょう。これはAIの精度が悪いわけではなく、意図的な設計の結果です。

確率が一番高い答えだけを選ぶ「貪欲法」の弱点

確率が最も高い単語だけを選び続ける方法を貪欲法（グリーディアルゴリズム）といいます。もし生成AIが常に貪欲法で動作すると、同じ質問には毎回まったく同じ回答しか返ってこなくなります。

一見、これは「正確で安定している」ように思えますが、実際には大きな弱点があります。アイデア出しやキャッチコピー作成のような創造性が求められる場面で、毎回同じ答えしか返ってこないAIは道具として使いにくいのです。

確率的サンプリングという設計上の工夫

そのため生成AIは、確率が高めの候補の中から確率的に選ぶという設計になっています。「晴れ（60%）」が最有力候補であっても、時には「曇り（20%）」が選ばれることもある。これが回答の「揺れ」の正体です。極端に確率の低い単語（例えば「今日の天気はホワイトボード」のような単語）が選ばれることはありませんが、ある程度確率の高い候補群の中では、毎回違う答えが選ばれる余地が残されています。

温度パラメーター（Temperature）で出力の揺れを制御する

この出力のバラつき度合いを制御するのが温度パラメーター（Temperature）です。語源は統計力学のボルツマン分布における温度の概念で、「温度が高いと粒子の動きが活発になる」という物理学の考え方に由来します。

高温設定：多様な候補を幅広く出力する。アイデア出しやクリエイティブな用途に向く
低温設定：確率の高い答えに集中した固定的な出力になる。正確性が求められる用途に向く

ChatGPTなどの生成AIサービスは、APIを通じてこの温度パラメーターを調整できます。マニュアル作成や事実確認のような正確性重視の用途には温度を低めに、キャッチコピーの案出しには温度を高めに設定するといった使い分けが可能です。つまり、固定的な答えが欲しい場合は温度を低く、発想を広げたい場合は温度を高めに設定すると良いということです。

業務で「回答の揺れ」に振り回されないための実務対応

温度パラメーターの仕組みを知らないまま生成AIを業務導入すると、「同じプロンプトなのに担当者ごとに答えが違う」「昨日はうまくいったのに今日は違う出力になった」といった混乱が起きがちです。実務では次のような対応で「揺れ」を制御します。

社内マニュアル・議事録要約・データ抽出のような正確性重視の業務：温度を低く固定したプロンプト・APIの標準設定を使い、揺れそのものを最小化する
企画のたたき台・キャッチコピー案出しのような発散が必要な業務：あえて複数回実行して候補を集め、人が選ぶ前提の使い方にする
同じ業務を複数人が使う場合：個々人が温度設定やプロンプトを勝手に変えると出力品質がばらつくため、用途ごとに推奨設定・プロンプトのひな形を社内で統一しておく

「なぜ毎回答えが違うのか」を理解しておくと、AIの精度が悪いと誤解して現場が離脱してしまう事態を防ぎやすくなります。

テキスト以外の生成AIはどう動いているのか

ここまではテキスト生成の仕組みを解説してきましたが、生成AIは画像・音声・動画といった他の形式のコンテンツも生成できます。基本的な考え方はテキスト生成と共通しており、「不確実な状態から、学習した確率にもとづいて徐々に整えていく」という点が土台になっています。

画像生成AIの仕組み（拡散モデルの概要）

画像生成AIの多くは拡散モデル（Diffusion Model）という仕組みを使っています。大まかな流れは次の通りです。

完全なノイズ（砂嵐のようなランダムな画像）から出発する
学習済みのモデルが「このノイズの中に、どんな画像が隠れていそうか」を少しずつ予測する
ノイズを少しずつ取り除きながら、目的の画像に近づけていく
これを何十〜何百ステップも繰り返し、最終的に1枚の画像が完成する

学習段階では、逆に「きれいな画像に少しずつノイズを加えていく過程」を大量に学習させ、「ノイズが乗った画像から元の画像を復元する」パターンを覚えさせています。テキスト生成が「次の単語を確率的に予測する」のに対し、画像生成は「次に取り除くべきノイズを確率的に予測する」という違いはありますが、どちらも学習した確率分布にもとづいて出力を組み立てる点は共通しています。

音声・動画生成AIの仕組み

音声生成AI・動画生成AIも、基本的な考え方は同様です。音声生成AIは大量の音声データから「どんな音の並びが自然に聞こえるか」という確率的なパターンを学習し、動画生成AIは静止画の拡散モデルの考え方を時間方向に拡張し、「前後のフレームと矛盾しない自然な動き」を確率的に予測しながら生成します。

共通するのは「不確実性から確率的に整えていく」考え方

テキスト・画像・音声・動画のいずれも、生成AIは「正解が1つに決まっているわけではない不確実な状態」からスタートし、学習した確率分布にもとづいて出力を組み立てていくという点で共通しています。この考え方を押さえておくと、新しい生成AIサービスが登場したときも「何を確率的に予測しているのか」という視点で仕組みを理解しやすくなります。

生成AIを支える主なモデルの種類

生成AIの仕組みを理解したところで、実際にどのようなモデルが使われているのか、全体像を整理します。

モデルの種類	主な用途	代表例
LLM（大規模言語モデル）	文章生成・要約・翻訳・対話	GPTシリーズ、Claude、Gemini
画像生成モデル（拡散モデル系）	画像生成・画像編集	Midjourney、Stable Diffusion
音声生成モデル	音声合成・音声クローン	各社の音声合成API
動画生成モデル	動画生成・動画編集	各社の動画生成サービス

この表から読み取れるのは、「何を生成したいか」によって使うべきモデルの種類が変わるという点です。文章の要約や社内文書からの回答生成を自動化したいならLLM、資料やデザイン用の画像が欲しいなら画像生成モデルというように、目的に応じて適切なモデルを選ぶ必要があります。

近年はLLMに社内文書などの独自データを組み合わせて回答精度を高めるRAG（検索拡張生成）という技術も広く使われています。RAGの仕組み・活用方法については、以下の記事で詳しく解説しています。

参照記事：RAGの活用事例17選。実装の手順と成功させるポイントも解説

ここまで生成AIの仕組みとモデルの種類について解説しましたが、「自社の業務に生成AIをどう当てはめて考えればよいか分からない」という方は、リベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、生成AIの仕組みを踏まえた業種・業務別の活用パターンの整理から、実際のPoC・本導入までを支援しています。ただ単に既製の生成AIツールを紹介するだけでなく、RAGを活用して自社の業務データ・ナレッジと組み合わせた設計まで踏み込めるため、自社業務に特化した活用の実現が可能です。

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生成AIの限界と知っておくべき注意点

仕組みを理解したところで、生成AIを業務で使う前に知っておくべき限界・注意点を整理します。

ハルシネーション（もっともらしい誤情報を生成する）

生成AIは「次に来る単語を確率的に予測する」仕組みで動いているため、事実かどうかを検証しながら回答しているわけではありません。そのため、統計的にもっともらしい文章ではあるものの、内容が事実と異なるハルシネーション（幻覚）と呼ばれる誤情報を生成することがあります。

例えば、存在しない論文や統計データを、実在するかのように詳細に説明してしまうケースが典型例です。業務利用の際は、生成AIの出力をそのまま使うのではなく、重要な数値や固有名詞は一次情報で確認する運用を徹底する必要があります。

学習データの偏り・情報の鮮度

生成AIは学習時点までのデータをもとに確率分布を獲得しているため、学習データに含まれる偏り（特定の意見・文化圏に寄った情報が多い等）がそのまま出力に反映される場合があります。また、学習後に起きた出来事や最新の統計は基本的に反映されません。最新情報が必要な用途では、RAGのように外部の最新データを検索して回答に反映させる仕組みと組み合わせる必要があります。

著作権・情報漏洩リスク

生成AIに入力した情報が、サービスによってはAIの学習データとして利用される場合があります。機密情報や個人情報を入力する際は、利用規約やデータの取り扱い方針を必ず確認する必要があります。また、生成された文章・画像が既存の著作物と類似してしまうリスクにも注意が必要です。総務省・経済産業省が公表している生成AI利活用ガイドラインなど、公的機関の指針も参考にしながら社内ルールを整備することが望まれます。

出典：総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン」

リベルクラフトが実務支援で企業のAI導入現場に入ると、こうした仕組み上の限界を知らないまま生成AIの出力をそのまま業務資料に転用してしまい、後から誤りが発覚するというケースを見かけます（社名は伏せて紹介しています）。仕組みを理解した上で「どこまでAIに任せ、どこから人が確認するか」の線引きを決めておくことが、安全な活用の第一歩になります。

仕組みを理解した上で、生成AIを自社活用につなげるなら「リベルクラフト」へ

ここまで、生成AIが「学習」と「推論」という2つのフェーズで動いていること、なぜ回答が毎回変わるのか、テキスト以外の生成の仕組み、そして限界・注意点までを解説してきました。

改めて要点を整理します。

生成AIは大量テキストの穴埋め問題を解く自己教師あり学習によって、確率分布を獲得している
推論フェーズでは、学習済みの確率分布にもとづいて次の単語を予測しながら文章を組み立てている
貪欲法ではなく確率的サンプリングを採用しているため、回答は毎回揺れる（温度パラメーターで制御可能）
画像・音声・動画生成も、不確実性から確率的に整えていくという点で仕組みは共通している
ハルシネーション・データの偏り・著作権リスクを理解した上で、業務での使い方を設計する必要がある

仕組みが分かると、次に出てくる問いは「では自社の業務にどう当てはめて使えばよいのか」でしょう。導入の優先順位や進め方については、以下の記事もあわせてご覧ください。

参照記事：AI戦略の立て方。優先順位・段階・体制で描くAI導入ロードマップ

しかし、

自社のどの業務に生成AIが向いているのか判断できない
ハルシネーションのリスクを避けながら業務利用する仕組みをどう作ればよいか分からない
社内データと組み合わせて精度を高める方法（RAG等）を検討したいが、何から着手すればよいか分からない

といった論点で止まってしまう方が多いのも実情です。

リベルクラフトは、生成AIの仕組みを踏まえた活用設計からPoC・本導入までを一気通貫で支援するAI・データ活用コンサルティング会社です。業種別の活用パターンの整理、RAGによる社内データ活用、AI導入後の推進体制づくりまで、企業のAI活用を伴走支援しています。

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