本記事では、「生成AIが文章や画像をどうやってつくっているのか？」という疑問に対して、専門知識がなくても感覚的に理解できるようにわかりやすく整理しています。ChatGPTや画像生成AIの仕組みに触れることで、生成AIをもっと正しく、もっと効果的に活用するためのヒントが得られるはずです。
こんな方におすすめ
- 生成AIを使っているが、仕組みがよくわからない
- AIがどうやって“自然な文章”や“画像”を出力しているのか気になる
- 文系でも理解できるレベルで知りたい
ネクストはこれまで、500社を超えるお客様に技術で支援してきました。お客様の課題として多いのが、生成AIを活用したいが社内にノウハウがない、活用事例を知りたい、という声です。
むやみに生成AIを導入する前に、まずは生成AIについての基礎を学習し、正しい知識を得ることが大切です。これから生成AI導入をはじめたいと考えている方は、ぜひご一読ください。 →生成AI導入支援はこちら
1. 「AIが文章をつくる」って、どういうこと？
実際に使ってみたけど、仕組みはよくわからない
ChatGPTや画像生成AIなど、最近は誰でも簡単に生成AIを使えるようになりました。
でも「なぜこんな自然な文章が出てくるの？」「どうやって絵を描いてるの？」と感じたことがある方も多いのではないでしょうか。
文章や画像がどうやって生成されているかを知ることで、AIへの信頼感も高まり、活用の幅も広がります。
2. そもそもAIは“意味”を理解していない
AIは言葉の意味を考えていない
生成AIがどれだけ自然な文章を書いても、実は「言葉の意味」を理解しているわけではありません。
AIは“何を伝えたいか”や“どんな気持ちか”を考えて文章をつくっているのではなく、ただ過去のデータからパターンを学習して出力しているに過ぎません。
「こういう言葉のあとには、こういう言葉がよく来る」だけを学習している
生成AIは、大量のテキストデータから「この単語の次にはこの単語が来やすい」という傾向を統計的に学んでいます。
たとえば「おはようございます」と打つと「今日はいい天気ですね」と続くのは、人間にとって自然だからですが、AIにとってはただの“出現確率の高い言葉の組み合わせ”にすぎません。
例えるなら、“言葉の予測変換マシン”
スマートフォンの予測変換に似ています。
あなたが「お疲れ」と打つと、「さまでした」「さまです」などが候補として出てきます。生成AIも、これをより精巧に、文脈全体を踏まえて実行しているようなものです。
3. 文章はどうやってつくっている？
文章を1文字ずつ、あるいは1単語ずつ“次に来そうな言葉”を選んでいる
生成AIは、与えられた文章に対して「次に来るべき言葉は何か？」を1つずつ予測していきます。
このとき、人間のように“伝えたいこと”を考えているのではなく、あくまでパターンに従って「もっとも自然に見える次の言葉」を選んでいます。
毎回“今までの文脈”から最も自然な続きを出す
たとえば「今日は仕事が終わったら…」という入力に対して、AIは「何を言いそうか？」を文脈から判断し、「飲みに行く」「ジムに行く」「映画を見る」などの候補から最も自然なものを選びます。
この“文脈の読み取り”が、生成AIの文章を人間らしく見せている大きな要因です。
予測と選択を高速で繰り返している
この作業は、1文字または1単語ずつ、膨大な選択肢の中から“もっともふさわしい”言葉を選んでいくプロセスです。
生成AIは、これを毎回繰り返すことで、自然な文章を構成していきます。
文章が長くなるほど文脈の追跡が複雑になりますが、最近のAIモデルは長文にも対応できるよう進化しています。
4. 画像はどうやってつくっている？
スタートは“ノイズ”のような真っ白な画像
画像生成AIは、最初に「ランダムなドットが並んだだけの画像」＝ノイズから始まります。
この状態から、徐々に意味のある絵に近づけていくという方法が一般的です。
テキストの指示に合わせて、少しずつ画像を調整
たとえば「猫の写真を描いて」と指示されたとき、AIは「猫らしく見える画像」に向かって、少しずつノイズを“修正”していきます。
この作業は、数千回にわたる微調整を自動で行い、「猫の輪郭」「毛の質感」「背景のぼかし」などを再現します。
数千回の“繰り返し処理”で、それらしい画像が完成
最初は何の絵かまったくわからなかったものが、数千回の反復によって、誰が見ても「これは猫の写真だ」と認識できるレベルにまで変化します。
この仕組みは、拡散モデル（Diffusion Model）と呼ばれ、現在多くの画像生成AIで使われています。
5. AIが学んでいるのは“たくさんのデータからパターンを見つける”力
インターネット上の膨大なデータから学習している
生成AIは、Web上にある文章や画像など、膨大なデータを使って学習しています。
その中にはニュース記事、小説、SNSの投稿、企業のマニュアル、さらには写真やイラストなども含まれます。
「言い回し」や「形」を記憶し、文脈を予測
AIはデータをただ記憶するのではなく、「こういう言い回しのあとには、こう続くことが多い」といったパターンを見つけて覚えます。
画像であれば、「この形のあとには、こういう色や線が続きやすい」といった特徴を学習します。
つまり、“意味”ではなく“出現しやすいパターン”に注目しているのです。
AIがやっているのは再現と予測、ゼロからの創造ではない
よく誤解されますが、AIは人間のように自由な発想で“創造”しているわけではありません。
あくまで過去のデータをもとに、「もっともらしい出力」を再現・予測しているにすぎません。
それでも、組み合わせの自由度が高いため、結果的に新しいものに“見える”のです。
6. どこまで本当に「考えて」いるの？
AIは論理も感情も持っていない
生成AIは、まるで人のように理由や意見を語ることができます。
ですが、それは“考えている”のではなく、“考えているように見える”だけです。
AIは人間のように感情や意思を持っているわけではなく、論理を組み立てているつもりもありません。
「こう書くと、それらしく見える」パターンを使っている
AIが出力するのは、過去に似たような文脈でよく使われていた言い回しです。
たとえば、「なぜそう思うのか？」と聞かれたとき、AIは**「〜だからです」という構文**を選んで自然な文を組み立てます。
これはあくまで“出現頻度の高い構文”を再現しているだけで、意図や根拠があるわけではありません。
だからこそ「考えているように見える」が正しい理解
AIの出力は時に驚くほど自然で、説得力もあります。
しかし、それは本質を理解して導き出した結論ではなく、
「こういう状況では、こう答えるのが自然」というパターンの再現にすぎません。
7. 生成AIは“意味”を理解せず、“つながり”を学んでつくっている
生成AIは“意味”を理解しているわけではありません。
ただし、大量のデータから「自然なつながり」を学習することで、人間にとって違和感のない文章や画像をつくり出すことができます。
この仕組みを理解するうえで大切なのは、「AIは考えている」のではなく、予測を繰り返しているだけという視点です。
ChatGPTや画像生成AIは、いわば超高性能な予測変換ツールだと捉えると、文系の方でもすんなり理解できるはずです。
無理に仕組みを細かく知る必要はありません。
ただ、「なぜそれっぽく見えるのか」を知っておくだけでも、AIを使うときの期待値の設定や正しい使い方の判断に役立ちます。
まとめ
初めての生成AI では、生成AIの基礎から応用までの学習を通じて、企業や個人の生成AI導入を支援していく予定です。
最後までお読みいただきありがとうございました。
