AIとLLMが流行った理由と、その仕組みを初心者向けに解説
こんにちは、しゅんです。最近、「AI」や「LLM（大規模言語モデル）」という言葉を耳にする機会が増えていませんか？
AIは単なる流行ではなく、これからの時代に欠かせない技術です。しかし、AIがどのように動いているのか、なぜここまで発展したのか、気になったことはありませんか？
この記事では、AIの中核技術であるTransformerについて、初心者にもわかりやすく解説し、どのような仕組みで動いているのかを例え話を交えて説明していきます。
新幹線の車内でGPTを使って書きました。
最後まで見てくれると嬉しいです。何か間違ったら、ぜひコメントしてください。よろしくお願いします
1. なぜ今AIが急速に進化しているのか？
AIがこれほど発展した背景には、3つの大きな理由があります。
1.1 データの爆発的な増加
現代では、インターネットとモバイルデバイスの普及により、AIが学習できるテキスト、画像、音声データの量が膨大に増えました。これにより、AIはこれまで以上に多くの情報を処理し、精度を高めることができるようになりました。
例え話：「AIの勉強道具が増えた」
昔のAIは「1冊の教科書」で勉強していたけれど、今のAIは「世界中の図書館」の本を自由に読むことができるようになりました。
1.2 計算能力の飛躍的な向上
AIは大量のデータを処理するために、通常のコンピュータでは時間がかかります。そこで登場したのが、GPU（グラフィックプロセッシングユニット） やTPU（Tensor Processing Unit）といった高速処理に特化したチップです。
例え話：「電卓からスーパーコンピュータへ」
昔のAIは「手計算で宿題を解く」ようなものでしたが、今は「スーパーコンピュータを使って一瞬で答えを出せる」ようになったのです。
1.3 Transformerの登場
2017年、Googleが発表した論文「Attention Is All You Need」により、AIの学習方法が劇的に進化しました。
例え話：「勉強のやり方が劇的に進化した」
従来のAIは「1ページずつ本を読む」スタイルでしたが、Transformerは「本全体を同時に見て内容を理解する」速読の達人です。
2. Transformerとは？
Transformerは、文章や画像、音声などのデータを処理するための画期的なアルゴリズム(計算方法) です。
2.1 Transformerの構造
Transformerは、大きく分けて 「エンコーダ（Encoder）」 と 「デコーダ（Decoder）」 の2つの部分に分かれています。
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エンコーダ（Encoder）：
- 入力されたデータを細かく分け、意味を理解する処理を行う。
- 例：「本の内容を細かく要約する」
-
デコーダ（Decoder）：
- エンコーダが理解した情報を基に、最適な回答や予測を生成する。
- 例：「要約を元に、質問に適切に答える」
3. Transformerの重要な用語解説
Transformerの中で使われる重要な仕組みについて、詳しく解説していきます。
3.1 自己注意機構（Self-Attention）
「どの単語がどの単語と関連しているかを考える仕組み」
AIが文章を理解する際、文章の各単語同士の関連を見つける必要があります。例えば、「私はカレーが好き」という文章では、「カレー」と「好き」の関係が重要です。
例え話：「会話の重要ワードを拾う」
友達が「昨日、ラーメン屋でカレーを食べた」と言ったら、あなたは「ラーメン」よりも「カレー」に注目しますよね？AIも同じことをします。
3.2 クエリ・キー・バリュー（Query, Key, Value）
自己注意機構の内部では、各単語に「検索用のタグ（Query）」と「関連づける情報（Key, Value）」が割り当てられます。
例え話：「図書館の本探し」
- クエリ（Query）→「おもしろい本を探す」
- キー（Key）→「ジャンル：ミステリー」
- バリュー（Value）→「シャーロック・ホームズの本」
3.3 多頭注意機構（Multi-Head Attention）
複数の視点から文章を分析するために、AIは複数の自己注意機構を同時に動かします。
例え話：「探偵が複数の手がかりを分析する」
1人の探偵だけでなく、複数の探偵が異なる視点から事件を解決することで、より深い理解が得られます。
3.4 位置エンコーディング（Positional Encoding）
文章の単語の順番を記録し、文脈を正しく理解するための技術です。
例え話：「料理の手順を守る」
「卵を割ってから焼く」と「焼いてから卵を割る」では、意味が全く異なります。AIはこの順序をきちんと覚えています。
3.5 残差接続（Residual Connection）
深い層になるほど情報が消えてしまう問題を防ぐために、元の情報を保持しながら学習を続けます。
例え話：「復習をしながら新しい勉強を進める」
新しい知識を学んでも、過去の内容を振り返ることで忘れにくくなります。
4. Transformerを活用した主要なAI技術
- Vision Transformer（ViT）：画像認識に応用
- BERT：自然言語処理に応用
- DALL·E：画像生成
- T5：文章要約
5. まとめ
今回の記事では、AIの進化の背景とTransformerの仕組みについて詳しく解説しました。
重要ポイント
- AIが進化した理由は、データ・計算能力・新技術の向上。
- Transformerは、情報の関連性を理解する画期的な仕組み。
- AIはこれからも社会のあらゆる場面で活用される。
最後に
ここまで読んでいただき、ありがとうございました！
個人的には今年はAI Agentが成長しそうな年、それとマルチモーダルにも期待しています
AIは日々進化しており、これからますます私たちの生活を便利にしていくでしょう。興味を持った方は、ぜひ一緒にAIについてさらに深く学んでみてください。