生成AIは、人間のように文章・画像・音声などを新たに「生成」する人工知能であり、その中心的技術が自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）である。特に文章生成や対話においては、NLPとLLMが結びつくことで人間に近い言語能力が実現されている。
1. 生成AIと自然言語処理（NLP）
NLPは、コンピュータが人間の言葉を理解し、操作し、生成するための技術分野である。従来は、形態素解析、構文解析、意味役割解析など、言語を細かく分解し構造化する手法が中心であった。しかし、生成AIではより包括的で統一的な枠組みが採用されている。
生成AIのNLPは、文章の「意味の理解」と「新たな文章の生成」を同時に処理できる点が大きな特徴である。ユーザーの指示に沿った要約、翻訳、質問応答、文章執筆、創作など多様なタスクを単一のモデルでこなすことができ、従来のようにタスクごとに別々の専用プログラムを用意する必要がない。
2. 大規模言語モデル（LLM）の役割
生成AIの言語能力を支えているのが、大量のテキストデータを学習した大規模言語モデルである。LLMは数十億〜数兆のパラメータを持ち、膨大な文章から「文脈に応じて次に来る単語の確率」を学習する。これにより、文脈理解、推論、構造化、複雑な表現生成が可能となる。
特に現在のLLMの多くは、Transformerというアーキテクチャを採用している。Transformerの中心にあるSelf-Attentionは、文中の単語同士の関係性を一度に捉え、長い文章でも意味のつながりを失わずに扱える。この構造が、自然で一貫した文章生成や高度な対話能力を生む鍵となっている。
3. 生成AI×LLMがもたらす変化
LLMを用いた生成AIは、従来のルールベースや統計的モデルでは不可能だった能力を実現した。具体例として：
- 文体を変化させた文章生成
- 抽象的な要約や論点整理
- 多言語翻訳
- プログラムコードの生成
- 論理的推論や知識検索との連携
- 個人の文体や嗜好に合わせた応答
これらは単一のLLMでまとめて処理され、ユーザーの抽象的な指示を具体的行動へと変換する「万能な言語インターフェース」として機能している。
4. 課題と展望
一方で、事実誤認（ハルシネーション）やバイアス、推論過程の不透明性などの課題がある。また、モデルの巨大化に伴う計算コストや環境負荷も無視できない。今後は、外部データベースとの接続、多モーダル統合、小型高性能モデルの開発などが進み、より信頼性の高い生成AIが普及していくと考えられる。
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