生成AIの仕組みを理解する上で、トークン・パラメータという2つの要素が重要です。
これらはシステム内で動作して、AIと自然な言語で対話することを可能としています。
より深くAIを知るには、非常に有用な知識といえるでしょう。
この記事では、トークン・パラメータについて、基本から応用まで深く解説しています。
まずは導入部分を見るだけでも、大まかな仕組みを理解できます。
ということで、さっそく詳しい内容を見ていきましょう！
トークンとは、AIが文章を処理する際の最小単位のことです。
単語や文字列を細かく分割したもので、LLM（大規模言語モデル）などで利用されます。
文字単位でもなく、完全な単語単位でもなく、その中間的な単位です。
AIはこのトークンの並びを読み取り、意味を判断して応答を生成します。
たとえば以下の文を見てみましょう。
これをトークンに分解すると、たとえば以下のようになります。
（モデルやトークナイザーによって多少異なります）
["Chat", "G", "PT", "は", "素晴らしい", "AI", "です", "。"]
※ GPTモデルでは、単語の途中で区切るようなトークン分割が行われることがあります。
トークンは、主に以下の2点において重要です。
トークン数＝処理限界を意味します。
たとえば、GPT-4 Turboでは「128,000トークン」までの文脈を保持できます。
しかし、それを超えると前の会話や情報を忘れてしまいます。
料金にも関係しています。
APIなどでは「1,000トークンあたり〇円」のように課金されます。
そのため、トークン数の最適化はコスト削減にもつながります。
パラメータとは、ニューラルネットワーク内にある重み付きの数値データのことです。
モデルは、学習時に大量のテキストデータを読み込みます（ディープラーニング）。
そして、「言葉のつながり方」や「意味の関連性」を学んでいきます。
その結果、AIが学習した知識は、数兆個のパラメータとして保存されます。
つまり、パラメータはAIの「知識」や「判断力」を担う部分ということです。
パラメータは、脳の神経回路のように、AIがどんな反応をするかを決定します。
例えば、人間が「昨日の映画どうだった？」と、相手に声をかけたとします。
すると、以下のような反応があるかもしれません。
上記の例では、知識や経験によって、TPOに基づいた適切な返答を行っています。
モデルの場合も、入力に対してどの出力を返すかをパラメータで判断しています。
つまり、どのような「スタイル」を使うかは、内部パラメータによって決まります。
パラメータの例として、GPTモデルは以下のような規模となっています。
パラメータ数が多いほど、言語の理解力・生成精度が向上する傾向があります。
実際に、GPTモデルも世代が進むごとに性能の向上が顕著です。
ただし、パラメータが増えると、その分だけ処理コストも増大します。
トークンとパラメータの違いを一覧表でまとめると、以下の通りです。
| トークン | パラメータ | |
|---|---|---|
| 定義 | 入出力されるテキストの単位 | モデル内部にある重み付き数値 |
| 役割 | テキストの分解・構築 | テキストの意味や構造の判断に使用 |
| 数のイメージ | 数十〜数万（文単位） | 数十億〜数兆（モデル全体） |
| 課金対象 | API料金に直結 | モデルの性能・精度に関与 |
どちらも重要な要素で、役割が異なります。
まとめて比較することで、ポイントを押さえておきましょう！
さて、ここでトークンの意味についてのおさらいです。
生成AIのトークンと、SaaS / APIなどで使われるトークンは、意味が異なります。
ここでは、それぞれの意味や違いを整理して解説します。
生成AI（GPTなど）におけるトークンとは、テキストの最小構成単位を意味します。
文字列を処理しやすくするために、AIは単語や句、語尾などをトークンに分解して理解・生成を行います。
つまり、こちらのトークンは「言語処理上の単位」ということです。
SaaSやAPIで使われるトークンとは、認証や認可に使われる一種の鍵のようなものです。
ユーザーやアプリがサービスにアクセスする際に、このトークンを提示します。
その結果、「誰か」「何を許可されているか」が識別可能です。
たとえば、APIキーやOAuthトークンなどがこれに該当します。
違いを明確にするために、一覧表で比較してみましょう。
| 生成AIのトークン | SaaS / APIのトークン | |
|---|---|---|
| 意味 | テキストを分割した最小単位 | アクセス認証・認可のための鍵 |
| 使い道 | テキスト理解・生成処理 | APIアクセス制御・ログイン管理 |
| 形式 | 単語・句・語尾などの分割単位 | ランダムな文字列 |
| 目的 | 言語処理の正確さと効率向上 | セキュリティ確保とユーザー識別 |
| 関連技術 | Byte Pair Encoding（BPE）、Tokenizer | OAuth、JWT、APIキーなど |
| 代表的な使われ方 | 「この文脈における単語の意味は？」を理解するために使う | 「このユーザーはこのAPIにアクセス可能か？」を判定 |
このように、「同じ言葉でも、文脈が異なれば全く別のもの」となる典型的な例がこの「トークン」です。
理解を深めておくことで、生成AIとSaaSの両方を扱う際も混乱なく設計・活用できます。
トークン・パラメータを例えるなら、以下のとおりです。
まるで文章というレゴブロックを作るみたいに、以下のようにイメージできます。
では、トークンがどのように動作しているのか、具体的なシナリオで見ていきましょう。
まず、モデルはこの日本語テキストを「トークン」に分割します。
この文は、以下のような形で分割されます（トークナイザーに依存）。
["こんにちは", "、", "元気", "です", "か", "？"]
GPT系では日本語をそのまま分割するわけではありません。
実際には、サブワードやByte Pair Encoding（BPE）で次のようになる場合もあります。
["▁こんにちは", "、", "▁元", "気", "▁です", "か", "？"]
※「▁」は、単語の先頭に付く区切り記号です（英語のスペースに近い役割）。
このトークン数がモデルにとっての「1リクエストの処理量」になります。
たとえば、上記は7トークン程度なので、ほぼコストがかからない軽いリクエストです。
次に、パラメータがどのように動作しているのか見ていきましょう。
まずは、あなたが「こんにちは」「元気ですか？」などのトークン列を送ります。
すると、モデルは、トークン列を入力として受け取ります。
その入力に対して、次に来ることが期待される単語を予測します。
ここで「パラメータ」の出番となるわけです。
モデル内部では、数兆個ある「パラメータ」が一斉に動作します。
パラメータは、ニューラルネットワークの各層に配置されています。
それらの役割は、以下の通りです。
モデルは一気に文を出力するのではなく、1トークンずつ予測して生成します。
例えば：
一連の「次にふさわしいトークンを選ぶ」過程すべてに、パラメータが働いています。
選択の精度が高いほど、自然な応答になります。
さらに深く踏み込んで、パラメータの内部構造やトークン制限について解説します。
現代の生成AIの中核には、Transformer構造という強力なアーキテクチャがあります。
この中でも特に重要なのが「Attention（注意機構）」です。
Attentionは、「どの単語が今の文脈でどれくらい重要か」を見極める仕組みです。
たとえば：
この文の中で「彼」が誰を指しているか？
「渡した」という動詞に対して、主語や目的語はどれか？
こうした「関係性」を文の中で動的に見つけ出すのが、Attentionの役割です。
各Attentionの重みは、すべて学習によって調整されたパラメータで表現されます。
GPT-4のようなモデルでは、このパラメータが数兆個に及びます。
まるで、壮大な「言語の地図」を内蔵しているようなものです。
Self-Attentionとは、文中の全単語がお互いに注目し合うという仕組みです。
たとえば、以下のように各単語がそれぞれの重みを付けて関連性を計算します。
| 対象語 | 「彼」 | 「昨日」 | 「彼女に」 | 「プレゼントを」 | 「渡した」 |
|---|---|---|---|---|---|
| 「彼」 | 0.1 | 0.1 | 0.2 | 0.1 | 0.5 |
→ 「彼」は「渡した」と強く関連していると判断。
こうして、各語の関係性をパラメータの中に埋め込むことで、文脈を深く理解します。
「1つの視点」だけでなく、「複数の視点（head）」から文脈を見るのが特徴です。
あるheadは「主語と動詞の関係」を担当します。
それとは別のheadは「目的語とのつながり」などを担当します。
[入力トークン列]
↓（埋め込み）
[Embedding Layer]
↓
[Multi-Head Attention]
↓
[Feed Forward Network]
↓（何層も繰り返す）
[出力トークン予測]
生成AIには「1リクエストあたりのトークン上限」があります。
GPT-4 Turboでは128,000トークンまで可能ですが、使い方に工夫が求められます。
両者を理解し活用することで、生成AIを「賢く、効率的に」使うことが可能となります。
ここまで、トークンとパラメータの役割と活用法を詳細に解説してきました。
最後に、すべての要点を一覧表でまとめます。
| 項目 | 内容 | 補足 |
|---|---|---|
| トークン | AIが文章を処理する際の単位 | 英単語や日本語の一部（語尾など）に分割される |
| パラメータ | AI内部の知識と判断力を司る重み情報 | GPT-4などでは数兆個レベルのスケール |
| Attention | 単語同士の関係性に重みを付けて理解する機構 | Self-Attentionにより文脈を動的に捉える |
| Multi-Head Attention | 複数の視点で文脈を同時に解析する手法 | 文中の関係性を多角的に捉える |
| トークン制限 | 入力・出力トークン数に上限がある | GPT-4 Turboは128,000トークンまで |
| 対処法（例） | ・要約入力 ・外部知識連携 ・分割処理 |
長文対応、効率的処理に有効 |
| 活用の要点 | パラメータを活かしつつ、トークンを戦略的に使う | 知識の深さと処理容量の両立が鍵 |
トークン数の制限に配慮し、AIが学習したパラメータの力を引き出す設計が重要です。
このような仕組みを知っておくことで、より深く生成AIを理解できます。
実際に利用するシーンでも、システムの背景をイメージしやすくなるでしょう。
あなたがAIを活用するための助けとなれば幸いです。
最後までお読みいただきありがとうございました！
トークンとは、AIが文章を処理するために分割された最小単位で、単語の一部や文字列が含まれます。
トークン数はAIの処理可能な文脈の上限に関わり、API利用時の料金にも直結するため重要です。
パラメータは、AIが学習時に得た知識や判断力を数値として保持する内部データのことです。
パラメータは、AIが文脈に応じた適切な応答をするための「判断材料」として機能します。
トークンは入力される「言葉の単位」、パラメータはAIの「内部的な知識・学習の結果」です。
トークンは単語よりも細かい単位で、英単語の一部や助詞・記号なども1トークンとして処理されます。たとえば「ChatGPT」は「Chat」「G」「PT」のように分割されます。
モデルの文脈保持の上限を超えると、古い情報が切り捨てられ、AIが過去の会話を「忘れる」可能性があります。これは精度や一貫性に影響します。
一概にそうとは限りません。パラメータが多いほど知識量は増えますが、設計や訓練データの質、推論方法も大きく影響します。
冗長な表現を避け、要点だけを伝えることでトークン数を節約できます。プロンプト設計やチャットAPI利用時のコスト削減にもつながります。
投稿をシェアする
Nexus AIには、ゲームのような面白い機能がたくさんあります。
XPを獲得してランクを上げたり、実績に応じたバッジ獲得、
ポイントを集めて限定アイテムと交換も可能です。
無料のレギュラー会員にサインアップすれば、すぐに活動を開始できます。
メンバーと交流しながら、あなた専用のプロフィールを強化しましょう！
Web制作・デザイン・マーケティング・コンサルティング等の経験を積み、日本 AIコミュニティ Nexus AIを立ち上げる。AIを実際に活用して、コミュニティ運営に大いに役立てている。
