AIの仕組みを学ぶ際に、利用されている技術を知ることは非常に重要です。
その中でも、NLP・LLM・NN・DLは最も重要といえる概念です。
これらの技術は、それぞれ深く関係しており、全て欠かすことのできないものです。
この記事では、4つの技術の特徴と関係性をわかりやすく解説しています。
AIがどんな仕組みで動いているのか、基盤となる部分を見ていきましょう！
さて、冒頭でもお伝えしたとおり、AIは主に4つの技術が基盤となっています。
これらの技術は非常に重要であり、AIの根幹を支えています。
まずは、それぞれの基本的な仕組みや特徴をお伝えしていきますね。
そのうえで、関連性や統合について深掘りしていきましょう。
Natural Language Processing（自然言語処理, NLP）は、人間の言葉（自然言語）をコンピュータで処理する技術のことです。
NLPの主な目的は、テキストや音声を理解し、生成し、翻訳し、要約することです。
| NLPのタスク | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 形態素解析 | 文章を単語に分割し、品詞を識別 | 「私は学校へ行く」 → [私（代名詞）, は（助詞）, 学校（名詞）, 行く（動詞）] |
| 構文解析 | 文の文法構造を分析 | 「太郎は花子にプレゼントを渡した」→主語・目的語・述語を識別 |
| 意味解析 | 単語や文の意味を理解 | 「軽い荷物」と「軽い気持ち」の違いを識別 |
| 感情分析 | テキストの感情を推定 | 「この映画は最高！」→ ポジティブ |
| 機械翻訳 | 自然言語を別の言語に変換 | Google翻訳 |
| 質問応答（QA） | 問いに対して適切な回答を生成 | 「日本の首都は？」→「東京」 |
| テキスト生成 | 文章を自動生成 | チャットGPTのような会話AI |
近年では、ディープラーニング（特にTransformerアーキテクチャ）によるNLPが主流になっています。
Large Language Model（大規模言語モデル, LLM）は、巨大なデータセットを用いてトレーニングされたAIモデルです。
まるで人間のように、自然な言語を理解・生成できます。
このように、NLPがさらに進化した特徴をもっています。
LLMは、主にトークン単位での予測を行います。
与えられたテキストの続きを推測する形で動作するのが特徴です。
例えば、以下のような予測を行います。
この予測精度を高めるために、大量のデータと強力なニューラルネットワークを使って訓練されています。
| モデル | 開発元 | 用途・特徴 |
|---|---|---|
| GPT-4 | OpenAI | ChatGPT, コード生成 |
| PaLM 2 | Gemini（旧Bard） | |
| LLaMA 3 | Meta | 軽量・効率的なオープンモデル |
| Claude | Anthropic | AIアシスタント |
| BERT | 文脈理解が強い | |
| T5 （Text-To-Text Transfer Transformer） |
柔軟なタスク対応 |
ニューラルネットワーク（Neural Network）は、人間の脳の神経回路（ニューロン）を模倣した数学モデルです。
機械学習・深層学習（ディープラーニング）の基盤となっています。
例えば、手書き数字認識の場合だと、以下のようになります。
LLMの基盤となる技術は、Transformerというモデルです。
このアーキテクチャは、以下の2つを活用して言語理解・生成を行います。
この技術により、従来のRNNよりも高速かつ長文の処理が得意になりました。
初期のニューラルネットワークは、以下の問題がありました。
この問題を解決するために登場したのが、ディープラーニング（DL）です。
ディープラーニング（Deep Learning）は、多層のニューラルネットワーク（深層学習）を活用した機械学習の手法です。
| モデル | 用途 |
|---|---|
| CNN（畳み込みニューラルネットワーク） | 画像認識（顔認識、医療画像解析） |
| RNN（再帰型ニューラルネットワーク） | 時系列データ（音声認識、株価予測） |
| Transformer | NLP・LLM（ChatGPT、翻訳） |
NLP・LLM・ニューラルネットワークはすべて相互に深く関連しています。
それぞれが異なる概念ですが、連携することで強力なAIが実現されています。
| 技術 | 関連性 |
|---|---|
| ニューラルネットワーク | AIの基盤（数値データを学習・推論） |
| ディープラーニング | ニューラルネットワークの進化形 |
| Transformer | NLPやLLMに特化した最先端のニューラルネット |
| NLP | 言語を処理する技術（ニューラルネットを利用） |
| LLM | NLPを強化した大規模モデル（Transformerを利用） |
ニューラルネットワークは、あらゆるAI技術の基盤。
→ これを活用して、言語を扱う技術が進化し、NLPが誕生。
→ NLPを大規模に拡張したものがLLM（GPT-4など）。
つまり、LLMはNLPの進化系で、NLPはニューラルネットワークの応用分野と言えます。
この3つは、相互に関連しながらAIの発展を支えているのです。
ここからは、各技術がどのように連携し、統合されていくのか深掘りして解説します。
ここまでの特徴や関係性をおさえておくことで、より理解が深まる内容です。
どのように連携して高度な技術が実現するのか、詳しく見ていきましょう！
NLPとLLMの関係を簡単にまとめると、
LLMは「NLP技術を活用した最先端のAIモデル」です。
つまり、
「LLMは最先端のNLP技術であり、NLPの進化の象徴」
という関係にあります。
| 項目 | NLP（自然言語処理） | LLM（大規模言語モデル） |
|---|---|---|
| 範囲 | 言語の処理全般 | NLPの中の一分野 |
| 技術 | ルールベース、統計的手法、機械学習 | ディープラーニング（特にTransformer） |
| 学習データ | 小～中規模のデータ | 超大規模データ（インターネット全体など） |
| タスク | 文法解析、翻訳、感情分析など | NLPタスク全般を汎用的に処理 |
| 出力 | 特定のタスクに最適化 | 汎用的な言語理解と生成 |
ニューラルネットワークとディープラーニングは、それぞれ密接に関連しています。
両者の関係を簡単にまとめると以下のようになります。
つまり、ディープラーニングはニューラルネットワークを発展させたものといえます。
より深い（多層の）ニューラルネットワークを指すという関係性があります。
| 項目 | ニューラルネットワーク | ディープラーニング |
|---|---|---|
| 定義 | 人工的に作られた神経回路モデル | 多層（深層）のニューラルネットワークを活用する機械学習手法 |
| 層の数 | 1～数層（浅い） | 3層以上（深い） |
| 特徴抽出 | 人間が特徴量を設計 | 自動で特徴を学習 |
| 計算コスト | 低い | 高い（GPUが必要） |
| 用途 | シンプルな分類・予測 | 画像認識、音声認識、自然言語処理（NLP）など |
このように、AIは非常に高度な技術が集まってできた結晶です。
誰もが簡単に扱えるテクノロジーは、このような仕組みで成り立っています。
これまでの内容を整理し、各概念がどのように関連しているのかを体系的にまとめます。
| 概念 | 概要 | 主な技術・手法 |
|---|---|---|
| ニューラルネットワーク（NN） | 人間の脳の神経回路を模倣したアルゴリズム | パーセプトロン, 多層NN（MLP）, CNN, RNN, Transformer |
| ディープラーニング（DL） | ニューラルネットワークを多層化した学習手法 | 深層ニューラルネットワーク（DNN）, 誤差逆伝播法, GPU最適化 |
| NLP（自然言語処理） | コンピュータが自然言語を処理・理解する技術 | 形態素解析, 構文解析, 感情分析, 機械翻訳, テキスト生成 |
| LLM（大規模言語モデル） | ディープラーニングを活用し、膨大なテキストデータを学習した高度なNLPモデル | Transformer（GPT, BERT, T5, PaLM）, 事前学習, ファインチューニング |
▶ ディープラーニングはNNを発展させた技術
▶ NLPの発展のためにディープラーニングが利用されている
▶ LLMはNLPの一部であり、最も進化した形
▶ LLMは最も高度なニューラルネットワークモデルの一つ
ニューラルネットワーク（NN）
└── ディープラーニング（DL）
└── NLP（自然言語処理）
└── LLM（大規模言語モデル）
結論として、
LLMはNLPの進化形であり、ディープラーニングの成果であり、ニューラルネットワークがその基盤となっています。
こうした技術の組み合わせによって、チャットGPTのような高度なAIが実現しています。
人間の言語をコンピュータが理解・解析・生成する技術で、翻訳や感情分析、テキスト生成などに使われます。
巨大なテキストデータで訓練されたAIモデルで、人間のように自然な言語を理解・生成できる仕組みです。
人間の脳の仕組みを模倣した数学モデルで、パターン認識や予測など、AIの基礎技術として使われます。
ニューラルネットワークを多層化した技術で、大量のデータから自動で特徴を学習できるAIの進化系です。
ニューラルネットワークはAIの基礎で、ディープラーニングはその発展形です。
ディープラーニングがNLPやLLMの進化を支えており、4つは密接に連携しています。
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