仕組みから、使えるところまで

生成AIの記事は、二種類に偏りがちだ。

「すごい」しか書いていないものと、論文の要約のように読者を選ぶもの。その中間、つまり仕組みを理解した上で仕事に使うための解説が足りていない。

何から理解すればいいか

順番がある。

まず言語モデルが何をしているか。次の単語を確率で選び続けている、という一点を押さえるだけで、ハルシネーション（もっともらしい嘘）がなぜ起きるのかが腑に落ちる。

次にプロンプトが効く理由。モデルは入力された文脈のなかで確率を計算するので、文脈の与え方で出力が変わる。魔法の呪文ではなく、条件設定だ。

そしてRAGとファインチューニングの違い。前者は外から情報を渡す、後者はモデル自体を作り替える。コストも用途もまったく別物なのに、混同されたまま議論されることが多い。

できないことを知っておく

生成AIは、学習データに無いことを知らない。計算は苦手で、桁が増えるほど間違える。同じ質問に毎回違う答えを返す。

これらは不具合ではなく仕様だ。仕様として理解していれば、どこに使い、どこに使わないかの線引きができる。

この特集の使い方

ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeekといった個別のツール解説と、用語の教科書的な記事を並べている。

わからない言葉が出てきたら用語記事に戻り、使い方を知りたくなったらツール記事に進む。行き来しながら読める構成にしてある。