AIの基本を理解する: プロンプト、モデル、生成的AI

人工知能に関連する基本的な用語を理解することは、これらの技術を効果的に利用するために重要です。この文脈では、「プロンプト」、「モデル」、および「生成的 AI」などのキーワードについて説明します。説明は明確で簡単な言葉で行われるので、すぐに概観を得ることができます。また、ChatGPTとMidjourneyでのライブデモを体験し、これらの用語を実際にどのように活用できるかを示します。

主な発見

• プロンプトとは、AIツールに入力して応答を得るためのテキストです。
• モデルとは、特定のタスクを遂行するために学習した訓練済みのAIシステムです。
• 生成的AIは、あなたのプロンプトに基づいて、テキスト、画像、音楽などの新しいコンテンツを生成します。

プロンプトの重要性

「プロンプト」という用語は、人工知能を扱う上で重要です。例えば、レストランにいて、ウェイターに注文を伝えると想像してみてください。この場合、あなたのプロンプトはAIに伝える注文です。定義は簡単です：プロンプトとは、AIから何らかの応答や出力を得るために入力するテキストのことです。

たとえば、ChatGPTで「在宅勤務のヒントについてのInstagram投稿をリクエストする」ことはあなたのプロンプトです。このプロンプトを明確かつ正確に表現すればするほど、結果は良くなります。「在宅勤務」という一般的なプロンプトはあまりにも曖昧ですが、「在宅勤務でのエルゴノミクスに関する5つのヒントを含むカジュアルなInstagram投稿を作成して」という特定のプロンプトは、はるかに効果的です。

モデル

次の用語はモデルです。モデルはAIの中心であり、あなたのプロンプトを処理するエンジンのような役割を果たします。それは、大量のデータ—書籍、ウェブサイト、その他多くのソース—で訓練されたAIシステムです。

その機能はパラメーターとインターフェイスによって決まります。パラメーターは、モデルが訓練中に学習する何十億もの値です。プロンプトを入力すると、モデルはこれらのパラメーターを利用して適切な出力を生成します。例えば、ChatGPTは言語モデルであり、言語の構造と意味を理解し、新しい文を形成することを学びました。

生成的AI

生成的AIについて話すとき、私たちは新しいコンテンツを生成できるシステムを指します。それはテキスト、画像、音声、さらには音楽も含まれます。生成的AIモデルは、プロンプトに基づいて創造的な結果を生み出します。「認識AI」とは異なり、後者は分析しか行わず、生成的AIは存在しなかった新しいデータやテキストを生成します。

一例として、ChatGPTはテキストを作成できますが、Midjourneyは説明から画像を生成できます。これらの技術は能力や応用分野が大きく異なるため、用語を理解することが、プロジェクトに最適な技術を選択するために重要です。

その他の重要な用語

別の重要な側面は、トレーニングや推論といった用語です。

• トレーニングは、モデルが学習するための手間のかかるプロセスです。
• 推論は、訓練されたモデルがあなたのプロンプトに応答を提供するプロセスを指します。

さらに、パラメーターとハイパーパラメーターも存在します：パラメーターは、モデルが訓練中に学習する値であり、ハイパーパラメーターは訓練前に定義される設定、たとえば学習率やデータ量です。

ファインチューニングの概念も非常に重要です。これは、特定のデータで既存のモデルを再訓練し、特定のアプリケーションにおいてその性能を最適化することを指します —たとえば、医療画像や法律文書の認識においてです。

実践におけるAIの応用

さて、これらの理論的な概念の実践的な応用に移りましょう。まず、シンプルなプロンプトを生成します。クライアントに対してソーシャルメディア管理の提案を送るためのメールを書きましょう。

シンプルなプロンプトは次のようになります：「ソーシャルメディア管理の提案を含むクライアントへのメールを書いてください。」しかし、これはまだ最適ではありません。次に、このプロンプトを最適化しましょう。より正確に表現し、クライアント名や提案の詳細など、具体的な情報を追加します。

最適化されたプロンプトは次のようになります：「[クライアント名] に対して、月額のソーシャルメディア管理の提案を紹介する親しみやすく、プロフェッショナルなメールを作成してください。価値を強調し、フィードバックを求めてください。」

この具体的なプロンプトを使うことで、顧客のニーズに合わせたはるかに良い結果が得られます。これで、クライアントへのメールのテキストが作成されました。

次に、メールに適したヘッダー画像が必要です。ここでMidjourneyを使用し、画像を生成するために具体的なプロンプトを入力します。

以前はMidjourneyの利用がDiscordサーバーに限られていましたが、現在はプロセスを簡素化するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスがあります。希望する内容を単に説明することで、画像を生成できます。

まとめ – AI用語の説明を簡潔に：プロンプト、モデル、生成的AI

プロンプトは入力であり、より正確であればあるほど、結果が良くなります。モデルは何十億ものパラメーターを持つ学習するエンジンとして機能し、生成的AIはさまざまな形式でコンテンツを作成します。「トレーニング」、「推論」、「ファインチューニング」といった用語をよりよく理解することは、システムを最適化し、的確に使用するのに役立ちます。ライブデモでは、シンプルな例をどのようにさらに洗練させて、正確で効果的な結果を得ることができるかを示しました。

質問がある場合は、お気軽にお尋ねください。あなたがAIの中心的な用語について明確な理解を持ったと思います。次の章では、プロンプトエンジニアリングに取り組み、あなたのAI出力が最初から適切に合うようにプロンプトを設計する方法を学びます。