【ITニュース解説】GenAI Foundations – Chapter 1: Prompt Basics: From Theory to Practice

近年、人工知能（AI）は目覚ましい進化を遂げ、その中でも特に「生成AI」が大きな注目を集めている。生成AIとは、テキスト、画像、音声、動画といった新しいコンテンツを自ら創り出す能力を持つAIの一分野である。この技術の背景にはディープラーニングの発展があり、特にトランスフォーマーという高度なアーキテクチャが、大量のデータから複雑な関係性を学習し、人間が作成したかのような自然なコンテンツを生成することを可能にした。

この生成AI技術の中核を成すのが「基盤モデル（Foundation Models）」という存在である。これは、インターネット上に存在する膨大なテキストや画像といった、特定の目的のために整理されていない多様なデータセットを用いて事前に訓練された、非常に大規模なニューラルネットワークを指す。システム開発において、このようなモデルをゼロから構築するには、膨大なデータ収集、強力な計算リソース、そして莫大なコストが必要となる。しかし、この事前学習済みの基盤モデルを土台として再利用することで、開発者は特定の目的に合わせたAIソリューションを、はるかに迅速かつ低コストで構築することが可能になる。

基盤モデルが情報をどのように処理しているかを理解する上で、「トークン」という概念は不可欠である。AIは人間のように文章全体を一度に理解するのではなく、テキストを「トークン」と呼ばれるより小さな単位に分割して処理する。このトークンは、単語、単語の一部分、あるいは文字単位であり、どの単位で分割するかはモデルの設計によって異なる。分割された各トークンは数値の集合体であるベクトルに変換され、意味的に近い単語はベクトル空間上で互いに近い位置に配置される。この仕組みにより、AIは単語間の文脈や意味的な関連性を数学的に捉えることができるのである。トークンの重要性は技術的な側面に留まらない。多くの生成AIサービスでは、利用料金が処理したトークンの総数に基づいて計算される。つまり、AIに与える指示である入力トークンと、AIが生成する応答である出力トークンの両方が課金の対象となるため、トークン数はシステムの運用コストに直結する重要な指標である。開発現場では、コスト見積もりや、モデルが一度に処理できるトークン数の上限を超えないように制御するため、tiktokenのような専用ライブラリを用いてプログラム上で正確なトークン数を計算することが求められる。

基盤モデルはテキスト処理だけに限定されるものではない。生成AIのエコシステムは多岐にわたり、扱うデータの種類、すなわちモダリティに応じて様々なモデルが存在する。自然言語の理解と生成に特化した大規模言語モデル（LLM）が最も広く知られているが、その他にも、プログラミングコードを生成・補完するモデル、文章による指示から写実的な画像を生成するモデル、作曲や音声合成を行うモデル、さらには動画や3Dオブジェクトを創り出すモデルも実用化が進んでいる。近年では、テキストと画像など複数のモダリティを同時に扱えるマルチモーダルモデルも進化しており、より複雑で高度なタスクに対応できるようになっている。

これらの多様な生成AIモデルを効果的に活用するための鍵が「プロンプト」である。プロンプトとは、モデルに対して与える指示や質問のことであり、AIの応答を的確に導くためのインターフェースとして機能する。優れたプロンプトは、一般的に「プリアンブル」と「入力」という二つの主要な要素で構成される。プリアンブルでは、モデルに特定の専門家としての役割を与えたり、応答の背景となる文脈や、実行してほしい具体的なタスク、期待する出力フォーマットなどを定義する。一方、入力は、モデルが実際に処理、変換、あるいは生成する対象となる具体的なデータや情報そのものである。効果的なプロンプトを作成するには、実行させたいタスクを曖昧さなく明確に記述し、応答の精度を高めるために必要な情報だけを文脈として与え、出力の長さや文体といった制約を具体的に指定することが重要である。これらの基礎を理解し実践することが、生成AIの能力を最大限に引き出し、システム開発に応用するための第一歩となる。