【ITニュース解説】Transformers: The Silent Revolution That Changed AI (and It’s Not Michael Bay’s Robots)

現在、ChatGPTをはじめとする多くの人工知能（AI）技術が急速に進化しているが、その根幹には「Transformer（トランスフォーマー）」と呼ばれる画期的な技術アーキテクチャが存在する。2017年にGoogleの研究者たちによって発表されたこの技術は、AIが言語を理解し、生成する方法を根本から変え、今日のAI革命の引き金となった。

Transformerが登場する以前、AIによる自然言語処理の分野では、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）やLSTMといったモデルが主流であった。これらのモデルは、人間の読書のように、文章を単語の「列」と捉え、先頭から一つずつ順番に情報を処理していくという特徴を持っていた。この逐次的な処理方法は一定の成果を上げていたものの、いくつかの重大な課題を抱えていた。一つは、文章が長くなると、文の初めのほうにある重要な情報を忘れてしまい、文脈を正確に把握するのが難しいという点である。もう一つは、単語を一つずつ処理するため計算に時間がかかり、並列処理による高速化が困難であるという点だ。これにより、巨大なデータセットを用いた学習には膨大な計算コストが必要とされた。

これらの課題を解決したのが、Transformerアーキテクチャである。その最大の特徴は、「アテンション（Attention）機構」と呼ばれる仕組みにある。RNNが単語を順番に処理するのとは対照的に、Transformerは入力された文章のすべての単語を一度に、つまり同時に解析する。そして、ある単語を処理する際に、文中の他のすべての単語との関連性の強さを計算し、どの単語に「注意（Attention）」を向けるべきかを判断する。例えば、「その犬は疲れていたので、静かに横になった」という文において、「横になった」という動作の主体が「犬」であることを、単語間の距離に関わらず直接的に関連付けて理解することができる。

このアテンション機構により、Transformerは文章全体の文脈をより深く、かつ正確に捉えることが可能になった。さらに、すべての単語を同時に処理できるため、計算の並列化が容易になり、従来のモデルとは比較にならないほど高速に大規模なデータで学習させることが可能となった。これが、近年の大規模言語モデルの発展を支える基盤となっている。

Transformerの構造は、主に入力情報を処理する「エンコーダ」と、その情報から出力を生成する「デコーダ」という二つのブロックから構成される。エンコーダは、入力された文章を読み込み、各単語の意味と文脈上の役割を数値の集まり（ベクトル表現）に変換する。デコーダは、エンコーダが作成したこのベクトル表現を基に、翻訳文の生成や質問への回答といったタスクを実行する。この処理の中核を担うのが「マルチヘッド・セルフアテンション」である。これは、アテンション機構を複数（マルチヘッド）備えることで、一つの文章に対して「文法的な関係」「意味的なつながり」といった多様な観点から単語間の関連性を同時に分析し、より豊かで精度の高い文脈理解を実現する仕組みである。

実際の処理の流れとしては、まず文章中の各単語が、コンピュータが扱える数値ベクトルに変換される「埋め込み」という処理が行われる。次に、Transformerは単語を同時に処理するため、そのままでは語順の情報が失われてしまう。それを補うために、「位置エンコーディング」によって各単語の位置情報がベクトルに付加される。その後、マルチヘッド・セルフアテンションと後続の処理層を何層にもわたって繰り返し通過させることで、入力情報の表現はますます洗練され、複雑な言語タスクに対応できる高度な知能が生まれる。

このTransformer技術は、OpenAIのGPTシリーズのような対話型AIだけでなく、Google検索の精度向上に貢献したBERT、テキストから高品質な画像を生成するDALL-EやStable Diffusion、さらにはプログラミングコードを自動生成するAlphaCodeなど、言語の枠を超えて非常に幅広い分野で応用されている。

しかし、この強力な技術には注意すべき点もある。学習データに内在する社会的な偏見や誤った情報をAIが学習・再生産してしまうリスクや、事実に基づかないもっともらしい情報を生成する「ハルシネーション」という現象も問題視されている。そのため、システムを開発するエンジニアは、Transformerの仕組みと能力を正しく理解し、その倫理的な課題にも配慮しながら、責任を持って技術を活用していくことが求められる。Transformerは、AIと人間の関係を新たな段階へと進める、現代のIT社会に不可欠な基盤技術であると言えるだろう。