- 発売日：2025/10/24
- 出版社：日経ＢＰ
- ISBN：9784296208630
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商品説明
●生成AIの仕組みを、文系でも理解できるように丁寧に解説。
●なぜ賢いのか、なぜ間違うのかを知り、ビジネスに有効活用しよう！
「ChatGPT」「Copilot」「Gemini」などの生成AIは、どのように学習し、考え、回答を生成しているのでしょうか。このギモンに答えるべく、生成AIの「仕組み」を解説するのが本書です。
といっても、難しい数式は一切登場しません。中学生の数学の知識さえあれば、誰でも読み通せるように、一般の人が理解できるレベルでザックリと解説しています。「なぜ人間のように賢く受け答えできるの？」「なぜもっともらしいウソをつくの？」といった生成AIの素朴な疑問も解消できます。
日常生活や仕事の中で生成AIを活用している人は多いと思いますが、より効果的に、かつ情報漏えいなどの心配をせずに使うには、生成AIの仕組みを知っておく必要があります。技術者ではない一般のビジネスパーソンでも、ザックリとでよいので仕組みを知っておくとよいでしょう。すると、生成AIの得意な作業は何か、どの業務に使うのがよいのか、どう使うとリスクがあるのか、などを理解できるようになります。生成AIの「思考の裏側」や「頭の中」がわかれば、それを適切に使いこなして、毎日の生活や仕事に役立てられるのです。
大規模言語モデル（LLM）やその中核をなす「Transformer」などの技術についても、基礎から丁寧に説明します。LLMを用いたアプリやAIエージェントを開発する技術者にとって、その仕組みに関する知識は欠かせません。本書の後半では、Transformerの構造や原理、DeepSeekや画像生成についても、技術的な理解を深められます。
●なぜ賢いのか、なぜ間違うのかを知り、ビジネスに有効活用しよう！
「ChatGPT」「Copilot」「Gemini」などの生成AIは、どのように学習し、考え、回答を生成しているのでしょうか。このギモンに答えるべく、生成AIの「仕組み」を解説するのが本書です。
といっても、難しい数式は一切登場しません。中学生の数学の知識さえあれば、誰でも読み通せるように、一般の人が理解できるレベルでザックリと解説しています。「なぜ人間のように賢く受け答えできるの？」「なぜもっともらしいウソをつくの？」といった生成AIの素朴な疑問も解消できます。
日常生活や仕事の中で生成AIを活用している人は多いと思いますが、より効果的に、かつ情報漏えいなどの心配をせずに使うには、生成AIの仕組みを知っておく必要があります。技術者ではない一般のビジネスパーソンでも、ザックリとでよいので仕組みを知っておくとよいでしょう。すると、生成AIの得意な作業は何か、どの業務に使うのがよいのか、どう使うとリスクがあるのか、などを理解できるようになります。生成AIの「思考の裏側」や「頭の中」がわかれば、それを適切に使いこなして、毎日の生活や仕事に役立てられるのです。
大規模言語モデル（LLM）やその中核をなす「Transformer」などの技術についても、基礎から丁寧に説明します。LLMを用いたアプリやAIエージェントを開発する技術者にとって、その仕組みに関する知識は欠かせません。本書の後半では、Transformerの構造や原理、DeepSeekや画像生成についても、技術的な理解を深められます。
目次
1章 そもそも生成AIとは？ 仕組みを知れば、もっとビジネス活用が広がる
1-1 生成AIをより使いこなすために仕組みを知ろう
1-2 結局、「生成AI」って何？
2章 「言語モデル」から学習、推論まで 生成AIの全体像を知る
2-1 生成AIの基礎はこれ！ まずは「モデル」を知ろう
2-2 AIはどうやって“賢さ”を得る？ AIの「学習」とは
2-3 モデルの構造と規模でも生成AIの“賢さ”が決まる
2-4 だからAIは文章や画像を扱える 基本は「数値化」
2-5 生成AIの賢さの源 ニューラルネットワークとディープラーニング
2-6 対話型AIが文章を少しずつ出力する理由 LLMの基本的な構造と推論や学習の方法
2-7 Transformerの「学習」の仕組み 「文章の続き」で学習する
2-8 LLMごとの違いは細かい構造や規模、学習で決まる
2-9 最近はやりの「AIエージェント」 まずはこれだけ知っておこう
3章 原点は人間の脳の模倣、推論と学習の要「ニューラルネットワーク」を知る
3-1 意外と単純！？ ニューラルネットワークの個々の計算
3-2 ニューラルネットワークの構造と推論の流れを知ろう
3-3 ニューラルネットワークはこうやって賢くなる
3-4 少しでも効率よく学習を！ 重みとバイアスの更新の工夫
4章 機械が言葉を話すカラクリ、「自然言語処理」の基本
4-1 キモは数値化 だからLLMは単語の意味を理解できる
4-2 単語の意味はどのように学習するのか
4-3 LLMが文章の意味を理解できるのはなぜ？
4-4 今のLLMの高精度を支える主役 Attentionの全体像を知ろう
4-5 Attentionの仕組みと処理の流れ
5章 生成AIの中核技術、「Transformer」の原理を知る
5-1 Transformerの構造をより詳しく知ろう
5-2 エンコーダーとデコーダーの中身はこうなっている
5-3 Transformerが文章を生成する舞台裏、推論の仕組みを理解する
5-4 Transformerの学習の仕組み
6章 ChatGPTからDeepSeek、AIエージェントまで 主な生成AIの仕組み
6-1 ChatGPTの“ 頭脳”であるGPTはこんな仕組みで動いている
6-2 LLMをさらに進化させるさまざまな仕組み
6-3 知らない内容をLLMが回答できるRAGのカラクリ
6-4 画像生成AIの大まかな仕組みを知ろう
6-5 AIエージェントの仕組みを深く知ろう
1-1 生成AIをより使いこなすために仕組みを知ろう
1-2 結局、「生成AI」って何？
2章 「言語モデル」から学習、推論まで 生成AIの全体像を知る
2-1 生成AIの基礎はこれ！ まずは「モデル」を知ろう
2-2 AIはどうやって“賢さ”を得る？ AIの「学習」とは
2-3 モデルの構造と規模でも生成AIの“賢さ”が決まる
2-4 だからAIは文章や画像を扱える 基本は「数値化」
2-5 生成AIの賢さの源 ニューラルネットワークとディープラーニング
2-6 対話型AIが文章を少しずつ出力する理由 LLMの基本的な構造と推論や学習の方法
2-7 Transformerの「学習」の仕組み 「文章の続き」で学習する
2-8 LLMごとの違いは細かい構造や規模、学習で決まる
2-9 最近はやりの「AIエージェント」 まずはこれだけ知っておこう
3章 原点は人間の脳の模倣、推論と学習の要「ニューラルネットワーク」を知る
3-1 意外と単純！？ ニューラルネットワークの個々の計算
3-2 ニューラルネットワークの構造と推論の流れを知ろう
3-3 ニューラルネットワークはこうやって賢くなる
3-4 少しでも効率よく学習を！ 重みとバイアスの更新の工夫
4章 機械が言葉を話すカラクリ、「自然言語処理」の基本
4-1 キモは数値化 だからLLMは単語の意味を理解できる
4-2 単語の意味はどのように学習するのか
4-3 LLMが文章の意味を理解できるのはなぜ？
4-4 今のLLMの高精度を支える主役 Attentionの全体像を知ろう
4-5 Attentionの仕組みと処理の流れ
5章 生成AIの中核技術、「Transformer」の原理を知る
5-1 Transformerの構造をより詳しく知ろう
5-2 エンコーダーとデコーダーの中身はこうなっている
5-3 Transformerが文章を生成する舞台裏、推論の仕組みを理解する
5-4 Transformerの学習の仕組み
6章 ChatGPTからDeepSeek、AIエージェントまで 主な生成AIの仕組み
6-1 ChatGPTの“ 頭脳”であるGPTはこんな仕組みで動いている
6-2 LLMをさらに進化させるさまざまな仕組み
6-3 知らない内容をLLMが回答できるRAGのカラクリ
6-4 画像生成AIの大まかな仕組みを知ろう
6-5 AIエージェントの仕組みを深く知ろう
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