大規模言語モデル入門：ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeekとは？

AIは世界を変えつつある。しかし、自分が何を使っているのか知らない人は多い

ここ数年、私たちの身近にAI製品が急速に増えました。

• ChatGPTは文章作成、情報整理、質問への回答を支援します。
• Claudeは長い文書を読み、複雑な内容を分析できます。
• Geminiはテキストや画像など、複数の種類の情報を扱えます。
• DeepSeekは、中国発の大規模言語モデルの能力を多くの人に広めました。
• Copilotはプログラマーのコーディングを支援し、作業効率を高めます。

多くの人が毎日これらのツールを使っています。しかし、次のように聞かれたらどうでしょう。

あなたが使っているAIとは、そもそも何ですか？

「チャットボット」と答える人は多いでしょう。

その答えは完全な間違いではありませんが、十分ではありません。ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeekの背後にあるのは、一般的なソフトウェアではなく、より複雑な技術である**大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）**です。

この記事では、次の基礎を説明します。

• 人工知能とは何か。
• 大規模モデルとは何か。
• ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeekはどのような関係にあるのか。
• なぜ大規模モデルが、現在のインターネットで最も重要な技術の一つになったのか。

1. 人工知能とは何か

大規模モデルを理解する前に、まず人工知能を理解しましょう。

簡単に言えば、

人工知能とは、もともと人間にしかできなかった能力の一部をコンピューターに持たせる技術です。

以前のコンピューターは固定されたルールに従って計算し、ソフトウェアはプログラマーが事前に書いた命令だけを実行していました。現在のAIは、人間の言葉を理解し、顔を認識し、言語を翻訳し、画像を生成し、コードを書き、大量の情報を分析できます。

身近な例を考えてみましょう。従来の音声アシスタントは「明日の天気は？」という質問からキーワードを見つけ、天気サービスを呼び出していたにすぎない場合があります。

現在の大規模モデルには、次のように依頼できます。

予算、天気、交通手段を考慮して、週末旅行の計画を立ててください。

モデルは要望を理解し、まとまった計画を作れます。最大の違いは、従来のソフトウェアが「計算機」に近いのに対し、大規模モデルは「情報を理解して処理できるアシスタント」に近いことです。

2. 「大規模モデル」とは何か

「大規模モデル」という言葉をよく耳にしますが、何が大きいのでしょうか。

主に三つの意味があります。

2.1 非常に大量のデータから学ぶ

人間は本を読み、授業を受け、経験を積んで知識を得ます。大規模モデルも似た方法で学びますが、その規模ははるかに大きいものです。

大量のテキスト、コード、画像などで訓練され、言語のパターン、知識同士の関係、問題を解く方法を学びます。

従来のプログラムは、開発者が事前に想定した質問にしか答えられません。大規模モデルはすべての答えを保存しているのではなく、訓練を通じて次のような関係を学びます。

どのような質問に、どのような回答が適している可能性が高いか。

2.2 モデル自体の規模が大きい

初心者向けには、モデルをAIの「頭脳」と考えると分かりやすいでしょう。

一般的なソフトウェアは数百行、数千行のコードで構成されることがあります。一方、現代の大規模モデルには、単語、概念、知識の関係を計算し表現するための膨大な数のパラメータがあります。

最初からパラメータの数学を理解する必要はありません。まずは次のように捉えてください。

パラメータが多いほど、AIは通常、より複雑な情報の関係を学習し処理できます。

2.3 より複雑な問題を扱える

従来のソフトウェアは、通常、一つの決まった課題のために作られます。電卓は数値を計算し、翻訳ソフトは言語を変換し、検索エンジンはウェブページを探します。

大規模モデルは、さまざまな種類の作業を行えます。

• 文章を書く。
• レポートを要約する。
• データを分析する。
• コードを生成する。
• 学習を支援する。
• クリエイティブな作業を支援する。

この汎用性から、大規模モデルは汎用的なAI能力を発展させる重要な方向の一つと見なされています。

3. ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeekの関係

AIを使い始めたばかりの人は、ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeekが同じものの別名なのかと疑問に思うことがあります。

同じものではありません。

異なるメーカーが作る自動車に近い関係です。トヨタ、BMW、Tesla、BYDはいずれも自動車を作りますが、エンジン、設計思想、性能は異なります。AIの世界でも、各社が独自のモデルや製品を開発しています。

| 企業 | モデルまたは製品 | | --- | --- | | OpenAI | GPTシリーズ、ChatGPT | | Anthropic | Claudeシリーズ | | Google | Geminiシリーズ | | DeepSeek | DeepSeekシリーズ | | Microsoft | Copilot製品 |

4. OpenAIのChatGPTとは

OpenAIは、世界で最もよく知られているAI企業の一つです。ChatGPTによって、多くの一般ユーザーが初めて生成AIを本格的に体験しました。

簡単に言えば、ChatGPTは大規模言語モデルを基盤とする対話型製品です。「英語のメールを書いて」と入力すると、モデルが意図を理解し、内容を生成します。

OpenAIのGPTシリーズは、ChatGPTなどの製品を支える重要な技術基盤です。ただし、次の点には注意が必要です。

ChatGPTとGPTモデルは同じものではありません。

自動車に例えるなら、GPTがエンジンで、ChatGPTはそのエンジンを搭載した自動車です。

5. Claudeとは

ClaudeはAnthropicが開発する大規模言語モデルのシリーズであり、そのモデルを利用したAIアシスタントでもあります。

長い文書の処理、企業利用、安全性、複雑な分析を重視していることが特徴です。数十ページの資料を読ませ、契約書を要約したり、事業レポートを分析したりできます。

AnthropicはClaudeを自社の大規模言語モデルシリーズと位置づけ、テキストや画像の入力に対応する能力を提供しています。

6. Geminiとは

GeminiはGoogleが提供するAIモデルのシリーズです。

Googleは検索、クラウドコンピューティング、データサービスなどの大規模なインターネット基盤を持っています。そのためGeminiは会話だけでなく、テキスト理解、画像理解、マルチモーダル能力にも重点を置いています。

マルチモーダルとは、AIがテキストだけでなく、画像、音声、動画も扱えることです。Geminiシリーズは、幅広いAIタスクや開発用途を想定しています。

7. DeepSeekが注目される理由

DeepSeekは、近年大きな注目を集めている中国のAI企業です。DeepSeek-VシリーズとDeepSeek-Rシリーズは、世界のAI業界で広く注目されています。

理由の一つは、モデル性能とコスト効率の両方を追求し、モデル情報や技術資料も公開してきたことです。

一般の利用者にとっての意味は明確です。

DeepSeekは、大規模モデルの競争が米国企業だけのものではなく、世界規模で急速に進んでいることを示しました。

8. Copilotとは

CopilotはMicrosoftが提供するAIアシスタント製品のシリーズです。

ChatGPTが汎用AIアシスタントに近いのに対し、CopilotはWord、Excel、PowerPoint、開発ツールなど、日常的に使うソフトウェアへAIを組み込むことを重視しています。

目的は、AIを仕事の流れの一部にすることです。以前は事業レポートを作るために、情報収集、文章作成、表の作成、スライド作成を個別に行う必要がありました。現在は、その多くの工程にAIが参加できます。

9. 大規模モデルと従来のソフトウェアの最大の違い

ここが現代のAIを理解する鍵です。

従来のソフトウェアでは、

人がコンピューターに、どのように実行するかを教えます。

電卓は数値を受け取り、プログラマーが書いた式に従って計算し、結果を返します。

大規模モデルでは、

人がAIに、どのような結果を求めるかを伝えます。

「製品紹介を書いて」と依頼しても、AIが事前に保存された固定の文章を取り出すわけではありません。訓練を通じて、製品紹介とは何か、どのような構成が自然か、どの言葉がマーケティングに適しているかを学び、その要求に合わせて内容を生成します。

10. なぜ誰もが大規模モデルを知る必要があるのか

「AIはプログラマーだけのもの」と考える人もいますが、そうではありません。

インターネットが登場した当初、多くの人はウェブサイトをIT業界だけの問題だと考えていました。その後、インターネットはビジネス、教育、娯楽、働き方を変えました。

AIも同じような道を進んでいます。オフィスソフト、顧客対応、EC、検索、企業管理、コンテンツ制作などへ広がっています。

AIエンジニアになる必要はありません。しかし、AIに何ができるのか、その背後にある基本的な仕組みは何かを理解する必要があります。それによって、チャット機能を試すだけではなく、AIを本当に活用できるようになります。

11. 次回：なぜAIにはTokenが必要なのか

大規模モデルが、多くの知識を学んだ知的なアシスタントに近いことは分かりました。しかし、重要な疑問が残っています。

AIは、私たちが入力した一文をどのように理解するのでしょうか。

人間には「メールを書いてください」という文字が見えます。しかしモデルは、文字を人間と同じ形では見ていません。テキストはモデルに入る前に、Tokenと呼ばれる特別な単位へ変換されます。

次の記事では、次の点を説明します。

• Tokenとは何か。
• なぜAIは書かれた文字をそのまま処理しないのか。
• 中国語の漢字一文字は、常に一つのTokenなのか。
• TokenとAIの能力はどのように関係するのか。