生成AIの資格試験を目指すなら、「なんとなく使える」から「仕組みを理解して使いこなす」へとステップアップすることが大切です。
なぜなら、試験で問われるのは“仕組みの理解”や“適切な活用方法”だからです。
わたし自身も、ただ使っているだけのときと、構造を理解したあとでは、プロンプトの書き方も大きく変わりました。
今回は、試験勉強を始める前に知っておくべき「5つの生成AIの基礎構造」について、やさしく深掘りしていきますね！
この記事は、📚 プロンプトエンジニア３ヶ月学習ロードマップ（中級編）の【第1ヶ月：中級編（基礎力アップ）】5日目です。
生成AIとは何か？改めて整理（中級の視点から）
LLM（大規模言語モデル）とは？
生成AIは「LLM（Large Language Model）」という仕組みをベースに動いています。これは、インターネット上の膨大なテキストデータをもとに、文章の“次に来る言葉”を予測するAIです。
つまり、ChatGPT(生成AI)が行っているのは、文脈に応じて「もっとも自然な次の単語を選び続けている」行為なのです。
「自然な文章」が生まれる理由
モデルはトークン（単語や文字の単位）を学習し、その出現確率をパターン化します。例えば「AIといえば？」という問いには「人工知能」「ChatGPT」などの回答候補があり、それぞれの“出現確率”に基づいて最も自然な文章を生成する仕組みです。
人間と生成AIの本質的な違い（論点の深掘り）
推論 vs 統計予測
人間は「考える＝意味や目的を持って推論する」のに対し、生成AIは「統計的にもっともらしい言葉を並べる」もの。
たとえば、「今日は暑いね」と言ったとき、人間は“相手の体調を気遣う意図”が含まれますが、生成AIは単に文脈的に自然な返答を導くにすぎません。
自律性の違い
生成AIは“自分の意思”を持たず、入力がなければ動きません。このことから、プロンプト次第でAIの性能は大きく変わると理解しておくことが中級者の第一歩です。
得意・不得意を「構造」から見極める
得意分野（構造に由来）
- パターン化されたタスク（例：定型メール作成、コード生成）
- 言語表現の多様性（例：キャッチコピー案の大量生成）
- 高速アウトプット（例：アイデア出しや要約）
🔍補足：構造的に「答えが1つに定まらないもの」「解釈が複数ある内容」に強い傾向があります。
苦手分野（限界点を知る）
- 時系列に沿った論理構成（長文構成や因果関係）
- 最新性が必要な内容（知識の更新が追いつかない）
- 感情的判断や倫理的評価（価値観の介在）
実践してみよう！プロンプトの設計を磨くトレーニング
ここでは「出力の質を上げるためのプロンプト設計の工夫」を紹介します。
✍️ 精度を上げる7つのプロンプト練習
✅ ①「◯◯を、5つの観点から要約して」
✅②「小学生でも理解できるように説明して」
✅③「このプロンプトを改善するには？」とChatGPTに逆質問
✅④「あなたは専門家です」と立場を明示する
✅⑤ 「出力形式を表で提示して」と指定する
✅⑥「文章のトーンを丁寧語で、親しみやすく」とスタイル指定
✅⑦「前提条件：○○。この条件を守って提案して」と制約を加える
💡Tips：「温度（temperature）」を調整して創造性の幅を変える実験もおすすめです。
まとめ＆次回予告
生成AIを“使いこなす”には、単なる使用体験だけでなく「仕組み」「限界」「精度の上げ方」まで理解することが重要です。
特に資格試験に向けては、「どう動いているか」「どこで使えるか」を知ることで、より実践的なスキルに結びつきます。
次回は、生成AIにおける“プロンプト”の役割と書き方の基本を詳しく解説します。ここが中級者としての壁！一緒に超えていきましょう。
次回予告
テーマ：6日目「生成AIとプロンプトの関係とは？」
プロンプトの工夫ひとつで、AIは見違えるような相棒になります。お楽しみに！
📢 ChatGPT(生成AI)を使うときの注意事項はこちら
🚨 AIでの生成物でも著作権に注意：文化庁AI利用者(業務利用者)のリスク低減方策(P25～)PDFで開きます。
