ChatGPTはどのように動いているのか？

中西崇文

AIを使いこなす人は、
その“原理”を押さえている。

いまや身近な存在となったChatGPT。
ビジネスメールの下書きから、プログラムの雛形づくりまで、日々の仕事をサポートしてくれる頼もしいパートナーです。

しかし、ふとこんな疑問が浮かんだことはないでしょうか？

「こんなに便利なChatGPTは、
どのように動いているんだろう？」と。

本書は、そんな疑問を抱いたすべての人に手に取ってほしい一冊です。
現役大学教授である著者が、ITに詳しくない人でも理解できるように、ChatGPTの仕組みを世界一わかりやすく解き明かします。

過去に生成AIやLLM関連の本をひらいて、難しそうな数式にくじけた経験のある人も安心してください。
本書では、難しい数式を読み解く必要はありません。足し算とかけ算レベルの計算だけで、AIの核心を直感的に理解できるようになっています。

■本書がわかりやすい3つのポイント
・動くプログラムでAIの動作を体験できる
（クリック1つで簡単実行！）
・数学の知識ゼロでも理解できる
（難しい数式を読み解く知識は一切不要）
・身近なたとえでイメージできる
（「人間」や「りんご」をAIはどう捉えるのか？）

■本書が解き明かすChatGPTの謎（一部）
・ChatGPTの原理を支える「たった2つの要素」
・ChatGPTの思考は「広げる」と「縮める」
・AIが言葉の「ニュアンス」を理解するしくみ

魔法のように見えるChatGPTの動き。
その裏にあるシンプルな原理を知ることは、
AIを“賢く使う”側に立つ第一歩です。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 全般
• 出版社: 翔泳社
• タイトル: ChatGPTはどのように動いているのか？
• タイトルID: 2149817
• ページ数: 224ページ
• 電子版発売日: 2026年01月22日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 8MB

[ブクログ · ★★★★★]

言葉のベクトル表現による革命、embedding、transformer、attentionとChatGPTをはじめとした生成AIの仕組みを、実現に至るまでの技術発展の歴史を踏まえてわかりやすく説明した解説書。ChatGPTの仕組みを極力数式を使わずに一から説明するコンセプトなのでベクトルに基本から説明しているが、全体として厳密さよりわかりやすさを重視した本なので数学に抵抗がある人は立ち止まらずにさらっと先に進んだ方がよいと思う。

[ブクログ · ★★★★★]

数字にアレルギーがなければ読んで損はありません。プログラムによる実演がたくさん含まれていますが、端折って読んでも内容は理解できました。
AIがなぜそれっぽいことを言えるのかわかりたければとても良い本です。利用したいだけなら読まなくて良いと思います。

[ブクログ · ★★★★☆]

ベクトルってこういう時に役立つんやってめっちゃ目から鱗。
高校で言われるがままに内積とか覚えてたけど、こういうこと教えて欲しかった〜！

[ブクログ · ★★★★☆]

ＧＰＴの仕組みについて、可能な限り分かりやすく書かれた本です。行列とベクトルを使っていると紹介され実際の計算まで示してくれるので、実際に体感することで理解が深まった。しかしながら、学生時代に数学が、苦手だった自分にとっては少しばかり理解に時間がかかり苦労するところが多かったので、数学アレルギーの方にはオススメできません。

[ブクログ · ★★★★☆]

LLMの仕組みがちょっとわかった気がする。google colabで手を動かしてみたことで、消化不良ではあるが理解は深まった。

[ブクログ · ★★★★☆]

この2, 3年間で急速に普及し始めたAI。その中でもスマホのPlayストアでも簡単にインストールできてしまう、ChatGPT。私自身使用しているが、実際に使ってみて便利だなと思う一方どのような仕組みでこれができたのかということが気になってしまう性格であるため、本書を見つけた時に即購入しました。
結論としては我々の言葉を数字に変換して、数学のベクトルと行列を利用することで、我々の質問や相談などを処理しています。このベクトルと行列の拡張と整理をAIが学習してきたデータと組み合わせることで、それらしい回答が得られるとのこと。
高校のときに学んだベクトル、大学の線形代数の授業で学んだ行列がこんな所で使われていました。他の場面でも色々使われていると思いますが、これらの技術が今の我々のAI技術の根幹であることは考えた人はすごいなと思いました。また、AIについてのブームは1980年代などにもあったということで、それだけの昔から注目はされていたことに驚きです。今後、AIが世の中をどのように大きな変化をもたらしてしまうのか予想できないところではありますが、これからは切り離せない存在なのだろうとは思っています。

[ブクログ · ★★★★☆]

凄い勢いで世の中を席巻している生成AI。
遅まきながら自分の勤める会社からも今年度は生成AIを活用せよという指令が全社的に渡った。
それまでのGoogle検索に変えてAIに質問したり、知識を掘り下げるためのおしゃべりをしたりはしてたけれど、そこまで積極的に使っているわけではないので、基本的なとこから抑えとこうかなーと。
手元に届いた先からアンソロピックがOpenAIのシェアを抜いたなんてニュースもあり、はなから一歩出遅れている感はあるけれど、まぁ最新を追いかけたいわけでもないし、自分の理解出来る範囲ではそれほど違いはないだろうしということで。

思ったよりもざっくりだった。
けどそれでよかった。
これ以上は説明されても理解出来ないだろうし、これ未満だと知っておきたかった動作原理のところには到達しないことになったのだろうなと。

単語の持つベクトルでお互いの関連度を計算して次の最適な一語を予測するってのがどういうことなのか、行列計算でベクトルの次元を広げたり狭めたりすることで複雑な単語・文章の特徴を抽出できるようになること、ニューラルネットワークが最適値を求めるのにどんな感じで動作するのか、等々何となーくイメージできた。

しかし、その「ベクトル自体は解釈不能」ってところがやっぱり斬新。
その昔、データマイニングをする部署になんちゃって在籍していたことがあり、とある企業のお客様の声の分類とかをやったり、この先商品がどれだけ売れるかを予測するみたいなことをやったりしていたけど、そのときはまだ意味（どうしてそうなるかの理屈）を求められたもの。
今や、なんでそうなるのかは内緒だけど、なんやかんや学習したAI曰くこういうことです、ってのをOKとして実用するスタイルが浸透している。

確かにAIの回答には目を見張るものがある。
自然な日本語、聞きたいことにそれなりにちゃんと答える解釈力、適当に聞いても何となく意味を掴み取ってくれる類推力、どれもただの最も適切な予測された言葉の集まりとは思えない。

今のところ、誰もがこのAIの出力に頼るような画一的な世の中はつまらないなと思うくらいだが、誤字脱字、冗談、定型からの逸脱という人間臭さをAIが備えるようになったら本当に怖いと思う今日この頃。

[ブクログ · ★★★★☆]

生成AIやAIエージェントをエンドユーザとして利用するだけではなく，その基本となる仕組みを理解しておくことが大事．この本は，簡単な数学（ベクトルと行列の基本）を使って説明しているので初学者に最適．

Pythonの簡単な演習もあるので，それもすると理解が深まると思う．

[ブクログ · ★★★☆☆]

AI がなぜこんなにも賢いのか。
その仕組みをなるべく理解しやすく、そして用意されたサンプルプログラムで試しながら学べる。

[ブクログ · ★★★☆☆]

Chat-GPTがどのように動いているかを、かなり優しく一般人にもわかるように開設した本。ベクトルと行列の解説などに数式があるが、特段複雑なものではなく確かにわかりやすい。
仕組みとしては「次に続く言葉として最も可能性の高い言葉をひたすら並べる作業」で、決して論理的思考をしているわけではないというところがミソ。だからざっくり大まかな概要を捉えるには最適だけど、じゃあ真相や深掘りとなると別作業になる。
このような仕組みを理解できたので、chat-GPTの使い方の心意気がだいぶ変わった、その点でよかったと思う。