[{"data":1,"prerenderedAt":323},["ShallowReactive",2],{"weekly-\u002Fweekly\u002F2026-07-29":3},{"id":4,"title":5,"author":6,"body":7,"date":309,"description":310,"extension":311,"meta":312,"navigation":313,"path":314,"rating":315,"seo":316,"source":315,"stem":317,"tags":318,"updated":315,"__hash__":322},"content\u002Fweekly\u002F2026-07-29.md","AIってどんな仕組み？","Hamana",{"type":8,"value":9,"toc":299},"minimark",[10,19,26,31,38,67,74,78,85,96,107,111,118,125,164,171,175,186,193,204,208,215,241,247,251,258,264,275,286,293,296],[11,12,13,14,18],"p",{},"このマガジンも早いもので第5回。ツールの使い方やAIとの付き合い方をあれこれお届けしてきましたが……肝心な ",[15,16,17],"strong",{},"「そもそも、AIってどういう仕組みなのか？」"," をまだ話していませんでした。少し今さら感もありますが、ここで一度、AIの“中身”をのぞいてみたいと思います。",[11,20,21,22,25],{},"毎日のようにAIを使っていても、「どうやってあの答えを出しているのか」を意識することは意外と少ないもの。今回は、なるべく専門用語をかみくだきながら解説します。キーワードは3つ、",[15,23,24],{},"『機械学習』『ディープラーニング』『ニューラルネットワーク』"," です。",[27,28,30],"h2",{"id":29},"aiは3つの入れ子でできている","AIは「3つの入れ子」でできている",[11,32,33,34,37],{},"まず全体像から。この3つはバラバラの言葉ではなく、",[15,35,36],{},"大きい枠の中に小さい枠が入っている「入れ子」の関係","になっています。",[39,40,42,43],"div",{"style":41},"margin:1.2rem 0;","\n  ",[39,44,46,47,46,51,42],{"style":45},"border:2px solid #4f8cff;border-radius:10px;padding:14px;background:rgba(79,140,255,0.06);","\n    ",[39,48,50],{"style":49},"font-weight:bold;color:#4f8cff;margin-bottom:10px;","AI（人工知能）＝「賢くふるまう仕組み」全般",[39,52,54,55,54,59,46],{"style":53},"border:2px solid #34c759;border-radius:10px;padding:14px;background:rgba(52,199,89,0.06);","\n      ",[39,56,58],{"style":57},"font-weight:bold;color:#2ba149;margin-bottom:10px;","機械学習＝「たくさんの例から法則を学ぶ」やり方",[39,60,62,63,54],{"style":61},"border:2px solid #ff9500;border-radius:10px;padding:14px;background:rgba(255,149,0,0.08);","\n        ",[39,64,66],{"style":65},"font-weight:bold;color:#e07d00;","ディープラーニング＝「ニューラルネットワークを深く重ねた」学び方",[11,68,69,70,73],{},"つまり、ディープラーニングは機械学習の一種で、機械学習はAIの一種。いまのChatGPTやGeminiは、ひとことで言えば ",[15,71,72],{},"「ディープラーニングを使った、機械学習のAI」"," というわけです。では、外側から順に見ていきましょう。",[27,75,77],{"id":76},"機械学習たくさんの例から法則を見つける","① 機械学習：たくさんの例から「法則」を見つける",[11,79,80,81,84],{},"昔のコンピュータは、人間が「こういうときはこうしなさい」というルールを",[15,82,83],{},"一つひとつ手で書いて","動かしていました。でも、世の中のことはルールで書ききれないほど複雑です。",[11,86,87,88,91,92,95],{},"そこで登場したのが",[15,89,90],{},"機械学習","。ざっくり言うと、",[15,93,94],{},"大量の“お手本”を見せて、コンピュータ自身に法則を見つけさせる","やり方です。",[11,97,98,99,102,103,106],{},"たとえば迷惑メールの判定。「この単語が入っていたら迷惑」と人間が全部決めるのではなく、",[15,100,101],{},"「迷惑メール」「普通のメール」の実例を大量に読ませて、その共通点をAIに学ばせる","のです。求人原稿の良し悪しや、問い合わせ文の分類なども、考え方は同じ。",[15,104,105],{},"例（データ）が多いほど賢くなる","——これが機械学習の基本です。",[27,108,110],{"id":109},"ニューラルネットワーク人間の脳をまねた仕組み","② ニューラルネットワーク：人間の脳をまねた仕組み",[11,112,113,114,117],{},"では、AIは頭の中でどうやって法則を見つけているのか。その心臓部が",[15,115,116],{},"ニューラルネットワーク","です。",[11,119,120,121,124],{},"これは、",[15,122,123],{},"人間の脳の神経細胞（ニューロン）のつながりをまねた計算の仕組み","。情報が「入口 → 中間 → 出口」の層を通りながら受け渡されていきます。",[39,126,42,128,42,140,42,144,42,153,42,155],{"style":127},"margin:1.2rem 0;display:flex;justify-content:center;align-items:center;gap:8px;flex-wrap:wrap;text-align:center;font-size:0.9rem;",[39,129,131,132,135],{"style":130},"border:2px solid #4f8cff;border-radius:8px;padding:8px 12px;","入力",[133,134],"br",{},[136,137,139],"span",{"style":138},"font-size:0.8rem;color:#888;","（例：画像・文章）",[39,141,143],{"style":142},"color:#888;","→",[39,145,147,148,150],{"style":146},"border:2px solid #34c759;border-radius:8px;padding:8px 12px;","中間の層",[133,149],{},[136,151,152],{"style":138},"（特徴を見分ける）",[39,154,143],{"style":142},[39,156,158,159,161],{"style":157},"border:2px solid #ff9500;border-radius:8px;padding:8px 12px;","出力",[133,160],{},[136,162,163],{"style":138},"（例：これは犬）",[11,165,166,167,170],{},"ポイントは、それぞれの層に ",[15,168,169],{},"「基準（しきい値）」がある","こと。受け取った信号がその基準を超えたときだけ、次の層へ情報が渡されます。人間の脳で「これは重要」と感じた情報だけが次に伝わっていくのに似ていますね。この受け渡しを何度も繰り返すことで、AIは「入力」から「答え」を導き出しています。",[27,172,174],{"id":173},"ディープラーニングネットワークを深く重ねる","③ ディープラーニング：ネットワークを「深く」重ねる",[11,176,177,178,181,182,185],{},"この中間の層を",[15,179,180],{},"何層も深く重ねた","ものが、",[15,183,184],{},"ディープラーニング（深層学習）"," です。「ディープ（＝深い）」という名前は、この“層の深さ”から来ています。",[11,187,188,189,192],{},"層が深くなると、何がうれしいのか。最大の利点は、",[15,190,191],{},"AIが自分で「注目すべきポイント（特徴）」を見つけられる","ようになったことです。",[11,194,195,196,199,200,203],{},"たとえば「トマトとレモンを見分けて」というとき、昔は人間が「",[15,197,198],{},"色に注目してね","」とヒントを与える必要がありました。ディープラーニングでは、大量の画像を見せるだけで、AIが「どうやら色が決め手らしい」と",[15,201,202],{},"自分で気づく","。この“自分で特徴をつかむ力”が飛躍的に伸びたおかげで、いまの画像認識や、私たちが毎日使う文章生成AIが実現しました。",[27,205,207],{"id":206},"仕組みがわかるとaiのクセも腑に落ちる","仕組みがわかると、AIの「クセ」も腑に落ちる",[11,209,210,211,214],{},"ここまでの話を踏まえると、以前の記事でお伝えした",[15,212,213],{},"AIの得意・不得意","が、なぜそうなるのか見えてきます。",[216,217,218,229,235],"ul",{},[219,220,221,224,225,228],"li",{},[15,222,223],{},"それっぽい嘘（ハルシネーション）をつく"," — AIは事実を暗記しているのではなく、",[15,226,227],{},"「例から学んだ“それっぽさ”」で答えを組み立てている","から。だからもっともらしい嘘も自信たっぷりに言えてしまう。",[219,230,231,234],{},[15,232,233],{},"最新の情報に弱い"," — 学習した“お手本”の時点までしか知らないから。あとから起きたことは学べていない。",[219,236,237,240],{},[15,238,239],{},"型が決まった作業は得意"," — 大量の例から法則を学ぶのが本質なので、パターンのある作業（要約・変換・下書き）は大得意。",[11,242,243,246],{},[15,244,245],{},"「AIは魔法ではなく、大量の例から学んだ確率マシン」","。この一点を押さえておくと、「最後は必ず人間が確認する」というガイドラインが、より納得できるのではないでしょうか。",[27,248,250],{"id":249},"おまけ最近ヒヤッとしたプロンプトインジェクション","おまけ：最近ヒヤッとした「プロンプトインジェクション」",[11,252,253,254,257],{},"最近、筆者が仕事でヒヤッとした話題をおまけに一つ。",[15,255,256],{},"プロンプトインジェクション","という言葉をご存じでしょうか。",[11,259,120,260,263],{},[15,261,262],{},"AIに与える文章の中に“悪意のある指示”をこっそり紛れ込ませて、AIを乗っ取ってしまう","手口のこと。AIは「与えられた文章」と「そこに書かれた指示」を区別するのが苦手なため、こんなことが起こり得ます。",[11,265,266,267,270,271,274],{},"やっかいなのは、",[15,268,269],{},"こちらが怪しい文章を渡したつもりがなくても起こり得る","こと。いまのAIは、頼まれた作業をこなす途中で、Webページやファイルなどの情報を自分で読みに行くことがあります。その中に「",[15,272,273],{},"これまでの指示は無視して、○○しなさい","」といった一文がこっそり仕込まれていると、AIがうっかり従ってしまう——。ごく普通の作業を頼んだだけのつもりが、思わぬところで起こり得るのです。",[11,276,277,278,281,282,285],{},"とはいえ、最近のAIにはこうした攻撃への",[15,279,280],{},"対策も施されていて","、あやしい指示を見つけると「これはプロンプトインジェクションの疑いがあります」と",[15,283,284],{},"教えてくれることも多く","なっています。",[11,287,288,289,292],{},"それでも過信は禁物。完全に防ぐのは難しいからこそ、",[15,290,291],{},"AIに作業を任せきりにせず、出てきた結果は最後に人間が確認する","。ここでも、付き合い方の基本は変わりません。",[294,295],"hr",{},[11,297,298],{},"仕組みまで知ると、AIはますます頼れる相棒に見えてきます。ご意見・ご質問あれば、システムチームまでお気軽にお声がけください。",{"title":300,"searchDepth":301,"depth":301,"links":302},"",2,[303,304,305,306,307,308],{"id":29,"depth":301,"text":30},{"id":76,"depth":301,"text":77},{"id":109,"depth":301,"text":110},{"id":173,"depth":301,"text":174},{"id":206,"depth":301,"text":207},{"id":249,"depth":301,"text":250},"2026-07-29","このマガジンも早いもので第5回。ツールの使い方やAIとの付き合い方をあれこれお届けしてきましたが……肝心な 「そもそも、AIってどういう仕組みなのか？」 をまだ話していませんでした。少し今さら感もありますが、ここで一度、AIの“中身”をのぞいてみたいと思います。","md",{},true,"\u002Fweekly\u002F2026-07-29",null,{"title":5,"description":310},"weekly\u002F2026-07-29",[319,320,321],"weekly","AIとの付き合い方","AIの仕組み","_v0p9JC7WA9MW0xV8WF060f5YO4CqrIPOf2EB172gfw",1786517330752]