生成AI

近年の出題が急速に増えているのが生成AIです。仕組みの細部より、業務で使うときに何に気を付けるかが問われます。用語と留意点をセットで押さえましょう。

生成AIとは何か

生成AIとは、学習した大量のデータをもとに、文章や画像、音声、プログラムなどの新しいコンテンツを作り出すAIです。従来のAIの多くは、与えられたデータを分類したり数値を予測したりするものでした。生成AIはそこから一歩進み、コンテンツそのものを出力する点が違います。

文章を扱う生成AIの中核にあるのが大規模言語モデル（LLM、Large Language Model）です。膨大な文章を学習し、文脈に沿って次に来る語をきわめて高い精度で予測することで、自然な文章を組み立てています。

プロンプトと使いこなし

生成AIへの指示文をプロンプトと呼びます。同じAIでも指示の書き方で出力の質は大きく変わるため、目的に合った指示を設計する工夫はプロンプトエンジニアリングと呼ばれます。役割を与える、出力の形式を指定する、前提条件や制約を書き添える、といった手法があります。

もう1つ覚えたい用語がRAG（検索拡張生成）です。RAGとは、社内文書やデータベースなど外部の情報をその都度検索し、その内容を根拠として生成AIに回答させる仕組みです。モデル自体を学習し直さなくても、最新情報や自社固有の情報にもとづく回答が得られる点が利点になります。

ハルシネーションという最重要用語

ハルシネーションとは、生成AIが事実に反する内容を、あたかも正しいかのようにもっともらしく出力してしまう現象です。第7章で最も出題されやすい用語なので、確実に覚えてください。

原因は、生成AIが事実の正誤を判定しているのではなく、学習した言葉のつながりやすさをもとに文章を組み立てているからです。したがって、通信障害やバグのように直せば無くなるものではなく、利用者が出力を検証する前提で使う必要があります。「ハルシネーションはシステムの不具合なので修正すれば発生しなくなる」という選択肢は誤りです。

業務で使うときの留意点

試験で最も狙われるのがここです。適切な利用態度を選ばせる問題として出ます。

「AIが作った文章なので著作権を気にしなくてよい」「AIの回答なので確認は不要」といった記述は、いずれも誤りの選択肢として頻出します。

業務効率化の活用例としては、議事録や報告書の要約、メールや企画書のたたき台づくり、問い合わせ対応の下書き、プログラムのコード生成や不具合の原因調査などがあります。共通するのは、ゼロから作る手間を減らし、人は確認と判断に時間を使うという形です。この「人が最終確認する」という関わり方そのものが、試験で正解になりやすい考え方だと覚えておいてください。