ChatGPT、Claude、Gemini——今、世界を変えているAIたちには共通点があります。
それは、すべて「トランスフォーマー（Transformer）」という技術で動いているということ。
「名前は聞いたことあるけど、何がすごいの？」という方も多いでしょう。この記事では、AIの心臓部とも言えるトランスフォーマーの仕組みを、専門用語を極力使わずに解説します。
トランスフォーマーとは？一言で言うと
トランスフォーマーは、2017年にGoogleの研究者たちが発表した「AIが文章を理解・生成するための新しい仕組み」です。
でも、それまでもAIはあったんですよね？何が違うんですか？
良い質問です！実は「文章を理解する方法」が根本的に変わったんです。それまでのAIは文章を「順番に」読んでいましたが、トランスフォーマーは「全体を一度に」見られるようになりました。
これが、論文タイトル「Attention Is All You Need（注意機構がすべて）」の意味するところです。
トランスフォーマーという名前は、映画のトランスフォーマーとは関係ありません。「データを変換（Transform）する」という意味から来ています。
なぜトランスフォーマーが革命的なのか？
従来のAI（RNN）の限界
トランスフォーマー以前、文章を扱うAIは主にRNN（リカレントニューラルネットワーク）という技術を使っていました。
RNNの問題点は、文章を「一語ずつ順番に」処理すること。
例えば「今日は天気が良いので、公園に行って、友達と遊んで、アイスを食べた」という文章があったとします。
RNNは「今日」→「は」→「天気」→…と順番に読むため：
- 時間がかかる：長い文章ほど処理が遅い
- 遠い関係を忘れる：「今日」と「アイスを食べた」の関係を把握しにくい
トランスフォーマーの解決策：Attention（注意機構）
トランスフォーマーは「Self-Attention（自己注意機構）」という仕組みで、文章全体を一度に見渡します。
| 特徴 | RNN（従来） | Transformer |
|---|---|---|
| 処理方法 | 順番に一語ずつ | 全体を同時に |
| 速度 | 遅い | 高速 |
| 長文理解 | 苦手 | 得意 |
イメージとしては、RNNが「本を一文字ずつ読む人」なら、トランスフォーマーは「ページ全体を一瞬で把握できる速読の達人」です。
Attention（注意機構）の仕組み
では、トランスフォーマーの核心である「Attention」とは何でしょうか？
「どこに注目するか」を自動で学習
人間が文章を読むとき、すべての単語に同じ注意を払うわけではありません。
例えば「彼女は猫が好きだが、犬も飼っている」という文で「彼女」が何を指すか考えるとき、「猫」「好き」「犬」「飼っている」に特に注目しますよね。
トランスフォーマーのAttentionも同じことをします。各単語が他のどの単語と関係が深いかを、AIが自動で計算するのです。
Multi-head Attention：複数の視点で見る
さらに、トランスフォーマーはMulti-head Attentionという仕組みで、[underline green]複数の視点から同時に文章を分析[/underline]します。
複数の視点って、どういうことですか？
例えば「文法的な関係」「意味的な関係」「時間的な関係」など、異なる角度から同時に分析するイメージです。8つや16の「頭（head）」が同時に働くことで、より深い理解が可能になります。
トランスフォーマーを使った主要AIモデル
トランスフォーマーは、現在のAI業界で事実上の標準技術となっています。
GPTシリーズ（OpenAI）
ChatGPTの基盤となっているGPT（Generative Pre-trained Transformer）は、トランスフォーマーの「デコーダー」部分を使用。文章生成に特化しています。
Claude（Anthropic）
Anthropicが開発するClaudeも、トランスフォーマーベース。安全性と有用性のバランスに優れています。
BERT（Google）
Googleが2018年に発表したBERTは、トランスフォーマーの「エンコーダー」部分を使用。文章理解に特化し、Google検索の精度向上に貢献しました。
Gemini（Google）
Geminiは、マルチモーダル（テキスト・画像・音声・動画を扱える）なトランスフォーマーモデルです。
GPT = 「文章を生成する」のが得意（デコーダー）
BERT = 「文章を理解する」のが得意（エンコーダー）
最新のモデル = 両方を組み合わせている
トランスフォーマーの応用範囲
当初は自然言語処理（NLP）のために開発されたトランスフォーマーですが、今ではさまざまな分野に応用されています。
画像生成・認識
- Vision Transformer（ViT）：画像認識タスクで従来のCNNを上回る性能
- DALL-E、Stable Diffusion：画像生成AIにもトランスフォーマー技術が活用
- Sora：OpenAIの動画生成AIもトランスフォーマーベース
音声・音楽
- Whisper：OpenAIの音声認識AI
- 音楽生成AI：作曲や編曲にも応用
タンパク質構造予測
- AlphaFold2：DeepMindが開発した、タンパク質の3D構造を予測するAI
テキストだけじゃなくて、画像や音声、科学研究にまで使われているんですね！
そうなんです。トランスフォーマーの「どこに注目するかを学習する」という考え方は、あらゆるデータに応用できるんです。
トランスフォーマーの課題
革命的な技術であるトランスフォーマーにも、いくつかの課題があります。
計算コストが高い
文章全体を一度に処理するため、長い文章になるほど計算量が爆発的に増加します。これが「コンテキストウィンドウ」の制限につながっています。
エネルギー消費
大規模なトランスフォーマーモデルの学習には、膨大な電力が必要です。GPT-3の学習には約1,300メガワット時の電力が使われたと言われています。
環境への影響
データセンターの冷却に大量の水が使われるなど、環境負荷も懸念されています。
AIの進化と環境負荷のバランスは、業界全体で取り組むべき課題です。効率的な学習方法や、クリーンエネルギーの活用が進められています。
まとめ：AIの「共通言語」となったトランスフォーマー
トランスフォーマーは、2017年の登場以来、AI業界を根本から変えました。
トランスフォーマーのポイント：
- 2017年Googleが発表した「Attention Is All You Need」論文で登場
- 従来のRNNと違い、文章全体を一度に処理できる
- 「Self-Attention」で単語間の関係を自動学習
- GPT、Claude、Gemini、BERTなど主要AIの基盤技術
- テキストだけでなく、画像・音声・科学研究にも応用
ChatGPT、Claude、Gemini——これらのAIが「会話できる」のは、すべてトランスフォーマーのおかげ。AI時代を理解する上で、最も重要なキーワードの一つと言えるでしょう。
