ITワクワク塾
生成AI
ChatGPTやClaude、Geminiの中で文章を作っているLLMの仕組みと、上手な頼み方、まちがいや入力した内容の扱いです。AIの答えとどう付き合うかを、公式の資料や研究をもとに解説します。
しくみ
生成AIが、どのように文章を作り、何をどこまで読めるのかを扱います。
LLM（大規模言語モデル）とは？文章を作るAIの仕組み
ChatGPTやClaude、Geminiなどの中で文章を作っているLLM（大規模言語モデル）について、次に来る言葉を予測する仕組み、トークン、まちがいを含む理由を解説します。
コンテキストウィンドウとは？AIが一度に読める量の上限
AIが答えを作るときに一度に読める量、コンテキストウィンドウについて、何が数えられるのか、会話が長くなると何が起きるのか、量が多いほど良いとは限らない理由を解説します。
ナレッジカットオフとは？AIが最近のことを知らない理由
AIが学習したデータの締め切り、ナレッジカットオフについて、締め切りのあとのことを聞くと何が起きるのか、2種類の締め切りの違い、検索で新しい情報を補う仕組みを解説します。
マルチモーダルとは？AIが画像や音声を読み取る仕組み
文章のほかに、画像、音声、PDFなどを読み取れるAI、マルチモーダルについて、画像や音声をトークンとして数える仕組み、得意なことと苦手なこと、使うときのコツを解説します。
推論モデルとは？AIが答える前に考える仕組み
答える前に考える段階を挟むAI、推論モデルについて、普通のモデルとの違い、考える量の調整、考えた分が料金と上限に含まれること、向いている作業を解説します。
使い方の基本
AIに頼みごとを伝える指示（プロンプト）の書き方です。
プロンプトとは？AIへの指示を伝わるように書くコツ
AIに渡す指示、プロンプトについて、中に含めるもの、アプリの開発者が書くシステムプロンプトとの関係、伝わりやすくする書き方を、AIの開発元の公式ガイドをもとに解説します。
プロンプトエンジニアリングとは？例・タグ・出力形式で指示を整える
ゼロショットとフューショットの違いから、タグによる区切り、出力形式の指定、テンプレートの作り方まで、同じ依頼を使って説明します。
限界と付き合い方
生成AIの答えに含まれる誤りへの対策と、入力した内容がどう扱われるかです。
ハルシネーションとは？AIがもっともらしい誤りを答える理由
生成AIが、事実と違う内容を自信ありげに答えてしまうハルシネーションについて、起きる仕組み、なくならない理由、利用者ができる付き合い方を解説します。
RAGとは？資料を検索してからAIに答えさせる仕組み
手元の資料から関係する部分を検索し、AIに渡してから答えさせるRAG（検索拡張生成）について、生まれた背景、資料を小分けにして意味で探す仕組み、使うときの注意を解説します。
AIに入力した内容はどう扱われる？学習への利用と保存の仕組み
チャットのAIに入力した内容が、どこに送られ、どのくらい保存され、どんなときに人に読まれ、学習に使われるのかを、個人向けと仕事向けの違い、各社の設定とあわせて、各社の公式の説明をもとに解説します。