近年、ChatGPTをはじめとする生成AIがビジネスや日常生活に広く浸透し、多くの人がその便利さを実感しています。
しかし「どうしてAIは自然な文章を作れるのか？」「RAGやファインチューニング、ベクトルDBとは何か？」といった仕組みの部分は意外と知られていません。
この記事では、生成AIの基盤であるモデルから、精度を高めるためのファインチューニング、知識を拡張するRAG（Retrieval-Augmented Generation）、さらにその裏側を支えるベクトルデータベースまでを体系的に解説します。
専門用語もわかりやすく噛み砕いて説明しますので、AIの仕組みを基礎から理解したい方におすすめです。
生成AI（Generative AI）とは、大量のテキストや画像、音声などのデータを学習し、新しいコンテンツを自動的に生成するAIのことです。
特に文章生成の分野では「LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）」が中心的役割を担っています。
例えばChatGPTは、インターネット上の膨大な文章を学習し、「次に来る単語」を予測する形で自然な文章を生み出します。これは単なる検索ではなく、文脈を理解した上で新しい文章を「創造」している点が大きな特徴です。
この仕組みの根底にあるのがモデルです。そしてモデルの能力を特定用途に合わせて調整する技術がファインチューニング、不足する知識を補う仕組みがRAG、そのRAGを実現する基盤がベクトルDBです。
「モデル」とは、AIが持つ知識と推論能力の土台です。人間で例えるなら「脳」にあたります。
大規模言語モデルは数百億から数兆のパラメータを持ち、それらを調整することで文章生成や質問応答を可能にします。
学習の流れは以下のようになります。
結果として、文脈に沿った自然な回答や記事、要約などを出力できるのです。
ただし、モデルには学習時点の知識に依存する限界があります。最新の情報や企業固有の文書には対応できないこともあるのです。ここで登場するのがファインチューニングやRAGの技術です。
ファインチューニング（Fine-tuning）とは、既存のモデルに追加学習を行い、特定の用途や専門領域に適応させる技術です。
例えば、一般的なChatGPTは「病院の予約方法」や「契約書の基本構造」など一般的な回答はできますが、医療の専門用語や自社規定に沿った詳細までは答えにくいことがあります。
そこで、医療論文や社内マニュアルを追加学習させることで、その分野に強いAIを作り出すのです。
ファインチューニングは「深く狭く」モデルを強化するイメージです。
RAGは「検索拡張生成」と訳されます。これはAIの回答に外部知識を組み合わせる手法です。
仕組みは以下の通りです。
つまり、AIが「自分の記憶（モデルの知識）」だけで答えるのではなく、「外部の辞書やデータベース」を参照しながら答えるイメージです。
RAGを使うと、モデルを再学習することなく、常に最新の情報を取り込める点が大きな利点です。
RAGを支える重要な仕組みが**ベクトルデータベース（Vector Database）です。
ベクトルDBは「文章や画像を数値ベクトルとして保存し、高速に検索できるデータベース」です。
通常のデータベースは「完全一致検索」が得意ですが、文章検索では「似た内容」を探すことが重要です。
これを数値空間（ベクトル空間）で表現し、ユーザーの質問と近い文章を探すのがベクトルDBの役割です。
代表的なベクトルDBには以下があります。
これらを活用することで、AIは「意味的に近い情報」を素早く引き出し、自然な回答に組み込めるようになります。
ここまで紹介した要素は独立して存在するのではなく、組み合わせて使われます。
例えば、社内FAQに対応するAIを作る場合は以下の流れになります。
これにより、AIは「知識が古い」「分野に弱い」といった課題を解消できるのです。
生成AIは今後、さらに多くの分野に浸透していきます。特に注目されるのは以下の方向性です。
生成AIの仕組みを理解しておくことは、これからの時代を生き抜くための重要な知識になるでしょう。
この記事では、生成AIを構成する重要な要素を解説しました。
これらを理解することで、AIが「なぜ人間のように答えられるのか」「どうやって最新情報を取り込めるのか」が見えてきます。
生成AIは決して魔法ではなく、明確な仕組みの積み重ねによって成り立っているのです。