ここでは、対話型の生成AIで文章を作る、大規模言語モデルの基本を扱う。入力された質問と文脈をもとに、続く文字や言葉の小さな単位を一つずつ予測し、つなげて文章にしている。予測の仕組みは、事前に大量の文章から作られている。

予測の単位は、文字や言葉の一部などの小さなかたまりだ。「今日は雨が」の続きには「降っ」「多い」などが候補になる（例）。候補ごとの出やすさをもとに一つを選び、付け足した文からまた次を予測する。この出やすさは、内容が事実である確率とは違う。

予測の仕組みは、事前に大量の文章から作られる。文章の続きを当てる練習を膨大に繰り返し、当たるように内部の数値を調整する。これが学習だ。通常、回答を作る間は、学習で調整した内部の数値を変えずに使う。学習に使った文章の範囲と傾向が、答えの土台になる。

回答のときに使うのは、学習済みの予測の仕組みと、その場の入力だ。質問のほか、貼り付けた資料やそれまでのやり取りも文脈として予測に使われる。同じ質問でも文脈が違えば答えは変わる。入力が後の学習に使われるかは、この計算とは別で、サービスの設定や契約で決まる。

総務省「令和7年版 情報通信白書」（2025年7月）によると、日本で生成AIを「使っている（過去使ったことがある）」個人は、2024年度調査で26.7％。前年度の9.1％から増え、20代では44.7％だった。同じ調査で「非常にリスクだと感じる」との回答が多かった項目の一つが、質問に対するAIの回答が事実でない可能性だ。自然な文章でも、内容が事実とは限らない。確かめ方は次のテーマで扱う。