GPTは何の略か？ GPT-1から最新のGPTモデルまで

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著者  Sophia Martinez
2025-11-24 16:12:04 • 6 分間の読み取り

ChatGPTをしばらく使っていて、ふと「GPTとは一体何のことだろう？」と思ったことはありませんか？

この記事では、GPTの構造を詳しく解説し、その仕組み、そしてChatGPTをはじめとする私が日々活用しているAIツールをどのように動かしているのかをご紹介します。読み終える頃には、GPTが実現する会話や文章作成、問題解決の基盤となるテクノロジーをご理解いただけるはずです。

GPTは何の略？

GPTは、Generative Pre-trained Transformerの略であり、それぞれの単語がその機能における重要な要素を表しています。Generative、Pre-trained、そしてTransformerというこの3つの単語を理解することで、全体の概念が把握しやすくなります。

1. Generative: GPTにおける「G」の意味

「G」は、Generativeの略です。これは、GPTが単に過去の情報を繰り返すのではなく、ユーザーが何かを入力するたびに新たなテキストを生成するという意味を持ちます。

例えば、GPTにこのように質問するとします。

「絵を学ぶロボットについての短い物語を書いてください。」

GPTはインターネットから既存の物語を探し出すのではなく、学習済みの確率に基づいて、一語ずつテキストを生成していきます。例えば、「むかしむかし」から始まり、「あるところに」と続き、最終的には完全に新しい物語を作り上げます。

これは、GPTが単語の意味だけでなく、言語そのものの構造を理解しているからこそ可能なのです。パターン、トーン、文の構成、そしてアイデア同士の繋がりを把握しています。つまり、「Generative」とは、人間が書くように、一貫性があり、文脈を理解し、創造的なテキストを生み出せることを意味します。

2. Pre-trained: 事前学習による基礎構築

GPTが実際にユーザーと対話する前に、事前学習と呼ばれる大規模な学習段階を経ます。この段階で、GPTは書籍、記事、ウェブサイトなど、膨大な量のテキストデータを読み込みます。

その目的は？文章中の次の単語を予測することです。

このプロセスでは、人間の脳の情報処理方法を模倣したニューラルネットワークを使用します。ニューラルネットワークは、文章中の次の単語を予測するよう学習します。この単純なタスクを数十億回繰り返すことで、文法、事実、論理、さらには文章のスタイルまで学ぶのです。

例えば、次のような文を与えられたとします。

「猫は___の上に座った。」

GPTは、欠けている単語、おそらく「マット」を予測しようとします。

予測が外れた場合、内部の「接続」を修正します。

このプロセスを繰り返すことで、GPTは文法や事実、推論のパターンだけでなく、ユーモアやトーンといった微妙なニュアンスも学習していくのです。

したがって、「Pre-trained」とは、GPTが特定の用途（チャット、要約、コーディングなど）のために調整される前に、言語と知識に関する広範な基礎知識を既に持っていることを意味します。

3. TransformerとAttention: GPTを支える「脳」の構造

そして、「T」—Transformer —こそが、魔法が生まれる場所です。これは、モデルのアーキテクチャ、つまり構造を指します。GPTが複雑な文章を理解し、長文の会話の流れを追うことができるのは、この構造のおかげです。

従来のAIモデルは、テキストを単語ごとに順番に処理していたため、文の前の部分を覚えておくのが困難でした。しかし、Transformerは注意メカニズムというシステムを導入することで、この問題を解決しました。

注意メカニズムの仕組みを簡単に説明しましょう。

GPTが次の文を読んでいるとします。

「暖かかったので、猫はマットの上に座っていました。」

GPTが「それ」という単語を目にしたとき、注意メカニズムは、文中のどの単語が「それ」を指しているのかを特定する手助けをします。この場合、「それ」が「猫」ではなく「マット」を指していることを正しく認識します。

このように文脈に注目する能力によって、GPTは文章全体の単語同士の関係性を理解することができるのです。

さらに、もう一つ重要な概念があります。それが文脈埋め込みです。

GPTは、個々の単語を、その単語の意味だけでなく、文脈をも捉えた数値の集合（埋め込みと呼ばれます）として表現します。

例：

  • 「川岸」という言葉において、「岸」という単語は水や地理に関連する埋め込みを受けます。

  • 「銀行」という言葉においては、「銀行」という単語の埋め込みは金融や経済へと変化します。

このようにして、GPTはユーザーが言葉で言うことだけでなく、実際に意図することを理解するのです。

4. ファインチューニング：高性能モデルから有能なアシスタントへ

事前学習を終えたGPTは、言語に関する深い知識を持っていますが、友好的で安全、かつ役に立つ会話をどのように行うべきかをまだ理解していません。そこで登場するのがファインチューニングです。

ファインチューニングは、GPTに指示に従い、適切な行動をとる方法を教えます。

開発者は、有益かつ安全な応答の例を含む特別なトレーニングデータを提供することで、GPTを訓練します。その後、人間のレビュアーがモデルの出力を評価し、モデルの応答がより正確で、ユーザーの期待に沿うように調整します。

ChatGPTが会話的で、丁寧で、有益だと感じられるのは、このプロセスによるものです。ChatGPTは、単なるテキスト生成ツールではなく、責任感のあるデジタルアシスタントとして応答するように慎重に調整されたGPTのバージョンなのです。

つまり、GPTとは、Generative Pre-trained Transformerの略であり、言語のパターンを学習し、注意メカニズムを通じて文脈を理解し、自然で知的な文章を生成できるモデルなのです。これは魔法ではなく、数学、データ、そして洗練された設計が組み合わさり、機械がより人間らしく聞こえるようにするための努力の結晶なのです。

AIとGPTの違いとは？

「AI」と「GPT」は混同されがちですが、両者は異なる概念です。

  • AI（人工知能）は、自動運転車から顔認識、音声アシスタントまで、あらゆるものを含む広範な分野です。

  • GPTは、人間の言語を理解し、生成することに特化した特定の種類のAIです。

AIをツールボックス全体と考えると、GPTはその中でも最も高度なツールの一つであり、会話、執筆、言語理解に特化したツールと言えるでしょう。

GPTの開発

OpenAIは、人工知能の分野に革命をもたらした生成的事前学習（GP）をトランスフォーマーアーキテクチャに初めて応用しました。

それまで主流だったのは、言語翻訳や感情分析のように、特定のタスクに特化したAIモデルでした。しかしOpenAIは、モデルに大量のテキストデータで事前学習させ、言語そのものの構造を包括的に学習させた上で、多様なタスクに対応させるという画期的な手法を開発しました。

そして、それから数年。GPTは、今や世界で最も影響力のあるAIシステム群の一つへと進化を遂げました。

GPTの種類

OpenAIはこれまでに、GPTモデルの主要な5つのバージョンを開発しました。各バージョンは、先代を凌駕する性能を備えています。ここでは、その進化の過程を辿ってみましょう。

GPT-1：黎明期（2018年）

物語は2018年6月11日、OpenAIの研究者たちが発表した論文「生成的事前学習による言語理解の向上」から始まりました。この論文で発表されたのが、初の生成的事前学習トランスフォーマーであるGPT-1です。

GPT-1は、約1億1700万のパラメータを使用し、7,000冊以上の未発表小説を集めたBookCorpusで学習しました。学習には半教師あり学習を採用。まず、モデルに一般的な言語パターンを学習させ（事前学習）、その後、特定のタスクのために、より小規模なラベル付きデータセットで微調整を行いました。

当時、AIが言語を学習するには、人間がラベル付けした膨大なデータが必要不可欠であり、それが大きなボトルネックとなっていました。しかしGPT-1は、そのようなデータに頼らずとも、汎用的な言語モデルをスケールアップすることで、特化型モデルを凌駕できることを証明し、大きな転換点となりました。

GPT-2：スケールの力（2019年）

その成功を受け、OpenAIは2019年2月14日にGPT-2を発表しました。GPT-2は、GPT-1を大幅に強化したもので、パラメータ数は15億（10倍増）、学習データには800万のWebページからなる巨大なデータセットWebTextを使用しました。

GPT-2は、人間が書いたと見紛うほど自然なエッセイや物語を生成できる、初のモデルとなりました。その文章生成能力は非常に高く、悪用される危険性もあったため、OpenAIは当初、フルモデルの公開を見送り、段階的に小規模なバージョンを公開しました。フルモデルが公開されたのは2019年11月でした。

GPT-2によって、モデルとデータのスケールアップが、流暢さと一貫性を飛躍的に向上させることが明確になり、この傾向は後のバージョンにも引き継がれていきました。

GPT-3：飛躍的な進化（2020年）

そして2020年5月28日、GPT-3の登場により、状況は一変します。GPT-3のパラメータ数は1750億と、GPT-2の100倍以上。学習データも、書籍、Wikipedia、インターネット上の膨大な情報など、さらに大規模なものとなりました。

GPT-3の特筆すべき点は、フューショット学習能力です。つまり、再学習を行わなくても、プロンプトに数例を示すだけで、新たなタスクを実行できるのです。例えば、詩やコードの一部を入力すれば、同じスタイルで続きを生成することができます。

その後、OpenAIは人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）と呼ばれる手法を用いてGPT-3の微調整を行いました。このプロセスでは、人間が生成された応答を評価し、モデルに「良い」応答とは何かを学習させました。その結果、より正確かつ安全に指示に従うInstructGPTが誕生しました。

このトレーニング哲学は、ChatGPTの基盤となり、2022年11月のローンチ後、ChatGPTはAI史上最も人気のあるアプリケーションの一つとなりました。

GPT-4：マルチモーダル知能（2023年）

2023年3月、OpenAIは推論能力と安全性を大幅に向上させたGPT-4を発表しました。GPT-4はテキストと画像を処理できるマルチモーダルモデルであり、テキストによる応答が可能。複雑なプロンプトへの対応、事実誤認の低減、そして従来のモデルでは理解できなかったニュアンスの解釈といった点で、大きな進歩を遂げました。

GPT-4は、ChatGPT Plusのエンジンとしてだけでなく、Microsoft Copilot、GitHub Copilot、カーンアカデミーのチューター、Snapchatの「My AI」、さらにはDuolingoの会話練習ツールなど、様々な分野で活用されています。

GPT-5：次世代モデル（2025年）

2025年8月7日、OpenAIは最新モデルであるGPT-5を発表しました。GPT-5では、タスクの複雑さに応じて、高速かつ軽量なモデルと、より推論に特化したモデルを自動的に選択する動的ルーティングシステムが導入されました。

また、GPT-5はマルチモーダル機能が拡張され、テキスト、画像、音声の処理が可能になりました。さらに、複数の段階を経て問題を解決する多段階推論においても、初期的ながら進歩が見られました。例えば、数学の問題を論理的なステップに分解したり、動画を要約した上で分析を作成したりすることができます。

つまりGPT-5は、単に「高性能」なだけでなく、速度、精度、コンテキストの理解度を最適化し、より高度な思考を実現しているのです。

GPT以外の基盤モデル

OpenAIのGPTシリーズは最も有名ですが、基盤モデル（多様なタスクの基盤として、膨大なデータで学習させた大規模AIシステム）は他にも存在します。
以下はその代表例です。

  • GoogleのPaLM：BardやGeminiに採用されている、GPT-3に匹敵するモデル。

  • MetaのLLaMA：学術研究およびコミュニティでの開発を促進するために設計された、オープンソースモデル。

  • TogetherのGPT-JT：GPTファミリーに着想を得た、高性能なオープンソースモデル。

  • leutherAIのGPT-JおよびGPT-NeoX：GPTに着想を得たオープンソースモデル。研究者が大規模言語モデルを利用しやすいように設計されています。

これらのモデルはすべて、GPTと同じ基本コンセプトに基づいています。それは、チャットボットから画像ジェネレーターまで、幅広いアプリケーションを支えることができる、単一の大規模な事前学習済みモデルです。GPTは、そのコンセプトを世に知らしめたモデルと言えるでしょう。

GPTの所有者は誰ですか？

GPTモデルは、2018年にこの技術を初めて発表した研究企業OpenAIが所有・開発しています。 OpenAIはすべてのバージョンのGPTを管理し、APIを通じて利用を許可し、人気のChatGPTアプリケーションを動かしています。

ただし、「GPT」は技術用語であるだけでなく、OpenAIに関連するブランド名でもあります。OpenAIは2023年に、「GPT」を「iPhone」がAppleに帰属するのと同様に、OpenAIに帰属するブランドとして扱うべきだと発表しました。
つまり、OpenAIのAPIを通じてモデルを利用する開発者は、自社製品を自由に「〇〇-GPT」と名付けることはできません。OpenAIは、公式OpenAI製品とサードパーティ製ツールとの混同を避けるため、ブランド及び利用に関するポリシーを更新しました。

これを徹底するため、OpenAIは複数の国で「GPT」の商標登録を申請しています。

  • 米国での申請は審査中で、「GPT」が商標登録に適さないほど一般的かどうかが議論されています。

  • 欧州連合（EU）とスイスでは、OpenAIは2023年に「GPT」を商標登録することに成功しましたが、現在これらの登録に対して異議申し立てが行われています。

その一方で、OpenAIはChatGPT Plusユーザーが、独自の指示やデータを持つ、カスタムGPT（ChatGPTのパーソナライズ版）を作成することを許可しています。これらは、ユーザーが名前を付けて共有できる場合でも、OpenAIのシステムの一部です。

まとめ：

  • GPTの所有・開発はOpenAIが行っています。

  • Microsoftは重要なパートナーであり、Azureを通じてインフラを提供し、Microsoft CopilotやBingなどの製品にGPTを統合しています。

  • 他の企業がGPTのようなシステムを構築しても、OpenAIのガイドライン上、「GPT」としてブランド展開することは法的に認められていません。

ChatGPTとGPT

ChatGPTにおけるGPTの意味がわかったので、ChatGPTとの関連性について見ていきましょう。

なぜChatGPTと呼ばれるのですか？

名前は簡単です。「Chat」はその目的、つまりインタラクティブな会話への参加を強調し、「GPT」はそれを動かすAIモデルを指します。まとめると、ChatGPTはGPT技術を基盤とする会話型AIです。

ChatGPTのホームページ

GPTとChatGPTの関係

次のように考えてください。GPTは脳であり、ChatGPTはインターフェースです。

  • GPTは、大量のテキストデータでトレーニングされた大規模言語モデルです。言語、ロジック、コンテキストを理解し、テキストの生成、コンテンツの要約、質問への回答、その他の言語タスクを実行できます。

  • ChatGPTは、GPTの微調整されたバージョンであり、対話用に最適化されています。強化学習と人間のフィードバックを使用して、応答を改善し、会話のコンテキストを維持し、安全かつ礼儀正しく対応します。

さまざまなChatGPTバージョンは、さまざまなGPTモデルで実行されます。無料のユーザーはGPT-3.5を使用し、有料のユーザーはGPT-4またはGPT-5にアクセスできる場合があります。これは応答の深さ、精度、推論に影響します。

要するに、GPTはインテリジェンスを提供し、ChatGPTはそのインテリジェンスを、直感的で応答性が高く、日常での使用に実用的な会話型エクスペリエンスに変えます。 

GPTは実生活でどう活用されているか

GPTは単なる研究対象ではありません。さまざまな業界で実際のアプリケーションを強化し、タスクをより速く、よりスマートに、よりインタラクティブにしています。その中核として、GPTはテキスト生成エンジンです。コンテンツの作成、情報の要約、質問への回答、言語の翻訳、コードの生成はもちろん、複雑な問題に対する段階的な推論も可能です。

たとえば、多くのアプリケーションがGPTを統合して、ユーザーエクスペリエンスを向上させています。

  • ChatGPT、Microsoft Copilot、カスタマーサポートボットなどのチャットボットと仮想アシスタントは、GPTを使用して自然な会話を行い、手助けをします。

  • コンテンツ作成ツールは、GPTを活用して、記事、マーケティングコピー、ソーシャルメディアの投稿、クリエイティブライティングなどを作成します。

  • 教育、個別指導プラットフォームは、GPTを利用して、概念を説明したり、練習問題を生成したり、学習者に即座にフィードバックを提供したりします。

  • GitHub Copilotなどのソフトウェア開発ツールは、GPTを使用して、コードを提案したり、関数を完成させたり、プログラムをデバッグしたりします。

  • ビジネスインテリジェンス、調査アプリケーションは、GPTを使用して、レポートを要約したり、データを分析したり、大量のテキストから洞察を得たりします。

要するに、GPTは汎用性の高いAIアシスタントとして機能し、テキストの生成、問題の解決、言語の理解や生成が必要なタスクをサポートします。その柔軟性により、テクノロジー、ビジネス、教育、クリエイティブ産業など、幅広い分野で実用的なアプリケーションの基盤となっています。

LLMとは何か？ GPTとの関係

LLM (大規模言語モデル) は、大量のテキストデータで学習したAIの一種で、人間が使う言葉を理解し、生成することができます。質問に答えたり、文章を要約したり、翻訳をしたり、コンテンツを作ったりと、様々なタスクをこなせます。これは、与えられた文脈から次に続く単語を予測することで実現されています。

GPTは、LLMの特定の種類です。 Transformerアーキテクチャと生成的な事前学習を利用することで、文脈を理解した質の高い文章を作り出すことができます。

ChatGPTはGPTを基盤としています。 つまり、ChatGPTもLLMの一種です。会話に特化して調整されたGPTのバージョンであり、指示の理解、文脈の維持、チャットでの自然な応答能力に優れています。

まとめると：

  • LLM = 言語を理解し生成するAIの一般的な種類

  • GPT = OpenAIが開発したLLMの特定の種類

  • ChatGPT = GPTを基盤として構築された会話型プロダクト

つまり、GPTはLLMの一例であり、ChatGPTはそのGPTを基に作られたプロダクト、ということになります。

結論

以上が、GPTが何を意味するのかについての解説です。GPTの仕組みから、ChatGPTでの活用、そしてLLMという大きな世界での位置づけまでを見てきました。

GPTは会話型AIの根幹を担う技術であり、ChatGPTはユーザーが実際に触れるインターフェースです。文章作成、プログラミング、質問応答など、この技術は言語に関する様々なタスクをより簡単で直感的に行えるように設計されており、AIが日々の生活でどのように役立つかを垣間見せてくれます。