「プロダクト開発」のお役立ち情報

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】Embeddingとは？Embedding（エンベディング）とは、単語や文章などの言語データを、コンピュータが処理しやすい数値ベクトル（多次元の数値の並び）に変換する技術を指します。生成AIや自然言語処理（NLP）において、言葉の意味や文脈を数値で表現するための基本的な仕組みとして使われています。Embeddingの役割と目的自然言語は、機械にとっては非常に曖昧で複雑な情報です。そのため、AIが文章を理解し、意味的な類似性や関係性を捉えるには、言葉を数学的な形式に変換する必要があります。Embeddingはこの変換を担う重要なステップで、以下のような役割を果たします。意味的な近さの表現：似た意味の単語（例：「犬」と「猫」）は、Embedding空間上でも近い位置に配置される文脈の保持：文脈に応じた意味の変化もEmbeddingによって扱えるようになる構造化データとの橋渡し：非構造なテキストデータを、機械学習モデルに適した形式に変換するEmbeddingの種類と例代表的なEmbeddingの手法としては、以下があります。名称特徴Word2Vec単語ベースのベクトル表現を学習GloVe全体の共起統計をもとにしたベクトル化BERT Embedding文脈を考慮した単語ベクトルSentence Embedding文章全体を1つのベクトルで表現特に近年では、LLM（大規模言語モデル）において、文全体の意味を1つのベクトルに圧縮するSentence Embeddingが注目されています。Embeddingの活用例Embeddingはさまざまな用途で活用されています。文書検索：検索クエリと文書をEmbeddingし、類似度でマッチングチャットボット：ユーザー発話とFAQをEmbeddingし、最も近い回答を返す推薦システム：ユーザーとアイテムをEmbeddingし、嗜好の近い組み合わせを提案RAG（Retrieval-Augmented Generation）：外部知識ベースから関連情報をEmbeddingにより取得し、生成に活用Embeddingと生成AIの関係生成AIでは、Embeddingが入力と出力の橋渡しをします。ユーザーの質問をEmbeddingし、それに最も近い知識や文脈を探して回答を生成する、というプロセスにEmbeddingが欠かせません。とくにRAGやベクトルデータベースといった仕組みでは、Embeddingを中心に情報検索と生成が結びついており、精度や応答品質に大きく関与しています。関連用語生成AI 用語集用語RAG（Retrieval-Augmented Generation）LLM（Large Language Model）TokenZero-shot／Few-shot LearningPrompt EngineeringAttention機構Transformer

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】Token（トークン）とはToken（トークン）とは、生成AIや自然言語処理（NLP）でテキストを扱う際の「最小単位」を指す言葉です。たとえば、ある文章をAIに処理させるとき、その文章はまず「Token」に分割されてから処理されます。この「Token」は、単語そのものだけでなく、記号や文の一部なども含まれることがあり、「単語＝Token」とは限りません。AIのモデルによっては、1単語を複数のトークンに分割することもあります。Tokenの例と分割の仕組みたとえば、「OpenAIはすごい」という日本語を扱う場合、以下のようにToken化されることがあります。["Open", "AI", "は", "すご", "い"]また、英語の場合も「Token＝単語」とは限らず、「unbelievable」が以下のように分割されることがあります。["un", "believ", "able"]これは、トークン化のアルゴリズム（たとえばByte Pair Encodingなど）により、AIが効率よくテキストを処理できるよう設計されているためです。Tokenとモデルの関係生成AI（たとえばGPTシリーズ）では、「1回の入力や出力で扱えるToken数（トークン数）」に制限があります。これをコンテキスト長と呼び、モデルによって異なります。たとえばGPT-3.5は最大4,096トークン、GPT-4では最大128,000トークンまで扱えるバージョンもあります。トークン数の制限を超えると、それ以前の内容をモデルが「忘れる」ため、プロンプト設計ではトークン数の管理が重要です。Tokenとコスト多くの生成AIサービス（例：OpenAIのChatGPT API）は、利用料金を「トークン数に基づいて課金」しています。入力・出力のトークンが多ければ多いほど、コストも高くなる仕組みです。したがって、プロンプトを設計する際には、必要な情報をコンパクトにまとめ、トークン数を最適化することがコスト削減につながります。関連用語生成AI 用語集用語Prompt（プロンプト）LLM（Large Language Model）TransformerAttention機構ChatGPT

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】Hallucinationとは何か？Hallucination（ハルシネーション／幻覚）とは、生成AIが事実とは異なる、あるいは根拠のない情報を出力してしまう現象を指します。特にChatGPTやBard、Claudeのような大規模言語モデル（LLM）においては、あたかも本物のような言い回しで誤情報を提示することがあり、この現象は「幻覚」と呼ばれます。この用語は、もともと医学や心理学の文脈で使われていた「幻覚」という言葉を比喩的に転用したもので、AIが“見てもいないものを見たことにする”ような振る舞いを表しています。具体例：Hallucinationの発生ケースたとえば以下のようなケースがHallucinationです。実在しない論文やURLをもっともらしく出力する存在しない人物や団体の名前を記載する法律や制度について誤った内容を断定的に語る実在する事実に基づいていないコードや数式を提示する特に専門性の高い分野や、最新情報が求められるタスクでは、Hallucinationによって誤解を生むリスクが高まります。なぜHallucinationが起こるのか？生成AIは、大量のテキストデータから統計的にもっともらしい単語の連なりを予測して文章を生成します。しかし、これは「意味」や「事実」に基づいた推論ではなく、あくまで「言語のパターン」に基づいた予測であるため、文脈に合っていても事実と異なる情報を出力してしまうことがあります。また、ユーザーの質問が曖昧だったり、モデルが訓練されていない情報に対して応答しようとする場合にも、Hallucinationが発生しやすくなります。Hallucinationを防ぐための対策ソースの明記：根拠のある情報に限定するよう指示を与える（プロンプト設計）外部ツールとの連携：検索エンジンやデータベースとの併用（RAGなど）人間の確認プロセス：生成された情報は必ず人間がチェックするモデルの微調整：特定用途に特化したモデルを構築することでHallucinationを抑制ユーザーとしては、「生成された情報をうのみにしない」という姿勢も重要です。プロダクトマネージャーが知っておくべき理由生成AIを製品や業務に活用する際、Hallucinationのリスクを理解していなければ、誤情報による信頼性の低下や法的リスクにつながる恐れがあります。とくにユーザーに直接出力される情報に生成AIを用いる場合は、検証プロセスの設計が必須です。プロダクトマネージャーは、AIの限界を把握したうえで、正確性が求められる領域では人間の判断を挟む、あるいは出力の信頼度をユーザーに明示するといった運用ルールの設計が求められます。関連用語生成AI 用語集用語LLM（大規模言語モデル）RAGプロンプトPrompt EngineeringTransformerAttention機構Zero-shot／Few-shot LearningFine-tuning

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】Zero-shot／Few-shot Learningの概要Zero-shot Learning（ゼロショットラーニング）とFew-shot Learning（フューショットラーニング）は、生成AIモデルの汎用性や柔軟性を支える学習手法です。従来の機械学習では大量の教師データが必要でしたが、これらの手法により、少ないあるいはゼロの事例でも新しいタスクに対応できるようになります。Zero-shot LearningとはZero-shot Learningとは、事前にそのタスクに関する学習を一切行わずに、指示（プロンプト）だけをもとにAIがタスクを遂行する学習方式です。たとえば、「この文章がポジティブかネガティブか分類してください」とだけ指示する場合、モデルはその指示文（プロンプト）から意図を理解し、学習なしに応答を生成します。特徴学習済みモデルに新しいタスクを即座に与えられるタスクに特化した追加データが不要多くのタスクに汎用的に対応可能Few-shot LearningとはFew-shot Learningは、数個の例（数ショット）をプロンプトに含めることで、AIにタスクの意図を伝え、より正確な応答を得る手法です。たとえば以下のように指示と例をセットで与えることで、AIはそのパターンを学び、以降の入力にも適切に対応します。例：Q: 昨日の映画は最高だった！A: ポジティブQ: 雨ばかりで嫌になるA: ネガティブQ: この製品は普通だったA:特徴数個の例を与えるだけで、精度が大きく向上タスクの意図をより明確に伝えられるトレーニングではなく「プロンプト設計」で制御するZero-shot／Few-shot Learningの活用例タスクZero-shot対応Few-shotで精度向上感情分析〇（単語での指示可）◎（例を加えると明確）文書分類△（曖昧な場合あり）◎（分類例で補足）質問応答〇◎（フォーマット明示）コード生成△◎（入力・出力例提示）Zero-shotでも一定のパフォーマンスが出せますが、Few-shotにすることで指示の解釈が安定し、出力の一貫性も高まります。プロンプトデザインとの関係この2つの手法は、プロンプトエンジニアリングと密接に関係しています。プロンプトの書き方次第で、モデルの応答品質は大きく変わります。少ないデータで高精度な結果を得るためには、的確なプロンプト設計が不可欠です。関連用語生成AI 用語集用語プロンプトエンジニアリングプロンプトAttention機構

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング）とは？Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング）とは、生成AIに対して最適な出力を得るために、入力文（プロンプト）を設計・調整する技術や手法のことを指します。AIモデルが適切に反応し、有用な結果を返すためには、プロンプトの書き方や構造が非常に重要であり、その精度を高めるための専門的な知識や技術が「プロンプトエンジニアリング」です。なぜプロンプトエンジニアリングが重要なのか？生成AIは、ユーザーが入力したテキスト（プロンプト）に基づいて応答やコンテンツを生成します。しかし、同じ内容を尋ねても、表現や順序によって結果が大きく異なることがあります。そのため、ビジネスや研究などの文脈でAIを正確かつ再現性のある形で活用するには、意図通りの出力を引き出すための「プロンプト設計」が欠かせません。プロンプトエンジニアリングの具体例以下は、プロンプトの工夫によって出力結果を改善する例です。タスク改善前のプロンプト改善後のプロンプト要約「この文章を要約して」「以下の文章を3行以内で簡潔に要約してください：〜」コーディング「Pythonで関数を書いて」「Pythonでリスト内の重複を削除する関数を、コメント付きで書いてください」翻訳「英語に訳して」「以下のビジネスメール文を、丁寧な英語で翻訳してください：〜」このように、具体性・制約条件・文脈の付加などを通じて、生成結果の精度や一貫性が大きく向上します。プロンプトエンジニアリングの技法以下のようなテクニックが、プロンプトエンジニアリングでよく用いられます。Few-shot／Zero-shot：例示を与えるか否かでモデルの振る舞いを制御Chain-of-Thought（思考の連鎖）：中間ステップを意識的に含めることで推論能力を向上役割付与：AIに「あなたは○○の専門家です」と前提を与えることで回答を安定させる出力形式の明示：箇条書き、JSON、表形式など、形式を指定することで整った出力を得るこれらは特にLLM（大規模言語モデル）の活用において、効果的に機能します。プロンプトエンジニアリングと今後の展望プロンプトエンジニアリングは、エンジニアだけでなく、マーケティング、教育、法務、カスタマーサポートなど幅広い職種で必要とされるスキルになりつつあります。特にノーコード・ローコードでAIツールを使う場面が増える中、「どんな指示をAIに与えるべきか」を設計できる能力が、ユーザー体験や業務効率に大きな差を生むようになっています。今後は、プロンプトエンジニアリングの知識を体系化した教育・認定制度や、専用ツールの登場も期待されます。関連用語生成AI 用語集用語Prompt（プロンプト）LLM（Large Language Model）Zero-shot／Few-shot Learning生成AIファインチューニング（Fine-tuning）ChatGPT

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】Prompt（プロンプト）とは？Prompt（プロンプト）とは、生成AIに対して与える「指示文」や「入力テキスト」のことを指します。ユーザーがAIに望む出力を得るために入力する文章であり、生成系AIの性能を引き出すための最も重要な要素のひとつです。たとえば、画像生成AIに「夕暮れの海辺を歩く犬」と入力すれば、その内容をもとにした画像が生成されます。このように、プロンプトはAIにとっての「命令文」や「質問」にあたり、その書き方や工夫次第で得られるアウトプットの質が大きく変わります。プロンプトの種類と活用例プロンプトには、さまざまなタイプがあります。生成AIの用途やモデルの特徴に応じて、適切なプロンプトを設計することが求められます。種類概要例テキスト生成プロンプト指定した内容の文章を生成させる「日本の四季について短いエッセイを書いて」画像生成プロンプトテキストから画像を生成「赤い傘をさした少女が桜の下を歩いている」コード生成プロンプトプログラミングコードを生成「Pythonでフィボナッチ数列を出力するコードを書いて」データ変換プロンプトフォーマット変換や要約、翻訳など「以下の文章を英語に翻訳して：今日は雨が降っています」プロンプトを適切に設計することで、ユーザーが望む回答や成果物をより高精度に得られるようになります。プロンプト設計（プロンプトエンジニアリング）の重要性生成AIを業務活用する際には、単純なプロンプト入力では不十分なことも多く、より精緻な「プロンプト設計」が求められます。これを「プロンプトエンジニアリング」と呼びます。プロンプトエンジニアリングでは、以下のような工夫が行われます。文脈を与える：「あなたはプロのライターです。以下の内容をブログ風に要約してください。」形式を指定する：「箇条書きで3つのポイントに分けてください」制約をつける：「100文字以内で答えてください」このような工夫を加えることで、AIの出力品質を安定させたり、ビジネス要件に合った出力が得られるようになります。関連用語生成AI 用語集用語Prompt Engineering生成AILLM（Large Language Model）ファインチューニング（Fine-tuning）Zero-shot／Few-shot LearningChatGPTTokenAttention機構

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】Attention機構とは？Attention機構（アテンション機構）は、自然言語処理（NLP）や画像認識などの分野で用いられる、深層学習モデルにおける重要な技術です。入力データの中から、モデルが「今、注目すべき部分」に動的に重みをつけて処理する仕組みを指します。従来のRNN（再帰型ニューラルネットワーク）やCNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、固定的な処理構造であり、すべての入力情報を等しく扱うのが基本でした。しかし、言語や画像の文脈には「重要な部分」と「そうでない部分」があるため、それらを区別できるAttention機構は、情報処理の効率と精度を飛躍的に向上させました。Attention機構の基本的な仕組みAttention機構は、入力された一連のデータ（たとえば単語列）に対して、それぞれの要素が「どの程度重要か」をスコア化し、重みをつけて加重平均することで出力を生成します。以下はその基本的な流れです。Query（クエリ）：注目したい対象（例：ある単語の意味を理解するために見る視点）Key（キー）：入力の各要素に対応する特徴ベクトルValue（バリュー）：実際に取り出す情報QueryとKeyの類似度をスコアとし、Softmax関数で正規化して重みを決定し、Valueにそれをかけて合計します。この仕組みにより、たとえばある単語が過去のどの単語と強く関連しているかを、文脈に応じて自動的に判断できるようになります。Transformerにおける役割Attention機構は、Googleが2017年に発表したTransformerというアーキテクチャで中心的な役割を担っています。Transformerでは、「Self-Attention（自己注意）」と呼ばれる仕組みで、各単語が文中の他のすべての単語に注目することが可能となり、並列計算にも適しているため、大規模モデルの学習に向いています。生成AIの基盤モデルであるGPT（Generative Pre-trained Transformer）やBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、すべてこのAttention機構を核にしています。応用例Attention機構は、以下のような多くの分野・タスクで活用されています。自然言語翻訳（例：英語 → 日本語）要約生成質問応答システム画像キャプション生成音声認識関連用語生成AI 用語集用語TransformerLLM（Large Language Model）ChatGPT

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】Transformerとは？Transformerとは、2017年にGoogleの研究者らが発表した自然言語処理モデルのアーキテクチャ（構造）です。従来のRNN（再帰型ニューラルネットワーク）やLSTM（長短期記憶）といった手法では処理が難しかった「長文の関係性の理解」や「並列処理の非効率さ」といった課題を、Transformerは画期的に解決しました。最大の特徴は「自己注意機構（Self-Attention）」という仕組みにより、文章全体の単語同士の関係を一度に捉えられる点です。Transformerが注目される理由1. 高精度な自然言語処理Transformerは文脈を深く理解できるため、文章生成、翻訳、要約などで非常に高い精度を発揮します。2. 並列処理による高速性RNNのように一語ずつ順番に処理するのではなく、すべての単語を同時に処理できるため、学習や推論が高速になります。3. 多様な応用可能性自然言語処理だけでなく、画像認識や音声認識、さらには医療や創薬分野でも応用が広がっています。Transformerの構造（ざっくり）Transformerは、以下のような構成要素から成り立っています。エンコーダー（Encoder）：入力文を理解するパートデコーダー（Decoder）：出力文を生成するパート自己注意機構（Self-Attention）：単語間の関係性を加味して重みづけする仕組み位置エンコーディング（Positional Encoding）：単語の順序情報を補う仕組みこれらが複雑に連動することで、文脈を理解しながら適切な出力ができるようになります。代表的なTransformerベースのモデルTransformerは、多くの有名なAIモデルの基盤として利用されています。たとえば、BERT：Googleが開発した双方向型の言語理解モデルGPTシリーズ：OpenAIが開発した文章生成に特化したモデルT5：Googleが開発したあらゆるタスクをテキストとして統一的に扱うモデルこれらはすべて、Transformerの構造をもとに設計されています。プロダクトマネージャーにとってのTransformerの意味プロダクトマネージャーにとって、Transformerは単なる技術用語ではありません。たとえば以下のような活用が考えられます。カスタマーサポートの自動化（AIチャットボット）FAQやマニュアルの自動生成ユーザーの声の分類や要約多言語対応の自動翻訳システムこれらを実現する基盤技術としてTransformerを理解しておくことで、AIプロダクトの企画や導入をより的確に判断できるようになります。まとめTransformerは、AIによる自然言語処理の精度と速度を大きく引き上げた革新的な技術です。その仕組みは複雑でも、私たちが日常的に使っている生成AIの裏側で確実に活躍しています。プロダクトにAIを活用したいと考えている方は、Transformerの役割や可能性をぜひ押さえておきましょう。関連用語生成AI 用語集用語LLM（Large Language Model）Attention機構生成AI / Generative AIRAG（Retrieval‑Augmented Generation）AI倫理 / AI EthicsAIロードマップ / AI RoadmapAI評価指標 / AI Evaluation MetricsMLOps（Machine Learning Operations）

✅ RAGの概要：検索と生成を組み合わせた次世代のAI技術RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIの文脈理解力と、検索技術の情報精度を組み合わせたハイブリッドなAI手法です。従来の生成AI（GPTなど）は、あらかじめ学習した知識をもとに回答しますが、「最新情報」や「専門的な正確性」が求められる場面では限界があります。そこで登場したのがRAGで「まず検索（Retrieval）して、次に生成（Generation）する」という2段階構成によって、より信頼性の高い出力を可能にします。🔍 仕組みを図解で理解：RAGの基本フロー以下のような流れで処理が進みます。ユーザーからの質問を受け取る（例：「ChatGPTはいつリリースされた？」）外部のナレッジベースやドキュメントから該当情報を検索（例：OpenAI公式サイトやWikipediaから）検索結果を参考に、生成モデルが回答を作成ユーザーに最終的な応答を返すこのように、RAGは生成モデルを「検索機能付き」にアップグレードする仕組みと言えます。💡 なぜRAGが注目されているのか？🔹 正確性と信頼性の向上生成AIの「幻覚（Hallucination）」と呼ばれる誤情報問題を抑え、根拠のある回答ができるようになります。🔹 常に最新の情報を参照できるChatGPTのようなLLMは学習時点の知識に限られますが、RAGならリアルタイム情報にアクセスできます（例：Web記事、企業内ドキュメントなど）。🔹 特定用途に最適化できる企業の社内文書、FAQ、製品マニュアルなどを検索対象とすることで、独自ドメインに特化したAIアシスタントが構築可能です。🏢 実務での活用シーン活用シーン具体例社内ナレッジ検索社員が人事制度や福利厚生について質問すると、社内ドキュメントを検索して答えるAI法務・医療・研究分野正確な用語や判例、論文をもとにAIが回答を生成カスタマーサポート過去の問い合わせやマニュアルを参照しながら、チャットボットが的確に対応🛠 代表的なツール・サービスLangChain × OpenAI→ PythonベースでRAG構築が可能。人気のライブラリ。LlamaIndex（旧GPT Index）→ 各種データベースやファイルを柔軟に統合して検索・生成を実現。ChatGPT + 自分専用の知識ベース→ 「カスタムGPT」に社内情報を連携することでRAG的な機能を持たせられる。🔚 まとめ：RAGは「生成AIの実務活用」を一歩進める技術RAGは、AIによる応答の信頼性を飛躍的に向上させる技術であり、企業の情報活用や業務効率化に欠かせない存在になりつつあります。今後、あらゆる業界で「検索 × 生成」のハイブリッド活用が主流になると見られており、RAGの理解はAIリテラシーの一歩目です。

この記事の監修者佐々木真PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。PM Careerに無料会員登録する転職についての情報はこちらをご覧ください！ プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】生成AIをプロダクト開発の仕事で活用するために理解しておきたい用語を網羅して解説しました。🟥 基本概念・モデル系用語解説LLM（Large Language Model）大規模なテキストデータを学習した自然言語モデル。GPT-4やClaudeなどが該当。Transformer深層学習モデルの一種で、自然言語処理の革命的手法。Attention機構入力単語間の関係性に注目するしくみ。Transformerの中核。Prompt（プロンプト）AIに対する命令文や指示文のこと。Prompt Engineeringプロンプト設計によりAI出力を最適化する技術。Fine-tuningモデルを追加学習させてタスク特化させる技術。Zero-shot／Few-shot Learning少ない例示で汎用的に対応する学習方法。HallucinationAIが誤情報を“それらしく”出力する現象。Tokenモデルが扱う単語の分割単位。コスト計算に関係。Embedding単語や文をベクトルに変換して意味を持たせる表現。🟦 応用技術・仕組み系用語解説RAG（Retrieval-Augmented Generation）外部情報を検索しながら生成するハイブリッド構造。Chain-of-Thought思考ステップを出力に明示することで推論力を高める手法。Toolformerツール呼び出しとモデルを統合した手法。Vector Search意味ベースで類似情報を検索する方式。LangChainLLMアプリ構築のためのPythonライブラリ。LangGraphLangChainの派生で、ワークフロー構築に強い。OpenAI APIGPTなどOpenAIのモデルを使うAPI群。JSON Mode／Function CallGPTに対して関数的な応答を生成させる形式。🟨 エージェント・自律化系用語解説AIエージェントタスクを自律的に遂行するAI実行体。AutoGPT自律的に目的達成を目指すエージェント実装。BabyAGI自己ループ型のタスク自動生成・実行AI。Agentic Workflowエージェントによるタスク分解と実行の流れ。ReActフレームワーク推論とアクションを交互に行う設計パターン。Memory（記憶）対話や行動の履歴を保持して活用する機構。🟧 生成系（テキスト／画像／動画）用語解説生成AIコンテンツを自動生成するAI全般。テキスト生成AIテキスト文を生成するLLMの応用技術。画像生成AIテキストから画像を生成するAI全般。生成 AI サービス一覧🔵 チャット／LLMフロント用語解説ChatGPT（GPT-4o／Teams）OpenAI の多モーダル版 GPT-4o を搭載した汎用チャットボット。Claude 3Anthropic 製 LLM。200K tokens 標準、情報保護に強み。DeepSeek Chat自己質問学習で最新論文を即時取り込む中国発 LLM。ELYZA Brain日本語特化の東大発 LLM。Gemini AdvancedGoogle DeepMind の Ultra 1.0 搭載・長文 1 M tokens 対応。Grok（xAI）Elon Musk 主宰 xAI のリアルタイム X 投稿連携モデル。Microsoft Copilot（Edge／Windows）Windows 11 & Edge に統合された GPT-4o アシスタント。Poe by QuoraGPT-4o・Claude 3 など複数モデルを横断利用できるメタチャット。Felo AI医療系 Q&A と検索エージェント機能を併せ持つ。Genspark研究論文 & コード検索に特化した Answer Engine。Kagi Orion広告ゼロの購読型プライベート検索 × LLM 要約。Perplexity AI出典リンク付きの高速 RAG チャット検索。Phind開発者向け検索エージェント、Stack Overflow 代替。You.com AIプラグイン形式で Web・画像・コード等を統合検索。🟢 コード生成・開発支援IDE ペアプログラマ／補完用語解説Amazon Q DeveloperAWS が CodeWhisperer 後継として提供する開発者向け AI。AWS CodeWhispererAWS IDE/CLI ネイティブのコード補完サービス。Blackbox AIOSS リポジトリ学習ベースの多言語補完モデル。CodeiumGPT-4 相当補完を無料提供、40+ 言語対応。CursorVS Code 派生・AI ファーストのフル IDE。DeepSeek Coder80B パラメータの OSS 大規模コードモデル。Gemini Code AssistVertex AI 上のコード生成 API。GitHub CopilotGPT-4o 搭載、Chat と Workspace β を提供。GitLab DuoMerge Request レビュー & テスト提案を自動化。JetBrains AI AssistantJetBrains IDE 組込みのリファクタリング支援。Replit AI（Ghostwriter）ブラウザ IDE 内蔵のコード生成。Sourcegraph Codyリポジトリ横断 RAG でコード Q&A。Tabnineオンプレ／VPC デプロイ可能なセキュア補完。WindsurfRust 補完専用の軽量 LLM。UI／アプリ自動生成用語解説Builder.io AIFigma や URL から React/Shopify コードを生成。LocofyFigma → Next.js/Flutter コードを出力。Relume AIワイヤーフレーム → Webflow CMS に即インポート。v0（Vercel）Tailwind + Shadcn UI でページを自動生成。🟡 ドキュメント／ナレッジオフィススイート用語解説Dropbox AIファイル要約とスマート検索を提供。Google Workspace GeminiGmail/Docs/Sheets などを横断アシスト。Microsoft 365 CopilotOffice 全製品に GPT-4o を組み込み。Slack AIスレ要約・全文検索 Q&A。Zoho ZiaZoho Suite 向け AI スマート機能。ナレッジ管理・AI ノート用語解説Coda AIドキュメントとテーブルを横断生成。Confluence AIページ要約・ツールチップを自動生成。Mem AIライフログ型ノートに AI タグ付け。Notebook LMGoogle Research の長文ノート要約ツール。Notion AI要約・翻訳・DB 自動入力が可能。Reflect AIMarkdown ノートに GPT 要約を統合。🟣 クリエイティブ／デザイン画像生成用語解説Adobe Firefly商用補償付きの画像／テキスト効果生成。Clipdrop写真編集・背景削除・SDXL Turbo 生成。DALL·E 3OpenAI 画像モデル、ChatGPT と連携。Ideogram AIロゴ・タイポグラフィ生成に強み。Leonardo AILoRA 即時ファインチューニングが特徴。MidjourneyDiscord ベースの高品質生成モデル。Stable DiffusionOSS で拡張モデルが豊富。モックアップ・UI プロトタイプ用語解説Canva Magic Design1 フレーズで完成バナーを生成。Figma AI（Make）テキストからワイヤーフレーム自動生成。Framer AIテキストから即ホスティング可能な Web 作成。Galileo AIモバイル UI 特化のデザイン生成。Penpot AIOSS ベクトル UI ボード＋AI 補完。Uizard AI手書きラフ→HTML/CSS 変換。🟤 プロジェクト & ロードマップ管理用語解説Asana AIタスク要約・ワークロード予測を自動化。Backlog AI議事録から Backlog 課題を自動生成。ClickUp AIドキュメントとタスクを自然言語で作成。Height AIIssue からリリースノートを自動生成。Jira AI Assistantチケット要約・テストケース提案機能。Linear InsightsIssue 履歴から優先度を学習。Monday.com AI Blocks自然言語でダッシュボードを構築。Productboard AIフィードバック自動トリアージと優先度付け。Shortcut AIストーリーを自動分解してチーム工数推定。Wrike Work Intelligenceタスク予測とリスク検知でプロジェクト最適化。