Geminiは、Googleが開発した最新のマルチモーダルAIモデルです。その革新的な能力は、複数の情報形式を同時に理解し、処理することに基づいています。以下の項目をクリックして詳細をご覧ください。
数千億のパラメータを持つLLMを基盤とし、膨大なテキストデータから学習することで、文脈理解と高精度な文章生成能力を実現しています。
テキストだけでなく、画像、音声、動画、コードなど、さまざまな種類の情報を同時に理解し、組み合わせて処理できます。例えば、画像の内容を認識して説明したり、音声データを要約したりすることが可能です。
データの中から隠れたパターンや知識を発見する能力に優れており、複雑な質問に対しても深く正確な答えを導き出します。
最大100万トークン以上という非常に広いコンテキストウィンドウを持つバージョンが存在します。これにより、一度に大量の情報を記憶し、長期的な文脈を考慮した推論や生成が可能です。
プログラミング言語での高度なコーディングが可能で、自然言語の指示から高品質なコードを生成したり、デバッグ支援を行ったりできます。
Transformer decoderをベースとしたアーキテクチャを持ち、GoogleのTPU（Tensor Processing Unit）上で大規模かつ安定した学習が行われています。複数のデータセンターにまたがるSuperPodsを使用することで、トレーニング効率を最大化しています。
Geminiは、GoogleがAI分野でのリーダーシップを強化するために、DeepMind（ディープマインド）とGoogle BrainというGoogle傘下の二大AI研究部門の協力体制のもとで開発が始まりました。当初から、単一のモダリティ（例：テキストのみ）に特化したモデルではなく、多様な情報を統合的に理解できる「マルチモーダル」なAIモデルを目指していました。
Geminiは、その開発の過程で様々な段階を経て進化してきました。特に注目すべきは、その汎用性の高さと多様なタスクへの適用能力です。
Geminiは、Googleが「AIファースト」を掲げる中で、そのAI戦略の最重要プロジェクトの一つとして位置づけられています。AIの倫理的な開発と責任ある利用にも力を入れており、高度な能力と安全性を両立させることを目指しています。今後も、さらなる性能向上と応用範囲の拡大が期待されています。
Geminiの根幹をなすLLMは、どのようにして生まれ、これほどの能力を持つに至ったのでしょうか。
LLMを作る最初のステップは、膨大な量のテキストデータを集めることです。インターネット上のウェブページ、書籍、論文、ニュース記事、会話データなど、ありとあらゆる種類のテキストが集められます。これらのデータはそのままでは使えないため、誤字脱字の修正、重複の削除、個人情報のマスキングなど、きれいに前処理されます。この段階で、データに偏りがないようにすることも重要です。
LLMの学習データ収集は、そのモデルの品質と能力を大きく左右する非常に重要なプロセスです。Googleのような大手企業は、多岐にわたる大規模なデータソースを活用しています。
インターネット上の公開されているウェブページ（Common Crawl、Wikipediaなど）が主な情報源です。これは、LLMが世界中の知識や様々な文体、表現を学ぶための基盤となります。
多岐にわたるジャンルの書籍データも重要な要素です。これにより、より深く、体系的な知識や物語、歴史的背景などを学習することができます。Google Booksプロジェクトのような大規模なデジタル化された書籍データセットも活用される可能性があります。
科学論文、技術レポート、特許情報などの専門性の高いデータは、モデルが特定の分野に関する深い知識や専門用語、論理構造を学ぶのに役立ちます。
GitHubなどの公開されているコードリポジトリから、様々なプログラミング言語のソースコードが収集されます。これにより、LLMはコードの生成、デバッグ、特定のプログラミング言語での質問応答能力を高めます。
チャットログや対話データ（匿名化され、プライバシーに配慮されたもの、またはユーザーの同意を得たもの）は、モデルがより自然な会話の流れやユーザーの意図を理解する能力を養うのに役立ちます。
Geminiはマルチモーダルモデルであるため、テキストだけでなく、画像とその説明文、動画とその文字起こしやキャプション、音声データとその文字起こしなど、異なる種類のデータがペアになって収集されます。これにより、画像の内容を説明したり、動画の文脈を理解したりする能力が強化されます。
これらのデータは、プライバシー保護や著作権、バイアス（偏見）の問題に十分配慮しながら収集され、適切な前処理（クリーニング、匿名化など）を経て学習に用いられます。データの量だけでなく、その「質」と「多様性」が、LLMの最終的な性能を決定する重要な鍵となります。
次に、AIモデルの「骨格」となるアーキテクチャを選びます。現在のLLMの主流は、Googleが開発したTransformerというニューラルネットワークの構造です。このTransformerの「Decoder」部分を特に利用し、それを巨大なスケールで構築します。この段階で、モデルの「パラメータ」の数が決定され、Geminiのようなモデルでは数千億から1兆を超えるパラメータが使われます。
集められた膨大なデータを使って、モデルに基本的な言語能力を学習させます。この段階では、主に「次の単語予測」や「穴埋め問題」のようなタスクをひたすら解かせます。例えば、「今日の天気は___です。」という文章の空欄に最も適切な単語（「晴れ」「曇り」など）を予測させることで、モデルは単語と単語の関連性、文法、世界の知識などを自律的に学習していきます。これは、まるで広大な図書館のすべての本を読み込み、言葉のパターンを覚えるような作業です。
事前学習を終えたモデルは、一般的な知識は持っていますが、特定のタスク（例：チャットボット、要約、翻訳）に特化しているわけではありません。そこで、目的に応じた少量の高品質なデータを使って、モデルをさらに**微調整（ファインチューニング）**します。また、人間が望ましいと感じる応答を生成するように、人間のフィードバックを取り入れた学習（強化学習：RLHFなど）も行われ、より自然で役立つ、安全な対話が可能になります。
LLMの急速な進化は、以下の要素によって加速しています。
これらの要素が組み合わさることで、LLMは驚異的な速度で進化し、Geminiのような次世代のAIモデルが生まれています。
生成AIは、単に既存のデータを分析するだけでなく、新しいデータやコンテンツを「生成」する能力を持つAIの総称です。その歴史は、AI研究の進化と密接に結びついています。
マルコフ連鎖は、将来の状態が現在の状態のみに依存し、過去の履歴には直接依存しないという性質（マルコフ性）を持つ確率過程です。生成AIの文脈では、テキストや音楽などのシーケンスデータを生成する初期の手法として用いられました。
GoogleのGeminiとOpenAIのChatGPTは、どちらも高性能な生成AIですが、開発元、得意分野、機能などに明確な違いがあります。
どちらもマルチモーダル対応していますが、その設計思想に違いがあります。
AIの一分野で、コンピューターが明示的なプログラミングなしにデータから学習し、改善することを可能にする技術です。「機械に学習させる」という名の通り、人間が一つ一つのルールを教えるのではなく、大量のデータと特定のアルゴリズムを与えることで、コンピューター自身がパターンを見つけ出し、予測や判断を行えるようになります。
人間の脳の神経細胞（ニューロン）の構造と機能を模倣して作られた、機械学習のアルゴリズムの一つです。多数の「層」と「ノード（人工ニューロン）」で構成されており、各ノードが入力された情報に重みをかけて次のノードへと伝達していきます。学習を通じて、データ内の複雑なパターンを認識し、分類や予測を行います。画像認識や音声認識など、複雑なタスクで特に強力な能力を発揮します。
**機械学習のさらに進んだ分野**であり、**「深層学習」**とも呼ばれます。これは、多層のニューラルネットワーク（深層ニューラルネットワーク）を用いることで、より複雑で抽象的な特徴をデータから自動的に学習できるようにしたものです。従来の機械学習では難しかった画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で目覚ましい進歩をもたらしました。Geminiのような大規模なAIモデルも、このディープラーニングの技術が核となっています。
ニューラルネットワークの基本的な構成要素であり、人間の脳の神経細胞（ニューロン）に例えられます。「人工ニューロン」とも呼ばれ、情報の入力、簡単な計算処理、そして次のノードへの出力という役割を担っています。ノードは層状に配置され、互いに接続されており、これらの接続を通じて情報が伝達され、学習が行われます。ニューラルネットワークにおける情報の処理単位と考えるとよいでしょう。
特定の目的を達成するために、問題を解決する手順や計算方法を明確に定義したものです。コンピュータプログラムの設計図のようなもので、入力データから目的の出力を得るための一連の指示やルールを指します。機械学習においては、データからパターンを学習したり、予測を行ったりするための具体的な計算手順やモデルの訓練方法がアルゴリズムとして定義されます。
テンソルとは、スカラー（0次元）、ベクトル（1次元）、行列（2次元）を一般化した、より高次元の数値の配列のことです。AI、特にディープラーニングにおいては、データやニューラルネットワークのパラメータはすべてテンソルとして表現されます。
**テンソル演算**とは、このテンソルに対して行われる様々な数学的な操作のことです。最も基本的なテンソル演算は、行列の掛け算や足し算、要素ごとの積などです。ディープラーニングモデルの学習（ニューラルネットワークの各層での計算）や推論（入力データから出力を得る計算）は、まさにこのテンソル演算の連続によって成り立っています。
AIチップ（GPUやTPUなど）が「AIの処理に特化している」というのは、この大量のテンソル演算をいかに高速かつ効率的に行えるか、という点に特化していることを意味します。
大量のテキストデータ（書籍、記事、ウェブサイトなど）から学習した、非常に大きなAIモデルのことです。この学習により、言葉のパターン、文法、意味、世界の知識などを習得します。LLMは、文章の生成、要約、翻訳、質問応答など、幅広い言語タスクを実行できます。私たちが日常的に使う言葉を理解し、それに基づいて新たな文章を「創造」する能力を持っているのが特徴です。
「マルチ」は多数、「モーダル」は情報形式（モード）を意味します。つまり、マルチモーダルAIとは、複数の異なる種類の情報（モダリティ）を同時に処理し、理解できるAIのことです。テキストだけでなく、画像、音声、動画、さらには触覚データなども含めて、それらの情報を関連付けて学習・推論します。例えば、写真の内容を説明したり、動画に映るものの音を聞き分けたりと、人間のように複数の感覚を使って世界を認識する能力を目指しています。
AIモデルが学習する際に調整される、数値を表す変数のことです。人間の脳でいう神経細胞間の結合の強さのようなものと考えると分かりやすいでしょう。パラメータの数が多ければ多いほど、モデルはより複雑なパターンや関係性を学習できます。Geminiのような大規模なAIモデルは、数千億ものパラメータを持っており、これがその強力な能力の源泉となっています。
AIモデルが一度に処理し、考慮できる情報の量（範囲）のことです。会話であれば、AIがどれくらいの過去の会話内容を「覚えておけるか」を示すものです。コンテキストウィンドウが広ければ広いほど、AIはより長く複雑な文章や会話の流れを記憶し、その文脈を踏まえた上で適切に応答できます。これにより、より自然で一貫性のある対話や、長い文書の要約などが可能になります。
AIがテキストを処理する際の最小単位です。これは単語全体であることもあれば、単語の一部、あるいは句読点などの記号であることもあります。例えば「Hello world!」というフレーズは、「Hello」「 」「world」「!」のように複数のトークンに分解されてAIに認識されます。AIモデルは、このトークンの並びを学習し、次に続くトークンを予測することで文章を生成します。コンテキストウィンドウの広さは、このトークンの数で表されます。
現代のAI、特に大規模言語モデルの基盤となっている、ニューラルネットワークのアーキテクチャ（構造）の一種です。Googleによって開発された「Transformer」という画期的なモデルの一部であり、主に文章生成などのタスクに用いられます。これまでのAIモデルと異なり、文章全体の文脈を一度に考慮できる「Attention（注意）メカニズム」という仕組みを持っているため、より自然で高品質な文章生成が可能になりました。
AIの処理には様々な種類のプロセッサが使われます。それぞれの得意分野と役割を見ていきましょう。
コンピュータの「脳」にあたる部分で、中央処理装置とも呼ばれます。多種多様な命令を順次処理することに長けており、OSの起動、ソフトウェアの実行、ファイルの読み書きなど、コンピュータの基本的なあらゆる動作を制御します。汎用性が高く、様々な種類の計算に対応できますが、一度に多くの並列計算を行うことは苦手です。
元々はコンピュータのグラフィック描画（画像や映像の処理）を高速化するために開発されたプロセッサです。特徴は、大量の単純な計算を同時に並列処理することに非常に優れている点です。この特性がAI（特にディープラーニング）の学習において、大量の行列計算を高速に行うのに適していることから、AI開発に不可欠な存在となりました。
GoogleがAI（特に機械学習）の処理に特化して開発した専用プロセッサです。特に、ニューラルネットワークの計算で頻繁に使われる「テンソル演算」（多次元配列の計算）を高速化することに最適化されています。GPUよりもさらにAI処理に特化しているため、電力効率が高く、AIモデルの学習や推論を非常に高速に実行できます。
TPUは、その名の通り「**テンソル（多次元配列）の処理**」に最適化されています。機械学習、特にニューラルネットワークの計算は、大量の行列の掛け算や足し算（積和演算）で構成されており、TPUはこれらの演算を非常に高速かつ効率的に実行できるように設計されています。
TPUの心臓部とも言えるのが、このシストリックアレイというアーキテクチャです。
シストリックアレイの概念は、AI専用チップが登場するずっと以前、**1970年代後半**にカーネギーメロン大学の**H.T. Kung（クン・ホンタイ）教授とCharles E. Leiserson（チャールズ・リーザーソン）氏**によって提唱されました。
このように、シストリックアレイはAI時代になって突如現れた新しい技術ではなく、**過去のコンピュータ科学の知見が現代のAIのニーズと結びつき、革新的な成果を生み出した典型的な例**と言えます。
AIの学習や推論では、必ずしも高精度の計算（例: 64ビット浮動小数点数）は必要とされないことが多いです。TPUは、より低い精度（例: 16ビットのbfloat16、8ビット整数）での演算を高速化するように最適化されています。これにより、同じシリコン面積でより多くの演算器を搭載でき、消費電力も抑えられます。
TPUは、単一のチップ内での並列処理だけでなく、複数のTPUチップを高速なインターコネクトで接続し、大規模な「TPUポッド」として連携させることで、さらに巨大なモデルの学習を可能にします。Googleのデータセンターでは、このTPUポッドが多数稼働しており、例えばGeminiのような超大規模なモデルのトレーニングに活用されています。
TPUは、汎用的なCPUのように単独で動作するわけではありません。ホストとなるCPUが全体の制御を行い、TPUに対して計算タスクをオフロード（委譲）します。TPUは、オフロードされた行列演算などのAI計算に特化して処理を行い、結果をホストCPUに返します。
まとめると、TPUの仕組みは、**AIの計算の大部分を占めるテンソル演算（行列演算）に徹底的に特化し、シストリックアレイという構造を用いてデータを効率的に流し、メモリアクセスを極力減らすことで、驚異的な速度と電力効率で大規模なAIモデルの学習と推論を可能にする**ことにあります。汎用的な計算はCPUに任せ、最も計算負荷の高いAI部分を専門的に加速する、いわば「AI計算のスーパーカー」のような存在と言えるでしょう。
ニューラルネットワークの推論処理に特化したプロセッサです。CPUやGPUがAIの「学習」にも使われるのに対し、NPUは主に学習済みのAIモデルを使って「推論」（認識、予測、生成など）を行うことに強みがあります。特に、スマートフォンやIoTデバイスなどのエッジデバイスで、AI機能を低消費電力で実現するために搭載されることが増えています。
Googleのデータセンター内で、大量のTPUを高速なネットワークで相互接続し、あたかも一つの巨大なコンピューターのように動作させるための大規模なインフラストラクチャ（基盤）のことです。Geminiのような超大規模なAIモデルの学習は、単一のTPUでは対応しきれないため、このSuperPodsと呼ばれる連携システムを使って、分散処理を行うことで実現しています。
| プロセッサ | 主な役割・特徴 | 得意な処理 | 主な用途 |
|---|---|---|---|
| CPU （Central Processing Unit） |
コンピュータの「脳」。汎用的な複雑な処理。 | 複雑な論理処理、順次処理、多様な命令実行 | パソコン、サーバー、スマートフォン（OS、アプリ実行全般） |
| GPU （Graphics Processing Unit） |
元々はグラフィック処理用。大量の単純計算を並列処理。 | 大量の並列計算、行列計算（AI学習、画像・映像処理） | ゲーミングPC、ワークステーション、データセンター（AI学習・推論） |
| TPU （Tensor Processing Unit） |
Googleが開発したAI特化プロセッサ。テンソル演算を高速化。 | AI（機械学習）の学習と推論、特に大規模モデル | Googleのデータセンター、クラウドAIサービス |
| NPU （Neural Processing Unit） |
ニューラルネットワークの推論に特化。低消費電力。 | 低消費電力でのAI推論、リアルタイムAI処理（エッジAI） | スマートフォン、スマート家電、自動車、IoTデバイス |
コンピューターにおける「アーキテクチャ」は非常に多岐にわたる概念であり、システムの様々なレベルで用いられます。大きく分けると、ハードウェアの設計思想からソフトウェアとの連携、さらにはシステム全体の構成に至るまでを指します。
| アーキテクチャの種類 | 定義の対象 (何に関するアーキテクチャか) | 主な目的・特徴 | 具体例・補足 |
|---|---|---|---|
| 命令セットアーキテクチャ (ISA) | CPUが理解し実行できる命令の集合、レジスタ構成、メモリアクセス方式など | ソフトウェアから見たプロセッサの「顔」。ソフトウェアの互換性を決定する。 | **CISC (x86/x64)**：複雑な命令多数。 例: Intel Core, AMD Ryzen **RISC (ARM, RISC-V)**：単純な命令少数。 例: スマートフォン, Apple Silicon, MIPS, SPARC |
| マイクロアーキテクチャ | 特定のISAを物理的にどのように実装するか、内部構造、データ処理方式 | 命令セットを効率的に実行するための具体的なハードウェア設計。性能や消費電力に直結。 | **パイプライン処理、スーパースケーラ、アウト・オブ・オーダー実行** **キャッシュメモリ階層、シストリックアレイ（TPUの核）** 同じISAでもマイクロアーキテクチャは異なる場合がある。 |
| システムアーキテクチャ | コンピュータシステム全体の構造、主要コンポーネント間の連携方法 | システム全体としてのデータの流れや制御の基本設計。 | **フォン・ノイマン型**：プログラムとデータを同一メモリに格納（一般的） **ハーバード型**：プログラムとデータを分離メモリに格納（DSPなど） **マルチプロセッサ（SMP, NUMA）** |
| メモリアーキテクチャ | メモリシステム（メインメモリ、キャッシュ、仮想記憶など）の設計と連携 | メモリのアクセス速度、容量、効率を最適化する。 | **記憶階層**：レジスタ > キャッシュ > メインメモリ > ストレージの順に速度と容量が異なる階層構造 **仮想記憶**：物理メモリの限界を超えるメモリ空間を提供する |
| 入出力 (I/O) アーキテクチャ | コンピュータが外部デバイスと情報をやり取りする方法 | データ転送の効率性、デバイスとの連携方法を定義する。 | **DMA (Direct Memory Access)**：CPUを介さずにデバイスが直接メモリにアクセス **ポートマップI/O、メモリマップI/O** |
| ネットワークアーキテクチャ | 複数のコンピュータを接続し、相互に通信させるための構成やプロトコル | データ通信の信頼性、効率性、スケーラビリティを確保する。 | **クライアント・サーバー、P2P (Peer-to-Peer)** **TCP/IPモデル、OSI参照モデル**（概念的なもの） |