第5章 · 生成 AI·v2.1.0·更新 2026/7/17·読了目安 約12分
変更要約: AI-900 第5章を AZ-900 基準まで深掘り（事前学習と調整3段階=プロンプト/RAG/微調整、生成モデルの種類、Azure OpenAIのモデル/Studio/埋め込み、Copilot製品例、Content Safety/プロンプトインジェクション、FAQ追加）
5.1生成 AI と大規模言語モデル
この節の要点
生成 AI とは何か、大規模言語モデル（LLM）の仕組み、プロンプトと補完（completion）、トークンといった基本概念を理解します。
生成 AI（Generative AI）は、学習した大量のデータをもとに、文章・画像・コードなど新しいコンテンツを生成する AI です。従来の AI が「分類・予測（既存の答えを選ぶ/数値を当てる）」中心だったのに対し、生成 AI は「作り出す」点が決定的に違います。AI-900 では、生成 AI 特有の用語と仕組みを押さえることが重要です。
5.1.1大規模言語モデル（LLM）
大規模言語モデル（LLM, Large Language Model）は、膨大なテキストで学習し、次に来る語（トークン）を確率的に予測することで文章を生成します。あなたが与える指示や質問を プロンプト、モデルが返す出力を 補完（completion） と呼びます。LLM は Transformer という深層学習のアーキテクチャを基盤としており、文脈を踏まえて自然な続きを生成します。
- プロンプト：モデルへの入力（指示・質問）。書き方を工夫して出力を改善することをプロンプトエンジニアリングと呼ぶ。
- 補完（completion）：モデルが返す生成結果。
- トークン：モデルが扱うテキストの単位（おおむね単語の一部）。料金や入力長（コンテキスト長）の基準になる。
- 基盤モデル（foundation model）：幅広い用途に使える大規模な事前学習モデル（例：GPT）。
- マルチモーダル：テキストに加え画像・音声など複数種類を扱えるモデル。