生成AIが話題となっている現代では、ディープラーニングと自然言語処理（NLP）の分野で革命を起こしたTransformerモデルが注目されています。しかし、使い方や仕組みを知らない方も多いでしょう。
本記事では、Attentionメカニズムを使用して複雑な言語パターンを解析し、さまざまなタスクに応用するTransformerの能力を解説します。さらに、この技術をベースにしたいくつかの先進的なモデルについても紹介しますので参考にしてください。
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目次
Transformerとは、2017年に発表された論文のなかで初めて登場した「Attention Is All You Need 」という自然言語処理に関するディープラーニング（深層学習）モデルです。これまで主流だったCNNやRNNを用いたエンコーダ・デコーダモデルとは違い、Attentionというモデルのみで結んだネットワークアーキテクチャになります。「速くて精度が高い」という特徴があり、非常に使い勝手の良い学習モデルです。
当初は、機械翻訳などの自然言語処理（NLP）モデルとして紹介されていましたが、機械翻訳以外の分野でも高い実用性を誇っています。Transformerを理解するための主なキーワードについて解説します。
自然言語処理（NLP）は、私たちが日々使用している言葉（自然言語）をコンピュータが理解し、分析するための技術です。この分野は、自然言語生成・自然言語理解・自然言語クエリなど、コンピュータに言語を教える技術の一部として分類されています。技術が人工知能（AI）や機械学習と密接に関連しており、近年急速に進化を続け、注目を集めている技術です。
自然言語は、日常的に用いる言葉で多くの曖昧さがあり、同じ言葉や表現が話す人や文脈によって異なる意味を持つことも少なくありません。そのため、これらの言語をコンピュータで処理するためには、高度な技術が必要とされます。
ディープラーニング（深層学習）は、大量のデータを学習させることで、機械が「人間のように判断するにはどのようなパラメータに注目するべきか」を学習させる人工知能のひとつです。自然言語の複雑なパターンを識別し解析するのに適しています。
Attentionは、AIが特定のタスクを処理する際に、文中のどの単語が最も重要かを判断するメカニズムです。この技術の導入により、従来のモデルが長い文書を扱う際に直面していた精度の低下という問題が解決された例もあります。単語の重要度を示す指標をTF-IDF といい、Transformerで重要な役割を担っています。
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Transformerを使用するとさまざまな処理が可能になります。それぞれの機能について見ていきましょう。
Transformerは、ある言語から別の言語へのテキスト翻訳が可能です。この技術は「機械翻訳」として知られ、文脈全体を理解し、単語やフレーズの意味を正確に捉えて変換します。Transformerは、翻訳の正確性と信用度を向上させるために、文脈のニュアンスを把握し、自然な翻訳文を生成する能力により多言語間のコミュニケーションに大きな影響を与えました。
また、Transformerは与えられた入力に基づいて新しいテキストの生成も可能です。クリエイティブな文章作成・自動ニュース生成・対話など、さまざまな分野への応用が利きます。入力されたテキストの文脈を理解し、関連性のある最適なテキストを生成してくれます。
長い文章から主要な情報を抽出し、要約する際にもTransformerが活躍します。Transformerは文書の重要な部分を識別し、要点を捉えた要約文を作成可能です。長い記事やレポート・多くの情報・学術論文などの要約や抽出に利用され、情報の処理と理解を大幅にサポートします。
Transformerでは、従来のAIモデルからMulti-head Attentionに置き換えたことで、大きく2つのメリットが生まれました。それぞれのメリットを紹介します。
RNNやLSTMモデルとは異なり、Transformerは入力したデータを一度に処理できます。そのため、データの並列処理が可能になり、処理速度が大幅に向上、作業効率が格段に上がります。
TransformerのAttentionメカニズムでは、長文の処理や文章内の重要度を理解し、処理ができるようになりました。これによりこれまで苦手としていた長期記憶が可能となりました。
現在では、さまざまなAIツールが登場しています。そのなかでTransformerをベースにしたモデルを紹介します。
Generative Pre-trained Transformer（GPT）は、米国のOpenAI社によって開発されたTransformerベースの言語生成モデルです。2018年に初めて導入され、大規模な言語処理能力を持つことで注目されました。
GPTは、膨大な量のテキストデータを使用して事前学習されているモデルです。とくに2023年11月にリリースされた最新版のGPT-4turboでは、テキスト入力だけでなく画像入力にも対応する多用途モデルが登場しました。 Transformerのデコーダ部分を重ねることで構成され、テキスト生成と処理能力において、次に来る単語を予測するのを得意としているAIモデルです。
OpenAIは、特定のタスクにGPTを適合させるためのファインチューニングやプロンプトエンジニアリングという手法を提供しています。ファインチューニングは、すでに事前学習されたモデルを特定のタスクに合わせて学習させる工程です。独自のデータ出力や特定の業界の知識を活用して、他の競合から差別化することも可能になります。
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Googleが2018年に開発したBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、大規模な言語モデル（LLM）で、Transformerをベースにエンコーダレイヤーを利用して構築されています。
BERTは、主に大量のラベルなしデータを使用した事前学習がされており、特定の自然言語処理（NLP）が可能です。BERTはテキストを双方向から解析する能力があり、文脈に応じて単語の意味を理解できます。テキスト内の各単語を前後の文脈から解析するため、単語の意味を全体で捉えることが可能です。
高度な文脈理解能力により、カスタマーサポートや市場調査などの分野で高精度な結果を得られます。また、事前学習したデータから追加学習も可能です。
BERTとは？Googleが開発した自然言語処理技術の特徴と仕組み
Google が開発したPaLM（Pathways Language Model）は、大規模な言語モデル（LLM）です。PaLM2は、3400億パラメータを持ち、3.6兆トークンのデータがセットされています。大規模なデータセットと複雑な自然言語理解タスクに焦点を当てているため、精密な言語の理解と生成能力を備えており、多様な言語処理が可能です。
PaLMは自然言語処理のタスクで高い精度を誇り、とくにコードの生成・数式の理解・言語の翻訳・ジョークの解釈・クリエイティブな文の生成を得意としています。そのため、コードや数式のような高度な推論能力で、複雑な問題をより単純なサブタスクに分解可能です。また、なぞなぞや慣用句のような言葉のあいまいさや比喩的な意味を理解する能力も併せ持つモデルです。
PaLMは視覚トランスフォーマーと組み合わせることが可能で、新しい分野への応用が期待されており、医療分野に特化したMed-PaLMモデルも存在しています。
Conformerは、2020年にGoogleが初めて発表した TransformerとCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の融合モデルです。とくに音声信号処理に重点を置いて設計されているモデルで、音声認識や音声生成のようなタスクに適しています。局所的な情報を捉えるために畳み込み層を使用し、より広範囲の処理にはTransformer構造を利用しているのが特徴です。
これらの仕組みから、大規模な言語モデルにおいても優れたパフォーマンスを発揮し、顧客サービスやユーザー体験の向上に貢献することが期待されています。
DeFormerは、とくにQ&A（質問応答）タスクにおいて高速な対応を目指して改良されたモデルです。また、対話システムや他のQ&Aモデルにおいて、効果を最大化できるように設計されています。計算効率と柔軟性を向上させることを目指して、さまざまなNLPタスクにおいて効率的なパフォーマンスを発揮します。
DeFormerは、特定のQ&Aデータに対して追加学習を行うことも可能です。対話システムやカスタマーサービスにおける自動応答システムなど、迅速な応答が求められる環境での活用が期待されています。
T5（Text-to-Text Transfer Transformer）は、Transformerをベースにしたモデルで、主要な機能はテキストからテキストへの変換が可能です。エンコーダ部分とデコーダ部分の両方を活用し、入力と出力をテキスト形式で処理する能力を持ちます。また、転移学習に基づいており、学習した知識を別の領域に応用することが可能です。転移学習では、学習データを変更するだけで、翻訳・要約・質問応答など、さまざまな自然言語処理（NLP）タスクを同一モデルで解決できます。
とくに、データセットが限定的な場合や新たな領域への適用を検討する際、T5は非常に有効なモデルです。既存のモデルを新しいタスクに適応させることで、能力を最大限に引き出せるでしょう。
多くの進化を繰り返してきたTransformerは、さまざまなコンテンツを生み出すことが可能となりました。その結果、専門的な知識が少ない人でも、有用なコンテンツ作成ができ、情報発信にも役立っています。
しかし、SEOの観点からすると、Transformerを使用した制作物に対して評価を得ることは約束されておらず、現在多くの方が検証を繰り返しています。Transformerで制作したコンテンツは、評価を下げるといった見解もあり、正しい見方は現状では確認できていません。そのため、SEO施策においては慎重に活用する必要があります。ただし、コンテンツ作成のサポートとしては強力なシステムに変わりないため、利用したいシステムのひとつであると言えるでしょう。
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Transformerモデルはディープラーニングと自然言語処理を組み合わせ、複雑な言語パターンの識別と解析に革命をもたらしました。Attentionメカニズムを利用して、テキスト内の重要な要素に焦点を当てることで、より精度の高い文脈理解を実現しています。
Transformerは、翻訳・文章生成・長いテキストの要約や抽出にとくに優れ、並列処理や長期記憶を実現し、効率的で高度な言語処理が可能です。
Transformerをベースとしたさまざまなモデルが開発されており、それぞれが特定のタスクや用途に特化しています。これらのモデルを活用することで、今後のSEO施策も変わってくるかもしれません。もし、SEO施策に関してお困りなら、弊社へご相談ください。長年これまで培ってきたSEOの知見や実績、そして最新のSEOに関連する情報ももとに、最適なSEO施策をご提案、ご支援が可能です。
2002年設立から、20年以上に渡りSEOサービスを展開。支援会社は延べ2,000社を超える。SEO/CRO（コンバージョン最適化）を強みとするWebコンサルティング会社。日本初のSEO情報サイトであるSEO Japanを通じて、日本におけるSEOの普及に大きく貢献。
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