生成AIにできること、できないこと - 「フランケンの怪物」を飼いならす

藤本浩司/柴原一友

日本評論社（2026/03/10発売）

• サイズ ４６判
• 商品コード 9784535790490
• Cコード C0034

出版社内容情報

生成AIのしくみを、専門知識にもとづき、やさしくひも解く。本質を正しく理解することで、新時代を生き抜くヒントが見えてくる。


【目次】

1章　本書の流れ

2章　生成AIはどうやって文章を生成しているのか

　　生成AIの歴史とその仕組み

　　　　　[コラム]　生成AIの学習

　　なぜ言語を扱うのは難しかったのか　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　なぜ生成AIは実現できたのか

　　　　　[コラム]　ディープシーク（DeepSeek）の登場

3章　生成AI単体（LLM）の特性と問題点

　　生成AIの基本的な特性

　　基本的な特性が引き起こす問題点　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　誤った情報を生成する：幻覚（ハルシネーション）

　　　　　数学などの論理的思考が弱く、単純な計算でも間違える

　　　　　信念や意図を持っていないため、聞くたびにトーンが変わりうる

　　活用事例からみる生成AIの活かし方

　　　　　翻訳：多少の不自然さは許容される実用性重視の利用　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　情報探索：正確な答えよりもヒントを集めることを重視した活用　　　　　　　　　　　
　　　　　素案作成や校正：人間が修正や確認を行うことを前提とした準備作業　　　　　　　　　
　　　　　情報要約：完璧を求めないという前提がある作業　　　　　　　　　　　　　　　

　　幻覚を抑えるための工夫（プロンプトエンジニアリング）

　　　　　ワンショット学習（One-Shot learning）・フューショット学習（Few-Shot learning）
　　　　　[コラム]　本文中学習

　　　　　CoT（Chain of Thought）

　　　　　ゼロショットCoT

　　　　　[コラム]　創発的能力 （Emergent Abilities）

　　外部からの情報を組み合わせるプロンプトエンジニアリング

　　　　　RAG（検索拡張生成）

　　　　　[コラム]　RAGの検索性能を向上させるさまざまな観点　　　　　　　　　　　　　　

　　幻覚の傾向と、その対策方法

　　　　　「知らないこと」に対する幻覚

　　　　　「知らないこと」に対する幻覚への対策

　　　　　「知っていること」に対する幻覚

　　　　　「知っていること」に対する幻覚への対策

　　生成AIが苦手な状況とは？

　　　　　弱点１： 論理的推論が苦手

　　　　　弱点２： 長い文章が苦手

　　　　　弱点３： 不要な情報があると惑わされる

　　　　　弱点４： プロンプトの書き方次第で回答が左右される

　　生成AIの効果的な活かし方