生成ＡＩにできること、できないこと―「フランケンシュタインの怪物」を飼いならす

藤本 浩司/柴原 一友【著】/テンソル・コンサルティング【監修】

日本評論社（2026/03発売）

• サイズ 46判／ページ数 256p／高さ 19cm
• 商品コード 9784535790490
• NDC分類 007.1
• Cコード C0040

出版社内容情報

まさに待っていた本が出た！
ICTのリアルタイム性の進化は、大量データ処理を基盤とした生成AIの実用化と、人間社会への浸透を可能にした。
活用には、本質を見極める正しい理解が必須だ。
ビジネスに導入したい人はもちろん、これからを生きる中高生らにもぜひ勧めたい。
遠藤信博（経団連副会長、日本電気（NEC）元会長）
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生成AIは、なぜ人間のような文章を書けるのか。何が得意で、何が苦手なのか。
古くからAI研究に携わり、数多くの有名大企業でのAI導入実績を持つテンソル・コンサルティング株式会社が、たしかな専門知識にもとづき、生成AIのしくみをやさしく、そして本質的にひも解きます。生成AIの「能力」と「限界」を正しく深く知ることで、新しい時代を生き抜くためのヒントが見えてきます。ビジネスパーソンはもちろん、これからを生きるすべての人へ。


【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

　　

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；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）
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；活用事例からみる生成ＡＩの活かし方；幻覚を抑えるための工夫（プロンプトエンジニアリング）
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
幻覚の傾向と、その対策方法
生成ＡＩが苦手な状況とは？
生成ＡＩの効果的な活かし方）
４章　能力の「ツギハギ」で生まれる生成ＡＩの真価と可能性（既存の外部ツールと容易に接続できる；未知の外部ツールと容易に接続できる；外部ツールを駆使し、試行錯誤して正解を求めることができる；正確な仕組みがわからないパーツも生み出せる；「フランケンシュタインの怪物」化が導く生成ＡＩの可能性）
５章　生成ＡＩにできること、できないこと（知性に求められる４つの力；４つの力の観点で見る、生成ＡＩが持つ知性の実態；生成ＡＩと歩む人間の未来）

著者等紹介

藤本浩司［フジモトコウジ］
１９８５年、上智大学理工学部数学科卒業。１９９９年、東京農工大学大学院工学研究科博士後期課程修了、博士（工学）。製薬会社、クレジットカード会社などを経て、２００６年、テンソル・コンサルティング株式会社を創業。現在、同社社長取締役会長、東京農工大学客員教授を兼務

柴原一友［シバハラカズトモ］
２００７年、東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士（工学）。東京農工大学特任助教を経て、２００９年よりテンソル・コンサルティング株式会社。現在、同社の主席数理戦略コンサルタント。東京農工大学客員講師（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[Go Extreme]

背景：ICT進化＋大量データ→生成AI実用化 本質：確率＋統計＝巨大言語モデル 特性：知性の４力：言語力⇔論理力－信念－意図＝無 状態：生成AI＝フランケンシュタインの怪物 得意：翻訳＋ヒント探索＋素案作成＋情報要約 苦手：厳密計算＋事実確認 課題：幻覚－プロンプトの工夫＝抑制 条件：AI出力＋人間の確認＋修正＝実用 結論：本質理解→限界補完＝怪物を飼いならす 未来：生成AI×人間＝新時代の生存戦略

2026/04/27