【2026年8月最新】Transformerとは？仕組み・自己回帰モデルとBERTとの違い・モデル系譜を解説
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ChatGPT・Claude・BERTなど、現在のAI技術の中心にある「Transformer」というアーキテクチャ。この名前を聞いたことがあっても、「なぜこれほど多くのAIサービスの基盤になっているのか」を正確に説明できる方は多くありません。
この記事では、Transformerの基本構造、従来手法（RNN）との違い、自己回帰モデルとBERTの違い、そしてTransformerから派生した様々なモデルの「系譜」までを整理します。そのうえで、非エンジニアがこの系譜を理解しておく実務的な価値までお伝えします。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。
01 WHAT IS TRANSFORMER Transformerとは何か 2017年の論文から始まったAIの転換点
Transformerとは、文中のすべての単語同士の関連性を並列に計算する「自己注意機構（Self-Attention）」を中核とした、ディープラーニングのアーキテクチャです。2017年にGoogleの研究者らが発表した論文「Attention Is All You Need」で提唱され、それまで主流だったRNN（再帰型ニューラルネットワーク）に代わる新しい設計として登場しました。
📚 用語解説
Transformer：文中のすべての単語（トークン）同士の関連性を並列に計算する自己注意機構を中核としたディープラーニングのアーキテクチャ。2017年の論文「Attention Is All You Need」で提唱され、現在のChatGPT・Claude・BERTなど、主要な言語モデルの技術基盤になっている。
1-1. 元々は「翻訳」のために生まれた
意外と知られていませんが、Transformerは元々機械翻訳（ある言語の文章を別の言語に変換するタスク）のために設計されたアーキテクチャです。「入力された文章を読み取る部分（エンコーダー）」と「読み取った内容から新しい文章を作る部分（デコーダー）」の両方を備えた、翻訳のような入力→出力の変換タスクに適した構造として生まれました。
翻訳用に生まれたTransformerは、その後、文章生成・分類・画像認識・音声認識など、当初の想定をはるかに超える幅広い分野に応用されるようになりました。この汎用性の高さが、Transformerが「AI技術の共通基盤」と呼ばれる理由です。
1-2. なぜ「Attention（注意）」という名前なのか
Transformerの核心技術である自己注意機構は、英語で「Attention」と呼ばれます。この名前は、人間が文章を読むとき、すべての単語に均等に注目するのではなく、文脈に応じて特に重要な単語に"注意"を向けるという認知の仕組みに着想を得ています。AIも同様に、各単語がどの単語に強く"注意"を向けるべきかを学習することで、文脈を的確に捉えられるようになります。
提唱論文のタイトル「Attention Is All You Need（注意機構だけで十分だ）」は、それまで主流だったRNNのような複雑な構造を使わずとも、自己注意機構だけで高い性能が実現できることを示した、当時のAI研究における大きな驚きを表しています。
02 VS PREVIOUS METHODS 従来の手法（RNN）との違い 「順番に処理」から「並列に処理」への転換
Transformer以前の主流だったRNN（再帰型ニューラルネットワーク）は、文章を先頭から1つずつ順番に処理する設計でした。この方式には、計算を並列化しにくく、長い文章では古い情報を忘れやすいという2つの弱点がありました。
| 項目 | RNN（従来手法） | Transformer |
|---|---|---|
| 処理方式 | 単語を1つずつ順番に処理 | 文中のすべての単語を並列に処理 |
| 長い文脈の扱い | 古い情報を忘れやすい（勾配消失問題） | 離れた単語同士の関係も直接計算できる |
| 学習の並列化 | しにくい（順番の依存関係があるため） | 並列化しやすく大規模学習に向く |
Transformerは、「単語を1つずつ処理する」代わりに「文中のすべての単語同士の関連性を、自己注意機構によって一度に計算する」という発想の転換により、この2つの弱点を克服しました。この転換が、大規模なデータでの学習を現実的な時間で行えるようにし、近年のAIの急速な性能向上を支えています。
AI鬼管理山崎
2-1. 「並列化しやすい」ことがもたらした産業的なインパクト
Transformerが並列処理に適していることは、単なる技術的な優位性にとどまりません。大量のGPUを同時に稼働させて学習を高速化できるため、計算資源への投資をそのまま性能向上に転換しやすくなりました。この特性が、近年の「大量の計算資源を投じて、より大規模なモデルを学習させる」という開発競争を可能にした産業的な背景の一つです。
📚 用語解説
勾配消失問題：RNNのような順次処理型のニューラルネットワークで、層やステップを重ねるにつれて学習の手がかりとなる勾配が小さくなり、古い情報の学習が進みにくくなる現象。長い文章を扱う際の精度低下の一因とされ、Transformerの自己注意機構はこの問題を回避しやすい設計になっている。
03 STRUCTURE Transformerの構造 エンコーダー・デコーダー・自己注意機構・位置エンコーディング
元々のTransformerは、エンコーダーとデコーダーという2つの部分で構成されています。
| 構成要素 | 役割 |
|---|---|
| エンコーダー | 入力された文章を読み取り、文脈情報を圧縮して表現する |
| デコーダー | エンコーダーが読み取った情報をもとに、新しい文章を生成する |
3-1. 自己注意機構：Query・Key・Valueという3つの視点
自己注意機構は、各単語を「Query（何を知りたいか）」「Key（何を持っているか）」「Value（実際の情報）」という3つの視点に変換し、それぞれの単語同士の関連度を計算することで、「この単語は、文中のどの単語と強く関係しているか」を導き出します。
📚 用語解説
Query・Key・Value（クエリ・キー・バリュー）：自己注意機構が各単語の関連度を計算するために用いる3種類の内部表現。Queryは「何を知りたいか」、Keyは「何を持っているか」、Valueは「実際に受け渡す情報」に相当し、QueryとKeyの類似度をもとに、Valueをどれだけ重視するかの重みが決まる。
3-2. マルチヘッドアテンション：複数の視点で同時に見る
自己注意機構を1回だけ計算するのではなく、異なる視点（ヘッド）で複数回並列に計算し、その結果を組み合わせるのが「マルチヘッドアテンション」です。「文法的なつながり」「意味的なつながり」など、異なる種類の関係性を同時に捉えられるようにする工夫です。
📚 用語解説
マルチヘッドアテンション：自己注意機構を、異なる視点（ヘッド）で複数並列に計算し、それぞれの結果を組み合わせる仕組み。単一の注意機構だけでは捉えきれない、文法的・意味的など複数種類の関係性を同時に学習できるようにする工夫。
3-3. 位置エンコーディング：順序情報を補う工夫
自己注意機構は、文中のすべての単語を並列に処理するため、本来「どの単語が先に来て、どの単語が後に来るか」という順序の情報を持ちません。この弱点を補うため、Transformerは各単語の位置情報を数値として埋め込みベクトルに追加する「位置エンコーディング」という仕組みを採用しています。
📚 用語解説
位置エンコーディング：自己注意機構が本来持たない「単語の順序」の情報を補うため、各単語の位置に応じた数値パターンを埋め込みベクトルに追加する仕組み。「太郎が花子を呼んだ」と「花子が太郎を呼んだ」のような、語順によって意味が変わる文章を正しく区別するために必要な工夫。
単語をベクトル化し
位置情報を付加
単語同士の
関連度を計算
各位置ごとに
情報を変換
次の層、または
最終出力へ
デコーダーが文章を生成する際は、まだ生成していない「未来の単語」を先読みしてしまわないよう、注意機構に制限（マスク）をかける「マスクド・セルフアテンション」という仕組みが使われます。これにより、文章を左から右へ、順序立てて生成できるようになっています。
3-4. フィードフォワード層：各位置を個別に変換する
自己注意機構で単語同士の関連性を計算した後、その結果は「フィードフォワード層（Position-wise Feed Forward Network）」という層に渡されます。これは、各単語の位置ごとに、独立して非線形な変換を加える層で、自己注意機構が捉えた関係性の情報を、より表現力の高い形に整える役割を担っています。
📚 用語解説
フィードフォワード層：自己注意機構の出力を受け取り、各単語（トークン）の位置ごとに独立して適用される全結合層。単語同士の関係性を捉える自己注意機構に対し、フィードフォワード層は各位置の情報をより複雑な形に変換する役割を担う。この2つの層（自己注意＋フィードフォワード）の組み合わせが、Transformerの1つの基本ブロックを構成する。
Transformerの1つの層は、「単語同士の関係性を計算する自己注意機構」と「各単語の情報を個別に変換するフィードフォワード層」という2つの処理の組み合わせでできています。これを何層も重ねることで、より高度な文脈理解・表現力を獲得していきます。
04 AUTOREGRESSIVE VS BERT 自己回帰モデルとBERTの違い デコーダーのみ使うか、エンコーダーのみ使うか
Transformerの構造（エンコーダー・デコーダー）のうち、どちらを使うかによって、モデルの性質は大きく変わります。
4-1. 自己回帰モデル：デコーダーのみを使う生成特化型
ChatGPT・ClaudeのようなLLMの多くは、デコーダー部分のみを使う「自己回帰モデル」です。直前までに生成した単語をすべて踏まえて、次に来る単語を予測するという処理を繰り返すことで、文章を1語ずつ生成していきます。
📚 用語解説
自己回帰モデル（Autoregressive Model）：直前までに生成した単語（トークン）をすべて踏まえて、次に来る単語を予測する処理を繰り返しながら文章を生成するモデル。「回帰」という言葉が使われているが、機械学習における回帰分析（数値予測）とは異なる文脈の用語で、「自分自身の過去の出力に立ち返って次を予測する」という意味合いを持つ。GPT系のモデルはこの自己回帰モデルの代表例。
4-2. BERT：エンコーダーのみを使う理解特化型
一方、BERTはエンコーダー部分のみを使う設計です。文章を生成するのではなく、与えられた文章の意味を双方向から深く理解することに特化しています。BERTの詳しい仕組みについては、別記事「BERTとは？」で解説していますので、あわせてご覧ください。
| 項目 | 自己回帰モデル（GPT型） | BERT |
|---|---|---|
| 使用する部分 | デコーダーのみ | エンコーダーのみ |
| 得意なこと | 文章の生成 | 文章の理解・分類 |
| 学習方式 | 次のトークンを予測（自己教師あり学習） | マスクされた単語を前後の文脈から予測（MLM） |
| 文脈の読み方 | 一方向（それまでの文脈のみ） | 双方向（前後両方の文脈） |
「自己回帰モデル」の「回帰」は、以前の記事で紹介した「回帰分析（数値を予測する機械学習の手法）」とはまったく別の意味で使われている言葉です。文脈によって同じ漢字でも指す内容が異なる、紛らわしい専門用語の一例です。
4-1. なぜ両方を組み合わせたモデルも存在するのか
第5章で紹介する通り、T5・BARTのようにエンコーダーとデコーダーの両方を使うモデルも存在します。これは、「まず文章の意味を深く理解し（エンコーダー）、その理解をもとに別の文章を生成する（デコーダー）」という、要約や翻訳のようなタスクに適した構成です。理解と生成の両方が必要なタスクでは、この組み合わせ型が選ばれる傾向があります。
| やりたいこと | 適した構成 |
|---|---|
| 文章の分類・意図の理解のみ | エンコーダーのみ（BERT型） |
| ゼロから文章を生成する対話・執筆 | デコーダーのみ（GPT型） |
| 入力文章を理解した上で、別の文章に変換する（要約・翻訳） | エンコーダー・デコーダー両方（T5型） |
05 MODEL FAMILY TREE Transformerベースモデルの系譜 エンコーダー型・デコーダー型・エンコーダーデコーダー型
Transformerをベースにしたモデルは、使用する部分によって3つの系統に分類できます。
| 系統 | 代表的なモデル | 得意なタスク |
|---|---|---|
| エンコーダー型 | BERT、RoBERTa | 文章の理解・分類・抽出 |
| デコーダー型 | GPTシリーズ、Claudeシリーズ | 文章の生成・対話 |
| エンコーダー・デコーダー型 | T5、BART | 要約・翻訳のような入力→出力の変換タスク |
📚 用語解説
エンコーダー・デコーダー型モデル：Transformerの原型に近い、エンコーダーとデコーダーの両方を備えたモデル。入力文章を理解した上で、別の形式の文章を生成する「要約」「翻訳」のようなタスクに適している。T5・BARTなどが代表例とされる。
「エンコーダー型＝読解が得意」「デコーダー型＝作文が得意」「両方型＝翻訳・要約が得意」という大枠を押さえておくと、新しいモデル名を見たときにも、おおよその得意分野を推測できるようになります。
代表菅澤
06 APPLICATIONS Transformerの応用領域 言語処理を超えて画像・音声・動画生成にも
Transformerは当初、文章処理のために設計されましたが、現在ではその応用範囲が大きく広がっています。
| 分野 | 応用例 |
|---|---|
| 自然言語処理 | ChatGPT・Claude等の対話AI、翻訳、要約 |
| 画像処理 | 画像の一部を「トークン」のように分割して扱うVision Transformer（ViT） |
| 画像・動画生成 | テキストからの画像・動画生成AIの一部で応用 |
| 音声処理 | 音声認識・音声合成 |
この応用範囲の広さこそが、「Transformerは現代AIの共通基盤である」と言われる理由です。文章・画像・音声という異なるデータ形式であっても、「情報をトークンのような単位に分割し、自己注意機構で関連性を計算する」という基本発想は共通して適用できます。
6-1. Vision Transformer（ViT）という画像分野への応用
画像分野への応用の代表例が「Vision Transformer（ViT）」です。画像を小さな正方形の断片（パッチ）に分割し、それぞれを文章の単語のように扱うことで、自己注意機構による画像認識を可能にしています。従来の画像認識で主流だったCNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは異なるアプローチとして、近年急速に普及しました。
📚 用語解説
Vision Transformer（ViT）：画像を小さな正方形のパッチに分割し、それぞれを文章の単語のように扱うことで、Transformerの自己注意機構を画像認識に応用したアーキテクチャ。従来主流だったCNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは異なる発想で画像を処理する。
この応用の広がりを見ると、Transformerは「言語モデル」という枠を超えた、汎用的な情報処理の基盤技術になりつつあることが分かります。今後も、まだ応用されていない新しい分野への展開が続くと考えられます。
07 PRACTICAL VALUE 【独自】非エンジニアが「系譜」を知っておく実務的な価値 新しいAIサービスの立ち位置を素早く判断できる
第5章で紹介した3つの系統（エンコーダー型・デコーダー型・エンコーダーデコーダー型）を知っておくと、非エンジニアの経営者にも実務的な価値があります。
7-1. 「名前」より「系統」で捉える習慣
AIサービスは次々と新しい名前で登場しますが、その多くは、この3つの系統のどれかに位置づけられます。新しいサービス名を1つずつ覚えるのではなく、「これはどの系統に近いか」という視点で捉える習慣をつけると、AI関連のニュースへの理解度が大きく向上します。
7-2. ベンダーの提案を評価する際の質問例
AIベンダーから提案を受ける際、「このAIはエンコーダー型・デコーダー型・エンコーダーデコーダー型のどれに近い設計ですか」と質問してみることをおすすめします。明確な回答が得られない、あるいは質問の意図が伝わらないようであれば、提案内容の技術的な裏付けを慎重に確認した方がよいかもしれません。
系統の名前を正確に聞き出すことが目的ではありません。「このAIは生成が得意なのか、分類・抽出が得意なのか」を確認できれば、系統を意識した質問の目的は十分達成されます。
08 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAI社内でのモデル系統への向き合い方 デコーダー型（生成系）を業務の軸に据える判断
弊社（株式会社GENAI）では、Claude Max 20xプラン（月額$200・約30,000円）を全社契約し、デコーダー型（自己回帰モデル）であるClaude Codeを業務の中心に据えています。
| 判断軸 | 弊社の考え方 |
|---|---|
| 主な業務ニーズ | 記事執筆・資料作成・提案書作成など、生成タスクが中心 |
| 選んだ系統 | デコーダー型（生成特化）のClaude Codeを軸に据える |
| エンコーダー型モデルの利用 | 現時点では専用モデルを別途導入していない |
弊社の業務では「新しい文章・資料を生成する」タスクが圧倒的に多いため、デコーダー型モデルを中心に据える判断は合理的だと考えています。もし今後、大量の文書を分類・抽出する専用の仕組みが必要になった場合は、エンコーダー型モデル（BERT系）の活用を改めて検討する余地があります。
AI鬼管理山崎
8-1. 系統を意識することの副次的な効果
デコーダー型モデルを軸に据えるという判断を明確にしたことで、弊社では新しいAIツールを検討する際も「これは我々の生成中心の業務に合うか」という一貫した基準で評価できるようになりました。系統という軸を持たずにツールを比較していた頃と比べ、選定にかかる時間が大きく短縮されています。
09 CONCLUSION まとめ 系統を理解すれば、新しいAIサービスも素早く読み解ける
この記事では、Transformerの基本構造、従来手法（RNN）との違い、エンコーダー・デコーダー・自己注意機構・位置エンコーディングという構造要素、自己回帰モデルとBERTの違い、モデルの系譜、応用領域、そして非エンジニアがこの系譜を理解する実務的な価値までを整理しました。最後にポイントを振り返ります。
最も重要なメッセージをお伝えします。Transformerの数式やアルゴリズムの詳細を暗記する必要はありません。「エンコーダー型・デコーダー型・エンコーダーデコーダー型」という3つの系統を押さえておくだけで、次々と登場する新しいAIサービスの立ち位置を、素早く見極められるようになります。
2017年の1本の論文から始まったこの技術は、わずか数年で言語・画像・音声・動画という幅広い分野の共通基盤へと発展しました。今後も新しい応用先が登場するたびに、「これはエンコーダー型か、デコーダー型か、それとも両方型か」という視点で捉えることで、変化の速いAI業界の動向にも振り回されずについていけるはずです。
専門用語を1つずつ暗記するアプローチよりも、この記事で紹介した「系統」という考え方の型を持ち帰っていただくことの方が、長い目で見てはるかに役立つはずです。
代表菅澤
AIサービスの「系統」を踏まえた選定を、AI鬼管理が一緒に整理します
数え切れないAIサービスも、系統で捉えれば選びやすくなります。
弊社の実運用ノウハウをベースに、個別にご相談を承ります。
AI鬼管理山崎
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よくある質問
Q. ChatGPTやClaudeは、エンコーダー型・デコーダー型のどちらですか？
A. いずれも主にデコーダー型（自己回帰モデル）に分類されます。文章を生成することに特化した設計になっています。
Q. 「自己回帰モデル」の「回帰」は、統計学の回帰分析と関係がありますか？
A. 関係ありません。同じ「回帰」という漢字が使われていますが、統計学の回帰分析（数値を予測する手法）とは異なる文脈の専門用語で、「自分自身の過去の出力に立ち返って次を予測する」という意味で使われています。
Q. BERTとGPT、どちらの方が新しい技術ですか？
A. どちらもTransformerという同じ技術基盤をもとに、2018年前後という近い時期に発表されました。新しさの優劣ではなく、エンコーダーを使うかデコーダーを使うかという設計思想の違いです。
Q. なぜTransformerは画像や音声にも応用できるのですか？
A. 画像を小さなパッチ（断片）に、音声を短い区間に分割して「トークン」のように扱うことで、文章の単語列を処理するのと同じ自己注意機構の仕組みを応用できるためです。
Q. 非エンジニアがTransformerの数式を理解する必要はありますか？
A. 必要ありません。「エンコーダー型・デコーダー型・エンコーダーデコーダー型」という3つの系統と、それぞれの得意分野を押さえておけば、ビジネス上の会話やAIサービス選定には十分対応できます。
Q. 自社の業務にはデコーダー型・エンコーダー型、どちらが向いていますか？
A. 「新しい文章・資料を作りたい」という生成寄りの業務が多いならデコーダー型（ChatGPT・Claude等）、「大量の文書を分類・抽出したい」という理解寄りの業務が多いならエンコーダー型（BERT系）の活用を検討してください。
Q. 位置エンコーディングがないと、Transformerはどうなりますか？
A. 単語の順序情報が失われ、「太郎が花子を呼んだ」と「花子が太郎を呼んだ」のような語順で意味が変わる文章を正しく区別できなくなります。位置エンコーディングは、Transformerが文章の意味を正確に捉えるために欠かせない仕組みです。
Q. マルチヘッドアテンションの「ヘッド」とは何を指しますか？
A. 自己注意機構を並列に計算する際の、それぞれ独立した計算の単位を指します。複数のヘッドがそれぞれ異なる観点（文法的なつながり、意味的なつながり等）で単語同士の関係性を捉え、その結果を組み合わせることで、より豊かな文脈理解を実現しています。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
