生成AIで強化するSEO戦略 ―品質・効率・コストを改善するAIファーストアプローチ

2章生成AIの重要な背景

1章では、AI時代のSEOを議論するための基礎を整えた。この章では、SEOプロジェクトに最適なツールの選び方をはじめ、生成AI市場について知っておくべき重要なポイントを紹介する。また、生成AIの限界や、それが検索にどのような影響を与えてきたかについても取り上げる。

この章では次のトピックを扱う。

• 生成AIを理解するための主要な用語
• 生成AI市場の概要
• 生成AIの現状の限界と、政府による規制の可能性
• 生成AIがSEOにどのような影響を及ぼし、検索をどのように変えていくか

2.1　主要な用語

はじめに、本書で頻繁に使用する生成AIに関する用語を紹介する。

大規模言語モデル（LLM）

LLMは、生成AIツールの中核をなす。インターネット上の公開データやその他の大規模データソースをクロールし、自然言語を理解するように訓練されたアルゴリズムだ。ニューラルネットワークを基盤としており、その規模は、ネットワークの学習に使用されるパラメータ数によって決まる。ニューラルネットワークの規模を大きくすればLLMの性能や精度が向上する可能性がある。一方で、パラメータ数が過剰に増えると、効果が頭打ちになったり、データへの過学習（オーバーフィット）による新たな誤差が生じたりする。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、AIアルゴリズムの学習において最も強力なアプローチの1つであり、人間の脳の仕組みに着想を得てデータを処理するよう設計されている。複数のノード（パラメータまたはニューロンとも呼ばれる）の層を通じて入力を受け取り、それを処理して出力を生成する。概念的には代数方程式を解くようなものだが、LLMの訓練では、数億から数兆に及ぶデータポイントを扱うほどの複雑さを持つ。 ...