近年、生成AIは文章作成や画像生成など様々な場面で利用されています。しかし、多くの記事は「使い方」に焦点を当てる一方、AIがどのようにデータを処理し、回答を生成しているのか を詳しく解説したものは少ないです。ここでは、AIの生成プロセスを「データのピラミッド構造」と照らし合わせながらわかりやすく説明します。
1. プロンプトと回答のつながり
生成AIは、ユーザーが入力した指示文（プロンプト）をもとに回答を作成します。しかし、実際には単純に「質問に答える」だけではありません。AIの回答は次のような流れで生成されます。
- プロンプト受け取り
ユーザーの意図や履歴、条件がAIに入力されます。 - 関連知識の参照
モデル内部の学習済み知識や、RAG（Retrieval-Augmented Generation）による外部一次情報を検索し、必要な情報を補強します。 - 回答生成
AIは参照した情報を基に文章を構成します。この段階ではまだ「下書き」の状態です。 - 人間による検証・編集
上層のWisdom層に相当する工程で、生成されたテキストを確認し、正確性・著作権・透明性をチェックしたうえで公開します。
2. データピラミッドの各層の詳細
生成AIのデータ処理は、下から上に向かうピラミッド構造で理解するとわかりやすくなります。ここでは、Data → Information → Knowledge → Wisdom（DIKW） をベースに、RAG層や著作権・透明性の要素も加えています。
下から上に行くほど、人間の判断や確認が必要で、下層ほど情報の鮮度や一次性が重要になります。RAG層はKnowledge層内で外部一次情報を検索・参照する役割を持ちます。
2-1. Data（データ）層
- 内容：Webページ、動画、文献、ログなど、AIが最初に取り込む生の情報
- ポイント：鮮度や一次性が非常に重要
- 役割：AIの学習や検索の元になる素材
2-2. Information（情報）層
- 内容：データを精査・整理した情報
- 具体例：重複や誤りを除去、表やスキーマで構造化、一時情報の整備
- 役割：AIが理解しやすい形に整えることで、精度の高い学習や検索に活用
2-3. Knowledge（知識）層
- 内容：学習コーパス、モデル重み、検索・ツールの結果
- RAG層：外部情報を検索・参照して生成に活用する部分。一次情報に紐付けて精度を補強
- 役割：AIの生成力を支える知識基盤
RAGはKnowledge層内部で一次情報にリンク
2-4. Wisdom（知恵・判断）層
- 内容：生成テキスト、プロンプト文脈、ユーザー意図、履歴
- 付加要素：著作権・透明性の確認、公開前の検証・編集
- 役割：最終的なアウトプットとして、人間が責任を持って公開
下層を参照可能
2-5.各レイヤーの具体例
| レイヤー | わかりやすい解釈 | 具体例 |
|---|---|---|
| 1. 原データ | 素材・原石 | Web記事、SNS投稿、動画、ログ、観測データなど、まだ未検証の情報 |
| 2. 一次情報 | 信頼できる原石 | 官公庁資料、学術論文、公式発表などの確かな情報 |
| 3. 構造化・メタデータ化 | 整理棚に並べる | データを表やスキーマに整えて、検索・利用しやすくする |
| 4. 精査・クレンジング | 磨いて不純物を取る | 重複除去、形式の統一、明らかな誤りの修正 |
| 5. 学習コーパス | 材料の山 | AIが学習するために加工されたテキストやデータの集合 |
| 6. モデル重み | 知識の蓄積 | AIが学習して獲得した潜在知識、パターンや統計情報 |
| 7. 検索・ツール | 道具箱 | Web検索、データベース、API、RAGなどの参照・取得手段 |
| 8. プロンプト文脈 | 設計図・方針 | ユーザーの意図、履歴、ポリシーを踏まえ、AIがどう扱うか決める段階 |
| 9. 生成テキスト | プロトタイプ・草稿 | 実際にAIが文章として出力した下書き、まだ裏取り前 |
| 10. 検証・編集・公開 | 完成品チェック | 一次情報で裏取りし、誤り・著作権・透明性を確認して公開する段階 |
3. 生成AI活用の注意点
- 上層ほど人間の判断が必要
Wisdom層の確認を怠ると、誤情報や著作権問題につながる - 下層の鮮度も重要
古いデータや信頼性の低い情報は、AIの回答精度を下げる - RAG活用で一次情報に近い回答を生成
特に専門記事や教育向けコンテンツでは、RAGの仕組みを理解して使うと精度向上
4. まとめ
生成AIは単なる自動文章作成ツールではなく、データを整理・学習・参照して、最終的に人間が判断する一連のプロセス です。ピラミッド構造を理解することで、どの層で注意が必要か、どこまでAIに任せられるかを直感的に把握できます。
この構造を意識して活用することで、透明性と正確性の高い情報発信が可能になります。
