AIの温度（Temperature）とは、テキスト生成モデルが出力する単語のランダム性や多様性を制御するためのハイパーパラメータです。温度を高くすると創造的で予測不可能な文章になり、低くすると一貫性のある確実な出力が得られます。
温度とは
一言でいうと、AIが次に生成する単語の選びやすさ（ランダム性）を調整するダイヤルです。
詳しく解説
大規模言語モデル（LLM）は、入力された文脈に続く確率が最も高い単語を予測して出力します。この際、確率分布のシャープさを調整するのが温度というパラメータです。数学的には、ソフトマックス関数の入力値を温度で割ることで確率の偏りを変化させます。温度が0に近づくほど最も確率の高い単語が選ばれやすくなり、温度を上げることで確率の低い多様な単語も選ばれやすくなります。生成AIの出力コントロールにおいて極めて重要な役割を持ちます。
具体例・使われ方
小説の創作やアイデア出しなど、多様な表現や意外性のある回答が求められる場合は温度を高めに設定します。一方、プログラミングコードの生成や事実に基づく正確な要約、データ抽出などでは、正確性と一貫性を重視して温度を低く設定します。
似た用語との違い
トップP（Top-p）やトップK（Top-k）というサンプリング手法と混同されやすいですが、これらは候補となる単語の選択肢の数や累積確率の閾値を制限するものであり、温度は確率分布全体の平坦さを変える点に違いがあります。
注意点
温度を上げすぎるとAIが文脈を無視した支離滅裂な文章や誤情報を生成するリスクが高まります。逆に低すぎると同じような表現の繰り返しになり、創造性が失われる点に注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月21日 13:45