テキスト補完とは、入力された文章の後に続く自然なテキストを、大規模言語モデルなどの生成AIが予測して自動的に書き足す機能です。次トークン予測という仕組みに基づき、文脈に沿った確率の高い言葉を順番に紡ぎ出します。メールやコードの作成支援などに広く応用されていますが、事実誤認を伴うハルシネーションには注意が必要です。
テキスト補完とは
テキスト補完とは、入力された文章（プロンプト）の後に続く、最も自然で適切なテキストを生成AIや大規模言語モデルが予測して書き足す機能のことです。
詳しく解説
テキスト補完は、現代の自然言語処理における基盤技術の一つです。人工知能は、膨大なテキストデータを学習することで、言葉と言葉のつながりや文脈のパターンを確率論的に理解します。この技術の核心は「次トークン予測」と呼ばれる仕組みにあります。入力されたテキスト（プロンプト）を分析し、その後に続く確率が最も高い単語や文字を順番に選択・生成していくことで、人間が書いたような自然な文章を完成させます。近年の大規模言語モデルの発展により、文脈を高度に理解した補完が可能になりました。
具体例・使われ方
具体的な利用例として、電子メールの作成支援（書き出しを入力すると、それに続く丁寧な挨拶や要件の文面を自動で生成する）や、プログラミングにおけるソースコードの自動補完が挙げられます。また、「むかしむかし、あるところに」というプロンプトに対して、それに続く物語を自動で執筆させるクリエイティブな用途でも活用されます。
似た用語との違い
「テキスト補完」と混同されやすい概念に「チャットボット」や「対話型AI」があります。テキスト補完は、与えられた未完成の文章の「続きを書く」という単方向の処理を基本とします。これに対し、対話型AIはユーザーの質問に対して「返答を返す」という双方向の対話を目的としており、テキスト補完の技術をベースにしながらも、対話に特化したチューニングが施されている点が異なります。
注意点
テキスト補完は確率的にそれらしい文章を生成する仕組みであるため、事実とは異なる情報を真実のように出力する「ハルシネーション」が発生するリスクがあります。また、プロンプトのわずかな表現の違いによって出力結果が大きく変わる不安定さや、学習データに含まれる偏りがそのまま出力に反映されてしまう問題にも注意が必要です。