AIにおける「モデル」とは？意味と役割をわかりやすく解説

By篠原まゆ 2026年2月19日2026年2月15日

AI関連の話題で「モデル」という言葉は非常に頻繁に使われます。「GPTモデル」「学習済みモデル」「モデルの精度」など、さまざまな文脈で登場しますが、実際にはどういう意味なのでしょうか。この記事では、AIにおける「モデル」の概念をわかりやすく解説します。

AIの「モデル」とは ― ひと言でいうと

AIにおけるモデルとは、データから学習した結果として出来上がる「判断や予測の仕組み」のことです。料理にたとえるなら、データが「食材」、学習が「調理」、モデルが完成した「レシピ」にあたります。

一度レシピが完成すれば、新しい食材（データ）が手に入ったときにも同じ手順で料理（判断・予測）を作ることができます。AIのモデルも同様に、学習が終わったモデルに新しいデータを入力すれば、予測や判断を返してくれます。

モデルの「学習」と「推論」

モデルには2つのフェーズがあります。ひとつは大量のデータを使ってモデルを作り上げる「学習（トレーニング）」、もうひとつは完成したモデルを使って実際に予測や判断を行う「推論（インファレンス）」です。

学習には大量のデータと計算リソース、そして時間がかかります。一方、推論は比較的軽量で高速に行えます。ChatGPTに質問して数秒で回答が返ってくるのは「推論」にあたります。その裏には、膨大な時間とコストをかけた「学習」があるのです。

モデルの種類

ビジネスの文脈で目にすることが多いモデルの種類を紹介します。予測モデルは過去のデータから将来を予測するもので、売上予測や需要予測に使われます。分類モデルはデータをカテゴリに振り分けるもので、スパム判定や画像分類が代表例です。そして大規模言語モデル（LLM）はChatGPTやClaudeの基盤となるモデルで、テキストの理解と生成を行います。

「どのモデルを使うか」は、解決したい課題によって異なります。万能なモデルは存在しないため、目的に応じた選択が重要です。