AIの「パラメータ」とは？数千億パラメータの意味をわかりやすく解説

By篠原まゆ 2026年2月24日2026年2月15日

AIのニュースで「数千億パラメータのモデル」「パラメータ数が従来の10倍」といった表現を目にすることが増えました。この「パラメータ」とは何を指し、数が多いとなぜ話題になるのでしょうか。

パラメータとは ― ひと言でいうと

パラメータとは、AIモデルの内部で学習を通じて調整される数値のことです。人間の脳にたとえるなら、神経細胞同士のつながりの「強さ」に相当します。学習の過程でこの数値が最適化されることで、AIは正確な予測や判断を返せるようになります。

ひとつひとつのパラメータは単なる数値ですが、それが数千億個、数兆個と組み合わさることで、言語を理解したり画像を認識したりする複雑な能力が生まれます。

一般的に、パラメータ数が多いモデルほど、より複雑なパターンを学習でき、高い性能を発揮する傾向があります。GPT-3が1,750億パラメータ、GPT-4がそれを大幅に上回る規模とされていることからも、パラメータ数はモデルの「規模」を示す代表的な指標です。

ただし、パラメータ数が多ければ必ず優れているとは限りません。学習データの質、学習手法の工夫、用途との適合度など、性能を左右する要因はほかにもあります。

パラメータ数が多いモデルは、学習にも推論にも大量の計算リソースが必要です。つまり、パラメータ数が増えるほどコストも増えます。これがビジネス視点で重要なポイントです。

すべてのタスクに最大規模のモデルを使う必要はありません。定型的な分類タスクなら小規模なモデルで十分な場合も多く、目的に応じて適切な規模のモデルを選ぶことがコスト効率の良いAI活用につながります。

パラメータは「AIモデル内部の調整される数値」であり、その数はモデルの規模と能力の目安になります。「パラメータ数が多い＝高性能だがコストも高い」と覚えておけば、AI関連の議論がぐっとわかりやすくなるはずです。