AIの技術について調べていると、GPTとならんで「BERT（バート）」という名前を目にすることがあります。BERTは2018年にGoogleが発表したAI技術で、Google検索の精度を大きく向上させたことで知られています。
GPTが「文章を書くAI」だとすると、BERTは「文章を読んで理解するAI」です。目立つ存在ではありませんが、私たちが毎日使うサービスの裏側で活躍しています。
この記事では、BERTとは何か、GPTとの違い、どのように使われているのかをやさしく解説します。
BERTの名前が表す特徴
BERTは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」の略です。長い名前ですが、ポイントは最初の「Bidirectional（双方向）」にあります。
BERTは文章を理解するとき、前からも後ろからも同時に読むことができます。これが「双方向（Bidirectional）」の意味です。
日常生活のたとえで考えてみましょう。推理小説を読むとき、最初から順番に読む人と、気になる部分を先に読んでから全体をつなげる人がいますよね。BERTは後者のタイプで、文章全体を一度に見渡して、各単語の意味を文脈から理解します。
BERTが得意なのは「文章の意味を正確に理解する」こと
BERTの最大の強みは、文脈に応じて単語の意味を正しく判断できることです。
たとえば、「銀行」という単語は、文脈によって意味が変わります。
- 「お金を銀行に預ける」 → 金融機関
- 「川の銀行で遊ぶ」 → 川岸（英語のbankの訳）
BERTは文章の前後を同時に見るので、「お金」「預ける」という周囲の単語から「ここでの銀行は金融機関だ」と正しく判断できます。
一方、文章を前からだけ読むAIの場合、「銀行」に到達した時点では後ろの「に預ける」がまだ読めていないため、判断の手がかりが少なくなります。
BERTの学習方法：穴埋め問題で鍛える
BERTがどうやって文章理解の力を身につけるのか、学習方法を見てみましょう。BERTの学習には、2つの特徴的な方法が使われています。
方法1：マスク付き言語モデル（穴埋め問題）
BERTの代表的な学習方法は、文章の一部を隠して「ここに何が入るか」を当てる練習です。
たとえば、「今日の天気は【???】です」という文で、隠された部分が「晴れ」であることを当てる練習を繰り返します。
これは学校のテストで出る「穴埋め問題」とまったく同じです。穴埋め問題を解くためには、前後の文脈をしっかり理解する必要がありますよね。BERTは、この穴埋め問題を何億問も解くことで、文章を理解する力を鍛えています。
方法2：文のつながり判定
もう一つの学習方法は、2つの文が「つながっているか」「関係ないか」を判定する練習です。
- 「雨が降ってきた」→「傘を持って出かけた」 → つながっている
- 「雨が降ってきた」→「富士山は日本一高い山だ」 → 関係がない
この練習によって、BERTは文章同士の論理的なつながりも理解できるようになります。
GPTとBERTの違いを整理する
GPTとBERTは、同じTransformerから生まれた「兄弟」のような関係ですが、方向性がまったく異なります。
- GPT — Transformerのデコーダー（出力部分）を使用。文章の生成が得意。前から順番に次の単語を予測する
- BERT — Transformerのエンコーダー（入力部分）を使用。文章の理解・分類が得意。前後の文脈を同時に見る
レストランにたとえると、GPTは「お客さんのリクエストに応じて新しい料理を作るシェフ」、BERTは「料理を味見して何の料理か、おいしいかどうかを判定するソムリエ」のような存在です。
GPTの詳しい解説は、GPTとは何かをご覧ください。
BERTが活躍する場面
BERTは文章を「生成する」のではなく「理解する」AIなので、目に見えにくいところで活躍しています。
Google検索の精度向上
BERTの最も有名な活用例は、Google検索です。BERTが導入される前の検索エンジンは、キーワードの一致を中心に検索結果を表示していました。
BERTの導入後は、検索クエリの「意図」をより正確に理解できるようになりました。たとえば「駐車場 なし レストラン」と検索したとき、「駐車場がないレストラン」を探しているのか「駐車場なしでも行けるレストラン」を探しているのか、文脈から判断できるようになったのです。
その他の活用場面
- 感情分析 — レビューが好意的か否定的かを判定する
- スパム検出 — メールが迷惑メールかどうかを判断する
- 質問応答 — 文書の中から質問に対する回答を見つけ出す
- 文章分類 — ニュース記事のカテゴリを自動で振り分ける
BERTの登場がAIの世界に与えた影響
BERTの登場は、自然言語処理の分野に大きな変革をもたらしました。
それまでは、翻訳・分類・要約といったタスクごとに別々のAIモデルを一から作る必要がありました。BERTの登場後は、事前に大量のデータで学習したモデルを、少しの追加学習で特定のタスクに応用できるようになりました。
この「事前学習＋微調整」というアプローチは、現在の大規模言語モデルの開発方法の基本になっています。BERTとGPTの両方が、このアプローチの有効性を証明したのです。
Transformerの技術的な詳細については、Transformerとは何かで解説しています。
覚えておきたいポイント
- BERTは文章を「読んで理解する」ことに特化したAI技術
- 「双方向」に文章を読むことで、文脈に応じた正確な理解ができる
- 「穴埋め問題」を大量に解くことで、文章理解の能力を身につける
- Google検索の精度向上など、裏側で多くのサービスを支えている
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