チャットAIはなぜ種類が多い？同じように会話できても中身が違う仕組み

2026年9月13日

AIを知る

ChatGPT、Gemini、Claude、DeepSeekなど、今は数多くのチャットAIがあります。名前は違っても、質問を入力すれば会話するように答えてくれる点は同じです。

もし違うのが名前だけなら、どれを使っても同じ答えになるはずです。ところが実際には、返し方やできることに差があります。

最新情報を調べる画像を読み取る慎重に断る

この記事の疑問 見た目は似ているのに、中では何が違うのでしょうか？

この記事では、特定のAIを順位づけするのではなく、回答ができるまでの中身を身近な例で順番に見ていきます。

ここで扱うのは、人と文章や音声でやり取りする「チャットAI」です。

多くのチャットAIは、「大規模言語モデル（LLM）」を中心に作られています。

大規模言語モデルは、文章を細かな単位に分け、「この続きには、どの言葉が来る可能性が高いか」を計算しながら回答を作ります。

文章を分ける 入力された文章を、細かな単位に分けます。

次を予測する 文脈から、続く言葉の可能性を計算します。

回答につなげる 予測を繰り返し、一つの回答を組み立てます。

簡単な例

文章の途中 日本の首都は＿＿

続く可能性が高い言葉東京

※ 実際の処理はもっと複雑ですが、ここでは仕組みをつかみやすいように単純化しています。

実際のチャットAIは、これを非常に大きな規模で繰り返しています。そのため、質問への回答、文章作成、要約、相談など、さまざまな会話ができます。

基本的な仕組みが似ているため、どのサービスを開いても「文章を入力して、文章で答えてもらう」という見た目になります。

ただし、同じ方法で会話できることと、中身が同じであることは別です。

チャットAIの違いがわかりにくい理由の一つが、「サービス」と「AIモデル」が同じような名前で呼ばれていることです。

チャットサービス ChatGPT 会話画面や各種機能をまとめた、利用者が実際に使うサービス全体です。

AIモデル GPT 質問を受け取り、回答を考える「頭脳」にあたる部分です。

名前は似ていますが、 ChatGPTというサービスの中で、GPTというAIモデルが回答を考える という関係です。

会社の「問い合わせ窓口」に置き換えてみる

チャットサービス 受付・担当者・道具・ルールを含む「窓口全体」

利用者から届く 質問・依頼

窓口で回答を考える 回答担当者 ＝ AIモデル

担当者の知識と、使える道具

身につけている知識 これまでに学んできた情報や文章学習データ

対応方法とルール どのように答え、何を断るか追加学習・安全ルール

ネットで調べる 必要なときに最新情報を確認する Web検索

渡された資料を読む PDF・文書・画像の内容を確認するファイルを読む機能

過去の会話メモ 以前のやり取りや好みを確認する会話の記憶

回答するAIモデル 知識・ルール・検索・資料・記憶 チャットサービス全体

どの窓口でも、利用者が質問して回答を受け取る流れは同じです。しかし、担当するAIモデル、身につけた知識、対応ルール、使える道具が違えば、同じ質問でも返ってくる回答は変わります。

では、まず回答担当者にあたる「AIモデル」の作りから見てみましょう。

AIモデルの内部では、入力された言葉を処理するために、非常に多くの数値が使われています。この数値は「パラメータ」と呼ばれます。

パラメータとは？ AIが言葉の関係を判断し、次の言葉を計算するために使う大量の数値です。

ただし、すべてのAIが、回答を作るたびにすべてのパラメータを同じように動かすわけではありません。

DeepSeek-V3は「必要な専門部分だけを動かす」

DeepSeek-V3の技術報告 ↗では、「Mixture of Experts（MoE）」という設計が使われています。

MoE

Mixture of Experts モデルの内部を複数の「専門部分」に分け、入力に応じて必要な部分を選んで動かす設計です。

MoEの動き方を単純化すると

STEP 1 入力された言葉

STEP 2 関係する部分を選ぶ

専門部分 A作動

専門部分 B待機

専門部分 C作動

専門部分 D待機

専門部分 E作動

専門部分 F待機

※ 図は仕組みを理解するためのイメージです。実際には、文章を分けた細かな単位である「トークン」ごとに、動かす部分が選ばれます。

会社でたとえるなら「必要な担当者だけを会議に呼ぶ」 依頼のたびに社員全員を集めるのではなく、内容に関係する担当者だけで回答を作るイメージです。

実際のAI内部に、「文章担当」「計算担当」といった名前の人がいるわけではありません。「必要な部分だけを選んで動かす」考え方をつかむためのたとえです。

DeepSeek-V3の技術報告では、モデル全体で6710億個のパラメータを持ちながら、一つのトークンを処理するときに動くのは約370億個と説明されています。

モデル全体 6710億 持っているパラメータ

1トークンの処理で動く部分 約370億 毎回すべてを動かすわけではない

数字を覚える必要はありません 大切なのは、「巨大なAIでも、回答を作るたびに全部を動かすとは限らない」という点です。

なぜ必要な部分だけを動かすのか 大きな能力を持たせながら、回答時に必要な計算量を抑えやすくするためです。

パラメータ数が多い＝必ず賢い、ではありません 回答の正確さや使いやすさには、モデルの設計、学習方法、回答時の処理なども影響します。

MoEはDeepSeekだけの仕組みではない GoogleによるGemini 1.5の説明 ↗でも、MoEを採用したことが明らかにされています。会社名が違っても、内部で似た設計が使われることがあります。

モデルによって違うのは、頭脳の動かし方だけではありません。そもそも受け取れる情報の種類も異なります。

文章だけを扱うAIもあれば、画像・音声・動画まで一緒に扱えるAIもあります。まずは、受け取れる情報の違いを比べてみましょう。

文章専用 文字だけを扱うAI

文字画像音声動画

マルチモーダル 複数の情報を扱えるAI

文字画像音声動画

マルチモーダルとは？ 文字・画像・音声・動画など、複数の種類の情報を扱える仕組みです。「いろいろな形式を受け取れる」と覚えれば十分です。

身近な例

冷蔵庫の写真をAIへ送る

この食材で作れる夕食を考えて

文章だけを扱うモデルには、写真の内容を文章へ変換してから渡す必要があります。一方、画像も扱えるモデルなら、写真と質問を一緒に受け取り、内容を考えられます。

GoogleのGemini 1.5に関する技術報告 ↗では、長い文章に加えて、画像・音声・動画を含む情報を扱う能力が説明されています。

画面は似ていても、中の通り道は同じとは限らない

1 文章専用のモデル 写真をそのまま受け取れないため、文章だけを使います。

写真 × 文章AI

2 別のAIと分担する 画像を読むAIが説明文を作り、文章を扱うAIへ渡します。

写真 → 画像AI → 文章AI

3 一つのモデルでまとめて扱う 写真と質問を同じモデルが受け取り、関係を考えます。

写真＋質問 → マルチモーダルモデル

見た目が同じでも、回答までの通り道は違う 利用者からは同じ「画像を送れるチャット」に見えても、内部で使われるAIや処理の流れまで同じとは限りません。

そして、同じ情報を受け取れるAI同士でも、「どのような答えが望ましいか」という育て方によって反応が変わります。

大量の文章を学んだだけのAIは、知識があっても、必ずしも人の指示どおりに答えられるとは限りません。そこで、基本的な学習のあとに、人との会話に向くよう追加の調整が行われます。

AIは「知識を学んだら完成」ではない

最初の段階 基礎学習 文章のパターンや幅広い知識を学ぶ

ここが今回の違い 追加の調整 指示への従い方や安全な対応を整える

利用者が触れる部分 実際の回答 説明・注意・断り方などに違いが出る

ポストトレーニングとは？ 基礎学習を終えたAIを、人の指示へ答えやすいように追加調整する工程です。「学習後の仕上げ」と考えると分かりやすいでしょう。

会社にたとえると 商品知識のある担当者が、応対研修を受ける 知識を覚えただけでは、説明の順番や丁寧な断り方までは決まりません。会社の研修で、話し方・対応方針・してはいけないことを学ぶイメージです。

追加調整の方法は一つではない

ここでは、公開されている研究から、考え方の違いが分かりやすい2つの例を見てみましょう。

人間の評価を使う例 InstructGPTの研究

人が望ましい回答例を示し、複数の回答を比べて順位を付けます。その評価を使い、指示へ従いやすいモデルに調整しました。

1人が、望ましい回答の例を示す
2複数の回答を比べて、好ましい順に評価する
3その評価をもとに、AIを追加調整する

OpenAIの研究解説を見る

文章化された原則を使う例 Constitutional AIの研究

文章化された原則を参考に、AIが自分の回答を批評・修正します。さらに、AIによる回答の評価も学習へ利用する方法です。

1守るべき原則を文章で用意する
2原則を参考に、AIが回答を批評・修正する
3AIによる回答の評価も、追加調整に利用する

Constitutional AIの論文を見る

2つとも「公開された研究の例」 現在のChatGPTやClaudeを含む、各サービスの調整工程すべてを説明したものではありません。ここでは、育て方にも異なる考え方があることを知るための例として紹介しています。

同じ質問でも、こんな部分に差が表れる

説明の長さ

注意の入れ方

不確かなときの慎重さ

危険な依頼の断り方

学習後にも、サービス側の指示が加わる

さらに、サービス側は利用者の質問と一緒に、「どのような立場で答えるか」「何をしてはいけないか」といった内部の指示をAIへ渡すことがあります。これは、モデルを作るための追加学習とは別の仕組みです。

サービスが用意 役割・安全ルールなど 答える立場や、避けるべき内容を伝える

利用者が入力 質問・依頼 知りたいことや、してほしい作業を伝える

AIの回答 両方の影響を受けて
答えが作られる

同じモデルでも、同じ回答になるとは限らない サービスごとの内部指示や安全ルールが違えば、話し方や回答できる範囲も変わります。

次は「頭脳の外」の違いへ実際の使いやすさには、Web検索など、AIが使える「道具」も大きく関わります。

AIの回答は、モデルがもともと持つ知識だけで決まりません。外から情報を探せるか、今どれだけ見渡せるか、次の会話へ何を残せるかも、使いやすさを大きく変えます。

会社の仕事に置き換えると、役割の違いが見えてくる

1 必要な資料を外へ探しに行く Web検索 新しい情報を、その場で外部から取得する

2 今使う資料を机に広げる コンテキスト 現在の回答で参照できる会話や資料の範囲

3 次回用のメモを引き出しに残す 記憶機能 好みや目標などを、次の会話にも利用することがある

3つとも「AIが情報を使う仕組み」ですが、外から取る・今見る・あとに残すという役割は別です。

Web検索｜必要な資料を外へ探しに行く

チャットAIは、いつでもインターネットを見ながら答えているわけではありません。検索を使わないときは学習で身につけた知識をもとに答え、検索を使うときは現在のページを探してから回答します。

たとえば、今日の情報を質問する「今日発表されたニュースを教えて」

検索を使わない 身につけた知識から答える

モデル内部の知識を使います。基本知識には答えられても、今日の出来事をその場で確認することはできません。

質問 → 学習済みの知識 → 回答

検索を使う 現在の情報を調べて答える

Web上のページを探し、見つけた情報をAIが整理します。情報源や日付を確認できる場合もあります。

質問 → Web検索 → 整理して回答

Web検索は、AIモデルそのものとは別の「道具」 同じモデルでも、検索の有無・探す場所・情報の選び方・引用の表示方法が違えば、回答も変わります。

モデルに追加できる道具は、検索だけではありません

計算機 数値を計算する

ファイル読取 PDFなどを確認する

地図・外部アプリ 別サービスと連携する

プログラム実行 処理を実際に動かす

「AIが知っていた」と「AIが今調べた」は別 最新情報へ答えられても、その内容をモデルが学習済みとは限りません。回答する直前に検索した可能性があります。

コンテキストと記憶｜机の上と引き出しは別

AIが一度に参照できる質問・会話・資料などの範囲は、「コンテキスト」と呼ばれます。会社の仕事でいえば、今使う資料を広げる机の広さに近いものです。

机が小さいイメージ 参照できる範囲が狭い 長い資料や会話では、前の情報を十分に使えないことがあります。

机が大きいイメージ 多くの情報を同時に見られる 長い資料や、離れた部分の内容を比較しやすくなります。

コンテキストとは？ 現在の回答を作るときにAIが参照できる情報の範囲です。「今、机の上に広げて見られるもの」と覚えれば十分です。

ただし、机の広さにあたるコンテキストと、次の会話にも情報を残す「記憶機能」は同じではありません。

現在の回答で使う コンテキスト

机の上に、今だけ広げる資料

今の質問や、それまでの会話
現在渡している文章や資料
回答を作るときに参照する範囲

次の会話にも使う 記憶機能

引き出しに、あとで使うメモを残す

利用者の好みや関心
続けている目標や作業
別の会話でも役立つ一部の情報

机が広くても、次回まで覚えているとは限らない コンテキストが広くても、会話を終えたあとに資料が片づけられれば、次の会話へ残るとは限りません。次回にも使うためには、別の記憶機能などが必要です。

記憶の残り方はサービスや設定によって違う 過去の会話をすべて一字一句保存し、毎回そのまま読み返す仕組みとは限りません。何を残し、いつ使うかはサービスごとに異なります。

3つの役割を短く整理すると

Web検索 外から新しい情報を取る

コンテキスト 今使う情報を見渡す

記憶機能 あとで使う情報を残す

次は「提供方法」の違いへ使える情報だけでなく、AIモデルの中身を入手し、自分の環境へ持ち出せるかどうかも異なります。

ここまで見てきたように、チャットAIは頭脳となるモデルだけで完成しません。最後に、モデルを自分の環境へ持ち出せるかという違いと、新しいAIを見分ける順番を整理します。

モデルの中身を入手できるか｜オープンウェイト

「重み」は、AIが学習で調整した大量の数値 言葉への反応や判断の傾向が記録された、モデルの中心部分です。

重みを配布しない場合 サービスを通して使う

モデル本体は手元へ持ち出せない

提供元のWeb画面やアプリ、APIなどを通して利用します。

重みを入手できる場合 オープンウェイト

自分の環境で動かし、用途に合わせて調整できる

ライセンスの範囲内で、企業のサーバーや自分の機器などに導入できます。

公開例｜Meta Llama 3.1 重みをダウンロードし、用途に合わせて調整できる Metaは、Llama 3.1の重みを入手し、自分の環境で利用できると説明しています。 Metaの説明を見る

オープンウェイト＝何でも自由、ではない 利用条件はモデルごとのライセンス確認が必要です。また、大きなモデルを動かすには高性能な機器や専門知識が必要になることもあります。

頭脳が同じでも、サービスの使い心地は変わる

共通｜同じAIモデルを使用

A サービスA

Web検索を使い、情報源も表示する
過去の会話を一部記憶する
短く、事実中心で答える

B サービスB

渡された社内資料だけを参照する
会話を次回へ残さない
初心者へ丁寧に説明する

モデル＋道具＋記憶＋ルール＝ 実際に使うチャットAI

新しいチャットAIは「5項目」で確認

名前だけで判断せず、次の順番で見ると違いを短時間でつかめます。

1 頭脳何というモデルか

2 感覚画像・音声も扱えるか

3 道具検索・ファイル・連携

4 作業範囲 コンテキスト・記憶

5 方針・公開範囲 安全ルール・重み・資料

公開されていない項目は推測で断定せず、公式の技術報告・モデルカード・利用規約で確認しましょう。

実際のサービスを選ぶなら ChatGPT・Gemini・Claude・Copilotを初心者向けに比較 4つの特徴と、自分に合うサービスを選ぶポイントを紹介しています。

仕組みの違いがそろいました最後に、どの違いが回答へ影響するのかを短くまとめます。

まとめ

チャットAIは「中の組み合わせ」が違う

どのサービスも、質問を入力すると会話のように答えてくれます。違いは、次の3つにまとめられます。

質問を入力会話形式で回答

中身はここが違う

違い 1 頭脳

AIモデル
内部設計
学習・調整

違い 2 できること

画像・音声
Web検索
ファイル解析

違い 3 使い方

記憶・参照量
安全ルール
提供方法

覚えておきたいこと 同じモデルでも、できることや使い方が違えば、別のチャットAIになります。

チャットAIはなぜ種類が多い？同じように会話できても中身が違う仕組み

なぜ、どのチャットAIも同じように会話できるのか

最初に「サービス全体」と「回答を考えるAI」を分ける

モデルの設計が違う｜DeepSeek-V3の場合