ChatGPTの思考回路と人間の脳の違いを徹底解説

AI応用編

2025-12-11

押さえておきたいポイント

LLMは大量テキストの統計で言語を模倣する仕組みで、意図・感情・意識を持たない
人は感覚と経験・関係性で学習効率が変わり、抽象や曖昧さの解釈に長ける
AIに作業を任せ、人は創造性と表現力で差をつける

この記事では、大規模言語モデル（ChatGPTに積まれているAI）と人間の脳の違いについてまとめています。

学術的論文を基に、AIと人の考え方の違いを理解することが、この生成系AI黎明期を生き抜くヒントになるでしょう。
ぜひ、最後までご覧ください！

また、お時間がない方は、目次からまとめをクリック！ぱっと概要を理解できるようにしています！

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LLMとは？

LLMはLarge Language Modelの略で、大規模な人工知能システムのことです。このモデルは大量のテキストデータを学習し、自然言語の理解と生成を行います。ディープラーニングという機械学習の手法を用いて、広範なテキスト情報から文法や意味のパターンを抽出します。

この結果、モデルは自然言語の文脈を理解し、文章生成、質問応答、要約作成などのタスクを遂行できます。

LLM（例：GPT）は非常に自然な文章を生成し、人間との対話が可能となりました。これらのモデルは、機械翻訳、質問応答システム、文書生成、要約、感情分析など、多岐にわたる自然言語処理の応用に活用されています。

LLMの登場によって、AIは単なる情報検索やルール処理の枠を超え、「人間と自然に会話できる存在」へと進化しました。

従来のAIは、特定の命令に対して決められた答えを返すだけのものでしたが、LLMは与えられた文脈を読み取り、状況に応じて柔軟な返答の生成が可能です。

さらに、近年のモデルではテキストだけでなく、画像や音声などを同時に扱う「マルチモーダルLLM」も登場。これにより、質問に答えるだけでなく、資料の要約やデータ分析、コード生成など、人間の知的作業に近いタスクを担うことができます。

ただし、LLMがどれほど高性能になっても、それはあくまで「人間の言語を模倣しているシステム」に過ぎません。膨大なデータをもとに最も適切な単語を選び出しているだけであり、意味を理解したり、感情を持って考えたりしているわけではないのです。

ポイント1

LLMは言語を理解する人工知能システム

LLMの進歩とトレンド

近年、LLMはただ「大量の文章を学習して言葉を生成する」という段階から、性能・応用範囲ともに大きく進化しています。

まず、モデルの規模や学習データの量が飛躍的に増加しており、また「マルチモーダル（文字だけでなく、画像・音声・動画を扱える）」「理論的推論能力への対応」「エネルギー効率・学習コストの低減」など、新たな方向性が明確です。

例えば、従来のLLMが主にテキストを入力・出力としていたのに対し、最近のモデルでは「画像＋テキスト」「音声＋文字」といった異なる形式を一度に処理できるものも登場。

また、研究資料では「統計的な言語モデル」→「ニューラルネットワーク型言語モデル」→「事前学習型言語モデル（PLM）」→「LLM」という進化の流れが整理されています。

さらに、モデルの規模やデータ量の増大だけでなく、学習後の「継続的改良（Posttraining）」という段階も注目されています。これは、デプロイ後にモデルが実際の使用データを通じて経験を蓄積し、性能維持・向上を目指すというものです。

ただし、こうした急速な進化の裏側には課題もあります。例えば、膨大な学習データを確保することの難しさや、モデルのサイズを増やし続けることの限界、倫理・バイアスの問題など。

このような課題を背景に、今後のLLMは「より少ないデータ・少ないエネルギーで高い能力を発揮する」方向や「人間のように多様な知覚を通じて学ぶモデル」へと転換していく可能性が高いと考えられます。

マルチモーダルLLM

テキストだけでなく、画像や音声、さらには動画までも理解できる「マルチモーダルLLM」が登場しています。

従来のLLMは文字情報のみを処理していましたが、マルチモーダル型では異なる種類のデータを同時に分析できるようになりました。例えば、画像を見てその内容を説明したり、音声を文字起こしして要約したりといった複合的なタスクが可能です。

代表的な例としては、OpenAIの「GPT-4o」やGoogleの「Gemini 2.5」などが挙げられます。これらのモデルは、テキスト・画像・音声・映像を統合的に理解し、まるで人間が五感を通じて世界を把握するような処理を実現。

この進化により、AIは言語だけでなく感覚的な情報を扱えるようになり、教育、クリエイティブ、カスタマーサポートなど、より多様な分野での応用が進んでいます。

一方で、マルチモーダルLLMにも課題があります。入力データが増える分だけ学習コストが高くなり、倫理面・プライバシー面での配慮も必要です。

なお、LLMの代表格であるGPT-4oについて詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

AIと人間の脳の共通点

違いを解説する前に大事なことをお伝えします。そもそもLLMと人間の脳は、酷似しているのです。というのも、情報処理や学習プロセスにおいて共通点を持つから。

まず、人間の脳はどうなっているでしょうか。神経細胞が複数結合し、神経回路を作っています。この回路の中では、細胞同士での情報のやり取りが繰り広げられています。

次はLLMについて。LLMの基礎は「ニューラルネットワーク」です。これは、人工ニューロン(=人工の神経細胞)を集め、人間の脳をコンピュータ・プログラムで真似するための技術。

ある人工ニューロンが情報を受け取り、別の人工ニューロンに伝えることで、脳のような振る舞いをしています。ちなみに、情報を伝える途中で、「活性化関数」というものが使われています。「シグモイド関数」や「Tanh関数」などあるので、気になる方はぜひ調べてみてください。

また、情報を伝えるときに、「重み付け」という考えがあります。最終的にAIが出力する結果を調整するときに必要です。この「重み」は、「学習パラメータ」とも呼ばれます。

この学習パラメータを調節する仕組みを「最適化」といいます。興味があれば、「ニューラルネットワーク　最適化」などで調べてみてください。

以上のように、ニューラルネットワークは神経細胞の仕組みを真似したものであり、人工ニューロンという要素を組み合わせて情報処理や学習を行います。ニューラルネットワークを用いたLLMは、一部の人間の脳の機能を模倣することで、自然言語処理のタスクにおいて優れた性能を発揮するのです。

ポイント2：

LLMは人間の脳を模倣している。

AIと人間の脳の違い

AIと人間の脳の違いを簡単に解説すると、それは感情を持ち合わせているか否かの違いです。

AIが感情を持たずにプログラムに従っているのに対し、人間の脳はそのときの感情次第で意思決定や学習効率に差が出ます。

ほかにも、細かな違いがあるので、以下にまとめました。

曖昧さと抽象性の理解
学習方法
学習効率に影響する要素
思考プロセス

以下でそれぞれの違いをみていきましょう。

曖昧さと抽象性の理解

LLMの、曖昧さや抽象性の理解に関しては、まだ人間の脳には及ばない部分があります。特に、「語義の曖昧性」の理解は難易度が高いです。例えば、「いし」という語を見て、「石」や「意思」などを思い浮かべると思います。人間は前後にある文章を読んだら、どの漢字かわかりますが、LLMにとっては理解するのが難しいです。

もう一つ、例を出します。

「黒い尻尾の大きな犬」

この文を見て、以下のように、いくつかの解釈ができます。

尻尾が黒くて、体が大きな犬
黒くて大きい尻尾を持つ、犬
体が黒くて、かつ大きい犬

人間は、前後の文脈や状況を考えれば、意味を理解できますよね。しかし、機械にとっては難しいタスクなんです。

これらの例からわかるように、人間にとっては直感的に理解できる問題でも、LLMにとっては難易度が高いです。
このことは、深い意味理解における人間の脳の優位性を示しています。ちなみに、このような「曖昧な表現」をLLMに理解させるタスクを「語義曖昧性解消」と言います。

ポイント3

人間の方は、抽象的な意味の理解が得意だが、LLMは苦手。
LLMに、曖昧な表現を理解させることを「語義曖昧性解消」という。

学習方法

AIと人間では、知識を得る際の学習方法に違いがあります。

まず、LLMの例からみていきましょう。

LLMは大量のテキストデータからパターンや関係性を抽出し、学習します。この学習した知識を基に、新たなテキストを生成したり、特定の問題を解決したりします。

一方、人間の脳は知識を得るための手段はさまざまです。私たちは言葉だけでなく、経験や感覚を通じても学習します。さらに、私たちは直感や創造性を働かせ、新たなアイデアや知識を生み出すことが可能です。

したがって、LLMと人間の脳の間には以下のような違いがあります。

LLM：大量のテキストデータから統計的なパターンを抽出し学習する。
人間の脳：経験、感覚、創造性などの要素を通じて知識を獲得する

また、単語の学習過程にも違いがあります。人間は文字をそのまま学習するのに対して、LLMは単語の意味をベクトルに変換する必要があります。これはコンピュータが文字を数値化しなければ理解できないためです。

ポイント4

LLMは大量のテキストデータからパターンを学習する。
単語の意味をベクトルに変換しないと認識できない。

学習効率に影響する要素

AIと人間の脳では、学習効率に影響する要素も違います。

これは、発達神経心理学を専門としている萱村氏の論文にも記載されているのですが、人間の言語の発達には教える側と受ける側の関係値が重大な影響を及ぼしているとのことです。

つまり、親と子供の仲がよいほど、子供の学習効率が上がるということです。一方、AIには感情や共感といったものが存在しないため、教える側との関係値は学習効率に影響しません。

思考プロセス

LLMは、学習に用いられたデータセットから情報を生成します。そのため、LLMが生成する情報やアイデアは、既知のパターンや関係性からの派生に限定されます。つまり、LLMの生成する情報は、既存のデータに基づく拡張や応用といった範囲にとどまるということ。

これに対して、人間の脳は豊かな創造性を有しており、個々の経験・知識・感情などを含めた思考プロセスをもとに新たなアイデアや概念を生み出すことができます。

意識という観点からも、LLMと人間の脳とでは大きな違いがあります。LLMはプログラムなので、自己認識や主観的な経験を持ちません。タスクを効率的に処理し情報を生成する能力はありますが、自我や主観性についての意識はありません。

一方、人間の脳は自我や主観的な経験を有し、これにより思考が影響を受け、個々の経験や意図に基づく行動が可能になります。

ポイント5

LLMは既知の概念についての理解などは得意。
一方で、人間は新しい概念を作ることもでき、意識も持ち合わせている。

ニューラルネットワークと人間の脳の違い

ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の仕組みをプログラム上で模したモデルのことです。つまり、人工知能で脳を再現したものといえますね！

生成AIにもニューラルネットワークが使われているので、前述したAIと人間の脳の違いと、ニューラルネットワークと人間の脳の違いはほぼ同じです。

なお、ニューラルネットワークは、人間の脳を模倣しているので学習する仕組みにも近いものがありますが、実際は違います。

ニューラルネットワークが学習する際は、人間が意図した結果になるよう数値を入れて、出力が0か1になるようにしています。

一方、前述のとおり、人間の脳が学習する過程では感情や教える側との関係値なども左右するので、ニューラルネットワークのように決まった結果が得られるわけではありません。

なお、生成AIの仕組みやできることが知りたい方は、以下の記事もお読みください。

ChatGPTと人間の違い

ChatGPTは一見、人間のように自然な言葉で会話しますが、その「考え方」や「判断の理由」は根本的に違います。ここでは、両者の思考を分けるポイントを解説します。

意味理解の深さと文脈認知の質

ChatGPTは、大量のテキストデータから統計的に最も自然な言葉を選び出す仕組みで動いています。つまり、言葉の背後にある「意図」や「背景」を自分で理解しているわけではありません。生成される文章が論理的できちんとして見えても、それは確率的な計算の結果であり、本当の理解や意識があるわけではないのです。

一方、人間は言葉の裏にある「目的」や「感情」を読み取り、場面ごとに違う意味を柔軟に解釈します。たとえ曖昧な言い方でも、相手の声のトーンや表情、前後の流れを踏まえて判断できるのは、人間ならではの深い理解力があるからです。

判断の根拠と価値観

ChatGPTが出す答えは、あくまで学習したデータの中で統計的に妥当とされるものに基づいています。そこに「正義」「善悪」「美しさ」といった価値判断はありません。

AIが倫理的な問題について答えられるのは、過去の情報をもとにお手本となるパターンを再現しているだけです。

一方、人間は社会や文化、教育、そして個人の経験によって作られた価値観をもとに判断します。

たとえデータにない事例でも、「自分ならどうするか」という意識的な選択を行い、時には道徳的な悩みの中で最善の答えを探します。ここに、AIにはない人間らしい意志の働きがあります。

感情による思考の変化

ChatGPTには感情がありません。前向きな言葉や共感的な言い方を使うことはできますが、それは相手の反応を予測して最も自然な返答を選んでいるだけです。

人間は感情によって考え方や判断が変わります。喜びや不安、怒りといった感情が、意思決定の方向を左右することもあります。こうした感情の揺れが、人間の創造力や共感力を支えており、単なる合理的な判断では生まれない「情緒的な思考」を生み出します。

学習と成長の方向性

ChatGPTの学習は一度終われば固定され、新しい知識を取り入れるには学習し直す必要があります。外部から与えられたデータに頼っており、自分の経験を通じて成長することはありません。

人間は失敗や試行錯誤を通じて学びを積み重ねます。その経験は単なる情報ではなく、感情・記憶・価値観と結びついて次の行動に影響します。この「経験から学ぶ力」は、AIには実現できない柔軟な対応力を生み出しています。

LLMに任せるべきタスク

LLMに任せるべきタスクは、文章生成や自動翻訳などの単純作業の自動化・効率化です。このタスクは、人間よりも高速で大量なデータの処理が行えるLLMの方が優秀でしょう。重要なことは、面倒なことはLLMに任せておいて、自分たちの自由な時間と費用を増やすことです。

そうして空いたリソースを「趣味」や「家族との時間」に使いましょう。もっと自分にとって重要なことに費やすことが大切になってきます。

ただし、AIに依存しすぎることは人間の能力低下に繋がります。自分は自分で得意な領域を見つけて、能力や時間を有意義に使うことが大切です。

ポイント6

人間は、LLMに得意領域（文章生成や自動翻訳）を任せよう！

人間にとっての生存戦略とは？

これからの時代は人間とAIの共存が必須となります。AIを有効に活用するためにも、人間の洞察力は重要性を増しています。日々の生活の中で鋭い疑問を持ち、仮説を立てる能力を鍛えていきましょう。

そのためにも、まずは「豊かな表現力」を養いましょう。人間がAIに勝てるものとして表現力が挙げられるので、まずは表現力を養うことが大切です。疑問や仮説をうまく表現できるようにするために、日常的に読書や文章作成を行い、活字との接触を通じて語彙力を向上させていくことを推奨します。

次に、「独自の経験」の価値を理解しましょう。個々の経験や感性は個人特有の要素であり、他人と自分とを区別する重要な要素となります。独自の視点や洞察を得るためにも、旅行や趣味などを通じて多様な経験を積むことが重要です。

また、AIが特定のパターンやデータに基づいて動作するのに対して、人間は創造性や発想力を持つことが特徴です。
新しいアイデアや視点を生み出し、思いついたことを迅速に行動に移す能力も求められます。

最後に、言葉にしづらいテーマに注目しましょう。これは、言語化能力が非常に高いLLMにとっては難しい領域です。
非言語的な要素や直感的な理解を重視し、AIが捉えきれない領域での思考法や知識を持つことが求められます。

ポイント7

AI時代に人間には、次の5つのアプローチが求められる。
- 鋭い問いや仮説の立案
- 言葉の表現力の向上
- 自分だけの経験の重要性
- 発想と創造の重要性
- 言語化しにくいことへ目を向ける

なお、生成AIの法人利用方法が知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

まとめ

今回は、LLMと人間の脳について解説しました。

LLMと人間の脳は情報処理や学習プロセスにおいて共通点を持つ一方、それぞれ異なる特性を持っています。LLMの基盤は「ニューラルネットワーク」技術という、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の仕組みをコンピュータ上で模したものです。

しかし、LLMはあくまで人工知能システムなので、その能力は人間の脳とは異なる部分があります。
LLMと人間の脳の主な違いは以下の通りです。

スクロールできます

項目	内容
曖昧な言葉の理解	LLMより人間の方が得意
学習方法	LLMは大量のテキストデータからパターンを学習。人間はさまざまな感覚器官や体験を通じて学習する。
学習効率に影響する要素	人間は教える側との関係値を深めることで学習効率が上がる
思考プロセス	LLMは、学習データの範囲でしか創造性を発揮できない。意識という概念も存在しない。一方で、人間は新しい概念を作ることができる。また、LLMと違って、人間には意識がある。

LLMと人間の脳の主な違い

そのため、人間の生存戦略は、以下の通りです。

鋭い問いや仮説の立案
言葉の表現力の向上
自分だけの経験の重要性
発想と創造の重要性
言語化しにくいことへ目を向ける

これから先、人間にとって重要なのは、「LLMにはできず、人間にしかできないこと」に焦点を当て、AIと共存していくことです。

まずは簡単なタスクからでもLLMに任せてみるのはいかがでしょうか。そうすることで時間を有効に使うことができます。そして、それは結果として、新たな発見や創造性につながる可能性があります。

最後に

いかがだったでしょうか？

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