生成AIパスポート 用語解説
MLM（Masked Language Model）とは
文章中の一部の単語をマスク（隠す）し、周囲の文脈からその単語を予測させることで学習を行う、BERTモデルの事前学習タスクの一つ。
まず押さえる結論
MLM（Masked Language Model）は、生成AIパスポートの「第2章 生成AI（ジェネレーティブAI）」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-06-27。
公式シラバス（PDF）（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×ハルシネーション・アライメント・ファインチューニングの取り違え。事実と異なるもっともらしい出力＝ハルシネーション、人間の意図に沿わせること＝アライメント、追加学習で調整＝ファインチューニング。
×GANとVAEの混同。GANは生成器と識別器を競わせる方式、VAEはエンコーダ・デコーダと潜在ベクトルを使う方式。
×Transformerの中核を畳み込みや位置エンコーディングと取り違える。中核は自己注意（Self-Attention）。
関連する確認問題
第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） / ChatGPT
ChatGPTの開発で使われた、人間の評価を報酬として強化学習を行い、モデルの応答を人間の好みに近づける手法の略称はどれか。
正解は「RLHF」である。RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、人間による評価を報酬として強化学習を行い、モデルの応答を人間の意図や好みに近づける手法である。問題文の「人間の評価を報酬とする」「強化学習」という条件は、RLHFという手法名の由来そのものを指している。自然言語処理（NLP）は人間の言葉をコンピュータに処理させる技術分野の名称であり手法ではない。NSP（Next Sentence Prediction）とMLM（Masked Language Model）はBERTの事前学習で使われる手法で、文の並びや穴埋め語を予測する仕組みであり、人間の評価を報酬とする強化学習ではない。
第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） / 生成AIの誕生まで
文章中の一部の単語を隠して当てさせるMLM（Masked Language Model）と、2つの文が連続しているかを判定するNSP（Next Sentence Prediction）によって事前学習を行う言語モデルはどれか。
正解は「BERTモデル」である。文章中の一部の単語を隠して当てさせるMLM（Masked Language Model）と、2つの文が連続しているかを判定するNSP（Next Sentence Prediction）によって事前学習を行うのがBERTモデルである。GPTモデルは直前までの単語列から次を予測する自己回帰方式で学習する別系統のモデル、ボルツマンマシンは初期の確率的な生成モデル、VAE（変分自己符号化器）はエンコーダ・デコーダ方式の生成モデルであり、いずれもMLM・NSPによって事前学習するものではない。GPTモデル・ボルツマンマシン・VAEは、それぞれ自己回帰方式、初期の確率的モデル、エンコーダ・デコーダ方式という異なる学習の枠組みを持つ点で、MLM・NSPによる事前学習とは方式が異なる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- MLM（Masked Language Model）を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、MLM（Masked Language Model）に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）