温度（temperature）などの生成パラメータ

temperatureやtop_p、max_tokensなど、AIの出力を左右する設定の意味

生成パラメータとは、AIが文章を生成するときの振る舞いを調整する設定値のことです。代表的なものが温度（temperature）で、出力のランダムさを左右します。主にAPIや開発者向けの画面で設定するもので、チャットサービスでは通常、事業者があらかじめ調整した値が使われています。

そもそもAIはどう言葉を選ぶのか

大規模言語モデル（LLM）は、次に来るトークンの候補それぞれについて「どのくらい出やすいか」という確率を計算し、その確率に従って1つを選びます。この「選び方」を調整するのが生成パラメータです。

temperature（温度）

• 低い値：確率の高い候補が選ばれやすくなり、安定した、保守的な出力になります。
• 高い値：確率の低い候補も選ばれやすくなり、多様で意外性のある出力になります。

Anthropicの用語集では、温度が高いほど創造的で多様な出力に、低いほど保守的で決定的な出力になると説明されています。

使い分けの目安

• 情報抽出、分類、定型文書の作成 → 低め
• ブレインストーミング、キャッチコピー案、物語 → 高め

注意：同じ用語集では、温度を0にしても出力は完全には決定的にならず、同じ入力でも異なる出力になることがあると明記されています。「毎回まったく同じ答え」を前提にした設計は避けましょう。

top_p（核サンプリング）

確率の高い候補から順に足していき、合計が指定した割合に達するまでの候補だけから選ぶ方法です。値を小さくすると、ありえそうな候補だけに絞られます。一般に、温度とtop_pは両方を同時に大きく動かすより、どちらか一方を調整するのがわかりやすいとされています。

max_tokens（最大出力トークン数）

1回の応答で生成するトークン数の上限です。上限に達すると、文章の途中でも出力が止まります。長い文章を書かせるときに途中で切れる場合は、この値を確認しましょう。推論モデル（リーズニングモデル）では、思考に使うトークンもこの上限に含まれる場合があります。

stop sequences（停止文字列）

特定の文字列が出たら生成を止める設定です。決まった形式の出力を区切りたいときに使います。

モデルによる違い

使えるパラメータや推奨値は、モデルやサービスによって異なります。新しいモデル、特に推論モデルでは、一部のパラメータが使えない、または推奨されない場合があります。設定する前に、利用するAPIの公式ドキュメントで確認してください。

実務でのコツ

1. まずは既定値のまま試し、問題があれば少しずつ変える
2. 出力の安定性が重要な業務では、温度を下げるより先にプロンプトで形式や例を明確にする
3. 案出しでは、温度を上げるより「10案出して」と数を指定するほうが扱いやすいことも多い
4. 設定を変えたら、同じテストデータで結果を比べる（AIの評価・ベンチマーク参照）

参考リンク

• Anthropic 用語集（Temperature）

編集: AI Play 編集部　最終更新: 2026-10-25