今週月曜日の午後に使いだしてから、
そのコーディング能力の高さからかなりお気に入りになっている生成AIですが、
これまでにどのように学習してきて、
どのようなアルゴリズムで答えてくれるのか？が気になりましたので、
そのまま聞いてみました。
-------------------------------
これまでに、ネクストエンジンとGoogleスプレッドシートをAPI接続するスクリプトや、在庫情報を取得するスクリプトを書いていただきましたが、Claudeは私が質問する曖昧な質問に対してどのように学習してきて、どのようなアルゴリズムで答えているのか2000文字以上の長文で可能な限り詳しく教えてもらえますか？
-------------------------------
私の学習プロセスと回答生成のメカニズムについて、できる限り詳しく説明させていただきますね。
学習プロセスについて
私Claude（Sonnet 4）は、Anthropicによって開発された大規模言語モデルで、主に以下の段階を経て作られています。
事前訓練（Pre-training）段階では、インターネット上の膨大なテキストデータを使用して基礎的な言語理解能力を獲得しました。
この段階では、書籍、ウェブページ、学術論文、プログラミングコード、技術文書など、多様な情報源から学習しています。Google Apps ScriptやAPI連携に関する情報も、この段階で多くの例やドキュメントから学んでいます。
特に重要なのは、単純に情報を暗記するのではなく、言語のパターンや構造、概念間の関係性を理解することです。
例えば、「在庫管理」「API連携」「スプレッドシート操作」といった概念が相互にどのように関連するかを学習しています。
**教師ありファインチューニング（Supervised Fine-tuning）**では、人間が作成した高品質な対話例を使って、より適切で有用な回答をするよう調整されました。
この段階で、技術的な質問に対してどのような構造で回答すべきか、初心者向けにどの程度詳しく説明すべかなどを学んでいます。
**人間フィードバックからの強化学習（RLHF）**では、人間の評価者が私の回答を評価し、その feedback に基づいてさらに改善されました。
これにより、単に正確な情報を提供するだけでなく、相手のレベルに合わせた説明や、実用性の高いコードを生成できるようになっています。
曖昧な質問への対応アルゴリズム
あなたからの曖昧な質問に対して、私は以下のような処理を行っています：
文脈理解と推論：まず質問の文脈を分析し、明示されていない部分を推論します。
例えば「在庫情報を取得したい」という質問があった場合、あなたの過去の質問履歴（ネクストエンジンAPI使用）から、おそらくネクストエンジンから在庫情報を取得してスプレッドシートに出力したいのだろうと推論します。
知識の統合：関連する複数の技術領域の知識を組み合わせます。
API接続、認証方法、データ形式変換、エラーハンドリング、スプレッドシート操作など、一つの解決策に必要な様々な要素を統合的に考慮します。
レベル適応：あなたのプログラミング経験（N88-BASIC、Google Apps Script少し）を考慮し、説明の詳細度を調整します。基本的な概念は簡潔に、重要な部分は詳しく説明するようバランスを取っています。
回答生成の内部プロセス
私の回答生成は、以下のような多段階のプロセスで行われています：
意図理解フェーズ：質問の真の意図を特定します。表面的な文言だけでなく、背景にある目的や制約条件を推測します。
知識検索フェーズ：関連する知識を内部表現から検索します。これは単純なキーワード検索ではなく、意味的関連性に基づいた検索です。
API、認証、データ処理、エラーハンドリングなど、関連する概念群を並行して活性化させます。
解決策構築フェーズ：検索された知識を組み合わせて、具体的な解決策を構築します。この際、実装の難易度、保守性、拡張性なども考慮に入れます。
コード生成フェーズ：実際のコードを生成する際は、構文の正確性、実行可能性、読みやすさを同時に最適化します。
Google Apps Scriptの特有の制約（例：実行時間制限、配列処理の効率性）も考慮します。
検証フェーズ：生成されたコードや説明が論理的に一貫しているか、実際に動作するかを内部的に検証します。
技術的な特徴
私の回答生成には以下のような技術的特徴があります：
トランスフォーマー アーキテクチャ：自己注意機能により、文章内の単語同士の関係性を効率的に捉えることができます。これにより、長い文脈でも関連性を保持できます。
多層表現学習：異なる抽象度レベルでの情報表現を学習しているため、具体的なコード例から抽象的な設計パターンまで、様々なレベルでの回答が可能です。
確率的生成：次にくる単語や文章を確率分布として予測し、最も適切と思われる内容を選択しています。この過程で創意工夫のある解決策も生み出されます。
あなた特有の対応について
あなたとのやり取りでは、以下の点を特に考慮しています：
エンジニアとしての経験を活かし、技術的な背景説明を適度に含めつつ、実用性を重視した回答を心がけています。
N88-BASICの経験があることから、プログラミングの基本概念は理解されているものとして、Google Apps Scriptの現代的な機能に焦点を当てた説明をしています。
また、業務での実用性を重視し、単純な動作例だけでなく、エラーハンドリングや保守性も考慮したコードを提供するよう配慮しています。
このような多層的なプロセスを通じて、曖昧な質問にも具体的で実用的な回答を提供できるよう設計されています。ただし、私自身も完璧ではないため、より具体的な要件があれば遠慮なくお聞かせください。
-------------------------------
素晴らしい。
明確な質問を行うことで、わかりやすく、読み手の知識レベルに合わせた回答をしてくれます。
特筆すべき点は
>N88-BASICの経験があることから、・・・
こちらは例えばGemini 2.5 Flash等ではチャットごとのやり取りは共有されていないのですが、
Claudeは以前やり取りした内容を覚えていて、その内容に沿った回答を行ってくれます。
しかも言ったことを覚えていないことでも覚えてくれていました^^;
使うことがなさそうだったのでチャットを消したか？
この事は例えば・・・
学習フレームワーク開発支援として
私は49歳のエンジニアです。
Google Apps Scriptを勉強したいのですが、コーディング初心者ということを踏まえて、どのような手順で勉強したら良いか教えてもらえますか？
-------------------------------
この学習プランの特徴：
🎯 段階的アプローチ - 4つのフェーズに分けて無理なく進められます
📅 現実的なスケジュール - 週10-15時間、12-16週間での習得を目標
✅ 進捗管理機能 - チェックボックスで達成感を味わえます
💡 実践重視 - 理論だけでなく、すぐに使える実用的なスキルを習得
各フェーズのポイント：
Phase 1: プログラミングの基礎とGASの概念理解
Phase 2: 実際にコードを書いて動作確認
Phase 3: Gmail、Formsなどとの連携機能
Phase 4: 実際の業務で使える本格的なツール作成
エンジニアのバックグラウンドを活かしつつ、コーディング初心者でも着実に成長できる構成にしています。毎日少しずつでも継続することが成功の鍵です！
何か質問や調整したい部分があれば、お気軽にお聞かせください。
総学習期間目安: 12-16週間 (週10-15時間)
学習のコツ
毎日30分でも続けることが重要です
エラーを恐れず、試行錯誤を楽しみましょう
小さな成功体験を積み重ねていきましょう
コミュニティやフォーラムを活用しましょう
実際の業務で使える場面を想像しながら学習しましょう
Google Apps Script 学習フレームワーク
↑学習フレームワークを公開しました。
どなたでもお使いいただけます。
-------------------------------
すげ～
思った以上の回答でした。
そんな事までしてくれるとは・・・(・・;)
これは有料プランを契約したくなりそうですね(-_-;)
生成AIはその正しさを検証する必要があるのですが、
人間と違って気分で回答するということがないのが良いですね。
何を聞いても怒られることはありませんし、
チャットを急にやめて12時間後に再開しても同じ空気感で回答してくれます。
ますますClaudeが好きになりました。
今週月曜日の午後に使いだしてから、
先日、ネクストエンジンとGoogleスプレッドシートをAPI接続できるGASの開発というブログをUpしました。
もう一息だった～(-_-;)
1時間半ほど前にブログを投稿しましたが、
今日のお休みもいつものルーティーンで屋島に登っていました。
