BERTとGPTの違いを徹底解説｜構造・仕組み・使い分けまとめ

AIが文章を「理解する」仕組みと「生み出す」仕組み。この2つの違いを語るうえで欠かせないのが、BERTとGPTという2つの代表的モデルです。この2つは、どちらも自然言語処理を支える代表的なAIモデルです。同じ「Transformer」という仕組みを基盤にしていますが、BERTは文章を深く理解することに特化し、GPTは自然に文章を生成することを目的としています。

一見似た存在に思えるこの2つは、実際には構造も働き方もまったく異なります。その違いを理解できると、AIがどのように考え、なぜその答えを導き出しているのかが見えるようになります。

この記事を読めば、BERTとGPTの構造的な違いを正しく理解し、自分の目的に合わせてどちらを選ぶべきかを判断できるようになります。

監修者プロフィール

森下浩志

日本最大級のAI情報プラットフォーム「romptn ai」編集長。著書に「0からはじめるStable Diffusion」「0からはじめるStable Diffusion モデル・拡張機能集編」など、AmazonベストセラーのAI関連書籍を多数執筆。AIにおける情報の非対称性を解消するための社内研修や出張講義も行う。

BERTとGPT、まず“土台”を整理する

BERTとGPTはまったく別のAIに見えますが、実は同じ構造を基にしています。
その共通の仕組みが、2017年にGoogleが発表した**Transformer（トランスフォーマー）**です。

Transformerは、文中の単語同士の関係性を同時に捉える「Attention（注意）」という仕組みを中心に動きます。
文章を前から順に処理するのではなく、全体を一度に理解することができるのが特徴です。

この構造は大きく2つの部品に分かれます。

このうち、BERTはEncoderのみを使用、GPTはDecoderのみを使用します。
つまり、同じ家系の中で「読む専門」と「書く専門」に分かれたモデルです。

BERTとは（Encoderモデル）

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、
文の前後を同時に読むことで文脈の意味を正確に捉えるモデルです。

特徴は「双方向性」。文章の一部を[MASK]で隠し、その語を前後の文脈から推測する「マスク言語モデル（MLM）」という方法で学習します。そのため、単語の意味を前後の流れの中で理解できるのです。

例えるなら、BERTは校閲者のような存在。文章を読みながら文脈のつながりを確認し、「この表現は適切か」「この語はどんな意味か」を判断します。

GPTとは（Decoderモデル）

GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、左から右へ順番に単語を予測しながら文章を作り出す自己回帰型の生成モデルです。前の単語をもとに次の単語を予測する「次トークン予測（Causal LM）」という方法で学習しており、文を“書き進める力”に長けています。

BERTが校閲者なら、GPTは作家のような存在。与えられたテーマに沿って、文脈を保ちながら自然な文章を紡ぎます。

構造の違いが“何を得意にするか”を決める

BERTとGPTの構造は、単なる設計上の違いではなく、何が得意で何が苦手かを大きく左右します。
BERTは文全体を同時に読み取るため、意味や文脈を深く理解する処理に強く、
GPTは文章を一語ずつ書き進める仕組みから、自然な文生成や要約に優れています。

言い換えれば、BERTは読む力、GPTは書く力に特化したモデルです。

BERTが得意なこと（理解のモデル）

BERTは、文中の言葉の関係を正確に把握する能力に優れています。そのため、文章の“意味を判断する”ようなタスクで安定した成果を出します。

主な活用例は次の通りです。

• 感情分析：レビューやSNS投稿の印象をポジティブ・ネガティブで分類する
• 固有表現抽出：文中の人名・組織・日付などを自動で検出する
• 質問応答：与えられた文書から該当する答えを探す
• 検索や類似度計算：文の意味を数値化して比較し、関連性を判断する

BERTは、与えられた情報を正確に読み取り・整理することで力を発揮します。そのため、社内FAQの自動分類や、問い合わせ内容の理解などに向いています。

GPTが得意なこと（生成のモデル）

GPTは、入力された文脈の続きを自然に書き出すように設計されています。 “次に来る言葉”を予測して文章を構築するため、流れのある説明や要約に強いのが特徴です。

主な活用例には次のようなものがあります。

• 文章生成：与えられたテーマやキーワードから自然な文を作る
• 要約：長文を短く、要点を押さえて書き直す
• 翻訳：意味を保ったまま他の言語に変換する
• チャット応答：会話文脈を踏まえた自然な返答を行う

BERTが「文を読む」なら、GPTは「文を続ける」。GPTは創造的な生成タスクに強く、レポート作成や記事の草案など、 “文を作る工程”を支援するAIとして活用されます。

両者を組み合わせる「RAG」という考え方

最近では、BERTとGPTを補い合って使う手法も一般的です。
代表例が「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」です。

RAGは、BERTのようなモデルで文書を検索・抽出し、
その結果をGPTに渡して自然な文章としてまとめます。

質問 → BERT(検索) → 関連情報を取得 → GPT(生成) → 回答文を出力

この方法により、GPT単体では難しい事実の正確性を担保しながら、
自然で読みやすい文章を生成できます。

BERTとGPTは対立ではなく、
「情報を探す力」と「伝える力」を分担する関係といえます。

タスクごとの使い分けの目安

最短で“違いを体感”するステップ

仕組みを理解できても、「実際どんな違いがあるのか」は触ってみないと実感しづらいものです。
ここでは、環境を準備しなくても試せる簡単な方法と、
わずか数行のコードでBERTとGPTの違いを体感する方法を紹介します。

ノーコードで試す

まずは、ツール上で試してみる方法です。
複雑な設定をしなくても、「理解」と「生成」の違いがはっきり見えます。

• BERT系（理解）
  Hugging Faceなどに公開されている「感情分析モデル」を使って、文章の印象を分類します。
  例：「この映画は最高だった！」→ 出力：ポジティブ（0.98）
  文の意味を分析し、“どういう内容か”を判断するのがBERTの動きです。
• GPT系（生成）
  ChatGPTなどに「この文章を一文で要約して」と入力してみてください。
  同じ文でも、今度は自然な言い換えで“どう伝えるか”を作り出すのがGPTです。

同じテキストでも、BERTは「内容を読み取る」、GPTは「別の形で書き直す」。
この違いが両者の本質です。

コードで確かめる（最小サンプル）

次に、Pythonで数行だけ動かして違いを見てみましょう。どちらもインストール済みの環境（Google Colabなど）ならすぐ試せます。

BERT（文章を“理解”する）

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="daigo/bert-base-japanese-sentiment")
result = classifier("この映画は最高に面白かった！")
print(result)

出力例：
[{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.98}]

BERTは「この文の感情は何か？」を読み取り、意味を数値的に分類します。理解・分析タスクに向いている理由がここにあります。

GPT（文章を“生成”する）

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
prompt = "次の文を1文で要約してください。nnこの映画は音楽と映像の融合が素晴らしく、最後まで目が離せませんでした。"
res = client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini", messages=[{"role": "user", "content": prompt}])
print(res.choices[0].message.content)

出力例：
「音楽と映像が見事に融合した魅力的な映画だった。」

GPTは文脈を理解したうえで新しい文章を組み立てる。分析ではなく“表現”のAIだと分かります。

注意しておきたいポイント

BERTとGPTを実際に触るときは、次の点を意識すると理解が深まります。

• 評価方法が違う
  BERTは正解率やF1スコアで評価できる「明確な答え型」。
  GPTは自然さや文体の一貫性を人が確認する「表現型」。
• リスクの性質も違う
  GPTは「事実ではない内容（幻覚）」を生成することがある。
  BERTは小規模データでは過学習（覚えすぎ）に注意。
• コスト構造の違い
  BERT：軽量・高速・ローカル実行も可。
  GPT：高精度だがAPI課金制・クラウド依存。

体感から得られる理解

実際に試してみると、BERTとGPTの違いは数値や構造の話ではなく、思考の方向の違いだと気づきます。BERTは「与えられた情報を整理して正解を見つける」、GPTは「与えられた文脈から表現を作り出す」。どちらが優れているかではなく、 “目的に応じてどちらを使うか”が大切です。

実務で使う際の“選び方＆運用注意点”

理屈を理解しても、実際の現場では「どちらを選べばいいのか」「どう運用すれば安定するのか」で迷うことが多いものです。ここでは、BERTとGPTを選ぶときの判断基準を4つの視点から整理します。
それぞれの特徴を踏まえて選べば、AIを“なんとなく使う”段階から、 “目的に合わせて使い分ける”段階へ進めます。

1. コスト・速度・環境で選ぶ

BERTとGPTは、必要な計算リソースも動かし方もまったく違います。BERTは比較的軽量で、高速に動作しやすく、オンプレミス環境（社内ネットワーク内）でも動かせます。一方でGPTは高精度ですが、クラウド経由でAPIを利用することが多く、コストはBERTより高めになります。

つまり、実行環境とコストを最適化したい場合はBERT、品質を最優先するならGPT。社内情報を扱う場合はローカル運用できるBERTが安全で、文章生成や分析結果の自然さを重視する場面ではGPTが力を発揮します。

2. データ量と性質で選ぶ

扱うデータの量と、どれだけ明確な答えを求めるかによっても、選択は変わります。明確なラベルが付いた大量データを扱うなら、BERT系モデルをFine-tuningして安定的に学習できます。一方で、データが少なかったり、質問や指示が曖昧なケースでは、GPTの柔軟な理解力と文脈補完力が活きます。

また、医療や法律などの専門分野では、BERTを業界固有のデータで再学習させるほうが安定します。
逆に、新しいアイデア出しや要約・整理など、正解の形が一つではないタスクではGPTが得意です。

要するに、「既知の知識を深く理解する」にはBERT、「未知の問いに柔軟に応える」にはGPTが向いています。

3. 更新と互換性に注意する

AIモデルは定期的にアップデートされ、動作や出力傾向が変わることがあります。GPT系では特に、モデルバージョンによって回答の文体や正確性が変化することがあります。

運用時には次の3つを意識すると安心です。

• 使うモデル名とバージョンを明確に記録しておく
• アップデートのたびに、主要タスクで再評価を行う
• 代替モデル（GPT⇔Claudeなど）を常に検討しておく

AIを長期的に使うには、 “最新を追う”より“安定を維持する”ほうが重要です。

4. ガバナンスと倫理を忘れない

どのモデルを使うかを決める以上に大切なのが、どう使うかを管理する仕組みです。AIは正確なように見えて、誤った情報を生成することがあります。また、入力データに個人情報や社外秘を含めると、意図せず外部に情報が送られてしまう可能性もあります。

基本的な注意点として、

• 機密データを入力しない
• 生成結果をそのまま外部提出しない
• 出典や根拠を確認する
• 利用履歴を記録して説明責任を持つ

といったガイドラインを明文化しておくと安心です。

AIの導入は技術ではなく運用体制の問題でもあります。BERTでもGPTでも、信頼される使い方を設計することが実務での成功の鍵になります。

FAQ（よくある質問）

Q1. BERTとGPT、どちらが「より優れたモデル」なのですか？

どちらが優れているというより、目的が違うモデルです。
BERTは理解や分類など“読む”処理に、GPTは生成や要約など“書く”処理に強みがあります。

Q2. BERTで文章を生成することはできますか？

BERTは文の意味を理解するためのモデルで、自然な文章生成には向きません。
部分的な単語補完はできますが、連続した文章を作るのはGPTの役割です。

Q3. GPTを分類や分析に使ってもいいですか？

可能ですが、出力が確率的で安定しにくいため、厳密な分析には不向きです。
安定した数値評価を求めるならBERTを、柔軟な解釈を求めるならGPTを使うと良いです。

Q4. RAGは結局どんな仕組みなのですか？

RAGは、BERTで情報を検索し、GPTで文章としてまとめる仕組みです。
両者の強みを組み合わせることで、正確さと自然さを両立できます。

Q5. 実務ではどちらを使うケースが多いですか？

社内文書の分類や検索にはBERT、報告書や要約の自動生成にはGPTがよく使われます。
最近は両方を連携させるハイブリッド型も増えています。

まとめ

• BERTは「読むAI」：文脈を同時に読み取り、意味を理解する
• GPTは「書くAI」：文脈をもとに自然な文章を生み出す
• 構造の違い（Encoder／Decoder）が得意分野を分けている
• RAGは両者の強みを組み合わせ、正確さと自然さを両立する
• 重要なのは「どちらを使うか」ではなく、目的に応じて選ぶこと

BERTとGPTは同じTransformer構造から生まれた兄弟のような存在ですが、
BERTは文章を深く理解するモデル、GPTは文章を自然に生成するモデルとして進化してきました。

その違いを知ることで、AIがどのように思考し、どんな原理で答えを導き出しているのかが見えるようになります。そして、目的に応じてどちらを使うかを判断できるようになります。

AIを理解するということは、単にツールを使いこなすことではありません。「AIに何を任せ、人がどこまで考えるか」を見極める視点を持つことです。