BERTとTransformerの違い｜簡単にわかりやすく解説

自然言語処理を学び始めると必ず登場するのが「Transformer」と「BERT」です。しかし、多くの人が “BERTはTransformerを使っている” と聞いても、どの部分が同じで、何が違うのか をはっきり整理できずに戸惑います。構造なのかモデルなのか、Encoder と Decoder の役割は何なのかが曖昧なままでは、実務でどちらを使うべきか判断できなくなってしまいます。

この記事では、まずTransformerという“文章処理の枠組み”をわかりやすく整理し、その中で BERTがどの部分を採用し、どんな仕組みで意味理解に特化しているのか を順番に解説します。構造・学習方法・役割の違いを自然に理解できるように組み立てているため、読み終える頃には両者の位置づけと関係性がすっきり整理され、自分のタスクに応じて使い分けができるようになるはずです。

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Transformerの関係を整理

BERTとTransformerは名前が似ているため同じ種類のモデルだと思われがちですが、本質的には 「構造」と「その構造を使ったモデル」 というまったく異なる立場にあります。Transformerは文章処理の基盤となるアーキテクチャ（構造）であり、BERTはその中の Encoder部分だけを利用した“意味理解に特化したモデル”です。

両者の位置づけは次の表が最もわかりやすい整理になります。

この関係さえ押さえておけば、「BERTとTransformerはどこが同じでどこが違うのか」という疑問は驚くほどシンプルに整理できます。

Transformerの全体像

Transformerは、文章を「理解する工程」と「生成する工程」に分けて処理するアーキテクチャ（構造）です。従来のRNNでは単語を順に処理する必要がありましたが、Transformerは 文全体をまとめて見渡しながら処理できる ため、長い文脈でも意味のつながりを失いにくいという大きな利点を持ちます。

この章では、Transformerという“枠組み”がどのような構造で成立し、なぜ高性能なのかを

• アーキテクチャとしての性質
• EncoderとDecoderの役割
• Self-Attentionの直感的理解
• 処理の流れの順に具体的に見ていきます。

Transformerとは何か

Transformerは、入力データをどのように処理し、どのように出力へ変換するかを定義した アーキテクチャ（設計図） です。特定のタスク専用に設計されたモデルではなく、さまざまなNLPタスクに応用できます。

Transformerの特徴

• 文全体を同時に処理できる
• 単語間の長距離依存を保てる
• GPUで効率よく並列計算できる
• 翻訳・要約・生成など多様な用途に対応

この柔軟さが、後続モデルであるBERTやGPTの基盤となり、NLPの標準構造として広く普及する理由になっています。

EncoderとDecoderの役割の違い

Transformerは、目的の異なる2種類のブロックで構成されます。

ポイントは、理解（Encoder）と生成（Decoder）が分離されている構造 にあることです。

• BERTはEncoderのみを利用するモデル
• GPTはDecoderのみを利用するモデルという派生関係も、この構造の分離に基づいています。

Self-Attentionの仕組みを直感的に理解する

Transformerの高性能を支えるのが、文全体を同時に捉えるための仕組み Self-Attention です。これは、「文中のどの単語が、どの単語と重要なつながりを持つか」を重み付けしながら処理する方法です。

具体例

文：「彼は銀行で友人と会った。」

• “銀行” → “友人”“会った” に強く注意 → → 金融機関という意味文：「川の銀行で休んだ。」
• “銀行（bank）” → “川”“岸” に注意 → → 河川の土手として解釈

このように 文脈に応じて単語の意味を判断できる 点が、Self-Attentionの強みです。

Self-Attentionが可能にすること

• 文全体を同時に処理し、高速に学習できる
• 離れた単語同士の関係性も保持できる
• 長文でも文脈のつながりが失われにくい

BERTが文脈理解に強く、GPTが流れのある文章を生成できるのも、この仕組みを土台にしているためです。

Transformerの処理の流れをイメージする

Transformerは基本的に、以下のような流れで動作します。

1. Encoderが入力文を理解し、文脈ベクトルを生成する
2. 必要に応じてDecoderが、生成すべき文章（翻訳・要約など）をつくる
3. 最終的な文章を出力として返す

理解と生成が分離された構造により、

• 理解だけ必要な場合（BERT）
• 生成だけ必要な場合（GPT）
• 理解＋生成が必要な場合（翻訳モデル）といった多様なニーズに柔軟に対応できます。

BERTの仕組み（Encoder-onlyモデルとしての特徴）

BERTはTransformerの Encoder部分のみ を採用し、「文章の意味理解」に特化するよう設計されたモデルです。文を前から読むだけ、後ろから読むだけといった単方向処理ではなく、前後の文脈を同時にとらえる双方向処理 を行える点が最大の特徴です。

さらに、BERTは MLM（Masked Language Modeling） と NSP（Next Sentence Prediction） という事前学習タスクを組み合わせることで、言葉の意味・文脈の流れ・文と文のつながりを深く理解できるように訓練されています。

この章では、BERTがどのように「意味理解に特化したモデル」になっているのかを、構造・学習方法・理解能力の観点から整理します。

BERTがEncoderのみを使う理由

TransformerのEncoderは、文中の単語がどのように関係しあっているかを捉え、文脈ベクトル（意味情報）を抽出することに特化しています。

BERTがEncoderだけを採用している理由

• 意味理解 に必要な情報を十分に表現できる
• 文章生成は不要で、Decoderの機能は目的に合わない
• Encoderは前後の文脈を同時に扱うため、意味を正確に理解できる

言い換えると、BERTは「文章の意味を深く読むために必要な部品だけ」を抜き出したモデルです。

双方向処理（Bidirectional）で文脈を深く理解する

BERTは入力文の左右両方向の情報を同時に利用して学習します。これにより、語義の解釈や文の意図をより明確に理解できるようになります。

直感的な例

「銀行で会った」の“銀行”という語は…

• 前後の文脈（会った／友人と／昨日など）を同時に参照することで、金融機関の意味 だと判断できる。

逆に「川の銀行で座った」なら

• “川／岸／座る” といった周囲の語が同時に参照され、river bank（川岸） と解釈される。

双方向処理の強み

• 曖昧語の意味を自然に解決できる
• 文全体の意図を高い精度で理解できる
• 読解・QA（質問応答）で高い性能を発揮

MLM（Masked Language Modeling）の仕組み

MLMは、文中の一部の単語を隠し（マスクし）、その単語が何かを推測させて学習する手法です。

例：「私は今日 __ に行きます。」

→ “学校／会社／病院” など文脈を見て推論する

MLMで得られる効果

• 文脈から単語を予測する能力が鍛えられる
• 語と語の関係性を深く把握できる
• ノイズを含む文章でも理解能力が落ちにくい

NSP（Next Sentence Prediction）の役割

NSPは「文Aの次に文Bが続くかどうか」を判定する学習です。

これによって、段落や文章の流れを理解する能力が強化されます。

例：

• 文A「私は昨日東京に行った。」
• 文B「浅草寺を見に行きました。」 → 続く確率〇
• 文C「パソコンはとても便利です。」 → 続く確率×

NSPで鍛えられる能力

• 文と文のつながりの把握
• 段落全体の意味の一貫性の理解
• QAタスクでの精度向上

BERTが高性能を発揮する理由

BERTが理解タスクで高性能なのは、以下の4つの要素が組み合わさっているためです。

これらが組み合わさることで、BERTは分類・抽出・読解といった理解タスクで圧倒的な性能を発揮します。

BERTとTransformerの違いを4つの観点で比較する

BERTとTransformerは、「構造」と「その構造を使ったモデル」という立場の違いがあり、目的・学習方法・得意分野も大きく異なります。この章では、両者の違いを 構造・学習方法・役割・用途（得意タスク） の4つの観点から整理します。

この比較を押さえることで、BERTがどこに特化し、Transformerがどこまで汎用的なのかが明確になります。

構造の違い

最も根本的な違いは、使っている“部品”です。

• Transformer：Encoder ＋ Decoder の2部構成
• BERT：Encoder のみ
• GPT（参考）：Decoder のみ

構造の違い

• Transformerは「読む」→「書く」の流れを両方担える
• BERTは「読む機能」に全振りしている
• GPTは「書く機能」に全振りしている

BERTが意味理解に特化している理由は、この Encoder-only 構造 にあります。

学習方法の違い（汎用構造 vs 特化型事前学習）

Transformerはアーキテクチャであるため、学習方法はタスクに応じてさまざまです。一方、BERTは明確に MLM（穴埋め）＋NSP（文関係） の2つを前提に設計されています。

BERTの学習方式のポイント

• 文中の単語を隠して推論させる（MLM）
• 2つの文が続いているか判定させる（NSP）

この“文脈＋文関係”の事前学習が、BERTの理解能力を大幅に引き上げています。

役割の違い

• Transformer：翻訳・要約・生成などを含む 広範なタスクの基盤構造
• BERT：文章の意味を精密に読み取ることに特化した 理解モデル

役割で比べると

• Transformerは「土台」
• BERTは「土台を使って作られた、読む専門の道具」

という関係です。

得意なタスクの違い

タスク適性の違いが、両者の差を最もわかりやすく表します。

読む（理解）ならBERT、

読む＋書く（生成）ならTransformer全体

という選択基準になります。

具体的なタスク例から理解する「使い分け」

BERTとTransformerは構造も役割も異なるため、実務で使われるタスクもはっきり分かれます。この章では、実際のユースケースをもとに「どちらを選べば最適か」を直感的に理解できるように整理します。

ここまでの理解を実務に落とし込むための“判断基準の章”です。

BERTが向いているタスク

BERTは 文を正確に読み、文脈を解釈する能力 を求められるタスクに強いモデルです。入力文の意味を深く理解したうえで、ラベル付けや抽出を行う処理に向いています。

主な用途

• 文書分類（ニュースやお問い合わせのカテゴリ分け）
• 感情分析（レビューがポジティブかネガティブか）
• 固有表現抽出（人名・日付・場所などの抽出）
• QA（質問応答）：文章中のどこに答えがあるかを指し示すタイプ

なぜBERTが向いているか

• 文脈を双方向から読むため、語義を正確に判断できる
• 文と文の関係も理解できるため、読解能力が高い
• 新しい文章を生成する必要がないタスクに特化している

「読む」ことが中心のタスクではBERTが最も安定して高性能を発揮します。

Transformerが向いているタスク

Transformer全体（Encoder-Decoder）は、入力を理解したうえで 新しい文章を生成するタスク に強みがあります。理解と生成を連続的に行う必要があるタスクに最適です。

主な用途

• 機械翻訳（原文理解→訳文生成）
• 要約生成（文章理解→短い文章に再構成）
• キャプション生成（画像理解→説明生成）
• 対話応答（文脈理解→返答生成）

なぜEncoder-Decoderが向いているか

• Encoderで文脈を理解
• Decoderが新しい文章を滑らかに生成
• 2つの役割が分離しているため、多段階処理が得意

「読む＋書く」が必要な場合は、Transformer全体の構造が最適です。

まとめ

• BERTはTransformerの Encoder部分のみ を採用した「意味理解」に特化したモデルである。
• Transformerは 理解（Encoder）＋生成（Decoder） を行うアーキテクチャで、BERTやGPTの基盤となっている。
• BERTは 双方向処理・MLM・NSP によって、文脈理解と文と文の関係把握に強い性能を持つ。
• Transformerは Encoder-Decoder構造 により、翻訳・要約・生成など「文章を生み出すタスク」に幅広く対応できる。
• 実務では、読むタスクはBERT、読む＋書くタスクはTransformer全体 という使い分けが基本となる。

これらを押さえておけば、「BERTとTransformerはどこが同じで、どこが違うのか」という疑問は自然に整理できます。構造と役割の違いを理解しておくことで、今後のモデル選択やタスク設計でも迷う場面が減り、より適切なNLPアプローチを判断できるようになります。