Temperature (温度パラメータ)
読み: てんぱらちゃー（おんどぱらめーた）
最終更新: 2026-06-27・AI PICKS編集部
定義
Temperatureとは、LLMが次のトークンを選ぶ際の確率分布を制御するパラメータのこと。0に近いほど出力が安定・一貫し、値を上げるほど多様でクリエイティブな出力が得られる。
Temperature (温度パラメータ)とは — 詳しく解説
Temperature（温度パラメータ）は、言語モデルが次のトークンを選択する際の確率分布を制御するパラメータで、通常0〜2の範囲で設定する。0に近いほど最も確率の高いトークンが選ばれ続け、出力が安定・一貫する。値を上げるほど低確率トークンも選ばれやすくなり、多様でクリエイティブな出力が得られる。 2026年の現場での相場感として、コード生成・SQL・数値計算など正確性が求められるタスクはTemperature 0〜0.2、一般的な質問応答は0.5〜0.7、クリエイティブライティングやアイデア出しは0.9〜1.2が定石となっている。 実運用での落とし穴は、Temperatureを上げすぎると幻覚（Hallucination）が増加する点。特にRAGシステムや構造化データ抽出では高Temperature設定が致命的なエラーを引き起こしやすい。また、top_p（nucleus sampling）と同時に両方を調整すると効果の切り分けが困難になるため、片方ずつ変えて検証するのが現場のセオリーだ。 AI PICKSが調査した事例では、デフォルト値（多くのAPIで0.7〜1.0）をそのまま使い続けるチームが多い一方、タスク別にTemperatureを最適化するだけでアウトプット品質が大幅に改善したケースも報告されている。コスト面ではTemperature自体はAPIトークン料金に直接影響しないが、出力品質低下による再試行の増加がコストを押し上げる点に注意が必要だ。
Temperature (温度パラメータ)の使用例
- コード生成タスクでTemperature=0を指定してSQLクエリの再現性を確保。同じプロンプトで繰り返し実行しても一貫した出力が得られる。
- マーケコピー生成でTemperature=1.2を設定し、10パターンのキャッチコピー案を一括生成してブレインストーミングに活用。
Temperature (温度パラメータ)に関連するAIツール
関連用語
「LLM / 言語モデル」の他の用語
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Large Language Model の略。 膨大なテキストで学習した文章生成 AI。 ChatGPT / Claude / Gemini が代表例。
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文章・画像・音声・動画 を新規に作り出す AI 技術。 ChatGPT 以降の AI ブームの主役。
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