BERTとは何か、2024-2025年でも重要か？

BERTの理解：定義とコア機能

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、2018年にGoogle AI Languageが開発したオープンソースの機械学習フレームワークです。BERTは、文脈を理解した上で人間の言語をコンピュータが理解・処理できるようにする点で、自然言語処理に革命をもたらしました。従来の言語モデルがテキストを左から右、または右から左へ逐次処理していたのに対し、BERTは双方向アプローチを採用し、文中のすべての単語を同時に分析して、その関係性や意味を理解します。この根本的な変化によって、BERTはNLP分野のゲームチェンジャーとなり、従来モデルよりも11以上の一般的な言語タスクを高精度で解決し、いくつかの評価指標で人間レベルを初めて超えました。

BERTのコアとなる革新性は、両方向から文脈を把握できる点にあります。私たちが文章を読むとき、特定の単語の意味を理解するために前後の単語も自然と考慮します。BERTはこの人間的な認知プロセスをTransformerアーキテクチャによって模倣し、アテンションメカニズムを使って単語間の関係を観察します。この双方向の理解は、“bank”（銀行なのか川岸なのか）のように文脈が重要なあいまい語の意味の判定などに特に強力です。

BERTの仕組み：技術アーキテクチャ

BERTは高度な2段階プロセスで動作します。まず大量のラベルなしデータで事前学習し、その後タスク固有のラベル付きデータでファインチューニングします。事前学習では、BERTはWikipedia（約25億語）やGoogleのBooksCorpus（約8億語）といった膨大なデータセットで一般的な言語パターンを学習します。合計33億語におよぶこのデータセットによって、BERTは英語だけでなく、世界知識や文脈的な関係も深く学びました。

事前学習では、BERT独自の2つの画期的な学習戦略が採用されています：

Masked Language Modelでは、文中のランダムな単語を隠し、BERTに周囲の単語からその単語を推測させます。たとえば「The capital of France is [MASK]」という文では、「capital」「France」といった文脈から「Paris」と推測できるようになります。この手法は1953年から知られる言語学的な「クローズテスト」から着想を得ていますが、BERTはこれを現代のディープラーニングで大規模に実施します。

BERTのアーキテクチャには主に2つの構成があります。BERTbase（トランスフォーマーレイヤー12層、隠れユニット768、パラメータ1億1000万）、およびBERTlarge（レイヤー24層、隠れユニット1024、パラメータ3億4000万）です。Transformerアーキテクチャ自体がBERTの効率性の基盤となっており、アテンションメカニズムによってトレーニングを非常に効率的に並列化できます。この並列化により、BERTは膨大なデータ量でも比較的短期間（4日間でTPU4台）で学習できました。

BERTの現在の用途とユースケース

BERTの多用途性により、日々多くの組織が直面するさまざまな現実のNLPタスクに適用されています。感情分析では、テキストがポジティブ・ネガティブ・ニュートラルのどれかを判定し、顧客レビューやソーシャルメディア監視に不可欠です。質問応答システムでは、BERTがチャットボットやバーチャルアシスタントにユーザーの質問を理解させ、ナレッジベースから関連情報を抽出します。**固有表現抽出（NER）**も重要な用途で、人名・組織名・地名・日付などをテキスト中から識別・分類し、情報抽出や法令順守に役立ちます。

テキスト分類は、BERTが最も多く使われている用途の一つであり、スパム検出、コンテンツのモデレーション、トピック分類などを担います。Googleも2020年11月から検索結果改善のためにBERTを利用し、ユーザーの意図をより深く理解して関連性の高い結果を表示できるようになりました。たとえば検索クエリ中の「prescription for someone」は「他人の薬を受け取る」ことだと正しく解釈できます。意味的類似度の測定にもBERTの埋め込みが使われ、重複コンテンツ検出やパラフレーズ判定、情報検索システムなどに応用されています。

さらにBERTは機械翻訳、要約、対話AIなどにも応用されてきました。BERTの「文脈埋め込み」生成力（意味を捉えた数値表現）は、検索システムやレコメンドエンジンで非常に重宝されています。組織はBERT派生モデルを使い、コンテンツモデレーションやプライバシー対応（機密情報特定）、エンティティ抽出（規制対応）などにも活用しています。

BERTは2024-2025年でも重要か？

2018年に登場してからも、BERTは驚くほど現役で幅広く使われています。その証拠として、BERTは現在Hugging Face Hubで2番目に多くダウンロードされているモデルで、月間6,800万回以上（1位は検索最適化された別のエンコーダモデル）。さらに広い視点では、BERTに代表されるエンコーダ専用モデル全体で月間10億回以上ダウンロードされており、これはデコーダ専用（GPT等）の月間3.97億回の約3倍です。この圧倒的な採用状況が、BERTの今なお世界中の本番システムで重要であることを示しています。

BERTの根強い重要性には実用的な理由があります。エンコーダ専用モデルは軽量かつ高速でコスト効率が高いため、レイテンシや計算リソースが重要な現場で理想的です。GPT-3やLlamaのような生成モデルは計算資源とAPIコストが大きいですが、BERTは一般的なPCやCPUでも効率的に動作します。巨大データセット処理が必要な現場（例えばFineWeb-Eduプロジェクトで1.5兆トークンを処理）では、BERT系モデルなら計算コストは6万ドルで済むのに対し、デコーダ専用モデルだと100万ドルを超えます。

一方、BERTの周辺状況も進化しています。ModernBERT（2024年12月リリース）は、6年ぶりの大幅なBERT代替モデルで、BERTをパレート改善（速度・精度両面で無条件に優れる）したものです。トークン長8,192（BERTは512）、BERT比2～4倍の高速化、下流タスクでの高性能化などが特徴です。RoPE（回転位置埋め込み）、交互アテンションパターン、コードデータも含む2兆トークンでの学習など、現代的な改良も加わっています。それでもBERTが重要であり続ける理由は：

• 膨大な導入実績：数千の本番システムがBERTを使用
• 実績あるパフォーマンス：今も多くのタスクで高精度
• 導入障壁の低さ：DistilBERT（BERTの60%高速、性能の95%）などでデプロイも容易
• 特化型バリアントの豊富さ：臨床ノート、Twitter感情、日本語テキスト、コード解析など特化版が多数
• 後方互換性：BERTベースのパイプラインに多大な投資がなされている

BERT vs. 最新モデル：比較分析

最新モデルの登場により、NLP分野には重要な区別が生まれました。デコーダ専用モデル（GPT、Llama、Claude等）はテキスト生成やFew-shot学習に優れますが、計算コストが高く、判別タスクでは遅いです。エンコーダ専用モデル（BERT等）は理解や分類タスクに最適化されており、生成を伴わない用途で効率性に優れます。

RoBERTaはBERT後に登場し、より長期間・大量データで学習し、Next Sentence Predictionを省略することで改良されました。DeBERTaV3はGLUEベンチマークで高性能でしたが、効率性や検索適性を犠牲にしています。DistilBERTはBERT比60%高速で95%以上の性能を保ち、リソース制約下でも理想的です。特化型BERTバリアントも多数開発されており、BioClinicalBERT（医療）、BERTweet（Twitter感情）、コード理解用モデルなどがあります。

2024-2025年にBERTを選ぶ際の実践的考慮点

2024-2025年にBERTを使うかどうか検討する際は、具体的な用途を考慮する必要があります。BERTは今も最適な選択肢であり、推論高速・計算負荷低・分類や理解タスクで信頼性が求められる場合に特に有効です。検索システム・コンテンツモデレーション・分類パイプラインを構築するなら、BERTやその最新バリアントはコスト対効果的にも優れています。長文処理（512トークン超）にはModernBERT（8,192トークン対応）が最適です。

BERTと他モデルの選択基準は以下の通りです：

• タスク種別：分類・理解はBERT、生成はGPT系
• レイテンシ要件：BERTは推論が圧倒的に速い
• 予算制約：BERTは大規模運用でも極めて経済的
• 文脈長の必要性：512トークン超ならModernBERT
• ドメイン特化：多様な事前学習済みBERTバリアントが活用可能
• コード理解：ModernBERTが最適、従来BERTは限定的

BERTおよびエンコーダ専用モデルの今後

BERT自体は大きなアップデートが見込まれないものの、エンコーダ専用モデル全体は今も進化を続けています。ModernBERTの成功は、エンコーダモデルが現代的なアーキテクチャ改良や学習技術の恩恵を受けられることを示しました。今後は特定分野向けエンコーダモデル（コード、医療、マルチリンガルなど）や、生成モデルと協調するハイブリッドシステム（RAG＝検索拡張生成パイプライン）が主流となるでしょう。

実際には、エンコーダ専用モデルはAIシステムの基盤インフラとして不可欠であり続けます。すべてのRAGパイプラインに高速な検索器が必要であり、すべてのコンテンツモデレーションシステムに高速な分類器が必要であり、すべてのレコメンデーションエンジンに埋め込み生成が不可欠です。こうしたニーズがある限り（そして今後も続く限り）、BERTおよびその後継モデルは重要であり続けます。問題は「BERTがまだ重要か？」ではなく、「BERT・ModernBERT・RoBERTa・特化型代替モデルのうち、あなたの要件に最も合うものはどれか？」ということです。