Temperature(温度)

ざっくり言うと

「正解が一つに決まっている仕事」では低め、「アイデアをたくさん出したい仕事」では高め、というのが基本の使い分けです。

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正確には

大規模言語モデル(LLM)は、文章を生成するときに 「次に来る単語はこれが◯%、あれが◯%」 という確率を計算しています。Temperature はその確率分布の鋭さを調整するパラメータです。値を下げると最も確率の高い単語が選ばれやすくなり、値を上げると低確率の単語にも選ばれるチャンスが生まれます。

各社の API ドキュメントで、扱える範囲や推奨値が定められています。

提供元	パラメータ範囲	デフォルト値(目安)
OpenAI(Chat Completions)	0 〜 2	1
Anthropic(Messages API)	対応モデルでは 0.0 〜 1.0	1.0。Sonnet 5など一部の新モデルは非デフォルト値を受け付けない
Google AI(Gemini API)	モデルにより異なる(例: 0.0 〜 2.0)	モデルごとに設定

0 にすれば「完全に同じ答え」になる?

なりません。「ほぼ同じ」だけど厳密には保証されない、というのが各社の共通スタンスです。OpenAI や Anthropic のドキュメントでも、temperature を 0 に設定しても出力が完全に決定的(deterministic)になるとは限らないと明記されています。サーバー側の状態やバージョン更新などで、同じ入力でも微妙に違う答えが返ることがあります。

Top-p / Top-k との違い

Temperature と一緒によく出てくるのが top_p(Nucleus Sampling)と top_k です。役割が少しずつ違います。

パラメータ	やっていること
Temperature	確率分布全体の「鋭さ」を変える(平らにするか尖らせるか)
Top-p	上位の合計確率が p になるまでの候補だけに絞る
Top-k	上位 k 個の候補だけに絞る

詳しくは関連用語の Top-p / Top-k / 推論(Inference) も参照してください。

Web の ChatGPT や Claude では設定できる?

基本的に API を呼ぶときの設定項目です。ChatGPT や Claude.ai などの Web UI には Temperature のスライダーは出ていません(各社が裏側で固定値を設定しています)。

自分で温度をいじりたい場合は、API 経由(OpenAI API / Anthropic API / Gemini API など)や、Playground と呼ばれる開発者向け画面、あるいは temperature の設定欄を持つサードパーティのチャットアプリを使うことになります。

使い分けの目安

調整のコツ

Temperature は、いきなり細かく詰めるより「低い・中くらい・高い」の3段階で試すと感覚をつかみやすいです。

まず試す値	向いている確認
低め	要約、分類、事実ベースの回答、コード修正
中くらい	メール文、説明文、通常の相談
高め	アイデア出し、表現案、ネーミング

確認するときは、同じプロンプトを3回ほど実行して、出力の揺れ方を比べます。

1. 低めで、毎回ほぼ同じ方向に収まるか
2. 中くらいで、自然な言い換えが出るか
3. 高めで、目的から外れすぎないか

業務で使う場合は、まず低めから始め、必要なときだけ少し上げるのが無難です。特に分類や抽出のように「同じ入力なら同じ答えがほしい」処理では、温度を上げすぎないほうが運用しやすくなります。

やってみよう

「温度を下げれば堅実、上げれば自由」。この感覚を一つ覚えておくだけで、AI の機嫌が悪い(?)時に「温度高すぎたかも」と原因にあたりがつくようになります。