Top-P：生成AIの単語選択幅を調整するパラメータ

Top-P？

Top-P は、生成AIが次の語を選ぶ際に “どれだけ広い候補範囲を使うか” を決めるパラメータです。
累積確率が P に達するまでの語だけを候補に含める方式で、
数値を下げると確率の高い語（定番表現）に限定され、
数値を上げると語彙の幅が広がり、人間らしさ・自然さが増します。

一般的な傾向：
以下の図で示すように、
　　　0.2では “決まった棚の本だけから言葉を選ぶ” ような狭い範囲、
　　　0.95では “ほぼどの棚の本からでも選べる” イメージに近いです。

◆ 実務での使い分け

敢えて変更するのであれば、以下になると思います。

• FAQ・規約文・手順書（安定性重視） → Top-P を低め（0.2–0.5）
• 汎用文章 → 中間（0.5–0.9）
• コピー・ネーミング・企画系（自然さ・柔らかさを重視） → 高め（0.9–1.0）

◆ 得られた知見

Google Cloud 生成AIリーダーの学習および Google AI Studio を用いた検証を通じて、
Top-Pは、生成AIが次語を選ぶ際の「候補語の範囲」を調整する主要パラメータであることを実践的に確認しました。

• Top-P は「語彙の広さ」と「人間らしさ」を調整する実用的なパラメータである
• キャッチコピーのような短文では、Temperature と比較しても差が小さく感じられた
  　⇒小説のように語彙選択や描写の分岐が多い文章では、Top-P の違いが見えやすいと言われています
• 多くのモデルのデフォルト（0.9〜1.0）でも十分自然な文章が生成される
• 実務では “特に意図がなければデフォルトを使う” という判断も妥当

プロンプトと出力例（実験結果）

今回使用したプロンプトと、Top-P を変えて生成した出力結果を以下にまとめています。
［プロンプトと生成比較を見る（Top-P）］