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「生成AI」と「従来型AI」の違い

仕事・学校

最近、「生成AI」と「従来型AI」という言葉をよく耳にするけれど、実はその違いをはっきり説明できる人は意外と少ないかもしれません。私自身も「どちらもAIなんだから同じでしょ？」と思っていました。でも、実際にはこの2つは役割もできることも大きく異なります。

この記事では、「生成AI」と「従来型AI」の違いを解説します。実際に使ってみた体験談も交えながら、あなたの疑問をすっきり解消します！

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生成AIと従来型AIの基本的な違い

「生成AI」と「従来型AI」は、どちらもAI（人工知能）の仲間ですが、できることが大きく違います。

  • 従来型AIは「予測」や「分類」が得意です。たとえば、写真を見て「これは犬」「これは猫」と分けたり、売上データから「来月はこれくらい売れる」と予想したりします。つまり、すでにあるデータやルールをもとに答えを出すのが得意です。

  • 生成AIは「新しいものを作る」のが得意です。たとえば、「犬のイラストを描いて」と頼むと、今までにない新しい犬の絵を作ったり、「自己紹介文を書いて」とお願いすると、オリジナルの文章を作ったりします。まるで人間が考えて創作しているようなことができるのが特徴です。

どんな技術が使われているの？

従来型AIも生成AIも、どちらも「機械学習」や「ディープラーニング」という技術を使っています。ただし、使い方や目的が違います。

  • 従来型AIは、「たくさんの例」を学習して、そこからパターンを見つけて「正しい答え」を出すことに特化しています。たとえば、たくさんの犬と猫の写真を見て、「この特徴があれば犬だな」と判断できるようになります。
  • 生成AIは、学習したデータをもとに「新しいもの」を生み出します。たとえば、たくさんの文章を学習したAIは、今までにない新しい文章を自分で作り出すことができます。画像や音楽、動画まで作れるAIも登場しています。

具体的な使われ方の違い

従来型AIの例

  • 画像認識AI：写真から「これはリンゴ」「これはバナナ」と分類
  • 需要予測AI：過去の売上データから「来月はこれくらい売れる」と予測
  • 自動チャット：よくある質問に自動で答える

生成AIの例

  • 文章生成AI：レポートやメール、ブログ記事を自動で作成
  • 画像生成AI：イラストやデザインをゼロから作成
  • 音楽生成AI：オリジナルの楽曲を作る

私も実際に仕事で生成AIを使っています。たとえば、ブログ記事の下書きを作るとき、生成AIに「こんな内容で記事を書いて」とお願いすると、あっという間に文章ができあがります。従来型AIでは、こうした「新しい文章の作成」はできませんでした。

仕組みの違い

従来型AIは「決められたことを自動でやる」ことが得意です。たとえば、工場のロボットが同じ作業を繰り返すのも、従来型AIの得意分野です。ルールやパターンがはっきりしている場合に強いです。

一方、生成AIは「0から1を生み出す」ことができます。つまり、何もないところから新しいアイデアやコンテンツを作り出せるのです。これまで人間にしかできないと思われていた「創造的な仕事」にもAIが挑戦できるようになりました。

学習と適応性の違い

従来型AIは、人間があらかじめルールや正解を教えないと動けません。新しい状況やデータが出てくると、また人間が調整してあげる必要があります。

生成AIは、ディープラーニングという技術を使って、自分で大量のデータから学び続けることができます。そのため、未知の状況でもある程度自分で対応できる柔軟さがあります。

創造性と自律性の違い

従来型AIは、学んだことや決められたルールの中でしか動けません。新しいアイデアを自分で思いつくことはできません。

生成AIは、学んだデータをもとに「自分で考えて」新しい文章や画像を作り出せます。たとえば、AIに「未来の動物のイラストを描いて」と頼むと、今まで誰も見たことがない動物の絵を作ってくれることもあります。

ビジネスでの活用例

従来型AIの活用例

  • 顧客からの問い合わせに自動で答えるチャットボット
  • 工場での品質チェックや自動化
  • 売上や在庫の予測

生成AIの活用例

  • ブログ記事や商品説明文の自動作成
  • 広告用の画像や動画の自動生成
  • 企画やアイデア出しのブレインストーミング

私の職場でも、生成AIを使って会議の議事録を自動でまとめたり、アイデア出しのサポートをしてもらったりしています。最初は「本当に使えるの？」と半信半疑でしたが、今では「なくてはならない存在」になっています。

それぞれのメリット・デメリット

比較項目従来型AI生成AI
得意なこと予測・分類・自動化新しいコンテンツの生成
活用例画像認識、需要予測、自動化文章・画像・音楽の生成、アイデア出し
学習方法ルールやパターンを学ぶデータから自律的に学習・進化
創造性なしあり
柔軟性低い高い
デメリットルール外は苦手完全な独創性や感情は苦手

体験談：実際に使ってみて感じたこと

私はブログ記事の作成に生成AIを使っています。たとえば、「SEOに強いタイトルを考えて」と頼むと、今まで思いつかなかったようなタイトル案をいくつも出してくれます。従来型AIだと、過去のデータから「どれが人気か」を予測することはできても、新しいタイトルを自分で考えて提案することはできませんでした。

また、生成AIは「文章の書き方」や「表現の仕方」も学んでいるので、自然で分かりやすい文章を作ってくれます。もちろん、最終的なチェックや修正は人間がやる必要がありますが、作業のスピードが格段にアップしました。

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まとめ

「生成AI」と「従来型AI」の違いは、「新しいものを生み出せるかどうか」にあります。従来型AIは、既存のデータやルールをもとに予測や分類、自動化を得意とします。一方、生成AIは、学んだデータをもとに新しい文章や画像などを自分で作り出すことができます。どちらが優れているというより、目的や使い方によって使い分けることが大切です。私自身も、両方のAIをうまく使い分けて仕事の効率を上げています。今後もAIの進化に注目していきましょう！