生成 AI Gemini 使用例の紹介: 生成AI（ジェネレーティブAI）とは

2025年10月23日木曜日

生成AI（ジェネレーティブAI）と従来のAIは、どちらも人工知能という大きな枠組みの中にありますが、その目的、機能、アウトプットに根本的な違いがあります。

以下に、その具体的な違いを解説します。

比較項目	生成AI (Generative AI)	従来のAI (Traditional/Discriminative AI)
主な目的	新たなコンテンツの創造・生成	既存データの認識・分類・予測・分析
得意な機能	ゼロからテキスト、画像、音声、コードなど新しいものを生み出す。	データからパターンを認識し、判断や分類、数値予測を行う。
アウトプット	オリジナルのコンテンツ (文章、イラスト、音楽、動画など)	判断結果 (「はい/いいえ」「猫である」「価格は〇円」)、分類結果 (迷惑メール、良品/不良品)

従来のAIの例:
- 画像認識: 画像に写っているのが「猫か犬か」を判別・分類する。
- 予測・分類: 過去のデータから、メールを「迷惑メール」か「通常メール」かに分類する。
- 数値予測: 過去の販売データから、来月の商品の売上数を予測する。
- 自動化: 定められたルールに基づき、チャットボットが決まった回答を提示する。
生成AIの例:
- コンテンツ生成: 「柴犬が宇宙服を着て火星を散歩している画像を作成して」と指示し、新しい画像を生成する。
- 文章作成: 「日本の観光名所についてのブログ記事を書いて」と指示し、オリジナルの文章を一から生成する。
- アイデア創出: 「新しい商品のキャッチコピーを5つ提案して」と指示する。
- 対話: 人間と自然な言葉で柔軟な会話を行う（大規模言語モデル/LLM）。

比較項目	生成AI	従来のAI
学習方法	データ間の「関係性や法則性」を読み解くことに重きを置く。	情報の「整理・分類・検索手法」を学習することに重きを置く。
主要な技術	トランスフォーマー (Transformer)、GAN (敵対的生成ネットワーク)、Diffusion Modelなど。	CNN (畳み込みニューラルネットワーク)、RNN (リカレントニューラルネットワーク)、SVM (サポートベクターマシン)など。
入力と出力の関係	ランダム性を持つため、同じ指示でも毎回異なる（ユニークな）コンテンツが生成され得る。	決定論的な側面が強く、同じ入力に対しては基本的に同じ判断結果を返す。

生成AIは、大量のデータから**「この単語の次にはこの単語が来る確率が高い」といった、データに内在する法則やパターン**を高度に学習します。この学習した法則を組み合わせて、まだ見ぬ新しいアウトプットを「生成」します。

生成AIのメリット	従来のAIのメリット
創造的な業務の支援（コンテンツ制作、アイデア発想）	定型的な業務の効率化（データ処理、分類、検査）
専門知識不要（自然言語で指示できるため、誰もが利用しやすい）	予測・判断の精度が高い（特定のタスクにおいて、人間を凌駕する精度を出す）
多岐にわたるアウトプット（文章、画像、コードなど、柔軟な生成が可能）	明確な基準での自動判別（不正検知、品質管理など）

結論として、従来のAIは「認識と判断」で業務を効率化するツールであり、生成AIは「創造と生成」で人間のクリエイティブな活動や新しいコミュニケーションを支援するツールであると言えます。