生成AIとAIの違いは？　主な種類や活用するメリット、注意点を解説

生成AIは学習データを基に、テキストや画像、音楽などの新たなコンテンツを自動的に生成する技術です。
多くの企業が生成AIを業務に取り入れつつありますが「従来のAIとは何が違うの？」「活用するメリットは？」と疑問を抱いている方もいるのではないでしょうか。

本記事では、生成AIとAIの違いや生成AIを活用するメリット、注意点を解説します。

生成AIとは？

生成AIはテキストや画像などを自動的に生成できるAIの一種です。
「ジェネレーティブAI（Generative AI）」と呼ばれることもあります。

指示を与えるだけで、テキストや画像、音楽など多種多様な形式のコンテンツを自動生成してくれるため、専門知識がない方でも簡単に使い始めることが可能です。
近年は、多くの企業が生成AIに関心を寄せており、今後もさまざまな業務への利用が期待されています。

生成AIとAIの違いを明確にするためにも、まずは生成AIの仕組みについて理解します。

生成AIの仕組み

生成AIがコンテンツを作り出すためには、大量のデータを用いた学習が欠かせません。
この学習には「ディープラーニング（深層学習）」という技術が用いられています。

ディープラーニングとは、人間が経験から学ぶように、AIが与えられた情報を基に自ら学習していく技術のことです。
データから特徴やパターンを見つけ出すことで、適切な回答を導き出し、独自のコンテンツを生み出せるようになります。

また生成AIには、同じ指示を出しても毎回同じ結果になるとは限らないという性質があるため、アイデアを考える際のヒントを得る手段として役立ちます。

生成AIとAIの違い

生成AIはAIの一種であり、大量のデータを学習することで新たなコンテンツを生成することに特化しています。
生成AIは文章や画像、音声、動画、コードなど、さまざまな形式のコンテンツをゼロから作り出せる点が特徴です。
ChatGPTによる文章生成、DALL·EやMidjourneyによる画像生成、GitHub Copilotによるコード生成などがその代表例です。

一方、AIは人間の知的作業を模倣し、主にデータ分析や意思決定、パターン認識、予測を行う技術の総称です。
AIは与えられたデータを基に最適な答えを導き出すため、正確性や効率性が求められる分野で多く使われています。
例えば、画像認識や音声認識、ECサイトのレコメンデーションシステムなどが挙げられます。

両者の違いをより具体的に見ると、AIは「与えられた情報を処理・分析して最適解を導く」のに対し、生成AIは「学習した情報を基に新たなコンテンツを創造する」という点で異なります。
AIは正解のあるタスク（例えば需要予測や診断）に強く、生成AIはクリエイティブなタスク（例えば文章作成や画像生成）において優れた能力を発揮します。

生成AIの主な種類

生成AIにはさまざまな種類が存在しており、それぞれ活用されている分野が異なります。
生成AIの導入を検討している方は、以下の種類に関して特徴や用途を押さえておきましょう。

• テキスト生成タイプ
• 画像生成タイプ
• 動画生成タイプ
• 音声生成タイプ

テキスト生成タイプ

テキスト生成タイプは、学習済みのデータを基に新しいテキストを生成できるのが特徴です。
指示（プロンプト）を入力するだけで、その内容に応じたテキストを作成してくれます。

代表的なテキスト生成タイプのAIにはGoogle GeminiやELYZA LLMなどがあり、人間と会話しているような自然な形でのテキスト生成が可能です。

またテキストを生成するだけでなく、長文の要約や英文の翻訳、プログラミングコードの生成にも対応しています。

このように、汎用性の高さから多様なビジネスシーンで実用化されるようになりました。

画像生成タイプ

画像生成タイプの生成AIは、入力されたプロンプトに従って指示に応じたオリジナル画像を自動で生成できる点が特徴です。
人の手でイラストを作成するのとは異なり、AIによる画像生成はわずか数十秒程度しか時間がかかりません。

代表的な画像生成タイプのAIには、Stable DiffusionやAdobe Fireflyなどがあります。
画像生成AIを活用することで、クリエイティブな業務にかかる時間を大幅に削減可能です。

また、新しいアイデアの創出やクリエイターがインスピレーションを得る際にも役立つツールとなっています。

動画生成タイプ

動画生成タイプは、与えられたテキストや画像データを基に自動で動画コンテンツを作成できるのが特徴です。

一般的に動画作成には専門的なスキルを求められますが。
その点、生成AIなら特別な知識や技術がない方でも基本的な指示を入力するだけで思い描くイメージに近い動画を作成できます。

現時点では技術的限界で数秒程度の短い動画しか生成できませんが、将来的には長時間の動画も生成できるようになるでしょう。

プロモーションビデオの作成などに活用が検討されており、今後も動画生成AIは進化を続けると予想されています。

音声生成タイプ

音声生成タイプの生成AIは、テキストや音声を入力することで人間が話しているように自然な音声を生成できるのが特徴です。
この技術はテキストの読み上げやオーディオブック制作、音声アシスタントなどに利用されています。

特定の人物の声を大量に学習させることで、本人がその場にいなくても同じ声質でテキストの読み上げが可能です。
本人の声を収録せずにナレーションを自動で生成できるため、エンターテインメントや教育などの現場で活用が進められています。

また、音声という特性から視覚障害を持つ方を対象とした読み上げサービスや、多言語対応のガイドブックへの活用も注目されました。

生成AIを活用するメリット

生成AIは、さまざまな業界・分野で活用できる技術として注目を集めています。
自社への導入を検討している担当者の方は、生成AIを活用するメリットも把握しておきましょう。

• 業務の効率化につながる
• 新しいアイデアを創出するきっかけになる
• 人手不足の解消につながる

業務の効率化につながる

生成AIを活用することで、業務の効率化を実現できます。
これまで多くの時間や労力がかかっていた業務を効率化すれば、生産性の向上にもつながるでしょう。

例えば、テキスト生成AIの活用により、プレゼン資料の大枠を自動で生成できます。
生成されたテキストを手直しすれば済むため、テキスト作成にかかる時間の短縮が可能です。

このように、生成AIを業務に取り入れることで、生産性の向上やコストの削減など、多くのメリットが得られます。

新しいアイデアを創出するきっかけになる

生成AIは、新しいアイデアを生み出す場面で効果を発揮します。
一つの問いかけに対して多様な提案を提示できるため、これまでになかった発想に触れる機会を増やせるでしょう。

例えば、企画の初期段階やブレインストーミングの壁打ち相手として活用することで、プロジェクトや事業戦略の立案を支援してくれます。

さらに、生成AIは物事の評価も得意です。
複数の選択肢で迷う場合に、それぞれの長所と短所を分析し、客観的な視点から意思決定をサポートしてくれます。

人手不足の解消につながる

生成AIの導入は、人手不足の解消にも有効です。
定型業務を自動化することで、従業員はより創造的な業務に集中できるようになります。

例えば、生成AIに業務を代替させれば、新規採用を減らし人件費を抑えることが可能です。
さらに、従業員の負担軽減は、モチベーションの向上や生産性向上も期待できます。

日本は少子高齢化が進み、生産年齢人口の減少による人手不足が深刻化すると予測されています。
このような状況下で、生成AIは業務効率を向上させる解決策となるでしょう。

生成AIの主な活用例

生成AIは、さまざまな業界・分野で活用されています。
ここでは、生成AIの具体的な活用例を紹介します。

• テキストや動画の要約
• データの分析
• 会議音声の文字起こし
• チャットボットによる問い合わせ対応
• コード生成やデバッグの補助

テキストや動画の要約

テキスト生成AIの活用により、テキストや動画の要約が可能です。
要約したいテキストとともにプロンプトを入力するだけで、長文から重要なポイントを抜き出して短いテキストにまとめてくれます。

また生成AIの進化によって、ニュース記事や動画の要約も自動化され始めています。
短時間で膨大な情報の要約が実現したことで、簡単に情報を整理できるようになりました。

ただし、出力された情報に誤りが生じる場合があるため、内容の確認を慎重に行う必要があります。

データの分析

生成AIはデータ分析でも活用されています。
ビジネスの現場ではデータ分析が不可欠であり、生成AIを導入すれば分析業務を効率化することが可能です。

例えば、ExcelやCSV形式のデータをテキスト生成AIに入力すれば、内容を細かく分析し、データの特徴や傾向を説明してくれます。
またデータから表やグラフを作成して、自社の状況を可視化することも可能です。

製造業や金融業ではデータを基にした意思決定が求められるため、生成AIの活用が広がると予想されます。

会議音声の文字起こし

文字起こしを得意とする生成AIも登場しており、録音した会議音声のデータを入力することで、自動でテキストを生成することが可能です。

従来は録音したデータを人間が聞き取り、手動で文字起こしを行っていました。
しかし、生成AIの活用によって文字起こし作業を効率化し、議事録の作成がスムーズに行えるようになります。

そのため、会議の実施頻度が高く文字起こしが必要なデータが多い職場では、テキスト生成AIが大きく活躍するでしょう。

チャットボットによる問い合わせ対応

社内外の問い合わせ対応やECサイトのカスタマーサポートでは、既に生成AIによる業務の自動化が進められています。

問い合わせ頻度の高い内容とその回答を学習させることで、対応の自動化が可能です。
従来は問い合わせ担当者を置いていた企業でも、オペレーションコストを削減できます。

また、チャットボットによる問い合わせは時間を問わず、ECサイトの場合はサポートセンターの時間外でも顧客への対応が可能です。
そのため、結果的に顧客満足度の向上につながるでしょう。

コード生成やデバッグの補助

テキスト生成AIは、プログラミングの分野でも活用されており、コード生成やデバッグ作業の効率化に役立っています。

例えば、ChatGPTのようなテキスト生成AIは、テキスト生成機能の他にコード生成機能も備えています。
生成したいコードの詳細を指示として入力するだけで、自動的にコードを生成することが可能です。

さらに、GitHub CopilotやAmazon CodeWhispererといったコード生成に特化した生成AIツールも登場しています。

これまで人力で行っていたエラーの発見作業も、生成AIを活用することで大幅な時間短縮が可能になるため、開発プロセスの効率化につながるでしょう。

生成AIを導入する際の注意点

生成AIを効果的に活用すれば、業務の自動化や効率化が可能です。
しかし、実際に導入する際にはいくつかの注意点があるため、しっかり把握しておきましょう。

• 生成したコンテンツが誤っている可能性がある
• 他者の著作権を侵害する可能性がある
• 情報漏えいのリスクがある
• 倫理的に問題のあるコンテンツを生成する可能性がある

生成したコンテンツが誤っている可能性がある

生成AIが出力したコンテンツは完全ではなく、誤った情報が含まれている可能性があります。
そのため、必ず正しいとは限らないことを念頭に置き、内容の真偽を確認することが重要です。

このような現象はハルシネーションと呼ばれており、学習データに含まれた関連性のある情報をつなげて事実とは異なる結果を出力する恐れがあります。

また、生成AIは基本的にリアルタイム性の高い回答を出力できない場合がある点にも注意が必要です。
例えば、Web検索を行えないモデルの場合、学習した時点での情報しか利用できず、プロンプト入力時点の情報については取得できません。

そのため、生成されたコンテンツを過信せず、情報が正しいか、また新しい情報であるかなどの事実確認を徹底しましょう。

他者の著作権を侵害する可能性がある

生成AIによって出力されたコンテンツをそのまま使用すると、他者の著作権を侵害する可能性があるため注意が必要です。

例えば、インターネット上の情報を学習データとして用いた場合、第三者が著作権を有するコンテンツを学習する場合があります。
他者の著作物から学習したと知らずにコンテンツを公開すると、責任を追及されるのは生成AIの使用者です。

近年は画像生成AIを用いたコンテンツが、イラストレーターの著作権を侵害する場合があると問題になっています。

生成したコンテンツが著作権侵害に当たる可能性があることを考慮し、公開前に必ず確認するようにしましょう。

情報漏えいのリスクがある

生成AIを使用する際には情報漏えいのリスクがあるため、セキュリティ対策が必須です。

例えば、オープンソースの生成AIはWeb上で公開されており、あらゆるユーザーが自由に利用できる環境となっています。
そのため、プロンプトに機密事項が含まれていると、他者への回答として情報が転用されるかもしれません。

多くの生成AIにはWeb版とAPI版が用意されており、前者はユーザーが入力したデータを学習する可能性があります。
その点、後者であれば上記のようなリスクを避けることが可能です。
生成AIをビジネスで本格的に活用する場合は、APIを通してAIモデルにアクセスすることをおすすめします。

近年は、生成AIとAPI連携したサービスも提供されています。
情報漏えいを徹底するためには、API連携されたサービスを選びましょう。

倫理的に問題のあるコンテンツを生成する可能性がある

生成AIが生成したコンテンツには、倫理的な問題が含まれている可能性もあります。

一般的に、生成AIは人間の社会的なルールや善悪を理解しているわけではありません。
そのため、生成したコンテンツに偏見や差別など、倫理的に問題となる表現を含む場合があります。

生成AIを活用する際は、コンテンツに倫理的な問題がないかを人間の目で確認しなければなりません。
また、社内でもリテラシー教育を行ったりガバナンス体制を構築したりすることが大切です。

従来のAIと生成AIの違いを理解して、適切な用途で活用しよう

従来のAIと生成AIには技術面だけでなく、機能面にも大きな違いがあります。

従来のAIは学習データに基づいた回答を行うだけでしたが、生成AIはテキストや画像などのオリジナルコンテンツの出力が可能です。
これにより、ビジネスシーンにおける業務の自動化や効率化を実現しています。

生成AIを活用するには、種類ごとの強みを生かしてビジネスに取り入れることが重要です。

TDSE株式会社では、生成AIの導入サポートを提供しています。
生成AIによる業務効率化を検討している場合は、ぜひご相談ください。

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