生成AIとAIは何が違うのか、仕組みから活用方法を事例を交えて解説します。
生成AIと従来のAIには大きな違いがあり、それぞれが適したシーンで使い分けることでさらなるポテンシャルを発揮できるようになります。
生成AIはクリエイティブなコンテンツ生成に特化している一方、従来のAIは分析や予測に優れます。
生成AIとは何か、従来のAIとは何が違うのか、どんなケースで使い分けるのかといった疑問や悩みを持つ方はぜひ最後までご一読いただければ幸いです。
AIとは何か？基本をおさらい
少しAI（人工知能）の基本的な定義のおさらいから始めましょう。
AIとは「Artificial Intelligence」の略で、コンピュータが人間のように考え学ぶ能力を持つ技術です。
AIは膨大なデータを学習し、そのデータに基づいて推論や予測を行います。
そうしてAIは従来は人間にしかできなかったようなタスク（＝画像認識、音声認識、自然言語処理など）の処理を可能にしています。
ディープラーニングや機械学習といった技術の登場し、AIは大きく進歩しました。
画像認識や音声認識などの分野で高い精度を誇り、
医療診断や自動運転、金融リスクの分析など、様々な分野でAIの活用が広がっています。
このあたりは別記事で解説していますので、ぜひ参考にしてください。
「弱いAI」と「強いAI」とは
AIには「弱いAI」と「強いAI」の2種類が存在します。
狭義のAI（Narrow AI）と汎用AI（General AI）とも表現されます。
「弱いAI」は特定のタスクに特化して設計されたものを指します。
日常的に利用されているスマートスピーカーやチャットボット、画像認識ソフトウェアなどがその例です。
「強いAI」は理論上は全ての知的タスクを人間と同等かそれ以上にこなせるAIのことを表しています。しかし現在の技術では実現されていません。
「強いAI」が存在しない現在は特化型AI(=弱いAI)が数多く存在している状況です。
そのため、それぞれのAIの特徴や仕組みを理解しないと「どんなケースで使い分けるのか、使ってみたけどイマイチ」といった疑問や悩みが出てきてしまうのです。
生成AI (Generative AI) とは？
生成AIの定義とその仕組み
生成AI（Generative AI）はその名の通り、新しいデータやコンテンツを生み出すAI技術です。
従来のAIは主に「分類」や「予測」に特化していたのに対し、生成AIはテキスト、画像、音楽、動画などを自動的に生成することができます。
生成AIの代表的な技術としては、GPT（Generative Pre-trained Transformer）やGAN（Generative Adversarial Networks）があります。
GPTはテキスト生成に特化したAIモデルです。
入力されたテキストに基づいてデータやコンテンツを生成します。
例えば、GPTを使えばブログ記事やチャットボットの文章を自動で生成し、ユーザーの質問に応じた自然な回答を返すことができます。
一方、GANは「敵対的生成ネットワーク」とも表現されます。
「生成するAI」と「監視するAI」の2つのニューラルネットワークを競わせながら学習を進め、新しい画像や動画を生成する技術です。
リアルに見える合成画像を作成したり、アートやデザイン分野での応用が広がっています。
AIと生成AIの違い
生成AIと従来のAIの違いを明確に理解する
生成AIと従来のAIの最も大きな違いは、その「目的」です。
従来のAIは「データを分析して予測を行うことに特化している」のに対し、
生成AIは「新しいデータやコンテンツを生成することに特化」しています。
例として、従来のAIは顧客の購買履歴に基づいて次の購入を予測したり、
画像認識技術を使って物体を分類したりします。
生成AIはもう一歩先を行き新しい文章や画像を作り出します。
技術的な面でもはっきりとした違いがあります。
従来のAIは主に機械学習アルゴリズムを使用しており、データを基にしたパターン認識や分類が得意です。
一方、生成AIはニューラルネットワークを使って新しいコンテンツを作成することに特化しています。
GPTのようなモデルは自然言語処理に優れており、膨大なテキストデータを学習して人間のような文脈に沿った文章を生成することができます。
生成AIとAIの使い分け：どちらが適している？
生成AIと従来のAIはそれぞれ異なる強みを持っているため、使い分けが必要です。
データ分析や予測が必要なビジネス分野では、従来のAIが効果的でしょう。
マーケティングや金融業界では顧客行動の予測やリスク分析に従来のAIが活用されています。
一方、クリエイティブな分野や新しいコンテンツを作成する必要がある場合は生成AIが適しています。
広告業界でのコピーライティングやゲーム業界でのキャラクターデザイン、音楽制作などの分野で生成AIは非常に有用です。
どちらのAIを使うべきかは、目的やニーズに応じて判断することが重要です。
生成AIが仕事や日常生活で活かすためのヒント
生成AIの具体的な使い方とおすすめツール
生成AIを仕事や日常生活で活用できるシーンは数多くあります。
実用例を仕事面、生活面の両方で考えてみました。
＜仕事での生成AIの実用例＞
- ブログ記事や商品説明文の自動生成
- メールの返信やカスタマーサポートの自動化
- 広告コピーやマーケティングコンテンツの作成
- デザイン案やアイデアの生成
- コードやプログラムの自動生成
＜生活での生成AIの実用例＞
- 旅行先のおすすめ観光ルートやスケジュールの提案
- 日記やライフログの記録
- 食事レシピの提案
- 撮影した写真の編集や加工
- オリジナル音楽やプレイリストの生成
上記の実用例は以下の代表的な生成AIで網羅できます。
＜文章・企画・プログラム生成＞
ChatGPT・Copilot・Copy.ai・Jasper
＜画像生成＞
MidJourney・DALL-E3・Stable Diffusion・Deep Dream Generator
＜音楽生成＞
Amper Music・AIVA・SUNO
ほんの一部の例ですので、アイデア次第でいろんなシーンで生成AIを活かせるでしょう。
さらに複合的に生成AIを使えば、より効率化を目指すことも可能です。
現在、生成AIサービスは数多くリリースされています。
無料・有料はもちろん、生成する際の指示がシンプルなもの・複雑なものなど使い心地もそれぞれです。用途目的によって自分にピッタリな生成AIサービスを見つけましょう。
生成AIの活用についてまわる問題：知っておくべきこと
生成AIを使う際には、いくつかの注意点があります。
特に注目されているのはプライバシーやセキュリティ、著作権の問題です。
生成AIは膨大なデータを学習して新しいコンテンツを生成します。
その過程で個人情報や機密データが不正に利用されるリスクがあります。
生成AIは偽情報やフェイクニュースを簡単に生成できてしまいます。利用者はその倫理的な側面にも十分に注意する必要があります。
多数ある生成AIサービスの中には有料プランでないと生成したコンテンツを商業利用できないものも存在します。
これから生成AIでの副業やマネタイズを考えている人はツール選びから注意しないといけません。
生成AIを安心して使うためには利用規約をよく読み、信頼できるツールやサービスを選ぶことが重要です。
また、生成されたコンテンツが適切かどうかを必ず確認し問題がないか慎重に判断しましょう。
まとめ：生成AIとAIの違いを理解して「効率」と「創造」を！
生成AIと従来のAIは、それぞれ異なる強みと用途を持つ技術です。
従来のAIは分析や予測に強みを持ち、生成AIは新しいコンテンツを生み出す力があります。
どちらを使うべきかはニーズや目的に応じて判断することがとても重要です。
それぞれの特性を知らずに踏み出してしまうとAIのポテンシャルを十分に活かせず終いになってしまいます。
いろんな生成AIを実際に使ってみることで、あなたの仕事や日常生活にどのような効果があるかを実感できるはずです。ぜひこの記事を参考にして効率的で創造的なライフスタイルを手に入れてください。
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