生成AIの概要・従来のAIとLLMの違い・モデルの選び方を解説

火, 01/14/2025 - 11:41

生成AI（Generative AI）は、従来のAI技術を超え、新しいデータやコンテンツを生成する能力を持つ画期的な技術です。画像、文章、音声、動画など、多様なデジタル形式でクリエイティブなアウトプットを可能にする生成AIは、特にDX（デジタルトランスフォーメーション）が進む日本市場で大きな注目を集めています。

本記事では、生成AIの基本概念から従来のAIとLLMの違い、技術的な仕組みや生成AIモデルの選び方まで、分かりやすく解説します。これにより、貴社のビジネスにおいて生成AIがどのような付加価値を提供できるのかを探ります。

1. 生成AIとは

生成AI（英語：Generative AI）とは、人工知能（AI）の一分野であり、与えられたデータを基に新しいデータを創造する技術を指します。これにより、画像、文章、音声、動画など、さまざまな形式のデジタルコンテンツを生成することが可能です。この技術は、従来のAIシステムとは異なり、単にデータを分析したりパターンを認識するだけでなく、新しい情報やアイデアを創り出すことができる点で革新的です。

生成AIの中核を成しているのは、「ディープラーニング（深層学習）」という技術で、特に「生成モデル」と呼ばれるAIモデルが重要な役割を果たします。この代表的な生成モデルには、次のようなものがあります。

・GAN （変分オートエンコーダー）：2つのニューラルネットワークが競い合うように学習を進め、新しいデータを生成します。これにより、高品質な画像や動画の生成が可能になります。

・VAE（変分オートエンコーダー）：データの潜在的な特徴を学習し、それを基にデータを再構成する技術です。

・Transformer（トランスフォーマー）：特にテキスト生成に優れたモデルで、OpenAIのGPTやGoogleのBERTなどが代表例です。

生成AIは、その汎用性の高さから、さまざまな分野で活用されています。例えば、マーケティングや広告分野では、個別化された広告コンテンツの生成に利用され、エンターテイメント業界では、映画や音楽のプロトタイプ作成に応用されています。また、教育分野では、パーソナライズされた学習教材の作成、医療分野では診断支援のための画像生成や患者向け教育資料の作成が行われています。

※AI ・機械学習・ディープラーニング・生成AIの相互関係

・AI（人工知能）：最も広い概念で、知的なシステム全般を指します。

・機械学習（ML）：AIの中で、自律的に学習する仕組みを担います。

・ディープラーニング（DL）：機械学習の中でも、高度なデータ処理を行う技術です。

・生成AI：ディープラーニングを活用し、新しい価値を生み出す技術です。

例えば、音声アシスタントはAIを基盤とし、機械学習でユーザーの声を分析し、ディープラーニングで音声認識を行い、生成AIで応答を生成します。このように、各レイヤーは連携しながら動作しています。

AI、機械学習、ディープラーニングの違い：技術の基礎から応用まで

2. 生成AIの注目される理由

Yahoo!の検索数を調べると、 DX（デジタルトランスフォーメーション）の注目度が2020年から急上昇し、2021年をピークに安定している一方で、GPT（生成AI）は2023年に急激な注目の高まりを示しています。この動きは、生成AIがもたらす革新的な技術進化と、企業や個人が新たなクリエイティブソリューションを求めていることを反映しています。

生成AIがこれほど注目を集めている理由には、いくつかの要因が挙げられます。特に、以下の3つが大きな要因です。

2.1 創造性と効率性の両立

生成AIは、人間のクリエイティブプロセスを補完する能力を持っています。例えば、グラフィックデザインやコピーライティングの分野では、膨大な時間がかかるクリエイティブタスクを短時間で遂行することが可能です。これにより、人間はより戦略的で高次なタスクに集中することができます。

さらに、生成AIは従来の方法では困難だったタスクも実現可能にします。たとえば、建築業界では、生成AIを使って新しいデザインのプロトタイプを迅速に作成することができ、クライアントとのコミュニケーションを円滑にします。このように、創造性を高めつつ業務効率を大幅に向上させる点が注目されています。

2.2 データ活用の高度化

現代のビジネスでは、膨大なデータが生成されていますが、その多くが未活用のままです。生成AIは、この未利用データを価値ある成果物に変換する能力を持っています。例えば、ECサイトでは、過去の購買データを基に個別化された商品提案のテキストを生成することで、コンバージョン率の向上が期待できます。

また、生成AIは、データから洞察を引き出すだけでなく、その洞察を基に具体的な行動案を提示することも可能です。この点で、生成AIは単なるデータ分析ツールを超えた新しい可能性を提供しています。

2.3 技術革新の加速

生成AIの進化は、AI全体の技術革新を加速させています。特に、トランスフォーマーモデルの登場は、自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン（画像認識）の分野に革命をもたらしました。これにより、従来のAI技術では難しかったタスクが実現可能となり、さらにその応用範囲が急速に広がっています。

例えば、ChatGPTのような対話型AIは、自然な会話を可能にし、カスタマーサービスや教育分野での活用が進んでいます。また、DALL-EやStable Diffusionのような画像生成AIは、デジタルアートや広告制作の分野で多大な影響を与えています。このように、生成AIはAI技術全体の進化を牽引する存在として注目されています。

3. 生成AIと従来のAIの違い

生成AIと従来のAIは、基本的な目的や能力、応用範囲において明確な違いがあります。これらの違いを理解することは、生成AIの革新性とその価値を正しく評価するために重要です。

3.1 目的の違い

従来のAIは、主に特定のタスクを効率的に遂行するための分析・予測ツールとして開発されてきました。例えば、膨大なデータを分析してパターンを見つけたり、機械学習モデルを活用して未来のトレンドを予測するのが主な用途です。

一方、生成AIは単なる分析に留まらず、新しいデータや情報を生成することを目的としています。例えば、文章を「読む」だけでなく「書く」、画像を「認識」するだけでなく「描く」ことができるのが生成AIの特徴です。この「創造的」な側面が従来のAIとの最大の違いと言えます。

3.2 技術基盤の違い

従来のAIでは、教師あり学習が主流であり、大量のラベル付きデータを基にモデルを訓練する必要がありました。対して、生成AIは、自己教師あり学習や生成的学習（例：GAN）などを活用し、未ラベルデータからもパターンを学習することが可能です。

さらに、生成AIは「トランスフォーマーアーキテクチャ」を基盤にしている場合が多く、従来のAI技術よりも複雑かつ高度な情報処理が可能です。この技術基盤の違いが、生成AIの柔軟性と多用途性を支えています。

3.3 応用範囲の違い

従来のAIは、工業生産ラインの品質検査や金融機関のリスク評価など、特定の領域に特化した使い方が一般的です。一方、生成AIは、クリエイティブ分野やエンターテインメント、医療、教育など、より広範な応用が可能です。

例えば

・従来のAI：既存のデータから異常を検知。

・生成AI：病理画像を基に患者ごとの診断サポート資料を生成。

このように、生成AIは幅広い分野で新しい価値を創出できる点が特徴です。

	生成AI	従来のAI
目的	データから新しいテキストや画像を生成する能力に特化	データの解析やパターンの予測に重点を置く
技術基盤	トランスフォーマーアーキテクチャ、自己教師あり学習、生成的学習（例：GAN）	教師あり学習、大量のラベル付きデータが必要
応用範囲	クリエイティブ分野（文章、画像、音楽生成）、医療（診断補助）、教育、エンターテインメントなど	工業（品質検査）、金融（リスク評価）、マーケティング（顧客分析）など
特性	創造性が高い、未ラベルデータから学習可能	精度重視、特定タスクに特化
例	ChatGPT、DALL-E、Stable Diffusion	機械学習による予測モデル、画像認識システム

4. 生成AIとLLMの違い

生成AIとLLM（大規模言語モデル）はしばしば混同されがちですが、両者には明確な違いがあります。LLMは生成AIの一部として位置づけられる技術であり、それぞれに独自の特性と役割があります。

4.1 概念と範囲の違い

LLMは、自然言語処理（NLP）を中心としたAIモデルであり、大規模なテキストデータを基にして言語理解と生成を行います。一方で、生成AIはテキスト生成だけでなく、画像、音声、動画など、多様な形式のデータを生成する技術全般を指します。

具体例としては

・LLM：ChatGPT（高度な文章生成）、BERT（文脈理解）。

・生成AI：DALL-E（画像生成）、Stable Diffusion（アート生成）。

このように、LLMは言語に特化しているのに対し、生成AIはより包括的な技術領域をカバーしています。

4.2 モーダル対応の違い

LLMは基本的にテキストデータを対象とするのに対し、生成AIはマルチモーダル対応が可能です。つまり、異なる形式のデータを統合して処理する能力を持っています。

例えば

・LLM：自然な対話やテキスト生成を行う。

・生成AI：テキストから画像や音声を生成したり、画像から説明文を生成したりする。

この違いにより、生成AIはLLMよりも幅広いシナリオで活用される可能性があります。

4.3 応用事例の違い

LLMは主に言語処理を中心にした応用で利用されています。例えば、カスタマーサポートでのチャットボットや、翻訳ツール、SEO向けの文章生成などが挙げられます。

一方、生成AIは言語処理に加え、以下のような多様な応用事例があります。

・画像生成：広告用バナーやデジタルアートの作成。

・音声生成：ナレーションや音声アシスタントの作成。

・医療分野：医療画像データの補完や生成。

このように、生成AIはLLMを包含しつつ、より幅広い機能と可能性を提供します。

5. 生成AIのできること

生成AIはその多様な応用可能性から、従来のAIでは実現できなかった多くのことを可能にしています。その中でも特に注目される活用例をいくつか紹介します。

5.1 テキスト生成

生成AIは、文章生成の分野で多くの可能性を秘めています。例えば

・記事作成：ニュース記事やブログ記事を自動生成。

・チャットボット：人間と自然な会話を行うAIアシスタント。

・クリエイティブライティング：詩や物語、スクリプトの作成。

これにより、マーケティングやカスタマーサポートの分野で大幅な効率化が図れます。特に、ChatGPTなどの生成AIは、企業の問い合わせ対応やパーソナライズドなメール作成に利用されています。

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5.2 画像・動画生成

生成AIは、画像や動画の生成にも対応可能です。具体的には

・デジタルアート：高品質なアート作品の作成。

・広告コンテンツ：動画広告やバナーのプロトタイプ生成。

・シミュレーション：医療や建築分野での3Dモデル作成。

特に、DALL-EやStable Diffusionなどの技術は、グラフィックデザイナーの補助ツールとして広く活用されています。

5.3 音声生成

生成AIを用いることで、リアルな音声を生成することができます。これには以下が含まれます。

・ナレーション：動画やプレゼンテーション用の音声作成。

・音声合成：人間の声に近い自然な音声の生成。

・音楽制作：作曲や効果音の生成。

これにより、エンターテインメント業界や教育分野での活用が期待されています。

5.4 モーダル間の変換

生成AIは、異なるデータ形式間の変換にも優れています。例えば

・テキストから画像：テキストの説明を基に画像を生成。

・音声からテキスト：会話音声をリアルタイムで文字起こし。

・チャットボットやバーチャルアシスタント

・自動文章生成や要約

7. 生成AIモデルの選び方

生成AIモデルを選択する際には、以下のポイントを考慮することが重要です。

考慮すべきポイント	詳細
目的とするタスクの種類	・画像生成: GANや拡散モデルが適している・テキスト生成: GPTシリーズが適している
データの特性と量	・データが少ない場合: VAEやGANを活用してデータ拡張を行う
モデルの複雑さと計算資源	・大規模なモデル（例: GPT-4）は高い計算資源を必要とする・利用可能なリソースを考慮する必要がある
生成結果の品質と多様性	・高品質な生成が求められる場合: 拡散モデルや最新のGANアーキテクチャが適している
実装の容易さと既存ツールの活用	・オープンソースの実装（例: Hugging FaceやTensorFlow）や既存ライブラリを活用して効率的に開発を進める

終わりに

生成AIは、テキスト生成から画像生成、さらにはマルチモーダルなデータ処理まで、あらゆる分野で新たな可能性を提供する技術です。特にITアウトソーシング業界では、生成AIを活用することで業務効率を大幅に向上させ、クライアントのニーズに応じたカスタマイズソリューションを提供することが可能です。

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また2025年AIとIT市場の最新動向について、下記の記事に詳しい解説があります。ぜひご一読ください。

2025年AIとIT市場の未来像と最新動向

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