生成AIとは？AIとの違いやできること・仕組みまで徹底解説

生成AIとは？わかりやすく解説

生成AIとは、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを自動的に作り出す人工知能技術を指します。

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従来のAIが既存のデータを分析して分類や予測を行うのに対し、生成AIは学習したデータのパターンを理解し、そのパターンに基づいてまったく新しいコンテンツを生成できます。

生成AIの中核となる技術は、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の一種です。

膨大な量のデータから特徴やパターンを学習し、人間が作成したかのような自然な文章や、リアルな画像、さらには音楽や動画の生成までも可能になっています。

2022年後半以降にChatGPTをはじめとする生成AIサービスが一般に広く公開され、ビジネスシーンから日常生活まで、幅広い場面で活用されるようになりました。

質問に対して自然な会話形式で回答したり、指示した内容に基づいて文章を作成したり、イメージを伝えるだけで画像を生成したりと、人間の創造的な作業を支援する強力なツールとして注目を集めています。

生成AIの特徴として、ユーザーが入力したプロンプト（指示文）に応じて、その都度異なる結果を生成する点が挙げられます。

同じ質問や指示を与えても、毎回少しずつ異なる回答やコンテンツが生成されるため、柔軟性が高く、多様なニーズに対応可能です。

現在では、文章生成だけでなく、画像、音声、動画、プログラムコードなど、さまざまな形式のコンテンツを生成できる生成AIが登場しています。

そのため、クリエイティブな分野からビジネスの効率化まで、幅広い用途で活用が進んでいる現状です。

生成AIを学ぶことができるスクールも増えています。

これからどんどんAIが当たり前の世界になっていくと考えられますので、知識を身につけておいて損はないと思います。当協会が提供しているAIリテラシー講座「AI for Everyone」は世界で75万人が受講しており、無料で受講できますのでぜひ受けてみてください。

引用：（取材）AIを活用し、活躍するビジネスパーソンを育成。日本ディープラーニング協会が目指す、一億総AI人材社会

従来のAIと生成AIの違い

従来のAIと生成AIは、同じ人工知能技術でありながら、その目的や機能において大きな違いがあります。

従来のAIは既存のデータを分析・判断することに特化しているのに対し、生成AIは新しいコンテンツを創造することに焦点を当てています。

本章では、両者の決定的な違いを以下の観点から具体的に解説します。

• 目的の違い 識別と生成
• 学習データの活用の違い

目的の違い 識別と生成

従来のAIと生成AIの最も大きな違いは、その目的にあります。

従来の識別型AIは、入力されたデータを既存のカテゴリに分類したり、パターンを認識したりするのを主な目的としています。

たとえば、画像に写っているものが犬なのか猫なのかを判別する、メールがスパムかどうかを判定する、音声を認識してテキストに変換するなどの用途に使われるのが一般的です。

一方、生成AIは、学習したデータをもとに、まったく新しいコンテンツの創造を目的としています。

文章を書く、画像を描く、音楽を作曲するなど、人間の創造活動に近い作業を実行できるのが、生成AIの大きな特徴です。

識別型AIが「これは何か」を答えるのに対し、生成AIは「新しいものを作る」という点で本質的に異なります。

学習データの活用の違い

従来のAIと生成AIでは、学習したデータの活用方法にも明確な違いがあります。

従来のAIは、大量のラベル付きデータを学習し、そのパターンを記憶して判断基準とするのが特徴です。

新しいデータが入力されると、学習済みのパターンと照合して最も近いカテゴリーに分類します。

これは「教師あり学習」呼ばれます。

上記のプロセスは、基本的には学習データの範囲内での判断に留まります。

対して生成AIは、学習データから言語や画像の構造、パターン、関係性を深く理解し、その知識をもとに新しい組み合わせや表現を生成します。

つまり、単なるデータの再現ではなく、学習した要素を組み合わせて、訓練データには存在しなかった新しいコンテンツを創造できるということです。

この創造性が、生成AIの最大の特徴とされています。


上記の表のように、従来のAIと生成AIは、技術的基盤を共有しながらも、目的とアプローチにおいて根本的に異なる存在だと考えられています。

生成AIでできること5つの具体例

生成AIは、学習したデータをもとに新しいコンテンツを作り出す能力を持っており、ビジネスや創作活動、日常生活まで幅広い分野で活用されています。

本章では、生成AIが実現できる代表的な以下の機能について、具体的な用途とともに詳しく見ていきましょう。

• 1.文章やテキストの作成
• 2.画像やイラストの生成
• 3.音楽や音声の生成
• 4.動画の生成
• 5.プログラムコードの生成

生成AIスキルは、さまざまなジャンルの副業に活用可能な汎用性の高いスキルです。

AIを使った副業に興味がある方は、下記記事もあわせてご覧ください。

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1.文章やテキストの作成

生成AIは、人間が書いたような自然な文章の自動作成が可能です。

ビジネスメールの下書き、商品説明文、ブログ記事の執筆、SNSの投稿文、レポートの要約など、さまざまな文章作成業務を支援します。

また、多言語での翻訳や文章の言い換え、文体の調整なども得意としており、コンテンツ制作の大幅な効率アップが期待できるでしょう。

カスタマーサポートでの自動応答や、チャットボットによる顧客対応にも広く活用されています。

要約も瞬時に作成してくれるため、文字起こしツールやAI議事録としてもおすすめです。
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2.画像やイラストの生成

テキストで説明した内容をもとにオリジナルの画像やイラストを生成できるのも、生成AIの特徴です。
生成AIおすすめ10選！画像や文章を生成する無料ツールも徹底比較

プロンプトと呼ばれる文章の指示を入力するだけで、風景画、キャラクターデザイン、商品イメージ、ロゴデザインなどを短時間で作成できます。

デザインスキルがない方でもアイデアを視覚的に表現できるため、広告制作やプレゼンテーション資料の作成、ゲーム開発における素材制作などに広く活用されています。

既存の画像の修正や高解像度化、スタイル変換なども可能です。

3.音楽や音声の生成

生成AIは、音楽の作曲や編曲、音声の合成も実現しています。

指定したジャンルや雰囲気に合わせた楽曲を自動生成したり、テキストを自然な音声で読み上げたりすることが可能です。

BGMの制作、ポッドキャストのナレーション、オーディオブックの音声化、音声アシスタントの応答音声など、音に関わるさまざまな用途に対応しています。

特定の人物の声を模倣する技術も発展しており、声優やナレーターの作業を補助する用途でも注目されています。

AI英会話でも生成AIが使われているケースもあります。
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4.動画の生成

生成AIによる動画制作も実用段階に入っており、テキストや静止画から短い動画クリップを作成できるサービスも登場しています。

プロモーション動画、教育コンテンツ、SNS向けの短尺動画などを、従来よりも低コストかつ短時間で制作可能です。

また、既存の動画の編集や字幕生成、映像のスタイル変換なども行えるため、動画制作のワークフロー全体を効率化する技術として期待されています。
AIに取られてしまうのか動画編集の現状！おすすめツールも解説

5.プログラムコードの生成

開発者の作業を支援する機能として、自然言語の指示からプログラムコードを自動生成する能力も生成AIの重要な用途です。

関数の作成、バグの修正提案、コードの説明やドキュメント生成、既存コードのリファクタリングなど、プログラミングに関わるさまざまな作業をサポートします。

初心者がプログラミングを学ぶ際の学習支援ツールとしても活用されており、開発の生産性向上に大きく貢献しています。

生成AIスクールも増えているため、スキルアップや業務効率化、副業などを目指したい方は無料カウンセリング受講がおすすめです。




コエテコ編集部の調査によると、AI活用によって年収UPや副業を叶えた方もいます。

デジハク北岡さん：
AIでできることは本当に無限で、やりたいことも人それぞれ。どうしたって、教材に載っていないケースにぶつかることもありますよね。

そういう時に大事なのは、“AIをアシスタントにする力”なんです。自分がまだ習っていないことでも、AIに聞けば解決まで導いてくれる。その使い方そのものも教えています。

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出典：生成AIセミナーやスクールは怪しい?編集部がデジハクの無料カウンセリングを体験

初心者でもわかる生成AIの仕組み

本章では、生成AIがどのようにして文章や画像を生み出しているのか、その技術的な背景を初心者にも理解できるように以下について解説します。

• 大量のデータから学習するディープラーニング
• 大規模言語モデル(LLM)とは

生成AIの核となる技術は、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の手法であり、人間の脳の神経回路を模倣した仕組みで動作しています。

大量のデータから学習するディープラーニング

ディープラーニングは、ニューラルネットワークという多層構造のモデルを使ってデータの特徴を自動的に学習する技術です。

従来の機械学習では、人間がデータの特徴を手動で設定する必要がありました。

しかし、ディープラーニングでは、AI自身が膨大なデータから自動的にパターンや規則性を見つけ出します。

生成AIは、インターネット上の文章、画像、音声など数十億から数兆規模のデータを学習し、それらのデータに含まれる特徴や関係性を理解します。

活用方法によっては、AIによる自動作問も可能となります。

■研究結果
　「コエテコStudy byGMO」を活用した結果、教員が1単元あたり約20問の問題演習を作成する時間は、従来の2時間以上から10～20分へ大幅に短縮され、業務負担の軽減につながりました。また、生徒へのアンケートでは、解説の充実や操作性の良さが高く評価されました。

たとえば画像生成AIの場合、何百万枚もの画像とその説明文のペアを学習することで、「猫」という言葉がどのような視覚的特徴と結びついているかを学習するというわけです。

上記のプロセスでは、入力されたデータを何層にも重なったニューラルネットワークで処理し、徐々に抽象的な概念を獲得していく仕組みになっています。

最初の層では線や色などの基本的な要素を認識し、層が深くなるにつれて顔や物体などのより複雑な概念を理解できるようになります。

大規模言語モデル(LLM)とは

文章生成AIの中核となる技術が、大規模言語モデル(Large Language Model、LLM)です。

LLMは、数千億から数兆個のパラメータ(調整可能な変数)を持つ巨大なニューラルネットワークで、膨大な量のテキストデータから言語の構造や意味を学習します。

LLMは、「次にどの単語が来るか」を予測する訓練を繰り返すことで、言語の文法、文脈、知識を獲得可能です。

たとえば、「空は」という入力に対して「青い」という単語が続く確率が高い事実を、大量の文章から学習します。

この単純な仕組みを超大規模に実行すると、複雑な文章生成や質問応答が可能になるという仕組みです。

LLMの代表例であるChatGPTのベースとなるGPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルは、Transformerと呼ばれるアーキテクチャを採用しています。

Transformerは、文章中の単語同士の関係性を効率的に学習できる仕組みで、長い文脈を理解する能力に優れています。

生成AIは、学習したパターンをもとに、ユーザーの指示(プロンプト)に応じて新しいコンテンツを確率的に生成。

完全にランダムではなく、学習データに基づいた「もっともらしい」出力を生成する仕組みです。

生成AIについて知識を深めたい方はG検定の受験もおすすめです。
G検定の勉強方法！初心者でも合格できる？
G検定の難易度は？意味ないのか有効期限も徹底解説

画像生成を支える技術：GAN（敵対的生成ネットワーク）

文章生成にLLMが使われる一方で、画像生成の発展に大きく貢献した技術の一つにGAN（Generative Adversarial Networks：敵対的生成ネットワーク）があります。

GANは、「生成役（ジェネレーター）」と「鑑定役（ディスクリミネーター）」という2つのAIを戦わせる仕組みです。

• 生成役: 本物そっくりの偽画像を作り、鑑定役を騙そうとする
• 鑑定役: 画像が本物か、生成役が作った偽物かを見抜こうとする

この2つが競い合う（敵対する）ことで、生成役のスキルが磨かれ、最終的に人間でも見分けがつかないほど高精度の画像が生成されるようになります。

生成AIを利用する際の4つの注意点と課題

生成AIは便利なツールですが、利用する際には以下のように重要な注意点と課題があります。

• 1.著作権と知的財産権の問題
• 2.情報の正確性と信頼性の確認
• 3.個人情報とプライバシーの保護
• 4.倫理的配慮と社会的影響

上記を適切に理解して使用しなければ、思わぬトラブルや問題を引き起こす可能性があるため、適切なAIリテラシーが必要となります。

また、「AIを使えば何でもできる」と過度に期待してしまうケースも少なくありません。 たとえば、「ChatGPTにログインすればすぐに収入につながる」といったイメージを持ってしまうケースですね。

AIはあくまで“ツール”です。使いこなすためには、目的意識や基礎的なスキル、思考力が必要になります。

AIを魔法のような存在として捉えるのではなく、「どう活用すれば、自分の目指す成果につながるのか」という視点を持つことがとても重要です。

出典：SHIFT AIの無料セミナーはおすすめ？副業も可能なのか徹底取材

1.著作権と知的財産権の問題

生成AIが作成したコンテンツの著作権については、現在も議論が続いている重要な課題です。

AIが生成した文章や画像を商用利用するのであれば、元となる学習データに含まれる著作物との類似性が問題になる可能性があるかもしれません。

特に、他者の著作物に酷似した内容が生成された場合、著作権侵害として法的責任を問われるリスクがあります。

リスクを避けるためには、利用規約を確認し、生成されたコンテンツが既存の作品と重複していないかの慎重な確認が必要です。

2.情報の正確性と信頼性の確認

生成AIは膨大なデータから学習していますが、出力される情報が必ずしも正確とは限りません。

特に、ChatGPTなどの文章生成AIは、もっともらしい表現で誤った情報を提示する場合があり、「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれています。

ハルシネーションを避けたいのであれば、重要な判断や公開する情報に生成AIの出力を使用する場合は必ず事実確認を行い、信頼できる情報源との照合が不可欠です。

3.個人情報とプライバシーの保護

生成AIサービスに入力した情報は、サービス提供者のサーバーに送信され、場合によっては学習データとして利用される可能性があります。

そのため、機密情報や個人を特定できる情報を入力しないよう注意しなければなりません。

企業で利用する場合は、顧客情報や社内の機密データを入力しないよう、社内ルールを明確にする必要があります。

多くのサービスでは法人向けプランで学習データから除外するオプションを提供していますが、利用規約を十分に確認しましょう。

4.倫理的配慮と社会的影響

生成AIの普及により、フェイクニュースや詐欺目的の悪用、ディープフェイクによる名誉毀損など、倫理的な問題や社会的な悪影響が懸念されている現状です。



そのため、生成AIを使用する際は、他者を傷つけたり誤解を与えたりする目的で利用しないという倫理的な姿勢が求められます。

また、AIが生成した内容であると明示するのが、透明性の観点から推奨される場合もあります。

代表的な生成AIの種類と4つのサービス

生成AIは、用途に応じてさまざまな種類があり、それぞれに特化したサービスが提供されています。

本章では、文章生成AIと画像生成AIの代表的なサービスを紹介します。

文章生成AIの代表例

文章生成AIは、人間が入力した質問や指示に対して、自然な文章を生成するAIです。

ビジネス文書の作成、プログラミングのサポート、翻訳、要約など、幅広い用途で活用されています。

ChatGPT

ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型の文章生成AIで、世界中で最も広く利用されているサービスの一つです。
ChatGPTセミナーおすすめ7選！無料は怪しいのか徹底解説

GPT-3.5やGPT-4などの大規模言語モデルを基盤としており、自然な対話形式で質問に答えたり、文章を作成したりできます。

無料版と有料版（ChatGPT Plus）があり、有料版ではより高度なモデルや追加機能を利用可能です。

ビジネスシーンでの活用事例も多く、カスタマーサポート、コンテンツ作成、教育分野などで導入が進んでいます。

Gemini

Geminiは、Googleが開発した次世代の生成AIで、従来のBardから進化したサービスです。

Google検索エンジンとの連携により、最新の情報を参照しながら回答を生成できるという特徴があります。

テキスト生成だけでなく画像の理解や多言語対応にも優れており、Gmail、Googleドキュメント、Google スプレッドシートなどのGoogleサービスと統合して利用することも可能です。

画像生成AIの代表例

画像生成AIは、テキストで入力した説明文（プロンプト）から、画像やイラストを自動生成するAIです。

デザイン制作、広告素材の作成、アート制作などで活用されています。

Midjourney

Midjourneyは、芸術性の高い画像を生成する特徴で知られている画像生成AIです。

Discordというチャットプラットフォーム上で動作し、テキストプロンプトを入力して幻想的で美しい画像を生成します。

特にイラストレーターやデザイナーの間で人気が高く、コンセプトアートやビジュアル制作の初期段階で活用されるケースが多い傾向です。

有料のサブスクリプション制で提供されており、生成枚数や解像度によって複数のプランが用意されています。

Stable Diffusion

Stable Diffusionは、オープンソースで提供されている画像生成AIです。

誰でも無料で利用でき、自分のコンピュータにインストールしての使用も可能な点が大きな特徴。

商用利用も認められており、柔軟なカスタマイズができるため、開発者やクリエイターの間で広く利用されています。

DreamStudioなどのWebサービスを通じて、インストール不要で利用するのも可能です。

生成AIツールの使い方は、独学でも習得できます。

しかし、独学だと、使い方がわからずにつまずいたり、思うような生成を行えなかったりする可能性があるため、注意が必要です。

ツールの使い方やプロンプトなどの生成AIスキルを効率よく学びたいのであれば、生成AIスクールの活用を推奨します。

費用が気になる方には、補助金・給付金対象の生成AIスクールがおすすめです。

まとめ：生成AIの仕組みやできることを理解して効果的に活用しよう

生成AIは、テキスト、画像、音声、動画などさまざまなコンテンツを自動的に生み出す革新的な技術です。

特に文章生成においては、大規模言語モデル（LLM）が重要な役割を果たしており、膨大なテキストデータから言語の構造やパターンを学習し、自然で文脈に沿った文章を生成可能です。

ただし、生成AIを利用する際には、著作権や個人情報の取り扱い、生成されたコンテンツの正確性の確認など、いくつかの注意点がある点も理解しておく必要があります。

上記の課題を認識しながら適切に活用すれば、生成AIは私たちの仕事や創造活動を大きくサポートする強力なツールとなるでしょう。

生成AIは今後もさらに進化を続け、より多くの分野で活用されると期待されています。