人工知能の技術は、ここ数年で大きく変化しています。なかでも注目を集めているのが生成AIです。文章や画像、音声などを作り出す能力を持つこの技術は、既存のAIとは異なる仕組みで動いています。
一方、従来型AIは分析や分類などの処理に特化しており、すでに多くの業務で活用されています。両者は同じ人工知能の範囲に含まれていますが、目的や使い方には明確な違いがあります。それぞれの特徴や活用事例を知ることで、どのような場面にどの技術を活かせるのかが見えてきます。目的に応じて正しく選び、効果的に運用することが求められています。
生成AIと従来型AIの違い
生成AI（ジェネレーティブAI）は、学習データを基に新たなコンテンツを作り出す技術です。2022年11月にOpenAIが公開したChatGPTが広く知られるきっかけとなり、その後もGoogleのGeminiやMicrosoftのCopilotなど、さまざまな生成AIが登場しています。
生成AIには、テキスト、画像、動画、音声などを作成するタイプがあり、それぞれ対応できる領域が異なります。入力された情報に応じてコンテンツを作り出す点が特徴です。
一方、従来のAIは、与えられた学習データの中から最適な回答を選び出す形式で動作します。予測や識別、分類、分析などの処理を得意とし、自動運転、顔認識、音声認識などの分野で利用されてきました。
両者の違いは出力内容にあります。従来のAIは既存のデータに基づいて最適な選択肢を提示しますが、生成AIは新しいコンテンツを自ら作り出せます。生成AIは質問に対して文章を生成したり、入力されたデータを取り込んで学習し、より自然で精度の高い出力を行うことが可能です。
従来のAIは識別や分析といった明確なルールに基づく処理を自動化することに特化しているのに対し、生成AIは文章、画像、音楽などを新しく作る役割を担い、より創造的な領域での活用が進んでいます。
生成AIという言葉に厳密な定義はありませんが、Generativeという語は生み出す力があるという意味を持ちます。そのため、生成AIは新しいコンテンツを生み出す学習能力を持ったAIと理解されています。
生成AIとAIの違い
| 生成AI | 従来型AI | |
| 定義 | 学習データを基に新たなコンテンツを生成するAI | 学習データを基に分類や予測などを行うAI |
| 主な機能 | テキスト、画像、動画、音声などの生成 | データの分析、分類、予測、識別 |
| 活用領域 | 記事作成、会話生成、画像生成、音楽生成など | 顔認識、自律走行、音声認識、需要予測など |
| 出力の特徴 | 新規コンテンツを作成 | 既存データに基づいて最適な出力を選択 |
| 学習の特徴 | 生成能力を持つ学習プロセス | 整理・分類・識別を目的とした学習 |
| 使用例 | ChatGPT、Gemini、Copilotなど | 検索エンジンの最適化、画像認識システム、在庫予測など |
| 創造性 | クリエイティブな出力が可能 | ルールやパターンに基づいた処理に強み |
| 信頼性 | 文脈に依存しやすく誤情報のリスクもある | 明確なルールがある処理には高い信頼性 |
| 活用の方向性 | 報告書作成、カスタマーサポート、アイデア創出などに展開可能 | 精密な計算や定型業務の自動化などと組み合わせて活用される予定 |
生成AIとAIの違いが問われている背景
業務にAIを取り入れる動きが広がる中で、生成AIと従来型AIの違いがわかりにくいという声が多く聞かれます。両者とも人工知能という枠組みに含まれますが、活用方法や成果の出し方に大きな差があります。違いを理解せずに導入を進めると、方針がずれたり期待した効果が得られなかったりすることがあります。
業務効率化の手段としてAIを検討する場合には、目的に応じてどの技術を活用するかを見極める必要があります。たとえば、従来型AIで分析・予測したデータをもとに、生成AIがその結果をもとにレポートを自動作成するというように、今後は両者を組み合わせた活用が進むと考えられます。
ただし、すべてを生成AIに任せることが適切とは限りません。正確な数値計算やルールベースの判定は、従来型AIのほうが安定した成果を出せる場面も多くあります。
生成AIと従来型AIにはそれぞれ強みと限界があり、その違いを理解したうえで選択することが、効果的なAI活用につながります。
正解がない問いに対応できる生成AI
生成AIは、正解が決まっていない問いに対しても応答を生成できます。たとえば、商品の紹介文を依頼された場合、その場で文脈に合わせた文章を構築し、出力します。毎回の出力結果が少しずつ異なることもあり、どの回答が正しいかを判断するのではなく、最も適した内容を選ぶという使い方になります。
このような柔軟な出力を可能にしているのは、インターネット上に存在する膨大な情報を中心に学習を重ねているためです。単純なパターン認識ではなく、文脈の理解や質問の意図を捉える力も持っており、実際には意味を理解していなくても、人間に近い思考で応答しているように見える精度を実現しています。
2022年11月30日にアメリカのOpenAI社が公開したChatGPTは、生成AIの代表例です。公開からわずか5日で全世界のユーザー数が100万人を超え、誰でも無料で利用できる自然なチャット応答システムとして注目されました。
その後、生成AIは急速に進化を続けています。文章の自動生成にとどまらず、ストーリー創作、リアルな画像の生成、アニメーション制作、結婚式のプロフィールムービーの作成など、多岐にわたる分野での活用が進んでいます。
ルールに基づいて識別する従来型AI
従来型AI（認識系AI）は過去のデータを基に物事の正誤や異常の有無を判断します。出力される結果は基本的に1つであり、創造的な表現を行うことはありません。
このタイプのAIは、特定の条件下ではこう判断するというルールを、データを通じて学習します。判断の対象によって必要なデータの種類やアルゴリズムの構造も変化します。目的に応じて最適なモデル設計が求められる点が特徴です。
認識系AIは、分類や識別といった処理に特化したAIの一種です。画像認識、自然言語処理、感情分析など、入力された情報が何であるかを認識する能力に優れています。
具体的な活用例としては、スパムメールのフィルタリング、顔認証による入退室管理などが挙げられ、明確な判定基準が存在するタスクに適しており、データに基づく高い精度の判断を必要とする業務で活用されています。
生成AIの使い方・活用事例
生成AIは、新たなコンテンツの生成やクリエイティブなアイデアの提供を得意としています。
- 文章生成: ビジネスメール、広報文、ブログ記事、キャッチコピーの作成
- 翻訳・要約: 論文や記事の翻訳、要約の自動化
- プログラミング支援: コードや関数の生成、デバッグの補助
- コンテンツ制作: WebサイトやSNS向けの画像・動画の生成
上記の機能により、制作業務やアイデア創出の効率化が期待できます。
KDDIの生成AI活用事例
KDDIは2023年5月24日から、1万人の社員を対象に生成AIを活用した社内チャットサービス「KDDI AI-Chat」の本格運用を開始しました。この取り組みは、企画やリサーチ、クリエイティブ業務、文書作成など、幅広い実務での活用を目的としています。
運用開始に先立ち、次の3つの整備が行われました。
- 社内体制の構築：部門を横断した全社的な体制を整え、生成AIの利用を促進
- 安全な利用環境の構築：KDDI独自のセキュアな環境を整備し、機密情報の外部流出を防ぐ仕組みを導入
- ガイドラインとガバナンスの整備：2021年に策定した「AI開発・利活用原則」に基づき、生成AI専用の社内ガイドラインの整備を進め、リスク管理を徹底
参考：https://newsroom.kddi.com/news/detail/kddi_pr-872.html
サントリー食品インターナショナルの生成AI活用事例
サントリー食品インターナショナルは、C.C.レモンブランドを対象に、生成AIを用いて擬人化キャラクターを開発しました。このプロジェクトでは、画像、音声、動き、セリフのすべてに生成AIを活用し、実在する飲料をキャラクターとして可視化・表現しています。
- 顔の生成：顔写真をベースに画像生成AIで作成。髪型などの微修正もAIで実施
- 衣装の生成：C.C.レモンのボトルデザインをもとにAIで衣装を設計
- 声と動きの生成：人間の音声や動きを学習した生成AIでキャラクターの声や動作を制作
- セリフの生成：テキスト生成AIを使ってキャラクターの発言を作成
参考：https://www.suntory.co.jp/softdrink/news/pr/article/SBF1399.html
大林組の生成AI活用事例
大林組は、米SRI Internationalと共同で、建築設計の初期段階におけるファサードデザインの提案を効率化するAI技術「AiCorb（アイコルブ）」を開発しました。この技術により、従来手作業で行っていたスケッチやデザイン案の作成作業を自動化し、設計提案のスピードと質を大きく向上させています。
- スケッチ・3Dモデルからの自動生成：建物の形状を示すスケッチや3Dモデルを入力すると、AIが瞬時に複数のファサードデザイン案を生成
- Hyparとの連携による3Dモデル化：生成されたファサード案は設計用プラットフォーム「Hypar」と連携され、即座に3Dモデルとして出力
- 設計者の業務を支援：提案の手戻りを減らし、顧客の要望に対する応答性を高めることで、設計初期の効率化と満足度向上を実現
参考：https://www.obayashi.co.jp/news/detail/news20220301_3.html
LINEヤフーの生成AI活用事例
LINEヤフーは、約7,000名のエンジニア全員を対象に、GitHub社が提供するAIペアプログラマーGitHub Copilot for Businessの本格導入を2023年10月13日より開始しました。この取り組みは、ソフトウェア開発の生産性向上と新規サービスの創出時間の確保を目的としています。
- AIによるコーディング補助：エンジニアの入力に基づいてコードをリアルタイムで提案し、エラーや構文ミスを補完
- テスト導入の成果：エンジニア1人あたりの1日のコーディング時間が1〜2時間削減され、一部の開発指標では10〜30％の効率向上が見られました
- 安全性・リスク管理への配慮：全ユーザーにeラーニング受講を義務付け、著作権侵害への注意喚起や、生成コードの複数レビューなどガバナンス体制も整備
参考：https://www.lycorp.co.jp/ja/news/release/000862/
メルカリの生成AI活用事例
メルカリは2023年10月17日、生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）を活用した新機能メルカリAIアシストの提供を開始しました。出品・購入などのユーザー行動に対して、最適な提案を行うAIアシスタント機能です。
メルカリAIアシストの第一弾として提供されたのは、出品済み商品の改善提案機能です。この機能では、過去の売買データをもとに、売れ残っている商品の情報をAIが分析し、出品者に対して改善点を提示します。たとえば、商品サイズや購入時の価格などの追記が必要な項目や、より売れやすくなるように工夫された商品名などを自動で提案します。
この機能は、キャラクターグッズやポケモンカード、CD、書籍といった20のカテゴリを対象に提供が始まっており、今後さらに対応範囲が広がる予定です。また、メルカリは今後、購入支援などの機能にも生成AIやLLMを活用し、ユーザー体験全体に組み込むことで、利便性のさらなる向上を目指しています。
参考：https://about.mercari.com/press/news/articles/20231017_mercariaiassist/
従来型AIの使い方・活用事例
従来型AIは、画像や音声、テキストなどの認識や予測、制御といった処理を得意とし、定型的な業務や判断の自動化に広く利用されています。たとえば、経理処理やデータ入力などの定型業務を自動化したり、手書き文字をデータ化する処理、会議の音声をリアルタイムでテキスト化・翻訳するといった用途で活用されています。
製造業では、機械の異常や製品の不良を自動で検知する仕組みに使われており、小売業では売上や市場の予測などにも利用されています。また、顔認証を活用した本人確認や、スパムメールの振り分けといった場面でも実用化が進んでいます。
このように、従来型AIは主に既存のデータを分類・判別することに特化しており、生成AIのように新たなコンテンツを生み出す機能はありませんが、ヒューマンエラーの防止や業務の効率化においては高い効果を発揮します。
活用事例としては、スマートフォンに搭載された顔認識や音声認識、医療現場での画像診断、自動運転車、ECサイトでの商品レコメンド機能、文書の自動分類システム、チャットボットやAIカスタマーサポートなどがあります。従来型AIはすでに多くの業務やサービスに組み込まれており、日常的に触れる機会も増えています。
川崎重工のAI活用事例
川崎重工では、AIと最適化技術を活用し、製造現場の生産性向上と業務の標準化に取り組んでいます。従来は熟練者の経験に依存していた作業や計画立案を、従来型AIによってシステム化することで、品質の安定やリードタイムの短縮を実現しています。
- カメラ映像をAIで分析し、作業の逸脱をリアルタイムに検知
- 混流生産ラインにおける製品の投入順序を、熟練者のルールに基づいて数値化し、最適な順序を自動で算出するシステムを導入
- 複雑な工程が求められる航空機部品の製造では、量産品と一品物の両方に対応する投入制御ロジックを構築
参考：https://www.khi.co.jp/rd/magazine/pdf/184/n18405.pdf
りそな銀行のAI活用事例
りそな銀行は、日本テラデータと連携し、AI技術を活用したマーケティングエンジンの構築に取り組んでいます。このプロジェクトでは、顧客の口座情報などのデジタルデータをリアルタイムに分析し、個別のニーズに合った提案を可能にする仕組みを整備しています。
具体的な取り組みとしては次のようなものが挙げられます。
- AIによってビジネスルールを自動的に最適化し、マーケティング施策の精度を高めている。
- 顧客の行動や属性に基づく高度な分析を通じて、より的確なアプローチを実現している。
- 従来の一方向的な情報提供ではなく、対話型・リアルタイム・パーソナライズドなマーケティングに進化している。
- 顧客の変化に応じた柔軟な分析手法を導入し、スピーディーな対応を可能にしている。
- 取り組みを通じて、マーケティング人材の育成や社内ノウハウの共有も進めている。
参考：https://www.resonabank.co.jp/about/newsrelease/detail/20180123_692.html
JFEスチールのAI活用事例
JFEスチールは、日本電気（NEC）およびNECソリューションイノベータと共同で、AIによる画像認識技術を活用した安全行動サポート技術を開発し、国内製鉄業界で初めて導入しました。この技術は、製鉄所における作業者の安全確保を目的とし、複雑な工場環境でも人物検出とエリア判別を可能にしています。
- 工場内に設置したカメラ映像をもとに、作業者の動きをAIがリアルタイムで認識し、危険行動を自動検知。
- ディープラーニングによる大量の人物画像の学習により、多様な照明条件や作業姿勢でも精度の高い検知を実現。
- 工場内の立ち入り禁止エリアに人が侵入した際には警報を出し、自動でラインを停止させるシステムを構築。
- 知多製造所の中径シームレス管工場で先行導入し、有効性が確認されたことから、全社展開を予定。
この取り組みは、熟練作業者の減少に対応しながら、AIを活用して職場の安全性を強化する実践的な事例です。従来は人手に依存していた安全管理を、AIが自律的にサポートする形に変えることで、製造業の現場力を大きく高めています。
参考：https://www.jfe-steel.co.jp/release/2018/12/181211.html
旭化成のAI活用事例
旭化成では製造・研究・社会課題解決の各分野で従来型AIやデジタル技術を活用し、生産性向上や社会的インパクトのある取り組みを推進しています。
特に、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を中心に、AIや統計解析を活用した素材開発を加速させており、熟練者が時間をかけて見出していた処方を、AIが一度の試行で導き出す成果も得られています。開発期間の大幅な短縮と新素材創出が可能となっています。
また、保安・保全分野では、プラント設備における保温材下腐食（CUI）の診断モデルをAIで構築し、腐食リスクを高精度で予測できるようになっています。
カーボンニュートラルの文脈では、温室効果ガス排出量の見える化にAIを活用しており、合成ゴムや機能樹脂製品のカーボンフットプリントを顧客へ提供する仕組みも構築済みです。高速な分析ツールと連動することで、サプライチェーン全体の排出量把握を可能にしています。
参考：https://www.asahi-kasei.com/jp/company/dx/case/
生成AIとAIを使用する際の課題
生成AIと従来型AIのどちらにも共通する課題として、責任の所在が不明確になりやすい点があります。AIの出力が第三者に損害を与えた場合、その責任を誰が負うべきかが曖昧になることが多く、長らく指摘されてきた問題です。
自動運転の事例が象徴的です。AIが通行人や障害物を避けて走行する技術は実用化が進んでいますが、万が一事故が発生した場合、運転手、開発者、車両メーカーのどこに責任があるのかが明確でない点は、法的にも技術的にも議論が続いています。また、AIを利用する企業がサイバー攻撃を受けた場合の対応責任についても、同様の課題が存在します。
もう1つの問題として、AIの出力結果がどのように導かれたのかが分からない「ブラックボックス問題」があります。出力の根拠を確認できないことで、関係者の合意が得られない、誤った結果に気づけないといったリスクが発生します。
この問題への対応として、出力の根拠を可視化する技術の研究が進んでおり、一定の成果も出始めていますが、現時点ではまだ十分とは言えません。
生成AIの利用に特有の注意点
生成AIはテキストや画像などの生成を目的とした技術であり、大量のデータを使って開発されます。その中には著作権の対象となるコンテンツが含まれている場合もあり、学習に使用されたデータの出どころによっては、著作権侵害のリスクが発生する可能性があります。
商用で生成AIを活用する際には、企業が一定のガイドラインを設けて対応することも可能ですが、教育や研究分野では別の懸念があります。たとえば、学生や研究者が論文やレポート、画像などを生成AIで作成した場合、オリジナルとの判別が困難になり、不正利用の懸念が生じます。
また、生成AIの出力は常に正確とは限りません。学習データの範囲や質に依存しており、誤った情報を出力することもあります。特に事実確認が必要な場面では、そのまま利用することで誤解やトラブルの原因となることがあります。
生成AIを活用する際には、著作権や情報の正確性に注意し、出力内容を確認した上で使用することが求められます。
最後に
生成AIと従来型AIには、それぞれ異なる強みがあります。創造性が求められる領域では生成AIが効果を発揮し、定型的な処理や精度が重視される場面では従来型AIのほうが適しています。すでに企業の現場では、両者を組み合わせた活用が始まっており、業務の自動化や効率化が進んでいます。
一方で、AI活用には著作権や情報の正確性、責任の所在といった課題も残されています。活用が進むほどリスクとの向き合い方も問われるようになり、技術的な理解に加えて倫理的な配慮も欠かせません。AIの可能性を正しく引き出すには、それぞれの仕組みや特性を理解したうえで、適切に運用する視点が求められます。
