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従来の AI と生成 AI の違いとは？あらゆる観点からわかりやすく比較解説！

従来の AI と生成 AI の違いとは？あらゆる観点からわかりやすく比較解説！

従来AI
従来の AI と生成 AI の違い
生成 AI

公開年月日: 2025.01.28

更新年月日: 2025.01.28

昨今、人工知能（ AI ）が身近な存在となり、多くの企業が AI を活用して自社の業務効率化や生産性向上を実現しています。そして、 AI の中でも ChatGPT をはじめとした生成 AI にとりわけ大きな注目が集まっています。ただ、生成 AI という言葉は聞いたことがあっても、生成 AI と従来の AI との違いを理解していない方も多いのではないでしょうか？本記事では、生成 AI と従来の AI との比較について、様々な観点からご説明します。なお、この記事では「従来の AI 」という表現を使っていますが、これは生成 AI が登場する前の AI を意味しています。この従来の AI と生成 AI は異なる点が多数存在するため、両者の違いをわかりやすく解説した記事だとご理解ください。

従来の AI （生成 AI 以前）とは？

まずは、従来の AI について理解しておきましょう。

従来の AI とは、生成 AI が登場する前の従来型の AI を意味しており、主に特定のタスクに最適化されたアルゴリズムやモデルを用いて、データの分析や自動化などを行います。

従来の AI は機械学習の技術を用いることでデータからパターンを学習し、そのパターンに基づいて予測や分類を行います。例えば、スパムメールのフィルタリングや音声認識、画像分類などが代表的な用途として挙げられます。

また、従来の AI は CNN （ Convolutional Neural Network ：畳み込みニューラルネットワーク）を使用した画像認識システムや RNN （ Recurrent Neural Network ：回帰型ニューラルネットワーク）を使用した音声認識システムなど、ディープラーニングの技術を用いた機械学習を活用しています。このように、従来の AI でも単純なアルゴリズムから複雑なディープラーニングまで、様々な技術が幅広く使われている点は覚えておきましょう。

ただし、従来の AI は限定的なタスクの自動化や効率化に特化したものであり、新たなコンテンツを生み出すことができる生成 AI とは明確に異なるものとして区別されています。とは言え、従来の AI もこれまで人間が手動で行っていたタスク・作業を容易に行えるため、組織全体の業務効率化や生産性向上に大きく寄与します。

生成 AI とは？

次に、生成 AI の概要についてご説明します。

生成 AI とは、コンピュータープログラムが自らデータや情報を生み出す能力を持つ、次世代の AI を意味する言葉です。従来の AI では、主に学習済みデータから適切な回答を見つけることに重点を置いていましたが、生成 AI は新しいデータやコンテンツを作り出すことが可能であり、ゼロから一を生み出す能力が大きな特徴です。

一般的な生成 AI は、広範なトレーニングデータに基づいて反復学習を行うことで、新しいデータやコンテンツを生成できるように設計されています。有名な生成 AI としては、 OpenAI 社の ChatGPT が挙げられますが、これはテキストデータをもとに新しい文章を自動的に生成できるものです。

ただし、 ChatGPT の最新モデル（ 2024 年 9 月現在）である GPT-4o （正式名称： GPT-4 omni ）は、マルチモーダルモデルとして提供されているため、この点は覚えておきましょう。マルチモーダルとは、テキストや音声、画像など、複数の異なるソースから情報を収集し、統合して処理する仕組みのことであり、 Google が 2023 年 12 月に発表した生成 AI モデル「 Gemini 」も、このマルチモーダルに対応しています。

このように、テキストだけではなく、画像や動画を自動生成できる AI も存在し、マーケティング活動におけるコンテンツ作成やテレビ CM など、あらゆるシーンで活用されています。企業が業務効率化や生産性向上を実現し、自社のビジネス成長に繋げるためには、生成 AI が有力なツールになると言えるでしょう。

従来の AI と生成 AI との比較

ここまで、従来の AI と生成 AI のそれぞれの概要について解説しました。それでは、両者には具体的にどのような違いがあるのでしょうか？

本章では、従来の AI と生成 AI を複数の観点からわかりやすく比較します。

目的

従来の AI は、特定のタスクや問題を効率よく解決することを主な目的としています。例えば、データ分析やパターン認識、分類や予測など、事前に決められたルールに従い、既存の情報から最適な答えを導き出すことに特化しています。

一方、生成 AI は新しいコンテンツ・アイデアの自動生成を目的に設計されています。例えば、従来のデータをもとにテキストや画像、音声を新たに生成するなど、創造的なタスクに対応できる点が大きな特徴です。

仕組み

従来の AI は、主にパターン認識や分類アルゴリズムに依存しています。具体的な仕組みとしては、機械学習モデルが入力データを解析し、データの傾向に基づいて予測や判断を行います。また、場合によっては画像分析や音声認識、自然言語処理など、様々な分野でディープラーニングの技術が活用されてきました。

一方、生成 AI は Transformer アーキテクチャ（ Google が開発したディープラーニングのアーキテクチャ）などの新しい深層学習モデルが登場したことで、大規模な言語モデル（ LLM ： Large Language Models ）の構築が可能になりました。これらの新技術の活用により、 AI が学習データに基づいて自動的に判断を行い、新しい文章や画像をゼロから生成できる仕組みとなっています。

生成 AI の仕組みや LLM に関しては以下の記事で詳しく解説しています。

学習方法

従来の AI を学習させるためには、教師あり学習を用いることが一般的です。これは、大量の正解データをもとに AI を学習させる手法であり、与えられたタスクに対して高精度な結果を提供するのに有効です。

一方、生成 AI も教師あり学習を活用しますが、それに加えて大規模なデータセットや強化学習（ AI 自身が試行錯誤しながら学習を行い、精度を高めるための学習手法）などを用いて AI をトレーニングします。これにより、 AI が新しいコンテンツを生成するためのルールやパターンを自ら学習することができ、クリエイティブなタスクにも対応可能になります。

主な用途

従来の AI は、特定タスクや単純作業の効率化が得意分野です。例えば、パターン認識やデータ分析、異常検知など、明確なデータパターンが存在する分野で活躍しています。

一方、生成 AI はクリエイティブなコンテンツ生成やパーソナライズされた体験の提供に適しています。例えば、コンテンツの自動作成や画像・動画の生成、顧客対応用のチャットボットなど、独創的かつ柔軟な発想が求められる領域で有効に活用されています。

自然言語への対応

従来の AI は、定型的な対話やテキスト分類、特定情報の抽出など、単純作業に焦点を当てており、自然言語への対応は得意ではありません。そのため、人間のような自然な会話を展開することは難しいケースが一般的です。

その点、生成 AI は自然言語処理をさらに進化させ、会話や文章の生成において高度な対応が可能になります。これにより、人間のように自然かつ流暢な文章を作成でき、複雑な質問に対しても柔軟に対応できる点が生成 AI の大きな特長です。

まとめ

以下、従来の AI と生成 AI の比較を表にまとめます。

カテゴリ	従来の AI	生成 AI
目的	特定タスクの効率化	新たなコンテンツの生成
仕組み	特定タスクに最適化されたアルゴリズムでデータの分析・予測を実行	Transformer などの新しいアーキテクチャと大規模データで生成的な処理を行うゼロベースからの生成を実行
学習方法	教師あり学習、教師なし学習、強化学習など	大規模言語モデルによる事前学習、教師あり学習、強化学習など
主な用途	パターン認識、データ分析、異常検知など	クリエイティブなコンテンツ生成、顧客対応用のチャットボットなど
自然言語への対応	人間のような自然な会話を展開するのは難しい	人間のように自然かつ流暢な文章を作成できる

このように、従来の AI と生成 AI には様々な違いがあります。それぞれ強みや特徴は異なるため、自社の導入目的や利用シーンに応じて、最適なものを選択することが大切です。

従来の AI と生成 AI のどちらを使うべき？

前章でご説明した通り、従来の AI と生成 AI はそれぞれ異なる特徴を持っています。そのため、どちらを利用するべきなのか、迷ってしまう方も多いと思います。

そこで、本章では従来の AI と生成 AI のどちらを使うべきかについて、具体的な利用ケースとともにわかりやすく解説します。

従来の AI がおすすめなケース

従来の AI は、定型的で繰り返しの多いタスクや、高精度な予測・分類が求められるシチュエーションで力を発揮します。例えば、製品の需要予測や不正アクセスの検出など、膨大なデータから既知のパターンを効率よく抽出したい場合に適しています。その他にも、作業ルールが明確に定められている業務では、従来の AI が有効な選択肢になります。

例えば、

スパムメールの自動検出
顧客データを使った購入予測
製品検査の自動化

など、既存データに基づいた分析や、自動化のための高度なアルゴリズムを活用するシーンにおいては、従来の AI を活用するとよいでしょう。

生成 AI がおすすめなケース

生成 AI は、クリエイティブなアイデアや新しいコンテンツを生み出す必要がある場面で効果的に利用できます。また、会話型 AI としてのチャットボットや、自然言語処理を活用したテキスト生成など、柔軟な発想が求められる分野においても生成 AI が大きな力を発揮します。このように、従来の既存データに縛られず、新たな価値を創造できる点が生成 AI の特長となっています。

例えば、

デザインの自動作成
広告用の画像・キャッチコピーの作成
顧客一人ひとりに合わせた問い合わせ対応

など、人間のように発想を広げ、新しいコンセプトを生成することが求められる場合は、生成 AI の活用がおすすめの選択肢になるでしょう。

生成 AI の代表的な活用シーン

生成 AI はとても便利なツールですが、具体的にどのような場面で使われているのでしょうか？本章では、生成 AI の代表的な活用シーンを 3 つご紹介します。

コンテンツ制作の効率化

生成 AI はテキストや画像、動画など、様々なコンテンツを自動で生成できるため、クリエイティブ業界で大きな注目を集めています。例えば、広告やブログ記事の自動生成、 SNS 投稿の作成など、これまで人が時間をかけて行っていた作業を短時間で効率よく行ってくれます。

また、企業のマーケティングチームで生成 AI を活用すれば、ターゲットに合わせた広告コピーや商品説明文を生成 AI で迅速に作成し、効果的なマーケティングを実現できます。その結果、クリエイターの負担を軽減しながら、より多様で高品質なコンテンツを提供することが可能になります。

カスタマイズされた顧客対応

顧客のニーズに合わせたパーソナライズされた対応は、顧客満足度を向上させるための重要なポイントになります。そして、生成 AI を顧客対応に活用することで、顧客の購買履歴や嗜好をもとに最適な製品を提案したり、サポート対応を自動化したりすることが可能になり、個々の顧客に合わせた柔軟なサービス提供を実現できます。

また、生成 AI を利用したチャットボットや AI アシスタントを使えば、顧客の問い合わせにリアルタイムかつ自然な会話で対応することが可能です。これにより、企業はより迅速で高品質なカスタマーサポートを実現でき、顧客体験の向上に繋がります。

クリエイティブなアイデアの生成

新しいアイデアやデザインの提案も、生成 AI の得意分野の一つです。特に、デザインや開発の初期段階においては、生成 AI が自動的に複数のアイデアやプロトタイプを生成し、クリエイターにインスピレーションを提供してくれます。

例えば、ファッションデザインやプロダクトデザインにおいて、 AI がパターンや色の組み合わせを提案したり、アーティストに新しいビジュアル表現のヒントを与えたりするようなケースが該当します。さらに、音楽や映像制作の領域で AI が作曲やシナリオ提案を行うことで、斬新かつ独創的な作品の制作をサポートします。

このように、生成 AI はコンテンツ制作や顧客対応、クリエイティブな発想支援まで、多岐にわたるシーンで有効活用されています。なお、今回ご紹介した内容はほんの一部であり、実際に多くの企業が様々な場面で生成 AI を利用しています。

生成 AI 利用時の注意点

生成 AI はとても便利なツールである一方で、利用する際には意識しなければならないポイントがいくつか存在します。本章では、生成 AI 利用時の注意点について解説します。

倫理的・社会的リスク

生成 AI の活用には、倫理的・社会的なリスクが伴います。例えば、 AI が偏見を含むデータを学習した場合、その偏見を含んだコンテンツが生成されてしまう可能性があります。

また、生成されたコンテンツが人々に誤解や混乱を招き、最悪の場合は重大なトラブルや企業の信頼性失墜に繋がるリスクもあります。これを回避するためには、生成 AI 利用に関するポリシーやルールを整備するなど、組織全体で生成 AI を適正に活用するための仕組みを整えることが大切です。

データセキュリティとプライバシーの問題

生成 AI を活用する際には、取り扱うデータの安全性とプライバシー保護が重要な問題の一つになります。例えば、大量の個人情報や機密データを AI の学習に利用する場合、それらの情報が不正にアクセスされたり、外部に漏洩したりするリスクがあります。

また、生成 AI が誤ったデータを出力することで、意図せず機密情報が公開されるリスクも考えられるため、データの管理とセキュリティ対策は忘れずに行うようにしましょう。なお、企業向けに提供されている生成 AI サービスの多くはセキュリティ面が強化されており、安全な環境で生成 AI を活用できるため、生成 AI の導入時は慎重にサービスを選ぶことが重要なポイントになります。

法的責任と規制の複雑さ

生成 AI の利用においては、法的責任や規制に関する問題も無視できません。なぜなら、 AI が生成したコンテンツに関する著作権や責任の所在が不明確な場合、法的なトラブルに発展する可能性があるためです。

ただし、各国や地域ごとに異なる規制が存在しているため、それらに漏れなく準拠することは非常に困難です。このように、グローバルな展開には法的なリスクが伴うため、自社の法務部門や外部の専門家と密に連携しながら生成 AI を活用することが、法的トラブルを回避するための有効な選択肢になります。

技術的信頼性と説明可能性の課題

生成 AI の出力結果が、どのようなプロセスで導き出されたのかを説明するのは容易ではなく、 AI の中身がブラックボックス化してしまうケースは珍しくありません。そして、技術的信頼性や説明可能性が欠けている場合、生成されたコンテンツの正当性が疑われ、企業の信用を損なうリスクがあるため、これらを確保することが重要なポイントになります。

また、 AI が誤った情報を生成する AI ハルシネーションも、生成 AI 活用におけるデメリットの一つです。 AI が生成するアウトプットの精度はデータの品質・信頼性に依存するため、信頼できる情報をもとに AI モデルを学習させることが技術的信頼性や説明可能性の担保に繋がります。

AI ハルシネーションに関しては以下の記事で詳しく解説しています。