【2025】生成AIと従来のAIの違いを徹底解説！メリットや活用事例も紹介

生成AIは、文章や画像、音声、動画などを自動で新しく生み出す人工知能として、今大きな注目を集めています。

従来のAIがデータの分類や分析を得意としていたのに対し、生成AIはオリジナルのコンテンツを創造できる点が大きな違いです。本記事では、生成AIと従来AIの違いや活用例、注意点までわかりやすく解説します。

生成AIとは？

生成AIとは、文章や画像、音声、動画など多様なコンテンツを自動で新しく作り出す人工知能です。大量のデータをもとにパターンや特徴を学習し、利用者の指示や質問に応じて、まるで人間のように自然なアウトプットを生成します。

生成AIが注目される理由

生成AIは誰でも簡単に使え、多様な業務や創作活動の効率化が可能です。従来は人間にしかできなかった文章や画像の作成も自動化できるため、業務効率化やコスト削減、顧客体験の向上など多くのメリットが期待されています。また、専門知識がなくても利用できる手軽さも大きな魅力です。

生成AIと従来のAIの違い

生成AIと従来のAIの最大の違いは、「オリジナルのコンテンツを生み出せるかどうか」です。

従来のAIは与えられたデータの中から分類や予測などを行うのが主な役割ですが、生成AIはディープラーニング（深層学習）という技術を使い、大量のデータから特徴やパターンを学習し、自ら新しい文章や画像、音声などを作ります。

従来のAIの3大分類

AIはその知能の範囲によって、主に3つのタイプに分類されます。
ANI（特化型AI）：特定のタスクに特化したAIです。現在実用化されているAIの多くがこれに該当します。
AGI（汎用AI）：人間のように幅広い分野で自律的に判断・学習できるAIですが、まだ研究段階です。
ASI（人工超知能）：人間の知能を超える能力を持つ理論上のAIですが、現時点では存在しません。

AIのレベル分け5段階

AIは学習能力や機能により、以下の5つのレベルに分類されます。

ディープラーニングとは？

ディープラーニング（深層学習）は、人間の脳の仕組みを模した多層のニューラルネットワークを使い、大量のデータから特徴やパターンを自動で学習する技術です。生成AIはこのディープラーニングを基盤とすることで、従来のAIよりも複雑で創造的なアウトプットができるようになりました。

ディープラーニングについて詳しく学びたい方には、生成AIセミナーがおすすめです。専門家から最新技術や実践的な活用方法を学べるため、独学では得られない知識やスキルが身につきます。

実務に役立つ具体的な事例も豊富に紹介されるので、業務効率化や新しいアイデアの創出、キャリアアップを目指す方に最適なセミナーです。

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生成AIの種類

生成AIは、私たちの生活やビジネスのさまざまな場面で活用が広がっています。ここからは、生成AIの種類やそれぞれの特徴、活用例について紹介します。

1. テキスト生成AI
2. 画像生成AI
3. 動画生成AI
4. 音声生成AI
5. その他の生成AI

①テキスト生成AI

テキスト生成AIは、人間が書いたような自然な文章を自動で作り出すAIです。質問への回答、記事やメールの作成、要約、翻訳、キャッチコピーの提案など幅広い用途で活用されています。

大量のテキストデータを学習しているため、ユーザーの指示に合わせて多様な文章を素早く生成できるのが特徴です。

②画像生成AI

画像生成AIは、テキストでの指示や簡単なスケッチから、高品質な画像やイラストを自動で作り出すAIです。デザイン案の作成や広告素材の生成、アート作品の制作など、クリエイティブな分野で活用されています。

③動画生成AI

動画生成AIは、テキストや画像、音声などの情報をもとに新しい動画を自動で作成するAIです。短いアニメーションやプロモーション動画の自動生成、映像編集の効率化などに活用されています。近年はAIによる人物のモーション生成や、リアルな映像合成技術も発展しています。

④音声生成AI

音声生成AIは、テキストを自然な音声に変換したり、さまざまな話し方や声色を作り出したりできるAIです。ナレーションや自動音声案内、合成音声による読み上げサービスなどに利用されています。多言語対応や感情表現も進化しており、幅広いシーンで活用されています。

⑤その他の生成AI

生成AIには、代表的なものに皆さんご存じの要約・翻訳・プログラミング支援など幅広い用途に対応できる汎用性の高いAI「ChatGPT」があります。従来の生成AIが特定のタスクに特化していたのに対し、ChatGPTは多様な指示に柔軟に応えられる点が大きな特徴です。

また、デザインや画像生成など多機能を備えた「Canva」も、汎用性の高い生成AIとして注目されています。このように、さまざまな分野で活用できるマルチな生成AIが今後ますます広がっていくと期待されています。

下記では、生成AIにできることやできないことをまとめているので、ぜひ参考にしてください。

【2025】生成AIにできることできないことは？活用事例・メリット・課題まで徹底解説

生成AIを支える技術

生成AIが高精度で多様なコンテンツを生み出せる背景には、さまざまな先端技術の進化があります。ここでは、生成AIの代表的な技術やモデルについてわかりやすく紹介します。

1. GPT
2. VAE
3. GAN
4. 拡散モデル

①GPT

GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略で、膨大な文章データをもとに学習したAIモデルです。質問に答えたり、文章を自動で作成したりするのが得意で、自然な言葉のやりとりができるので、会話AIや文章生成サービスなど幅広い分野で活用されています。

②VAE

VAEは「Variational Autoencoder」の略で、データを圧縮しながら特徴を学習し、新しいデータを生成できるAIモデルです。VAEは入力データの特徴をうまく捉え、似たような新しい画像やデータを作り出すことができるので、主に画像生成やノイズ除去などで使われています。

③GAN

GANは「Generative Adversarial Network」の略で、2つのAI（生成器と識別器）が競い合いながら学習する仕組みを持つモデルです。

• 生成器は、新しい画像や文章などのデータを作り出す役割を持ちます。
• 識別器は、入力されたデータが「本物（実際のデータ）」か「偽物（生成器が作ったデータ）」かを見分ける役割を持ちます。

上記の2つが競い合いながら学習を進めると、生成器はより本物らしいデータを作成でき、識別器もより正確に見分けられるようになります。イラストや写真の自動生成、画像の高解像度化など、クリエイティブな分野で多く利用されています。

④拡散モデル

拡散モデルは、ノイズを加えてデータを一度バラバラにし、そこから元のデータや新しいデータを再構築するAI技術です。最近では高精度な画像生成で注目されており、写真のようにリアルな画像やイラストを作る用途で使われています。

生成AIを活用する際の5つのメリット

生成AIを活用する5つのメリットについて具体的に紹介します。生成AIの導入によって、どのような効果や利便性が期待できるのかを見ていきましょう。

1. 業務効率化・自動化の推進
2. 人手不足の解消とコスト削減
3. アイデア創出の支援
4. 顧客満足度の向上
5. 専門知識がなくても使える

①業務効率化・自動化の推進

生成AIは、文章作成やデータ整理、画像編集などの作業を自動化できるため、業務の効率化に大きく貢献します。これまで人手で行っていた繰り返し作業をAIが代行することで、作業時間を短縮し、従業員がより重要な業務に集中できる環境が作り出せます。

下記では生成AIを使用した業務効率化についてまとめているので、ぜひ参考にしてください。

【2025】生成AIで業務効率化する方法！できる作業・具体的な方法・注意点とは

②人手不足の解消とコスト削減

生成AIを導入すると、少ない人数でも多くの業務をこなせるようになるので、人手不足の解消につながります。また、外部への業務委託や追加人員の採用が不要になるため、コスト削減効果も期待できます。

③アイデア創出の支援

生成AIは膨大なデータをもとに新しい発想や提案を自動で生み出せます。キャッチコピーやデザイン案、企画アイデアなど、クリエイティブな分野でも活用されており、発想の幅を広げるサポート役として注目されています。

④顧客満足度の向上

生成AIを使うことで、顧客一人ひとりに合わせた対応や、24時間いつでも迅速なサポートが可能になります。問い合わせへの即時対応やニーズに合った提案ができるため、満足度アップやリピート利用の増加につながります。

⑤専門知識がなくても使える

生成AIは直感的な操作や簡単な指示だけで高品質な成果物を作れるため、専門的な知識やスキルがなくても利用できます。誰でも手軽に使える点が大きな魅力で、幅広い職種や業界で導入が進んでいます。

生成AI活用のデメリット・注意点

生成AIは多くのメリットがある一方で、活用する際には注意すべき点やリスクも存在します。ここでは、生成AIを利用するためのデメリットや注意点を5つ解説します。

1. 出力の信頼性・正確性の課題
2. バイアスや学習データの偏り
3. 著作権や倫理的な問題
4. セキュリティ・個人情報のリスク
5. 社内ルールやガイドラインの必要性

①出力の信頼性・正確性の課題

生成AIは、文章や画像を素早く生成できますが、出力内容が必ずしも正確とは限りません。学習データに誤情報が含まれていたり、AI自身が情報の真偽を判断できないため、フェイク情報や事実と異なる内容が混じることがあります。

誤った情報を発信しないためにも、生成物は必ず人間が確認しましょう。

②バイアスや学習データの偏り

生成AIは学習データに含まれる傾向や偏見をそのまま反映してしまう場合があります。

たとえば、性別や人種、地域などに関する偏ったデータで学習すると、不公平な結果や差別的な出力が生じるリスクがあります。AIの公平性を保つためにはバランスの取れたデータを使い、偏見に対する対策が必要です。

③著作権や倫理的な問題

生成AIは既存の著作物を学習データとして利用するため、著作権侵害の問題が発生することがあります。また、AIが生成したコンテンツが他人の著作物と類似している場合も注意が必要です。

AIが倫理的に不適切な内容や有害な情報を生成するリスクもあるため、開発や利用するときは著作権法や倫理基準を守りましょう。

④セキュリティ・個人情報のリスク

生成AIに個人情報や機密情報を入力すると、その情報が学習データとして保存されたり、他のユーザーに漏洩する恐れがあります。

また、AIサービスの運営側のセキュリティ対策が不十分な場合、情報漏洩や不正利用のリスクも高まります。個人情報保護法などの法令も含め、情報管理には十分に注意しましょう。

⑤社内ルールやガイドラインの必要性

生成AIを安全かつ適切に活用するためには、社内で利用範囲や入力してよい情報、生成物の利用方法などを明確に定めたガイドラインが不可欠です。ガイドラインがないと情報漏洩や法令違反、トラブル発生のリスクが高まります。

生成AIの活用事例

生成AIは具体的にどのような場面で生成AIが役立っているのか、分野ごとの活用事例を紹介します。

1. ビジネス
2. 教育分野
3. 医療分野
4. エンタメ・クリエイティブ分野
5. 日常生活

①ビジネス

生成AIは、社内文書やメールの自動作成、マーケティング用のキャッチコピーや広告画像の生成、顧客対応チャットボットなど、さまざまな業務で活用されています。生成AIを活用すると作業の効率化やコスト削減が進み、従業員がより創造的な業務に集中できる環境が作れます。

②教育分野

教育分野では、生成AIが英作文の添削や自動要約、個別学習のアドバイスなどに利用されています。生徒一人ひとりの理解度に合わせた学習教材を自動生成したり、先生の業務負担を減らすサポート役としても活躍しています。

③医療分野

医療分野では、診療記録の自動作成や医療文書の要約、患者への説明資料の作成などに生成AIが使われています。医師やスタッフの事務作業を効率化できるほか、医療データの解析や診断補助にも活用されています。

④エンタメ・クリエイティブ分野

エンタメやクリエイティブ分野では、物語や脚本、イラスト、音楽などの自動生成に生成AIが活用されています。クリエイターのアイデア出しをサポートしたり、独創的な作品づくりに役立つなど、さまざまな場所で使われています。

⑤日常生活

日常生活でも生成AIは身近な存在になっています。例えば、レシピの提案や旅行プランの作成、家計簿の自動作成、SNS投稿文の作成サポートなど、個人の暮らしを便利にする用途が増えています。誰でも簡単に使えるため、多くの人が日常のさまざまな場面で活用しています。

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生成AIの違いについてのまとめ

生成AIと従来のAIとの違いは「新しいコンテンツを自動で生み出せる」という点です。ディープラーニングなどの先端技術を活用し、文章や画像、音声、動画など幅広い分野で活躍しています。

活用の幅が広がる一方で、信頼性や著作権、セキュリティなど注意点もあるため、メリットとリスクを理解した上で上手に活用することが大切です。