生成AIとAIの違いをわかりやすく解説！機能や活用シーンなど

従来のAIは、膨大なデータを認識・分析して正確な判断を下すことに特化した技術です。生成AIとは異なり、新しいものを生み出すことはできませんが、すでにある情報をもとに「答え」を導き出すことが得意です。

主な活用例として過去の売上データから需要を予測したり、写真から物体や人物を特定したり、メールのスパム判定、異常を検知したりすることが挙げられます。ほかにも、人間が話したことを音声認識し、文字おこしするなども可能です。

あくまでも、情報をもとに分析することに優れているといえます。

生成AIは、学習したデータにもとづき新しいコンテンツを生み出す技術です。従来のAIとは違い、学習した情報を組み合わせて、今まで存在しなかったものを作ります。

たとえば、議事録や報告書の文章を作成したり、複数のイラストやロゴデザインパターンを生成したりすることが可能です。

コンテンツを多言語展開する場合も、自然な言い回しになるため便利でしょう。Web開発の面でも、プログラムコードを生成したり、技術的なサポートや提案を実施したりしてくれます。

生成AIは、人間の想像力を広げたい場面で活用するのがおすすめです。

文章・テキスト生成AIは、ユーザーが入力したテキストにもとづき文章や画像などのコンテンツを生成するAIです。

大規模言語モデル（LLM）技術が使われているツールは、より日常会話に近い、自然な文章を生成できます。こちらの指示に対する回答だけでなく、人間と話しているかのような自然な会話も可能です。

主にメール作成や報告書の下書き、マーケティングコピーの生成、プログラムコードの自動作成、議事録作成などに活用されています。

企業での生成AIの導入を検討している方は、社内の定型的な文書作成業務から始めるのがおすすめです。

画像生成AIは、文章による指示から画像を生成する技術をもっています。たとえば、「茶色い毛の猫」と入力すると、指示内容に合わせた画像を作ることが可能です。

実写風やイラスト風、アニメーション風など、画像の雰囲気も指定できます。

主に、マーケティングでの広告素材制作、デザイン業界でのコンセプトアート生成、建築分野での設計案などに活用されています。

ほかにも、SNS投稿用の画像制作や、プレゼンテーション資料の挿絵作成などに役立ちます。

動画・映像生成AIは、文章による指示や画像から、動画コンテンツを自動生成できるものです。

動画は、画像と音声の複雑なデータ形式のため、今まで自動化が難しい分野でした。しかし、生成AIの登場により、文章入力だけでも、完成度の高い動画が作れるようになりました。

たとえば、商品紹介動画や教育現場における解説動画、エンタメ業界の短編映像など、ビジネスの分野でも幅広く活用されています。

動画生成AIを企業に導入する場合、短い説明動画やプロトタイプ制作での活用から検討するとよいでしょう。

音声生成AIは、人間の声データを学習させて、新たに人工的な声を生み出す技術です。

生成AIの発展により、より自然で感情豊かな音声表現が可能になりました。

主に、ナレーションや動画の吹き替えや、コールセンターの自動対応システムなどで活用されています。

企業で音声生成AIを導入する場合、カストマーサポートの音声対応や、社内研修動画のナレーション制作に活かせるでしょう。

顧客対応・カストマーサポートにおいて、従来のAIは大量のお問い合わせメールやチャットの分類が可能です。たとえば、下記のようなカテゴリーに自動的に振り分けられます。

そして、お問い合わせの内容から、感情や緊急度を判断したうえで、優先順位をつけます。

一方、生成AIは個々の顧客の質問に対して、回答を作成することが可能です。従来の典型的な回答テンプレートではなく、顧客の状況に合わせて柔軟にフォローできます。

企業に導入する際には、従来のAIで問い合わせを分類し、段階的に生成AIで個別対応を可能にするとよいでしょう。

コンテンツ制作においては、従来のAIで市場を分析したり、品質管理を実施するのがおすすめです。一方で、生成AIはコンテンツ自体の作成をサポートすると、スムースに業務が進みます。

従来のAIは、既存のコンテンツがどれくらい見られているかを分析したり、トレンドを把握したり、SEOを調査したりするのに便利です。競合コンテンツの情報をまとめることで、自社の目指すべき方向性が見えやすくなります。

生成AIは、ブログ記事の執筆やSNS投稿の作成、プレゼンテーション資料の生成、イラストや動画の制作などが可能です。生成AIでコンテンツの枠組みを作りつつ、人間のクリエイターが微調整する形がよいでしょう。

マーケティング・広告分野では、従来のAIで顧客分析し、生成AIで視覚的なデザインを作成するのがおすすめです。

従来のAIは、顧客の行動パターンを分析したり、今後売れる商品を予測したり、顧客の単価を上げる施策について提案したりすることが可能です。ターゲット層に合ったマーケティング戦略になっているかどうか、チェックするのに役立ちます。

一方、生成AIは従来のAIによる分析をもとに、広告デザインやキャッチフレーズなどを生み出します。顧客の状況に合わせてメール文章を作成したり、ターゲット層に合った広告デザインを複数パターン用意したりすることが可能です。

開発・エンジニアリングの領域では、従来のAIでシステムの監視や品質管理を担い、生成AIで開発の効率アップをはかるとよいでしょう。

従来のAIでは、システムログの異常検知やセキュリティー対策、開発コードのレビューを自動化するなどの業務が対応可能です。主に、システムの安全性や品質向上を目的とします。

一方、生成AIはコードの保管・生成など、開発現場でのサポート支援に役立ちます。プログラムの仕様書を作成したり、アーキテクチャー（システムの構造）を設計したりするのにも効果的です。

AIや生成AIを導入することで、企業の業務効率を高められるのがメリットです。

従来のAIは、膨大なデータを扱う際にもスピーディーに処理できます。そのため、今まで人の手で実施していた単純作業の時間を大幅に削減可能です。24時間体制で稼働できるため、顧客からのお問い合わせにも迅速に対応できます。

また、生成AIを活用すれば報告書やメール文章の作成時間を短縮できます。開発現場でプログラムのコードを自動生成したり、自然な表現で多言語に翻訳したりするなども可能です。人間の手では難しい、複数のデザインパターンも瞬時に生成でき、よりイメージに近いものを見つけやすくなります。

従来のAIでターゲットや市場を分析しつつ、生成AIで複数パターンのアイデアや企画を出すのにも役立ちます。

従来のAIを使って、消費者の行動パターンや季節・時代を考慮した売上予測、ターゲット層の特定などビジネスの方向性を決められます。

また、従来のAIが分析した結果をもとに、生成AIを使って新しい切り口の広告キャッチコピーや商品コンセプトを生成できるので、競合との差別化も可能です。人間だけでは思いつかなかった、斬新なアイデアを生み出せることもあります。

また、ビジネスの戦略を立てる際にも、AIを活用すれば消費者の行動パターンや季節変動、時代の流れなどを分析できます。結果として、売上予測を立てやすくなるでしょう。

AIを活用することで、ビジネスにおける課題に対しても、データ分析による客観的な解決策を提案してくれます。

従来のAIは、過去の事例や成功パターンから、類似する課題に対する解決策を提示できます。また、生成AIは自社の方向性や条件下を分析しつつ、従来の枠組みにとらわれない解決策の提案が可能です。

たとえば、自社で売上が低下しているサービスに対し、従来のAIが競合他社や市場の変化を分析します。さらに、生成AIにより競合にはない自社の強みを活かした、新たな戦略を提示してくれます。

両者を活用することで、自社の問題に対して冷静な対応ができるようになるでしょう。

AIは情報の正確性に欠ける点がデメリットで、人間による確認作業が必要です。

とくに生成AIでは、AIが嘘の情報を生成するハルシネーション（幻覚）と呼ばれる現象が頻発しています。たとえば、存在しない企業のデータを参照元としたり、架空の論文を引用元として提示したりなどです。

また、生成AIは学習した情報をもとにしか新たなコンテンツを生成できないため、古い情報を現在のものとして提示するリスクもあります。

生成AIの出力結果に対しては、必ず人間による事実確認（ファクトチェック）を実施してください。とくに、重要な意思決定の際には、信頼できる複数の情報源を照合することが大切です。

従来のAIおよび生成AIの学習データに、著作権で保護されたものが含まれている場合があります。著作権で保護されている作品とAIの生成物が酷似していると、著作権侵害訴訟になるリスクもあるでしょう。

AIの学習データには、個人情報や著作権で保護されているものが含まれていないかどうかを確認します。

また、機密情報を生成AIのプロンプト（AIの指示文）に入力しない対策も大切です。実際に、従業員が機密情報を生成AIツールに入力し、情報漏えいした事例が報告されています。

企業でAIを導入する際には、必ず法務部門と連携し、AI利用のガイドラインを作成してください。

多くのAIシステム、とくに深層学習ベースのAIは、その判断プロセスが外部からは理解しにくいブラックボックスの状態です。そのため、誤った判断や有害なコンテンツが生成された際の、責任の所在が不明瞭になります。

AI自身は、なぜその結果に至ったかを明確に説明できないため、問題発生時の原因究明と責任追及が困難です。

たとえば、AI医療診断システムによる誤診が発生した場合、責任はAIツールの開発元にあるのか、利用した病院にあるのかを明確にする必要があります。

最終判断は必ず人間が実施するなど、責任体制の構築が不可欠です。