項目	従来のAI	生成AI
目的	データ分析予測分類自動化	新しいコンテンツを生成する
代表的な技術	機械学習ディープラーニング	大規模言語モデル（LLM）拡散モデル
主な活用分野	顔認識音声認識自動運転	テキスト生成画像生成音楽制作動画制作

それぞれの具体的な相違点は、主に以下の3つの点に集約できます。

コンテンツ生成能力
学習と適応性
創造性と自律性

それぞれ詳しく解説しましょう。

コンテンツ生成能力

生成AIと従来のAIのもっとも大きな違いは、コンテンツを生成できるかどうかにあります。従来のAIは、既存のデータを基にした分析や予測を得意とし、自動化やデータ識別といった用途に使われてきました。そのため、既存データから学習しても、新たなオリジナルコンテンツを生成することはできません。一方で生成AIは、学習データをもとに新しいコンテンツを生み出す能力を備えています。テキストだけでなく、画像、音楽、さらには動画など、多様な形式のコンテンツを生成可能です。近年のAIブームは、まさにこの創造的なアウトプットを生み出せる生成AIによって引き起こされたものです。コンテンツ生成の背景には、ディープラーニング技術の進化があります。ディープラーニングにより、AI自身が大量のデータを深く学習し、高度なアウトプットを可能にしています。

コンテンツ生成能力

学習と適応性

生成AIと従来のAIでは、学習方法と適応性にも大きな違いがあります。従来のAIは、人間があらかじめ設定したルールやアルゴリズムに従って動作します。そのため、想定外の新しいデータや状況に対応するには、人間による手動での調整が必要です。一方、生成AIはディープラーニング技術を用いて、大量かつ多様なデータを自己学習します。このため、未知の状況に対してもある程度の適応が可能であり、さらに自律的に改善を続ける能力を持っています。

創造性と自律性

コンテンツ生成における創造性と自律性も、両者の大きな違いです。従来のAIは、既存のデータやルールに基づいて動作するため、新しいアイデアやコンテンツを自律的に生み出すことはできません。たとえば、顔認識や音声認識といった技術は、与えられた情報を処理するタスクには優れていますが、創造的な活動を行うことはできません。一方で生成AIは、学習したデータを基に新たなアイデアやコンテンツを自律的に創り出すことができます。文章生成モデルや画像生成モデルなどが代表例であり、特にクリエイティブ分野での活躍が注目されています。なお、「生成AIが優れていて、従来のAIは劣っている」と単純に比較するのは正確ではありません。目的や用途に応じて、生成AIと従来AIを適切に使い分けることが重要です。

従来のAIとは何か？概要と活用分野

ここでは、従来のAIについて詳しく見ていきましょう。従来のAIとは、生成AIが登場する以前から活用されてきた人工知能技術のことを指します。開発の歴史は古く、1940年代から研究が進められてきました。現在でも、特定のタスクや問題を効率的に解決する手段として、幅広い分野で活用されています。

従来のAIは特定タスクへの最適化が可能

前述のとおり、従来のAIには新しいコンテンツを生成する機能はありません。しかし、大量のデータを分析し、パターンを学習することで、予測や分類を高精度で行うことが得意です。たとえば、

スパムメールを自動的にフィルタリングする
売上データを分析して将来の売上を予測する
顔認識や指紋認証による本人確認

といった用途で活用されています。つまり、従来のAIは「創造」ではなく、既存データから最適な答えを導き出すことに特化しているのです。

従来のAIを活用している分野

従来のAIはどのような分野で活用されているのでしょうか。具体的な活用分野を紹介しましょう。下記はほんの一例です。

データ入力や経理処理などの定型業務の自動化
手書き文字のデータ化
リアルタイムでの会議音声のテキスト化
アルタイムでの翻訳
製造現場での機械の異常検知
製品の不良品検知
顔認証を用いた本人確認
売上予測
市場予測
クレジットカードの不正使用検知
非接触検温

このように、製造業・医療分野・金融業界など幅広い領域で、従来型AIは重要な役割を果たしています。特に、人手で行うと時間やコストがかかる作業を効率化・自動化するために、今後も引き続き活用が期待されています。

生成AIとは何か？

生成AIとは、コンテンツを自動生成できる人工知能を指します。「生成的人工知能」や「ジェネレーティブAI」と呼ばれることもあります。生成できる具体的なコンテンツは、テキスト、画像、動画、音声、プログラムコードなど多岐にわたります。生成AIは、大量のデータを取り込み、分析・学習した上で、学習したパターンや特徴をもとに新しいコンテンツを生み出します。ここでは、生成AIの特徴と具体的な活用分野について見ていきましょう。

生成AIの特徴

生成AIの主な特徴としては、以下の3点です。

ディープラーニング技術で戦略的な意思決定を支援できる
訓練データに存在しないオリジナルコンテンツを生成できる
クリエイティブな分野で幅広く活用できる

生成AIは人工ニューラルネットワークを活用したディープラーニング（深層学習）を基盤としています。これにより、大量の情報から洞察を導き出し、予測や戦略的な意思決定を支援することが可能です。さらに、学習データを超えた新たなコンテンツの創造も可能なため、従来のAIでは難しかった以下のようなクリエイティブな創作活動にも対応できます。

文章作成
画像生成
音楽制作
動画編集

生成AIを活用した創作物は、アート、広告、エンターテインメントなど、さまざまな分野で応用が進んでいます。

生成AIの活用分野

現在、生成AIはさまざまな分野で利用されています。そのなかでも比較的多いのが、以下のような分野です。

業務効率化
創造性支援
教育・研究

生成AIを活用することで、レポート要約や広告作成などの単純作業からクリエイティブな創作まで、さまざまな作業負担を軽減できます。また、アートやエンターテインメント分野においては、生成AIによって新たな表現手法の提供が可能です。加えて教育や研究分野においては、自然言語処理や画像認識技術の進展に大きく貢献しています。現在、生成AIの応用分野は増え続けており、今後、生成AIを活用した新たなサービスが登場することは間違いありません。

企業における生成AIの活用事例3選

生成AIは実際にさまざまな企業に導入されています。ここでは、生成AIの活用事例を紹介しましょう。取り上げたのは、下記の3つの事例です。

AIロボットを実現（オムロンサイニックエックス）
最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告（パルコ）
小学生向けの自由研究おたすけサービス（ベネッセ）

それぞれ詳しく解説しますので、ぜひ参考にしてみてください。

AIロボットを実現（オムロンサイニックエックス）

オムロンサイニックエックス（以下、OSX）はAIの研究拠点として設立され、「人と機械の融和」を具現化している企業です。ロボットが家庭や社会に普及するためには生成AIを活用し、ロボットにできることはロボットに任せられるようにしなければなりません。そこでOSXでは、人とロボットがコミュニケーションを取れるように、人の言語指示で動作するロボットの開発に生成AIを活用しています。代表的なAIロボットが、料理ロボットです。料理では、食材を掴んだり切ったりしなければなりませんが、食材によって大きさや柔らかさなどが異なります。ですので、一般的なロボット制御では実現できません。これは特定の作業動作を学習したAIモデルによりプログラムが生成され、より自然な方法でタスクを実行しています。 OSXが開発したAIロボットは、ロボットがAIによって人間の思考プロセスを模倣し、人間らしさを引き出している活用事例です。参考：AIを成長させる鍵は"料理"⁉～テクノロジーの最前線～

最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告（パルコ）

株式会社パルコは、ファッションだけでなく音楽やアート、演劇などを積極的に紹介し、小売業と不動産業でビジネスを展開している企業です。とくに注目されているのがファッション業界で、ファッション広告の制作に最先端の画像生成AIを駆使して話題を呼んでいます。なかでも注目を浴びた広告が『HAPPY HOLIDAYSキャンペーン』でした。本キャンペーンでは、日本で初めてAI・デジタルクリエイター『Ai- Editorial – Christian Guernelli』を起用しています。広告に使用しているグラフィック・ムービーで描かれている人物、背景、グラフィック・ムービー、ナレーション、音楽などを全て生成AIを使用して作成されました。パルコの広告は、AMDアワードで年間コンテンツ賞「優秀賞」を受賞しています。

難しい夏休みの宿題も生成AIでヒントを（ベネッセ）

2023年の夏休み、株式会社ベネッセコーポレーション（以下、ベネッセ）は小学生向けの生成AIを活用したサービス『自由研究おたすけAI』を開始しました。小学生のみならず、保護者も頭を悩ませる自由研究の題材選びに生成AIがヒントをくれるサービスです。ただし、『自由研究おたすけAI』は直接的な答えを与えるものではありません。したがって、「生成AIに頼ることで子どもの思考力が低下する」という保護者の懸念点も払拭できる画期的なサービスといえます。ベネッセでは通信教育のノウハウを生かし、「自分で考える力を親子で養う」生成AIサービスの提供を目指しました。利用に際しては、1日の質問回数に制限を設けたり、AIの回答も長文にならないような工夫がなされたりしています。これにより、利用者自身の思考を促す仕組みです。参考：ベネッセ、小学生親子向け生成AIサービスを7/25から無償提供

生成AI導入のメリットと課題

生成AIを導入すれば、多くのメリットを得られることは間違いありません。しかし、生成AIには少なからず課題も存在します。ここでは、生成AIを導入した場合のメリットを紹介し、さらに生成AIが抱える課題について解説しましょう。

生成AI導入のメリット

生成AIを導入した際に考えられる主なメリットは以下の5つです。

コンテンツ制作作業の効率化
優れたアイデア創出が可能
人為的なミスの防止や軽減が可能
顧客満足度の向上
人手不足の対応や労働時間の短縮

生成AIによってオリジナルコンテンツ制作や、制作の補助となるアイデア出しが可能です。人間が起こすようなミスをしないため、効率的に作業が進められます。結果として、人手不足や労働時間の短縮につながるだけでなく、生成AIによって作り出したコンテンツによって顧客満足度の向上も可能です。ビジネスで生成AIを活用すれば、企業全体の生産性と競争力が向上し、利益を得られることは間違いないでしょう。

生成AI導入時の課題

生成AIを導入する際には、いくつかの課題があります。大きな課題としては、以下の4つです。

技術的な課題
法律・倫理的問題
セキュリティリスク
社会的影響

技術的な課題としては、品質の安定性の欠如や誤情報（ハルシネーション）の生成、適切な指示の難しさなどです。とくにインターネット上の誤情報をデータとして学習することで、誤情報を出力する可能性があり、信頼性を欠くことにつながります。もしも誤情報を拡散すれば法律的な問題や倫理的な問題にも発展しかねません。インターネット上の著作物を学習する可能性も高く、著作権侵害のリスクも大きな課題です。また、機密情報や個人情報が漏洩する可能性も考えられます。上記のようなことを含め生成AIは社会的に大きな影響を与えることは当然ですが、人間の仕事が奪われる可能性やスキルアップの機会を失う可能性も生成AI導入時の課題です。

生成AI活用の成功ポイント3つ

生成AIを効果的に活用するためには、以下3つのポイントを押さえることが重要です。

業務内容の棚卸しと目的の明確化
最適なツールの選定
リスク管理と運用ルールの整備

まず、生成AIを利用する目的を明確にしなければなりません。課題を明確にし、課題のなかから生成AIの導入によって成果が上げられる業務を選択する必要があります。また、課題解決のための適切なツールの選定が重要です。ですので、必要な機能やコスト、セキュリティ性、サポート体制などを比較検討してください。とくにコストについては、導入コストだけでなく運用コストについても十分な検討が必要です。さらに利用手順やガイドラインの明確化によって運用ルールを整備しなければなりません。リスク管理とともに社員のAIリテラシーの向上をはかる必要もあります。生成AIは思考停止では活用できないので、人間の判断力も必要です。うまく運用できるように、PDCAサイクルを回してください。

まとめ〜従来のAIと生成AIの違いを知ってビジネスに活用〜

本記事では、従来のAIと生成AIの違いや生成AIがどのような分野で活用されているかについて取り上げました。生成AIをビジネスに活用することで、作業の効率化やコストダウン、人手不足の解消などが期待できます。進化し続ける生成AIは、ビジネス分野においてはすでに欠かせない存在です。記事内では、ビジネスにおける生成AIの具体的な活用事例を紹介しました。それぞれ、生成AIを導入することで、顧客満足度の向上や人手不足の解消など多くのメリットを得ています。生成AIの導入を検討中の場合は記事を参考にしていただき、メリットが得られそうであれば導入を検討してみてください。

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