この記事のポイント
この記事は生成AIとChatGPTの特徴や違いについて解説しています。- 生成AIは多様なコンテンツを生成する技術で、ChatGPTは自然言語処理に特化したAIです。
- 従来のAIとは異なり、生成AIは新しいデータを生成する能力を持ちます。
- ChatGPTは質問やプロンプトに対して、自然な会話応答を生成することが可能です。
- 生成AIはテキスト生成、画像生成、音声生成など異なる分野に応用できる多様な技術を包含しています。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
人工知能とはいえども、生成AIとChatGPTは一緒にしてしまってはいけません。一見似ているこの二つの技術には、実は大きな違いがあります。
本記事では、生成AIとChatGPTの違いを明らかにし、それぞれがどのように機能するのか詳しく解説していきます。生成AIがさまざまな形式のコンテンツを生み出す技術であること、ChatGPTが自然言語処理に特化したAIであることなど、その特徴と活用事例を通じて、読者がこれらの技術を深く理解し、現実世界での応用に結び付けていくための知識を提供します。
最新のAI技術の潮流を追いながら、そのビジネスや日々の作業へのインパクトを探ります。
生成AIとは
生成AIとは、データを基に新たなコンテンツを生成する人工知能の一種です。テキスト、画像、音楽など、様々な形式のオリジナルコンテンツを作成することができます。生成AIは、既存の情報から学習して新しいデータを生成することができるため、非常に多様な応用が可能です。
従来のAIと生成AIの違い
従来のAIは特定のタスクを効率的に実行することに重点を置いているのに対して、生成AIは、学習したデータを基に新しいコンテンツを生成することを目的としています。
今までは、新たなコンテンツを創造することは人間にしかできないことでしたが、生成AIが登場したことにより、AIが新たなコンテンツを創造することができるようになったといえます。
生成AIを活用した代表的なサービスはChatGPTです。詳細は以下の関連記事をご覧ください。
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生成AIとChatGPTの違い
生成AIは広範囲にわたる概念であり、テキスト、画像、音声など、あらゆる種類のデータに関して新しいコンテンツを生み出すことができます。対してChatGPTは、生成AIの一種であり、特に自然言語という技術に焦点を当てたサービスです。
生成AIの種類
ここでは生成AIにはどのような種類があり、ChatGPTはどこに含まれているのかをみていきます。
以下に、代表的な生成AIの種類と、その具体例を挙げます。
1.テキスト生成AI
自然言語処理（NLP）技術を使用してテキストコンテンツを生成します。記事作成、物語生成、自動翻訳、質問応答などに応用されます。
具体例: ChatGPT
2.画像生成AI
画像やビジュアルコンテンツを生成します。このカテゴリには、アート作品の生成、写真の修正や合成、スタイル変換などが含まれます。
具体例: DALL-E（OpenAIによって開発された、テキストのプロンプトから画像を生成するモデル）
3．音声生成AI
概要: 音楽や音声コンテンツを自動生成します。曲の作成、既存の曲のアレンジ、効果音の生成などに利用されます。
具体例: OpenAI Jukebox（さまざまなジャンルの音楽を生成するAI）
Jukebox
4．動画生成AI
概要: 動画やアニメーションを自動で生成する技術です。映像のエフェクト追加、アニメーションキャラクターの動きの生成などが可能です。
具体例: Runway ML（様々なビジュアルエフェクトやアニメーションを生成するAIツール）
5．コード生成AI
概要: プログラミングコードを生成するAIです。ユーザーからの自然言語の説明に基づいて、対応するプログラムコードを出力します。
具体例: GitHub Copilot（プログラマーがコードをより効率的に書けるように支援するAIベースのツール）
ChatGPT・生成AI活用事例
ChatGPTおよび生成AIの活用事例は以下にまとめています。
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ChatGPTの活用事例50選！業界別の事例や活用時のポイントを徹底解説
昨今ではマルチモーダルに進化で違いは少なく
ChatGPTは名前の通り、最初はチャットベースでのサービスでした。しかしながら、最近ではマルチモーダル(テキスト生成だけではなく画像生成や音声生成も付加)しています。
ChatGPTが進化していく中で生成AIとChatGPTはサービスなのか、技術を指す言葉なのかが大きな違いであり、その能力についてはほぼ差が少なくなっていくのではないでしょうか。
生成AI（汎用大規模モデル）の存在感は依然として大きいものの、それだけでは解決しきれない課題やユースケースが明確化しつつあります。そこに登場するのがマルチモーダルAIによる複数情報源の統合や、ドメイン特化型モデルの徹底した専門分野対応です。大規模言語モデルのさらなる最適化・差別化も含めて、これからのAI導入は「いかに複数の技術を組み合わせ、現場のニーズに即した設計を行うか」が成否を左右すると言っても過言ではありません。
つまり、今後は企業の視点として「単一の汎用生成AIを導入すれば終わり」ではなく、①どの領域で実際の効率化や新価値創造を目指すのか、②そこに必要な情報源は何か、③運用時の法規制やアップデート体制はどう確立するかといった、より高度な戦略思考が求められるでしょう。専門家が唸るようなAI活用とは、まさにこの複合的視点を備え、最適解を定期的にアップデートし続ける柔軟性にかかっています。
まとめ
本記事では、生成AIとChatGPTの基本的な理解から具体的な違いについて解説しました。
読者の皆様は、これらの情報をもとに、生成AIとChatGPTをより効果的に活用する方法を検討してみてください。
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