生成AIと従来AIの違いを徹底解説｜仕組み・メリット・活用方法も解説

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最終更新日：2025/2/19

本記事について

ChatGPTを筆頭とする生成AIが注目される中、業務効率化や管理体制の強化などを目的として生成AIを取り入れる企業も増えています。中には、自社での活用を検討するにあたって、新しいデータを創出できる生成AIが従来のAIとどのように違うのか、よくわからないという人もいるでしょう。

本記事では、生成AIと従来型AIの違いを詳しく解説するとともに、生成AIの種類やビジネスにおける活用例、注意点などを紹介します。生成AIの特徴や可能性を押さえ、自社でのスムーズな導入と運用に向けてぜひお役立てください。

目次

1 生成AIと従来型AIの違いとは？
　1-1 生成AIとは
　1-2 従来型AIとは
　1-3 生成AIと従来型のAIの比較
　1-4 生成AIとRPAとの違い
　1-5 生成AIとLLM（大規模言語モデル）の違い
2 生成AIが注目される背景
　2-1 自然言語を用いた操作
　2-2 世界的な大手企業の取り組みと競争の激化
　2-3 人材不足の解消やコスト削減の必要性
3 生成AIの種類と代表的なツール
　3-1 テキスト生成AI
　3-2 画像生成AI
　3-3 音声生成AI
　3-4 動画生成AI
　3-5 3D生成AI
4 生成AIを導入するメリット
　4-1 作業効率の向上
　4-2 コスト削減
　4-3 顧客満足度向上
5 生成AIを活用する際の注意点
　5-1 著作権侵害・法的なリスク
　5-2 データの安全性・個人情報の漏洩対策
　5-3 回答の正誤確認が必要
6 ビジネスにおける生成AIの活用例・使い方
7 生成AIの未来と企業が今から準備すべきこと
　7-1 生成AIの未来と今後の展望
　　7-1-1 マルチモーダルAI化の進化
　　7-1-2 AGI（汎用人工知能）の発展と実現可能性
　　7-1-3 ASI（超知能）の可能性
　　7-1-4 量子コンピュータとの融合
　　7-1-5 生成AIアプリケーションの開発
　7-2 企業が準備すべきこと
8 まとめ

1 生成AIと従来型AIの違いとは？

©株式会社バイタリフィ

成AIと従来型AIは、どちらもAI（人工知能）の種類ですが、生成AIが新しいコンテンツを創出するのに対し、従来型AIは特定分野でのデータ分析や分類を得意とする点が異なります。ここでは、生成AIと従来型AIの主な違いについて詳しく解説します。また、AIと関連する用語との違いも紹介します。

1-1 生成AIとは

生成AI（Generative AI）とは、大量のデータを学習し、新しいコンテンツを生成するAIです。テキストや画像、音声、音楽、動画など多岐にわたるデータに対応しており、学習データにない新しいデータを創造することが可能です。

また、専門知識や特別なスキルがなくても、ユーザーが自然言語で指示するだけでコンテンツを作り出せます。

生成される文章の質や、画像の創造性が従来型AIよりも格段に上がっており、これまで人間にしかできないと言われていた作業までカバーできる可能性があります。生成AIの進化と普及により、生産性が向上し、クリエイティブな分野での表現の幅が広がると期待されています。

生成AIの仕組みや特徴については、下記記事で詳しく解説していますのでご参照ください。

関連記事：「生成AIとは？モデルの種類や仕組み・活用事例・メリットを解説」

1-2 従来型AIとは

従来型AIは、データの分析や分類、予測など、決められたタスクの実行に特化したAIです。過去のデータを学習し、パターンや規則を抽出して、それに基づいた判断や特定を行います。

具体的には、顔認識や音声認識、データ解析などがあり、医療や金融など多くの分野で利用されています。例えば、従来型AIは過去の気象データを学習し、未来の天気を予測する天気予報AIに活用されています。

1-3 生成AIと従来型のAIの比較

生成AIと従来型AIの主な違いは、「新しいコンテンツを生成できるかどうか」という点です。他にも、両者には以下のような違いがあります。


生成AI従来型AI
主な機能新しいコンテンツの創出既存データに関するタスク実行
得意なこと創造的コンテンツの生成、自然言語の対話、アイデア提案効率的なタスク処理、データの分類や分析、予測
主な用途文章・画像・音声・音楽・動画の生成、コーディング支援機械翻訳、音声認識、OCR認識
活用技術例右記の他、大規模言語モデル（LLM）、GAN（敵対的生成ネットワーク）など機械学習、ディープラーニング（深層学習）
代表ツールChatGPT、Microsoft Copilot、Stable Diffusion、VeoなどGoogle翻訳、DeepL

どちらのAIも、データを事前に学習し、入力に応じた分析や回答生成を行う点は同じです。ただ、従来型AIが学習データの中から適切な情報を厳選して提示するのに対し、生成AIはオリジナルのコンテンツを作成します。

従来型AIは、事前にFAQなどのデータを学習させておくことで、決まった回答が求められる場面で役立ちます。一方で、生成AIは柔軟で自由な創出が可能で、アイデアの提案や自然言語の対話にも対応しています。

1-4 生成AIとRPAとの違い

RPA（Robotic Process Automation）とは、定型的な作業を自動化するツールです。データ入力やレポート作成といった、手順やルールが決められた事務作業を効率化するために使われます。

生成AIとRPAは、「自動化」という面は共通していますが、異なる技術です。RPAはルーティン業務のように、繰り返しの多い定型業務を既存のルールに基づいて自動化できますが、新しいコンテンツは生成できません。一方、生成AIは、学習データに基づき、独自コンテンツを生成できます。

RPAは、大量データの入力や請求書処理など、ビジネスプロセスの効率化に貢献します。また、RPAと生成AIを組み合わせることで、複雑な判断を伴う非定型業務を自動化できる可能性があります。

1-5 生成AIとLLM（大規模言語モデル）の違い

LLM（大規模言語モデル）は、大量のテキストデータを学習したAI言語モデルで、生成AIの一種です。AIに人間が使用する自然言語を学習、処理させる「自然言語処理（NLP）」に特化しており、文章の生成や翻訳、要約などを得意とします。

LLM以前の言語モデルでは、学習データが限定的で、文章の精度や自然さに欠けることがありました。LLMでは、数千億～数兆個のパラメータを持つニューラルネットワークにより、書籍や論文など膨大な量のテキストデータを学習することで、高い言語処理能力を発揮します。

2 生成AIが注目される背景

OpenAIのChatGPTの登場は、生成AIへの関心が一気に高まるきっかけとなりました。生成AIが注目される背景には、他にもいくつかの要素があります。ここでは、主な3つのポイントを紹介します。

2-1 自然言語を用いた操作

生成AIは、普段使用している自然言語での操作ができます。従来型AIを理解し、操作するためにはプログラミングの専門知識やスキルが求められました。一方で、生成AIは自然言語で指示を出すことで多様なコンテンツを生成できます。

例えば、「犬の画像を出してください」と入力すると、AIが犬の画像を自動で生成します。また、自然言語の文章だけでなく、アイデアの提案や創造的なコンテンツの生成といったタスクにも対応しています。

2-2 世界的な大手企業の取り組みと競争の激化

GoogleやMicrosoft、Metaといった世界的な大手IT企業も、生成AIを開発しています。実際に、GoogleのGeminiやMicrosoft Copilotは、ChatGPTと並ぶ生成AIとして、世界的な知名度を誇ります。

これらの企業が互いに競い合い、より高性能な生成AIを生み出そうと巨額の投資を行っています。その結果、急速な技術革新が実現し、数年や数ヶ月という短い期間で多くの生成AIに関するアップデートが公開されています。

また、ChatGPTにより一躍有名になったOpenAIのように、スタートアップ企業も多数登場しています。生成AI市場における競争は激化していますが、日々目覚ましい進化を遂げていることは事実です。

2-3 人材不足の解消やコスト削減の必要性

少子高齢化が進み、あらゆる分野で労働力不足が深刻化しつつあります。また、物価高騰などの影響もあり、企業におけるコスト削減の重要性が高まっています。そこで、業務効率化や効率的なコンテンツ生成が可能な生成AIが、課題解決の手段として期待されています。

また、グローバル市場の拡大や働き方の多様化への対応も求められています。生成AIを活用することで、業務時間の短縮や負担軽減を達成し、柔軟な働き方と生産性の向上を両立できる可能性が高まります。

3 生成AIの種類と代表的なツール

生成AIの種類ごとに、生成コンテンツの形式や特徴が異なります。ここでは、代表的な生成AIの種類と主要なツールを紹介します。

3-1 テキスト生成AI

テキスト生成AIは、自然言語の生成に特化した生成AIです。文章作成能力が高く、Eメールやレポート、ブログ記事、小説など幅広いテキストコンテンツを生成できます。また、文章の要約や多言語翻訳にも対応しています。

文脈を保ち、一貫性のあるテキストを生成できる点が特徴です。ドキュメントやプレゼン資料の自動作成、Webページのディスクリプションの下書きなど幅広い用途での活用が見込めます。

代表的なツールは、以下の通りです。

  • ChatGPT：OpenAIが開発した汎用性の高いテキスト成AI
  • Gemini：Googleによる生成AIで、長文テキストのスムーズな生成や要約が可能
  • Notion AI：Notion上で直接AI機能を利用できる

ChatGPTの使い方や活用方法については、下記記事をご覧ください。

関連記事：「生成AI ChatGPTとは？特徴・活用事例・料金体系まで徹底解説」

3-2 画像生成AI

画像生成AIは、画像やイラストを生成するAIです。ユーザーがテキストで指示すると、数秒～数十秒ほどでリアルなオリジナル画像を自動生成できます。また、風景画や人物画、抽象画など、さまざまなスタイルの画像に対応しています。

高品質な画像を迅速に生成でき、時間とコストの削減や業務リソースの最適化といった効果が期待できます。広告制作やゲームデザイン、医療現場の診断支援などで用いられます。

主要なツールには、以下の3つがあります。

  • DALL-E：OpenAIが開発した画像生成AI
  • MidJourney：テキスト入力に応じた画像を出力、Discordアプリ上でも利用可
  • Canva：オンラインで使える無料のグラフィックデザインツール

3-3 音声生成AI

音声生成AIは、テキストから自然な音声を生成するAIです。特定の人の音声をAIに学習させることで、音声の特性を分析し、本人に近い音声を生成します。

オーディオブックや音声アシスタントなどの用途で活用でき、ユーザーエクスペリエンス（UX）やアクセシビリティの向上につながります。具体的には、視覚障害のある人向けの読み上げサービスや、多言語対応の音声ガイドといった用途が注目されています。

音声生成AIの代表サービスは、以下の通りです。

  • CoeFont：5分の収録でオリジナルのAI音声を作成できる
  • ReadSpeaker：人間らしい感情の表現と肉声感を実現
  • コエステーション：幅広い音声が使える音声合成サービス

3-4 動画生成AI

動画生成AIは、テキストや画像などを基に、動画コンテンツを自動生成するAIです。生成したい動画のストーリーや登場人物、要素などをテキストで入力すると、入力内容に沿った短い動画を生成できます。

専門的な動画編集の知識やスキルがなくても、高品質な動画を効率的に作ることができ、制作時間の短縮やコスト削減が見込めます。例えば、ニュース記事や商品説明の文章から、視覚的にわかりやすい解説動画を作る、といった使い方が可能です。

代表的なツールには、以下があります。

  • Dream Machine：テキストや画像から動画を高速生成できる無料の動画生成AI
  • Runway：カメラワークや詳細な調整が可能

3-5 3D生成AI

3Dモデル生成AIは、画像やテキストから連想される3Dモデルを生成できるAIです。一枚の画像や単純なテキストから、自動的に3Dのモデルを生成します。建築物の3D模型イメージやゲームのキャラクター、アニメや映画のCGコンテンツなどの制作作業に活用できます。

3Dモデル生成AIの代表的なツールは、以下の通りです。

  • Luma AI：スマホアプリで手軽に3Dモデルを生成
  • DreamGaussian：2分で3Dモデルを高速構築

生成AIの種類一覧について、下記記事で解説していますのであわせてご参照ください。

関連記事：「生成AIの種類と特徴を徹底解説！代表サービスと活用事例もわかる最新ガイド」

4 生成AIを導入するメリット

企業が生成AIを導入することで、多くのメリットを得られます。ここでは、主な3つのメリットについて詳しく紹介します。ｘ

4-1 作業効率の向上

生成AIを活用すれば、さまざまな作業を効率化できます。例えば、見込み顧客へアプローチする際に、生成AIに顧客の情報やコンテンツの内容を提供することで、パーソナライズされたメールを短時間で作成できます。

また、生成AIに議事録やレポート資料の作成を任せれば、読みやすい文書を効率的に作成できます。誤字脱字や入力ミスのチェックも不要になり、担当者は本来のコア業務に時間を費やせるようになるため、生産性の向上にもつながります。

4-2 コスト削減

生成AIが、定型業務や事務作業などを代行することで、人件費や外注費といったコストを抑えられます。顧客応対などの業務に必要な人員を減らすことで、より狭いオフィスに移転して、賃料やパソコンなどの設備費、通信費を削減できます。

また、生成AIは24時間365日稼働するため、夜間や休日などの営業時間外でも自動対応が実現し、残業代や休日出勤の手当も少なくなります。予算を効率的に活用でき、財務状況の改善につながります。

4-3 顧客満足度向上

生成AIは、顧客の属性や行動履歴などのデータを分析し、パーソナライズされた情報を提供します。顧客側は、興味のある商品・サービスの情報を迅速に得ることができ、満足度の向上につながります。

また、カスタマーセンターの営業時間によらず、生成AIが24時間問い合わせに対応できるため、問題の早期解決が実現します。顧客の興味・関心に合わせた新商品の紹介やキャンペーン案内、購入履歴に基づく個別サポートといった使い方もできるでしょう。

5 生成AIを活用する際の注意点

生成AIは優れたツールですが、使い方によってはリスクが高まります。効果が見込めないどころか、思わぬトラブルとなる可能性もあるため注意が必要です。ここでは、生成AIを利用する際の注意点について解説します。

5-1 著作権侵害・法的なリスク

生成AIが生成したコンテンツが、既存の著作物に類似している場合、著作権侵害にあたる可能性があるため注意が必要です。特に、商用利用する場合、著作権に抵触すると損害賠償などのリスクが高まります。

また、学習データの偏りやバイアスにより、データの誤用や人種差別などのリスクも出てきます。生成AIの利用規約や個人情報保護法など、関連法規も確認した上で利用する必要があります。必要に応じて弁護士など専門家に相談しておくと安心です。

5-2 データの安全性・個人情報の漏洩対策

生成AIに入力する学習データに、個人情報や機密情報が含まれる場合、情報漏えいや二次利用の可能性があります。情報漏えいが発生した場合、損害賠償責任が発生する上、社会的な信用を失う可能性も高まります。

生成AIに学習させるデータの選定や管理を厳重に行うとともに、データ保管や利用について適切なルールを定め、利用者に周知することが重要です。機密情報を含むデータを生成AIで扱う必要がある場合は、データのオプトアウトやよりセキュリティ性の高い法人向けプランへの変更なども検討しましょう。

5-3 回答の正誤確認が必要

生成AIの回答が常に正しいとは限りません。生成されるコンテンツの内容や質は、生成AIの学習データに依存します。誤った情報や古い情報が学習データに含まれていた場合、回答内容に反映されている可能性があります。

誤情報を企業が公式的に利用してしまえば、信用の損失や法的責任といったリスクが高くなるでしょう。生成AIの回答が正しいかどうか、人間が検証やチェックを行い、バイアスや誤りを修正する必要があります。

6 ビジネスにおける生成AIの活用例・使い方

生成AIは、以下のようにさまざまなビジネスシーンで活用できます。

  • マーケティング：キャッチコピーや広告文、市場データの分析支援
  • 営業：顧客へのメール作成、プレゼンテーション資料作成
  • カスタマーサポート：FAQ作成・更新、チャットボットによる24時間体制の自動応対
  • 動画のシナリオ作成、ブログ記事のドラフト生成、SNS投稿の生成
  • 企画：新製品やサービスのコンセプト作成、モックアップ作成
  • エンジニアリング：プログラムコード生成、バグ検出
  • デザイン：ロゴ作成、イラスト生成、Webサイトデザイン
  • 教育：教材作成、個別学習プラン作成

生成AIを活用した業務効率化に成功した企業の事例を、下記記事で紹介しています。あわせてご覧ください。

関連記事：生成AIによる業務効率化事例21選【製造・医療・コールセンター・社内業務・教育・不動産など】

7 生成AIの未来と企業が今から準備すべきこと

生成AIは、今後さらなる進化を遂げ、生活やビジネスに大きな影響を与える可能性があります。企業は、生成AIを有効活用し、業務効率化や利益向上などの目的を達成するために、将来を見据えた情報収集や準備が必要になるでしょう。

7-1 生成AIの未来と今後の展望

ここでは、現在考えられている生成AIの将来的な可能性や今後の展望について、5つの観点で紹介します。

7-1-1 マルチモーダルAI化の進化

現在の生成AIは、テキストや画像、音声など特定のデータを扱うものが主流です。今後は、複数のデータ形式を同時に処理・生成できる「マルチモーダルAI」が進化し、より高度なコンテンツの生成やタスク処理が可能になると考えられます。

例えば、画像を見ながら説明文を生成するアプリケーションの開発や、動画の要約を使った字幕や音声ナレーションの自動生成などが挙げられます。

7-1-2 AGI（汎用人工知能）の発展と実現可能性

AGI（汎用人工知能）とは、人間と同等、もしくは人間以上の知能を持ち、包括的で高度な能力を発揮できるAI技術です。幅広い分野で人間のように思考し、学習や意思決定を行います。

AGIが人間に代わって自律的に判断し、複雑な問題の解決や創造的な作業に取り組むことが可能です。AGIの実現は、まだ先のことと考えられていますが、近年ではその可能性を明確に示す研究成果も出ており、本格的な運用に注目が集まっています。

7-1-3 ASI（超知能）の可能性

AGIをさらに超える知能を持つAIは、ASI（超知能）と呼ばれます。ASIは、人間の理解の範疇を超える高度な思考や創造性を発揮すると考えられています。

現時点では、ASIの実現は遠い未来の話と思われるかもしれませんが、AGIの発展に伴い、その可能性も議論されています。ASIの実現により、複雑な社会的課題の解決や新しい科学法則の発見、未知の技術の開発を促せる可能性があります。

7-1-4 量子コンピュータとの融合

量子コンピュータは、量子力学の原理を利用した次世代のコンピュータ技術です。量子コンピュータの持つ高速計算能力により、生成AIの学習効率を大幅に向上できる可能性があります。

例えば、自然言語処理能力を向上させ、より複雑で精度の高い言語モデルの構築が可能になります。また、各分野における生成AIの活用を強化し、問題解決を促すと考えられます。

ただ、量子コンピュータの実用化が進む一方で、AIとの統合に向けたプラットフォーム開発が必要です。また、量子技術を悪用したセキュリティリスクへの対策も重要です。

7-1-5 生成AIアプリケーションの開発

生成AIの進化は、各分野における生成AIアプリケーション開発を後押しします。作りたいアプリケーションの条件やイメージを、生成AIに入力するだけでコーディングを効率的に行えるため、多様なアプリケーションが登場する可能性があります。

今後は、スマホなどのモバイルデバイスやクラウドを活用したスケーラブルな生成AIアプリの開発などが期待できます。オープンソースで誰でも開発しやすい環境整備が進む一方で、学習データの偏りを防ぐための適切なデータ選定が重要です。

7-2 企業が準備すべきこと

生成AIの進化は、企業にとって大きなチャンスであると同時に、脅威となることも考えられます。変化の波に乗り遅れないためにも、以下のような点を意識して準備しましょう。

  • 情報収集：生成AIの最新情報を常に収集し、動向を把握する
  • 戦略策定：自社における生成AIの活用方法や戦略を具体的に策定する
  • 人材育成：生成AIを扱える人材の育成や採用を行う
  • 技術導入：生成AIシステムやツールを選定、導入する
  • リスク対策：著作権侵害や情報漏えいなどのリスク対策を講じる

生成AIを積極的に活用することで、企業は新たな価値を創造でき、競争優位性の確立につながります。

8 まとめ

生成AIは、学習データに基づき、テキストや画像、動画など新しいコンテンツを生成するAIです。従来型AIは、入力データの分析や分類、予測に強みがあり、定型作業の自動化に向いていますが、生成AIは柔軟なコンテンツ生成ができるという点が大きく異なります。

生成AIを導入することで、企業は業務効率化やクリエイティブ制作の促進といったメリットを得られます。一方で、権利の侵害やセキュリティなどのリスク対策が求められます。また、現時点では、最終的な判断は人間が行う必要があります。

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株式会社バイタリフィ マーケ担当

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