【2025】生成AIとAIの違いとは？メリットデメリットや注意点をわかりやすく解説

最近、AIってよく聞くものの、何がどうすごいのかよく分からない。と感じたことは、ありませんか。SNSでもニュースでもAIの話題は尽きません。その中でも生成は、画像を作ったり、文章を書いたり、まるで人間のようなことができます。

今回は、生成AIとAIの基本やその違い、活用例までをわかりやすく解説していきます。

生成AIとは

生成AIとは文字の通り、何かを生成するAIのことで「ジェネレーティブAI」とも呼ばれています。例えば、文章や画像、音声、動画などをゼロから作ることができます。

生成AIの中でも代表的なのがChatGPTでしょう。人間が与えた指示に対して、答えをすぐに返してくれる仕組みの裏には、大量のデータを学習したAIモデルの存在があります。

インターネット上にある多くの情報を覚えたAIが、覚えた情報をそれをヒントに新しいものを生み出しているというイメージです。

生成AIの種類と特徴

生成AIには、以下のようにいくつかの種類があります。

色々な種類がありますが、すべてに共通しているのは、人間が指示するとゼロからコンテンツを作り出してくれる点でしょう。応答スピードが早く、試行錯誤を繰り返しやすい柔軟性が特徴です。

また、ChatGPTは自然な会話や文章生成が得意で、DALL·Eは、プロのような画像を生み出すことに長けています。それぞれが個性を持ち、クリエイティブな発想を広げてくれる存在になりつつあります。

生成AIの種類については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。

【2025】生成AIの4種類を解説！それぞれの特徴やおすすめ生成AIを紹介

生成AIの活用事例

生成AIはすでに、あらゆる分野で活用されています。例えば、マーケティングでは広告コピーの自動生成、アートやファッションの分野でもアイデア出しに重宝されています。

また、プログラミングのコード補完、カスタマーサポート対応など、実務でも幅広く使われており、ブログのネタ探しやSNS投稿のサポートなど、日常的なツールとしても便利です。

AIとは

AIは人間の知能をコピーする技術のことから、人工知能とも呼ばれます。1950年代に数学者のアラン・チューリングが「機械は思考できるのか？」と問いかけたことが、AI研究の始まりとされています。その後、ディープラーニングの発展とともに進化し、今では音声認識や翻訳、自動運転などで、日常に溶け込んでいます。

AIの技術には、大きく分けて以下のようなものがあります。

AIについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。

【2025】AI（人工知能）とは？活用事例やメリット・AIの作り方を解説

AIの種類と特徴

AIには大きく分けて以下の2種類があります。

特化型AIは、画像生成AIや翻訳アプリなどです。今、私たちが日常で触れているAIは、ほとんどが特化型AIになります。 一方、汎用AIは、まだ実現されていない技術になります。

AIの活用事例

AIは、あらゆる業界で当たり前の存在になりつつあります。例えば、医療分野では画像診断、物流ではルート最適化に活用されています。また、Netflixのおすすめ機能やスマートスピーカーの音声応答もAIです。

最近では農業や建設業界などの分野でも導入が進んでいます。気づかれないくらい自然に溶け込んでるのが、AIのすごさでもあるのです。

生成AIとAIの違い

同じ「AI」と呼ばれてはいるものの、生成AIとAIは得意なことも考え方も違います。ここでは両者の違いを詳しく見てみましょう。

目的と機能の違い

一般的にAIは「正解に導く」ことに強く、生成AIは「新しい何かを生み出す」ことに長けています。例えば、天気予報AIは過去データから明日の天気を予測しますが、生成AIなら「雨の日にぴったりなキャッチコピーを考えて」という指示に対する提案ができるのです。

つまり、AIは分析や分類・予測が得意で、生成AIは表現や創作・提案が得意なので目的が異なり、使いどころも自然と変わってくるわけです。

得意なタスクの違い

AIは、ルールがはっきりしている問題を処理するのが得意です。例えば、迷惑メールの仕分けや自動運転の障害物認識など、答えが明確なものが得意です。一方、生成AIは正解が一つでないタスクに強いです。

ブログの下書きや広告アイデア、イラストの構図など、感性などが求められる作業が得意です。つまり、従来のAIは職人で、生成AIはクリエイターとイメージすると分かりやすいかもしれません。

学習方法の違い

生成AIもAIもデータを学び成長するという点は同じですが、従来のAIは、「教師あり学習」という正解を教えながら覚えさせていく学習方法です。一方、生成AIは、膨大なデータから文脈やパターンを見つける「自己教師あり学習」や「事前学習」を使用します。

だからこそ、生成AIは複雑で柔軟な応答ができる反面、間違っていても正解のように答えてしまうことがあるのです。

生成AIのメリット・デメリット

次に、生成AIを実際に使ってみて感じる良い面と気になる面の両方をリアルに見ていきましょう。

生成AIのメリット

生成AIの一番のメリットが発想力の幅広さでしょう。自分では思いつかなかったような表現やアイデアを、短時間でどんどん提示してくれます。

文章の下書きや企画のたたき台など、ゼロから何かを生み出す時にその能力を発揮します。うまく使えば煮詰まった時の壁を突破するヒントにもなるでしょう。

生成AIのデメリット

生成AIの一番の課題は、情報の正確性です。一見、正しい文章が出てきても、実は事実とズレていた、ということも。これはハルシネーション（幻覚）と呼ばれ、生成AIの性質上どうしても起こり得る現象です。

また、他人の作品に似すぎてしまったり、意図せず偏った表現が混ざっていたりと、著作権や倫理の問題も見逃せません。便利さの裏にはリスクも潜んでいるということを頭に入れておきましょう。

AIのメリット・デメリット

生成AIと同じように、AIにも強みや弱みがあります。ここでは、AIのメリット・デメリットを見てみましょう。

AIのメリット

AIの最大の強みが効率化です。人間が何時間もかかる作業を数秒で処理するスピード感は圧倒的でしょう。

例えば、工場での品質チェックや病気の早期発見など、ルーチン作業や大量のデータ処理は人間よりもミスなく、何倍も早くこなせます。疲れも知らず、24時間365日稼働可能という点も魅力です。

AIのデメリット

AIは決められたルールの中で動くことが得意です。逆に言うと、ルール外の事態やイレギュラーな判断にはまだまだ弱いです。

また、AIの普及で人間の仕事が奪われるという懸念も根強いでしょう。特に単純作業は、自動化の波にさらされやすくなります。さらに、AIの判断がブラックボックス化しやすいので、なぜそうなったのかが見えにくいのも不安材料です。

生成AIとAIの注意点

生成AIもAIも、便利さと引き換えに扱い方を間違えると以下のように危険な面もあります。

• フェイクニュース
• ディープフェイクの拡散
• 無意識に偏見を助長してしまう表現
• アルゴリズムによる差別
• プライバシーの侵害

このように、悪用のリスクは小さくありません。また、著作権やオリジナリティがなくなるという問題も、避けて通れないでしょう。

大切なのは生成AIを正しく理解し、賢く付き合っていくための使う側の倫理感です。生成AIもAIも進化すればするほど、その力をどう使うかという舵取りがますます重要です。

そのため、AIに任せすぎず、あくまでもパートナーという視点を忘れないようにしましょう。最先端技術であっても、それを使うのはあくまで人間なのです。

生成AIとAIを使いこなすならセミナー受講がおすすめ

生成AIやAIの活用を本格的に始めたいと考えているなら、専門的なセミナーを受講するのが一番の近道です。以下で、特におすすめのセミナーを2つご紹介します。

生成AIセミナー

生成AIセミナーは、未経験者でも短期間で生成AIの基礎から応用までを習得できるプログラムです。セミナーでは、生成AIの基礎や機械学習、ディープラーニングの基礎、ChatGPTやCopilotの活用方法、プロンプトエンジニアリングなど、実務ですぐに活用できる内容が網羅されています。

ビジネス向けAI完全攻略セミナー

ビジネス向けAI完全攻略セミナーは、すぐにビジネスに使えるAIの作成方法を習得できるようになるための講座です。セミナー内容は、AIの基礎知識や機械学習、AIの作成方法、AIの応用知識、実装課題など、ビジネスでAIを使うための実践的なスキルを習得できます。

生成AIとAIの違いを理解して使いこなそう

今回は、生成AIとAIの基本やその違い、メリットデメリット、注意点を初心者向けにわかりやすく解説しました。生成AIとAI、似ているようでまったく違う両者は、どちらも私たちの生活や仕事のあり方に大きな影響を与えはじめています。

生成AIは創る、AIは判断するという、それぞれが別物として進化してきたからこそ、今後はこの2つをどう組み合わせて使いこなしていくかが鍵になってくるでしょう。