生成AIとAIの違いとは？仕組みと特徴を図解で解説

「生成AIって、ふつうのAIとなにが違うの？」

ChatGPTやGeminiが話題になるなかで、こうした疑問をもつ方は少なくありません。じつは生成AIはAIという大きな技術の一分野であり、両者には明確な役割のちがいがあります。

従来のAIがデータの分析や分類を得意とするのに対し、生成AIは文章や画像などの新しいコンテンツを自ら作り出すことに特化した技術です。この違いを正しく理解しておくことは、ビジネスで最適なツールを選ぶうえで欠かせません。

本記事では、AIと生成AIの基本的な仕組みから両者の決定的なちがい、代表的なサービスの紹介、そしてビジネスでの使い分けまでをわかりやすく解説します。さらに、2025年に注目を集めているAIエージェントとの関係性や、今後の技術進化の方向性にもふれていきます。

「AIの全体像をざっくりつかみたい」「自社の業務にどちらを取り入れるべきか知りたい」という方は、ぜひ最後までお読みください。

Index

AI（人工知能）の基本を理解する

生成AIとAIのちがいを正しく把握するには、まずAIそのものの定義や歴史を理解しておくことが大切です。 AI（Artificial Intelligence）は日本語で「人工知能」と訳され、人間がもつ知的なはたらきをコンピューター上で再現しようとする技術の総称です。

ここでは、AIがどのように発展してきたのか、そしてどのようなタスクを得意としているのかを確認していきましょう。

項目	内容
英語表記	Artificial Intelligence
日本語訳	人工知能
おもな役割	学習・推論・判断の自動化
活用分野の例	画像認識、音声認識、データ分析、自動運転など

AIの定義と歴史的な発展の流れ

AIとは、人間の知能をコンピューターで模倣し、学習や推論、判断などを自動で行うシステムを指します。厳密な定義は研究者のあいだでもさまざまですが、「人間の知的行動をコンピューター上で再現する技術の総称」として広く使われています。

AIという言葉が初めて登場したのは、1956年にアメリカで開催されたダートマス会議です。計算機科学者のジョン・マッカーシーがこの場で「Artificial Intelligence」という用語を提唱し、AI研究の出発点となりました。

その後、AIは大きく3つのブームを経て進化してきました。

時期	ブーム	おもな特徴
1950〜1960年代	第1次AIブーム	探索や推論による問題解決の研究
1980年代	第2次AIブーム	エキスパートシステム（専門家の知識をルール化）の実用化
2010年代〜	第3次AIブーム	ディープラーニングの登場で画像認識などが飛躍的に向上

第3次AIブームでは、ディープラーニング（深層学習） という技術が大きなブレークスルーをもたらしました。大量のデータからAIが自動的にパターンを学習できるようになり、画像認識や音声認識の精度が人間のレベルに迫るまで向上しています。

そして2022年11月にChatGPTが登場したことで、AIは「分析するもの」から「創造するもの」へと大きく進化しました。この流れのなかで生まれたのが、本記事のテーマである生成AIです。

従来のAIが得意とするタスクの具体例

従来のAIは、おもに「データを分析して判断する」「パターンを見つけて分類する」といったタスクに強みをもっています。人間が与えたデータやルールにもとづいて、正確かつ高速に処理を行うことがその本質です。

わたしたちの日常生活でも、従来のAIは多くの場面で活躍しています。たとえば、スマートフォンの顔認証やメールのスパムフィルタリング、ネットショッピングのおすすめ表示などは、すべて従来のAI技術が支えるしくみです。

活用シーン	具体例
スマートフォン	顔認証、音声アシスタント（Siri、Googleアシスタント）
メール	スパムメールの自動フィルタリング
EC・動画配信	レコメンド機能（おすすめ商品・動画の提案）
製造業	製品の外観検査、不良品の自動検出
金融	不正取引の検知、株価の予測分析

このように従来のAIは、特定のタスクにおいて人間を超える精度とスピードを発揮します。ただし、あくまでも「与えられたデータの範囲内で判断する」技術であり、ゼロからなにかを生み出すことは苦手です。

以下で、とくに代表的なタスクを2つくわしく見ていきましょう。

画像認識・音声認識による自動判定

従来のAIがもっとも得意とする分野のひとつが、画像認識と音声認識です。大量の画像データや音声データを学習することで、対象がなにであるかを高い精度で自動的に判定できます。

画像認識の身近な例としては、スマートフォンの顔認証があげられます。登録された顔の特徴をAIが学習し、カメラに映った顔と照合することでロック解除を行うしくみです。

製造業の現場では、製品の外観をカメラで撮影し、AIがキズや汚れを自動で検出する品質検査にも活用されています。人間の目による検査よりもばらつきが少なく、24時間体制で安定した品質管理を実現できる点が大きなメリットです。

技術	おもな活用例
画像認識	顔認証、自動運転の障害物検知、医療画像の診断支援
音声認識	音声アシスタント、議事録の自動文字起こし、コールセンターの音声分析

音声認識では、Apple社のSiriやGoogleアシスタントが代表的な例です。ユーザーの音声をテキストに変換し、その内容をもとに適切な回答を返します。

近年では、コールセンターの電話内容をリアルタイムで文字起こしし、顧客の感情を分析する技術も普及しはじめています。画像認識・音声認識ともに、「判別する」「分類する」ことに特化した従来AIならではの強みが発揮される領域です。

データ分析・予測に基づく意思決定支援

従来のAIが力を発揮するもうひとつの領域が、データ分析と予測にもとづく意思決定支援です。過去のデータからパターンや傾向を読み取り、将来の結果を予測することで、人間の判断をサポートします。

たとえば、金融業界では過去の取引データをAIが分析し、不正な取引をリアルタイムで検知するシステムが広く導入されています。小売業では、過去の販売データと天候・イベント情報を組み合わせることで、需要予測の精度を大幅に向上させている企業も少なくありません。

業界	AIによる意思決定支援の例
金融	不正取引の検知、与信審査の自動化
小売	需要予測にもとづく在庫の最適化
医療	検査データからの疾患リスク予測
マーケティング	顧客の行動データ分析による広告配信の最適化

マーケティングの分野でも、AIの活用は急速にすすんでいます。顧客のWeb上での行動履歴を分析し、もっとも効果的なタイミングと内容で広告を配信する手法は、多くの企業で導入されるようになりました。

このように、従来のAIは「大量のデータをもとに正確な判断をくだす」ことにおいて、ビジネスに欠かせない存在となっています。ただし、AIが出力するのはあくまでも分析結果や予測値であり、新しい文章や画像をつくり出すことはできません。

従来のAIの限界と課題

ここまで見てきたように、従来のAIは特定のタスクにおいて高い精度を発揮します。しかし、その一方でいくつかの明確な限界と課題を抱えています。

もっとも大きな制約は、学習したデータの範囲を超えた処理ができないという点です。従来のAIは、あらかじめ人間が与えたデータやルールにもとづいて動作するため、想定外の状況には柔軟に対応できません。

たとえば、猫と犬を見分けるために学習したAIは、学習していない動物の種類を正しく識別することが困難です。新しいタスクに対応するためには、そのつど大量のデータを用意して再学習させる必要があります。

課題	内容
柔軟性の不足	学習データにない状況への対応がむずかしい
創造性の欠如	新しいコンテンツを生み出すことができない
データ依存	大量かつ高品質な学習データが必要
タスク特化	ひとつの目的に特化しており、汎用的な対応は困難
再学習のコスト	新たなタスクに対応するには再学習が必要で、時間とコストがかかる

さらに、従来のAIは**「なにかを新しくつくり出す」ことができません**。データの分類や予測はできても、文章を書いたり画像を描いたりする創造的な作業は範囲外です。

こうした従来のAIの限界を打ち破る技術として登場したのが、次章で解説する「生成AI」です。生成AIは、従来のAIとはまったく異なるアプローチで、新しいコンテンツを創造する力をもっています。

生成AI（ジェネレーティブAI）の基本を理解する

生成AIとは、学習したデータをもとに文章や画像、動画、音声などの新しいコンテンツを自動で作り出すAI技術です。英語では「Generative AI（ジェネレーティブAI）」と呼ばれ、従来のAIとは根本的に異なる能力をもっています。

2022年11月にOpenAI社がChatGPTを公開したことをきっかけに、生成AIは世界中で爆発的な注目を集めました。公開からわずか5日で全世界のユーザー数が100万人を突破するという、前例のない速さで普及が進んだのです。

ここでは、生成AIの定義や特徴、それを支える技術、そして作成できるコンテンツの種類についてくわしく見ていきましょう。

項目	内容
英語表記	Generative AI
日本語表記	生成AI、生成系AI
おもな役割	テキスト・画像・動画・音声など新しいコンテンツの生成
代表的なサービス	ChatGPT、Gemini、DALL-E、Stable Diffusionなど

生成AIの定義と特徴

生成AIとは、大量のデータから学習したパターンや関係性を活用して、これまでに存在しなかった新しいコンテンツを生み出す人工知能技術のことです。従来のAIが「データを分析して答えを選ぶ」のに対し、生成AIは「データを学んで新しいものを創る」という点で大きくことなります。

ただし、ここで注意しておきたいのは、生成AIが完全にゼロから新しい情報を生み出しているわけではないという点です。あくまでも学習データにもとづいてパターンを推測し、それを新しいかたちで再構築するしくみであることを理解しておきましょう。

生成AIの大きな特徴は、専門的なスキルがなくても誰でもかんたんに使えることです。ふだん使っている言葉で指示を出すだけで、プロレベルの文章作成やデザイン、プログラミングコードの生成までこなしてくれます。

特徴	内容
創造性	新しいテキスト、画像、動画、音声などを自動で生成
汎用性	ひとつのモデルでさまざまなタスクに対応できる
操作性	専門知識がなくても自然な言葉（プロンプト）で指示が可能
学習能力	大規模なデータセットから言語のニュアンスやパターンを理解
対話性	ユーザーとのやり取りを通じて回答を改善できる

こうした特徴により、生成AIはビジネスから日常生活まで幅広い場面で活用されるようになりました。 AIの一分野でありながら、従来のAIとは目的も能力もまったくことなる存在として、急速に発展をつづけています。

生成AIを支えるディープラーニング技術

生成AIの実現を可能にした中核技術が、ディープラーニング（深層学習） です。ディープラーニングとは、人間の脳の神経回路（ニューラルネットワーク）を模した学習モデルを使い、膨大なデータから特徴やパターンを自動的に学び取る技術を指します。

従来の機械学習では、AIに学習させる「特徴量」を人間が設計する必要がありました。たとえば、猫の画像を識別するために「耳の形」「目の大きさ」「ヒゲの有無」などの特徴をあらかじめ定義しなければならなかったのです。

ディープラーニングでは、こうした特徴量の設計が不要になります。 AIが自ら大量のデータを分析し、重要な特徴を自動的に抽出して学習できるようになったことが、最大のブレークスルーです。

生成AIの分野では、とくに以下のような技術が重要な役割を果たしています。

技術	概要	おもな用途
Transformer	文章全体の文脈を同時に理解する注意機構をもつモデル	テキスト生成（ChatGPTなど）
大規模言語モデル（LLM）	数千億のパラメータをもつ超大規模なTransformerモデル	文章生成、対話、翻訳
拡散モデル（Diffusion Model）	ノイズから段階的に画像を復元する手法	画像生成（Stable Diffusionなど）
GAN（敵対的生成ネットワーク）	生成器と判別器が競い合いながら精度を高めるモデル	画像生成、データ拡張

とりわけTransformerモデルの登場は、生成AIの進化において決定的な出来事でした。 2017年にGoogleの研究チームが発表したこのモデルは、文章の前後関係を一度に把握できる「注意機構（アテンション）」をそなえており、それまでの手法を大きく上まわる性能を実現しました。

ChatGPTに搭載されているGPT（Generative Pre-trained Transformer）も、このTransformerをベースとしています。ディープラーニングの進化なくして、今日の生成AIの実用化はありえなかったといえるでしょう。

生成AIが作成できるコンテンツの種類

生成AIが作り出せるコンテンツは、テキストだけにとどまりません。画像、動画、音声、プログラミングコードなど、多岐にわたるデジタルコンテンツを自動で生成できることが大きな特徴です。

以下の表に、生成AIが対応するおもなコンテンツの種類をまとめました。

コンテンツの種類	生成できるもの	代表的なサービス
テキスト	文章、要約、翻訳、コード	ChatGPT、Claude、Gemini
画像	イラスト、写真風画像、デザイン	DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney
動画	ショートムービー、アニメーション	Sora、Runway
音声	ナレーション、音楽、効果音	ElevenLabs、Suno

このように、生成AIは文章作成からクリエイティブなデザイン、音楽制作まで幅広い分野をカバーしています。それぞれの分野で、どのようなコンテンツが生成できるのかをもう少しくわしく見ていきましょう。

テキスト生成（文章・コード・翻訳）

テキスト生成は、生成AIのなかでもっとも広く活用されている分野です。 ChatGPTに代表される大規模言語モデルは、ユーザーの指示にもとづいて自然で読みやすい文章を瞬時に作成できます。

ビジネスメールの下書きから企画書の作成、ブログ記事のライティングまで、テキスト生成AIの用途は多岐にわたります。プログラミングの分野でも、自然な言葉で「こういう機能をつくりたい」と伝えるだけで、対応するコードを自動生成してくれるため、開発の効率が大きく向上しました。

テキスト生成の用途	具体例
ビジネス文書	メール、議事録、企画書、プレゼン資料の下書き
コンテンツ作成	ブログ記事、SNS投稿文、広告コピー
プログラミング	Python、JavaScript、SQLなどのコード生成
翻訳・要約	多言語翻訳、長文の要約、文体の変換

翻訳の分野でも、生成AIの登場によって精度が飛躍的に向上しています。単語の置き換えではなく、文脈を理解したうえで自然な表現に翻訳できるため、従来の自動翻訳ツールとはくらべものにならない品質です。

テキスト生成AIを効果的に活用するコツは、指示（プロンプト）をできるだけ具体的に伝えることです。「誰に向けた文章か」「どのようなトーンで書くか」「文字数の目安」などを明示すると、より質の高いアウトプットを得られます。

画像・動画・音声の生成

テキスト以外の分野でも、生成AIの活用は急速に広がっています。とくに画像生成AIは、テキストで指示を入力するだけで写真のようにリアルな画像やイラストを瞬時に作成できるため、デザイン業界をはじめ多くの分野で注目されています。

DALL-EやStable Diffusion、Midjourneyなどの画像生成AIは、「夕焼けの海辺に佇む猫」といった言葉の指示だけで、独創的な画像を生み出すことが可能です。デザインの専門知識がなくても高品質なビジュアルを作成できるため、広告バナーやSNS用画像の制作コストを大幅に削減できます。

コンテンツ	活用例
画像生成	広告バナー、SNS投稿画像、商品イメージ、プレゼン用ビジュアル
動画生成	プロモーション動画、商品紹介ムービー、アニメーション
音声生成	ナレーション音声、ポッドキャスト、多言語吹き替え

動画生成の分野では、OpenAI社のSoraやRunwayといったサービスが最前線を走っています。テキストや画像から高品質な動画を自動で生成でき、これまでプロの映像制作チームが必要だった作業をAIがわずか数分で完了させる時代になりました。

音声生成においても、ElevenLabsのようなサービスが人間と区別がつかないほど自然なナレーションを生成できます。多言語対応も進んでおり、ひとつの音声データをもとに複数言語での吹き替えを自動作成することも可能です。

このように、生成AIは「テキスト」「画像」「動画」「音声」のあらゆる領域で、人間のクリエイティブ作業を強力にサポートしています。

生成AIとAIの決定的な違いを比較

ここまで、従来のAIと生成AIのそれぞれの特徴を見てきました。では、両者にはどのような決定的なちがいがあるのでしょうか。

「AIと生成AIの違い」をひとことでいえば、「分析・判定する技術」と「創造・生成する技術」のちがいです。従来のAIがデータを分析して正解を選ぶのに対し、生成AIはデータから学んだパターンをもとに、新しいコンテンツを生み出します。

この章では、目的、学習方法、出力、活用領域という4つの観点から、両者の違いを具体的に比較していきます。

比較の観点	従来のAI	生成AI
目的	分析・判定・予測	創造・生成
学習方法	ルールベース＋機械学習	ディープラーニング（大規模モデル）
出力	既存データの分類・選択	新規コンテンツの生成
代表例	スパムフィルター、画像認識	ChatGPT、DALL-E

目的の違い｜「分析・判定」vs「創造・生成」

従来のAIと生成AIのもっとも根本的な違いは、その目的にあります。

従来のAIは、与えられたデータを分析し、「これはAなのかBなのか」を判定することを目的としています。たとえば、メールがスパムかどうかを判別したり、画像に写っている物体を特定したりするのが、従来のAIのおもな役割です。

一方、生成AIの目的はまったく新しいコンテンツを創造することです。「この内容でブログ記事を書いて」「こんな雰囲気の画像をつくって」といった指示にもとづき、ゼロベースでコンテンツを生み出します。

観点	従来のAI	生成AI
中心的な目的	データの分析・判定・予測	新しいコンテンツの創造・生成
おもな問い	「これはなにか？」「次になにが起きるか？」	「なにを作るか？」「どう表現するか？」
アウトプット例	「スパムです」「猫です」「売上は120%予測」	「メール文面」「イラスト」「プログラムコード」

わかりやすくたとえるなら、従来のAIは「優秀な分析官」であり、生成AIは**「腕のいいクリエイター」** です。どちらが優れているということではなく、それぞれに得意な領域があることを理解しておくことが重要です。

ビジネスにおいては、この目的のちがいを正しく把握したうえで、課題に応じて最適なAIを選ぶことが成果につながります。

学習方法の違い｜ルールベースvsディープラーニング

従来のAIと生成AIでは、学習方法にも大きなちがいがあります。

従来のAIの多くは、「ルールベース」と「機械学習」を組み合わせたアプローチで動作します。ルールベースのAIは、「もしAならばBとする」というように、あらかじめ人間が定義したルールに従って判断をくだします。機械学習を取り入れたAIでも、人間がデータの特徴（特徴量）をある程度設計し、その範囲内でパターンを学習するのが一般的です。

一方、生成AIはディープラーニング（深層学習） を全面的に活用しています。数百億から数千億というパラメータをもつ大規模言語モデル（LLM）が、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、言語の構造や文脈を自ら理解するしくみです。

観点	従来のAI	生成AI
おもな学習手法	ルールベース、機械学習	ディープラーニング（大規模モデル）
特徴量の設計	人間が設計する必要がある	AIが自動で抽出する
学習データの規模	比較的小〜中規模	超大規模（数TB以上のデータ）
柔軟性	タスクごとに再設計が必要	ひとつのモデルで多様なタスクに対応可能

このちがいは、実用面でも大きな影響をおよぼします。従来のAIは新しいタスクに対応するたびに再学習や再設計が必要ですが、生成AIはひとつの汎用モデルでさまざまな用途に対応できます。

たとえば、ChatGPTはメール作成にも翻訳にもプログラミングにも使えますが、従来の機械学習モデルは「翻訳専用」「画像認識専用」というように、タスクごとに別々のモデルを用意する必要があります。この汎用性の高さが、生成AIの急速な普及を後押ししている大きな要因です。

出力の違い｜既存データの選択vs新規コンテンツの生成

従来のAIと生成AIの違いは、出力（アウトプット）の性質にもはっきりと表れます。

従来のAIが出力するのは、基本的に「既存データのなかから選ばれた答え」です。たとえば、画像認識AIが「この画像は猫です」と判定する場合、あらかじめ学習した「猫」というカテゴリを選択しているにすぎません。チャットボットが質問に回答する場合も、事前に用意された回答データベースのなかから最適な答えを選んで提示するしくみです。

一方、生成AIの出力は「まったく新しく生成されたコンテンツ」です。 ChatGPTが文章を作成するとき、どこかのWebサイトから文章をコピーしているわけではありません。学習したデータのパターンをもとに、その場で新しい文章をゼロから組み立てています。

観点	従来のAI	生成AI
出力の性質	既存データの選択・分類	新しいコンテンツの生成
出力の例	「スパム」「良品」「80%の確率で上昇」	新しい文章、画像、動画、音声
固有性	同じ入力には同じ結果を返すことが多い	同じ指示でも毎回異なる出力が可能
創造性	なし（パターンマッチング）	あり（パターンの再構成による創造）

このちがいは、ビジネスの現場で「なにをAIに任せるか」を考えるうえで非常に重要です。正確な判定や予測が求められる業務には従来のAIが適しており、新しいアイデアやコンテンツの創出には生成AIが力を発揮します。

両者の出力のちがいを理解しておくことで、業務の目的に応じた最適なAI活用が可能になるでしょう。

活用領域の違いを一覧で比較

ここまで解説してきた目的・学習方法・出力のちがいは、実際の活用領域にも明確に反映されます。以下の表で、従来のAIと生成AIがそれぞれ得意とする活用領域を一覧で比較してみましょう。

活用領域	従来のAI	生成AI
カスタマーサポート	FAQの自動応答、問い合わせの分類	自然な対話による回答生成、メール文面の作成
マーケティング	顧客セグメント分析、広告効果の予測	キャッチコピーの作成、SNS投稿文の生成
製造業	不良品の自動検出、設備の異常検知	製品デザインの提案、マニュアル文書の自動生成
金融	不正取引の検知、与信スコアリング	市場レポートの自動作成、顧客対応メールの生成
医療	画像診断の支援、疾患リスクの予測	医療論文の要約、患者向け説明文の作成
人事・採用	履歴書のスクリーニング、離職予測	求人票の作成、面接質問の自動生成
コンテンツ制作	画像のタグ付け、コンテンツの分類	記事執筆、動画作成、デザイン生成

この表からわかるように、従来のAIは**「判断する・分類する・予測する」** 業務に強みをもち、生成AIは**「つくる・書く・デザインする」** 業務で威力を発揮します。

ただし、実際のビジネスではどちらか一方だけを使うのではなく、両者を組み合わせることでより大きな効果が生まれます。たとえば、従来のAIで顧客データを分析し、その結果をもとに生成AIでパーソナライズされたメールを作成する、といった連携が効果的です。

Webマーケティングの領域でAIの活用を検討されている方は、名古屋のWebコンサル会社である株式会社エッコにご相談ください。 AIを活用した施策立案から運用まで、専門のスタッフが一貫してサポートいたします。

生成AIの代表的なサービスとその役割

生成AIの急速な普及にともない、さまざまな企業が独自のサービスを展開しています。テキスト生成に特化したものから、画像や動画の生成に強みをもつものまで、その種類は多岐にわたります。

ここでは、2025年現在とくに注目度の高い代表的な生成AIサービスを紹介し、それぞれの役割や特徴をわかりやすく整理していきます。

サービス名	提供元	おもな用途
ChatGPT	OpenAI	テキスト生成、対話、コード生成
Gemini	Google	マルチモーダル（テキスト＋画像＋動画）
DALL-E	OpenAI	画像生成
Stable Diffusion	Stability AI	画像生成（オープンソース）
Sora	OpenAI	動画生成
Runway	Runway	動画編集・生成

ChatGPT｜テキスト生成に特化した対話型AI

ChatGPTは、OpenAI社が開発したテキスト生成に特化した対話型AIです。 2022年11月の公開以来、生成AIブームの火付け役として世界中で利用されています。

ChatGPTの最大の特徴は、人間と会話するような自然なやり取りができる点です。質問に対する回答はもちろん、文章の作成や要約、翻訳、プログラミングコードの生成まで、ひとつのツールで幅広いテキスト関連のタスクをこなせます。

機能	具体例
文章作成	メール、レポート、ブログ記事、企画書
要約・翻訳	長文の要約、多言語翻訳
プログラミング	コードの生成、デバッグ、コードの解説
アイデア出し	ブレインストーミング、企画のたたき台作成
データ整理	表の作成、情報の分類・構造化

2025年現在、ChatGPTはGPT-4oをはじめとする高性能なモデルを搭載し、画像の入力にも対応するなどマルチモーダル化が進んでいます。無料プランでも基本的な機能を利用できるため、生成AIを初めて試す方にとってもっとも手軽な選択肢のひとつといえるでしょう。

ビジネスの場面では、議事録の自動作成やカスタマーサポートの効率化、マーケティングコンテンツの作成など、さまざまな業務で導入がすすんでいます。

Gemini｜Googleサービス連携のマルチモーダルAI

Geminiは、Google社が開発したマルチモーダル対応の生成AIです。テキストだけでなく、画像、動画、音声といった複数の情報形式を同時に処理できることが大きな強みとなっています。

Geminiのもうひとつの特徴は、Googleの各種サービスとの深い連携です。 Gmail、Googleドキュメント、Googleスプレッドシートなど、日常的に使うツールのなかでシームレスに生成AIを活用できます。

特徴	内容
マルチモーダル対応	テキスト、画像、動画、音声を統合的に処理
Googleサービス連携	Gmail、ドキュメント、スプレッドシートとの連携
検索との統合	Google検索と連携した最新情報の取得が可能
複数モデル展開	Ultra、Pro、Nanoなど用途に応じたモデルを提供

たとえば、Googleドキュメント上で「この文章を要約して」と指示するだけで、Geminiが即座に要約を生成してくれます。スプレッドシートでは、データの分析結果をもとにグラフの提案や数式の自動入力も行ってくれます。

すでにGoogleのサービスを業務で活用している企業にとっては、追加の導入コストを抑えながら生成AIの恩恵を受けられる非常に実用的な選択肢です。

DALL-E / Stable Diffusion｜画像生成に特化したAI

画像生成の分野では、DALL-EとStable Diffusionが代表的なサービスとして知られています。どちらもテキストで入力した指示（プロンプト）にもとづいて、オリジナルの画像を自動で生成できる点が共通の特徴です。

DALL-Eは、ChatGPTを開発したOpenAI社が提供する画像生成AIです。シンプルな操作で高品質な画像を生成でき、ChatGPTとの連携によりテキストの対話のなかで画像を作成することも可能です。

Stable Diffusionは、Stability AI社が開発したオープンソースの画像生成AIです。モデルが公開されているため、自社のサーバー上で自由にカスタマイズして利用できる点が最大のメリットといえます。

サービス	特徴	適した用途
DALL-E	ChatGPTとの連携、操作がかんたん	手軽に画像を作りたい場合
Stable Diffusion	オープンソースでカスタマイズが自由	自社専用モデルの構築、大量生成
Midjourney	芸術性の高い画像生成に強み	デザイン・アート分野

ビジネスでの活用としては、広告バナーの作成、ECサイトの商品イメージ画像、プレゼン資料用のビジュアルなどが一般的です。デザイナーでなくてもプロレベルの画像を数秒で生成できるため、制作コストの大幅な削減につながります。

ただし、生成した画像の著作権やライセンスについては、サービスごとに利用規約がことなるため、商用利用の際にはかならず確認しておきましょう。

Sora / Runway｜動画生成の最前線

動画生成の分野は、生成AIのなかでもとくに進化のスピードがはやい領域です。 SoraとRunwayは、この分野の最前線を走る代表的なサービスとして、大きな注目を集めています。

Soraは、OpenAI社が2024年に発表した動画生成AIです。テキストの指示だけで映画のようなクオリティの動画を自動生成できる技術として、発表時に大きな話題となりました。物体の動きや光の表現、物理法則に基づいたリアルな映像表現が可能で、従来の動画生成AIとは一線を画す性能をそなえています。

Runwayは、動画の生成だけでなく編集機能もそなえた総合的なAI動画プラットフォームです。既存の動画からオブジェクトを削除したり、背景を差し替えたりする編集作業もAIが自動で処理してくれます。

サービス	特徴	おもな機能
Sora	テキストから高品質な動画を生成	テキストtoビデオ、画像toビデオ
Runway	動画の生成と編集を統合	テキストtoビデオ、動画編集、背景除去

これまで動画制作には専門的なスキルと高額な機材、多くの人員と時間が必要でした。動画生成AIの登場により、これらの制作ハードルが劇的に下がり、中小企業や個人でもプロモーション動画を手軽に作れる時代になりつつあります。

動画コンテンツの需要はSNSを中心に年々高まっており、今後ますます動画生成AIの重要性は増していくでしょう。

ビジネスにおける従来AIと生成AIの使い分け

従来のAIと生成AIのちがいを理解したうえで、次に考えるべきは「自社のビジネスにどう取り入れるか」という実践的な視点です。どちらか一方を選ぶのではなく、業務の特性に応じて最適なAIを選ぶことが成果を最大化するポイントとなります。

ここでは、従来のAIが適しているケース、生成AIが適しているケース、そして両者を組み合わせた活用戦略について解説します。

業務の特性	適したAI
正確な判定・分類が求められる	従来のAI
大量データの分析・予測が必要	従来のAI
新しいコンテンツの作成が必要	生成AI
アイデア出し・ブレストが必要	生成AI
分析結果をもとにコンテンツを作成	両者の組み合わせ

業務効率化に従来AIが適しているケース

従来のAIは、繰り返し発生する定型業務の自動化にもっとも力を発揮します。ルールが明確で、正確さとスピードが求められる業務においては、生成AIよりも従来のAIのほうが適切な選択です。

たとえば、製造ラインにおける外観検査では、AIカメラが製品を1つずつ撮影し、キズや汚れの有無を瞬時に判定します。人間の目視検査ではどうしてもばらつきが生じますが、AIであれば24時間一定の基準で正確な検査を継続できます。

業務	従来AIの活用例
品質管理	製品の外観検査、不良品の自動判別
経理・財務	請求書データの自動仕分け、不正検知
カスタマーサポート	よくある質問への自動応答（チャットボット）
在庫管理	需要予測にもとづく発注量の最適化
セキュリティ	不正アクセスの検知、異常行動のアラート

こうした業務は「正確に、速く、大量に処理する」ことが最優先であり、創造性は求められません。従来のAIの安定性と信頼性が、業務効率化において大きなメリットとなるのです。

とくに、データの正確性が経営判断に直結する金融業や医療分野では、従来のAIの精度の高さが重宝されています。

コンテンツ制作やアイデア創出に生成AIが適しているケース

一方、新しいコンテンツを作り出す業務では、生成AIが圧倒的な力を発揮します。文章の作成、デザインの提案、企画のアイデア出しなど、これまで人間の創造力に頼っていた作業を大幅に効率化できるのが特徴です。

マーケティングの分野では、商品紹介の文章やSNS投稿、広告コピーの作成に生成AIを活用する企業が急速に増えています。ゼロからアイデアを考える手間が省けるため、コンテンツの制作スピードが格段に向上します。

業務	生成AIの活用例
コンテンツマーケティング	ブログ記事の下書き、SEO記事の構成案作成
広告・PR	キャッチコピーの候補生成、広告バナーの画像作成
商品開発	アイデアのブレインストーミング、コンセプトの言語化
社内業務	議事録の自動作成、社内FAQ文書の整備
教育・研修	研修資料の作成、テスト問題の自動生成

ここで大切なのは、生成AIの出力をそのまま使うのではなく、人間がかならず確認・修正するプロセスを組み込むことです。生成AIは事実と異なる情報を生成してしまう「ハルシネーション（幻覚）」のリスクがあるため、最終的なチェックは欠かせません。

とはいえ、「ゼロから考える」もっとも時間のかかる工程をAIに任せられるメリットは非常に大きく、とくにリソースの限られた中小企業にとっては強力な味方となります。

両者を組み合わせた最適な活用戦略

ビジネスでもっとも高い成果を得られるのは、従来のAIと生成AIをそれぞれの強みを活かして組み合わせるアプローチです。どちらか一方に頼るのではなく、業務プロセスのなかで適材適所に使い分けることが、AI活用の成功のカギとなります。

具体的には、以下のような組み合わせパターンが効果的です。

活用パターン	従来AIの役割	生成AIの役割
メールマーケティング	顧客セグメントの自動分類	セグメントごとにパーソナライズされたメール文面を生成
カスタマーサポート	問い合わせ内容の自動分類・優先度判定	回答文の自動生成、対応メールの作成
採用活動	応募書類のスクリーニング	求人票の作成、候補者への返信文の生成
商品レビュー分析	レビューの感情分析・評価分類	分析結果をもとにした改善提案レポートの作成

たとえば、ECサイトの運営では、従来のAIで顧客の購買データを分析してセグメントを作成し、そのセグメントごとに生成AIで最適なメルマガの文面を自動作成する、という流れが実現できます。この組み合わせにより、分析の精度とコンテンツの質を同時に高めることが可能です。

AIの導入や活用戦略の設計でお悩みの場合は、Webコンサルティングの実績が豊富な株式会社エッコへの相談もひとつの選択肢です。自社の課題やリソースに合わせた最適なAI活用の方法を、専門的な視点からアドバイスしてもらえます。

生成AIとAIの関係性を整理する

ここまでの解説で、従来のAIと生成AIのちがいについてはご理解いただけたかと思います。最後に、AIの技術全体のなかで両者がどのような位置づけにあるのかを整理し、今後の進化の方向性を確認しておきましょう。

ポイントは、生成AIはAIの一分野であるということです。 AI（人工知能）という広い技術領域のなかに、従来の識別系AIや予測AIがあり、そのなかの新しい技術として生成AIが誕生しました。

AI技術の階層	内容
AI（人工知能）	人間の知能を模倣する技術の総称
機械学習	データからパターンを学ぶAIの手法
ディープラーニング	多層のニューラルネットワークによる高度な学習
生成AI	ディープラーニングを活用して新しいコンテンツを生み出すAI
AIエージェント	生成AIの能力を活かし、自律的にタスクを実行するAIシステム

AIエージェントとの違いも押さえておこう

2025年は「AIエージェント元年」ともよばれ、生成AIの次なる進化形としてAIエージェントが大きな注目を集めています。 AIエージェントとは、目標を伝えるだけで自ら計画を立て、必要なタスクを自律的に実行するAIシステムのことです。

生成AIとAIエージェントのちがいを理解しておくことは、今後のAI活用戦略を考えるうえで非常に重要です。

比較項目	生成AI	AIエージェント
動作の仕方	指示を受けて1つのタスクを実行	目標にもとづき複数のタスクを自律的に実行
自律性	指示がなければ動かない	自ら判断し、次のアクションを選択する
対応範囲	単発のコンテンツ生成	一連の業務プロセス全体
外部連携	基本的に単体で動作	APIやツールと連携して外部システムを操作
具体例	「メール文面を作って」→文面を生成	「商談の準備をして」→情報収集、資料作成、日程調整を一括実行

わかりやすくたとえるなら、生成AIは**「優秀なアシスタント」** であり、AIエージェントは**「自分で考えて動ける部下」** です。生成AIは言われたことを正確にこなしますが、AIエージェントは目標だけを伝えれば、途中のプロセスを自分で判断して進めてくれます。

ガートナー社は2025年の戦略的テクノロジのトップ・トレンドのひとつにエージェント型AIを選出しており、今後のビジネスに大きなインパクトを与えると予測しています。ただし、AIエージェントは導入の複雑さやコストが生成AIよりも高いため、まずは生成AIから活用をはじめて段階的にステップアップしていくのが現実的なアプローチです。

今後のAI技術の進化と融合の方向性

AI技術は、「予測AI → 生成AI → AIエージェント → 汎用AI」という方向で進化をつづけています。この進化の流れを理解しておくことで、今後のビジネスにおけるAI活用の見通しが立てやすくなります。

進化の段階	概要	時期の目安
予測AI（特化型AI）	特定タスクに特化した分析・予測	2010年代〜
生成AI	新しいコンテンツを創造する汎用的なAI	2022年〜
AIエージェント	自律的にタスクを計画・実行するAI	2025年〜
汎用AI（AGI）	人間と同等の知能をもつAI	2030年前後（予測）

とくに注目すべきは、従来のAIと生成AIの融合がすすんでいるという点です。たとえば、画像認識（従来AI）と画像生成（生成AI）を組み合わせることで、製品の外観検査で不良箇所を検出したうえで、修正後のイメージ画像を自動生成するといった活用が実現しつつあります。

さらに、生成AIのマルチモーダル化も加速しています。テキスト、画像、音声、動画をひとつのモデルで統合的に処理できるようになり、従来は個別のAIが担っていたタスクをまとめてこなせる時代がすぐそこまできています。

こうした変化のなかで重要なのは、最新技術を追いかけるだけでなく、自社の課題や目標に合ったAI活用の戦略を設計することです。テクノロジーの進化は非常にはやいため、専門家のサポートを受けながら、段階的にAIを導入していくことをおすすめします。

まとめ

本記事では、「生成AIとAIの違い」をテーマに、それぞれの定義や仕組み、得意分野のちがい、そしてビジネスでの使い分けまでを解説しました。

最後に、本記事のポイントを整理しておきましょう。

ポイント	内容
AIとは	人間の知能を模倣する技術の総称。分析・判定・予測が得意
生成AIとは	AIの一分野。新しいコンテンツを自ら創造できる
両者の関係	生成AIはAIの一部であり、役割が異なる
使い分け	判定・予測は従来AI、創造・生成は生成AIが適切
今後の方向性	AIエージェントの登場で、AIはさらに自律的に進化

従来のAIは「分析する力」、生成AIは「創造する力」 をもっており、どちらが優れているということではありません。大切なのは、自社のビジネス課題にあわせて適切なAIを選び、それぞれの強みを最大限に活かすことです。

AIの技術は日進月歩で進化しており、最適な活用方法も変わりつづけています。自社だけで判断がむずかしい場合は、AI活用やWebマーケティングに精通した専門家に相談するのもひとつの方法です。

名古屋を拠点にWebコンサルティングを手がける株式会社エッコでは、AIを活用したマーケティング施策の立案から実行までを一貫してサポートしています。「自社のビジネスにAIをどう取り入れればよいかわからない」という方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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