【2024年最新】生成AIと従来のAIの違いは？それぞれの活用方法や使用時の課題を比較解説

生成AIの応答の仕組みは以下のとおりです。

「ユーザーが入力した文章を解析→入力データと膨大な学習済みデータの両方をもとにテキストや画像などを生成」

生成AIには、大量のデータから特徴を自動で抽出し、AI自ら学習する「ディープラーニング（深層学習）」という技術が使用されています。学習データからパターンや規則性を見出し、それを元に新たなデータを生成できます。そのため、生成AIは状況に応じて柔軟な判断・回答が可能なのです。

生成AIの「自然な会話ができる」「具体的なアドバイスをくれる」「同じ指示をした場合もその度に違うコンテンツを生成できる」という特徴は、このような仕組みのため生じています。

生成AIは、コンテンツの大量生成やクリエイティブなアイデアの提供を得意としています。例えば、生成AIを使って、以下のような作業が可能です。

• メール文面や広報文の作成
• 論文の要約・翻訳
• キャッチコピー案の提案
• プログラミングのコードや関数の生成
• 営業資料の作成
• ブログ記事のテーマ提案
• WebサイトやSNS用の画像・動画生成
• 必要な社内データの抽出と分類

特に、文章だけでなくプログラミングのコード・関数を含めたテキストの生成は、生成AIの得意分野です。生成AIは新たなコンテンツの生成が可能なため、特に制作業務と相性が良いでしょう。キャッチコピー案やブログ記事テーマなどの、アイデアの提供も可能です。

従来のAIは、テキストや画像などの認識、予測、制御などを得意としています。例えば、従来のAIを使えば、以下の作業の自動化・効率化が可能です。

• 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・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

従来のAIは、生成AIのように新たなコンテンツ作成やアイデアの創出はできません。しかし、ヒューマンエラー防止や作業の自動化などには、大きな効果を発揮します。

生成AI・従来のAIにかかわらず、AIを使用すると責任の所在が不明瞭になりやすい点は、以前から問題視されてきました。AIが導き出した回答によって第三者が被害を受けた場合に、誰が責任を取るべきなのかが曖昧になりやすいのは、AIを使用する上での課題です。

車の自動運転が代表的な例です。AIによって、通行人や障害物を避けての安全な自動走行を可能にしますが、万が一事故が発生した際に誰の責任なのかという点は、数年前から議論され続けています。また、近年はAIを活用した企業へのサイバー攻撃も問題視されています。このようなトラブル時に、責任の所在が分かりにくいのは、生成AIを使用する上で注意すべき点です。

AIを使用した際、回答が導き出されたプロセスがわからないという問題があります。これは「ブラックボックス問題」と呼ばれ、場合によっては大きな問題につながる可能性があるため注意が必要です。

例えば、AIの回答を参考にしたくても、AIがどうしてその答えにたどり着いたのかが不明なため、関係者に納得してもらえないケースが考えられます。また、AIが誤った回答を出していたとしても、思考のプロセスが不明なために誤りに気づかず、致命的なミスに発展する恐れもあるでしょう。

ただ、近年はブラックボックス問題を解決する方法が研究されており、解決のための技術開発が進んでいます。

ChatGPTやGemini（旧Bard）など、無料で利用できるAIはあるものの、業務効率化のために自社に特化したAIを導入しようと思うと、システム開発やサービス導入が必要になるため、大きな費用が発生するケースがほとんどです。

特に、自社専用のシステム開発を行う場合は、生成AI・従来のAIにかかわらず多額の費用を要します。さらに、開発後も運用・保守・メンテナンスなどのために、外注もしくは専門人材の自社雇用が必要になり、費用は継続的に発生します。

ChatGPTをはじめとした誰でも利用可能な生成AIを使う場合、情報漏洩のリスクはつきものです。生成AIに質問した内容が学習に利用され、第三者への回答に使用されてしまい、間接的に情報漏洩が発生する可能性があります。

そのため、生成AIを使用する際には、企業が持つ機密情報や個人情報の入力は避けましょう。ChatGPTの場合は「学習OFF」の設定が可能です。入力したデータを生成AIが学習しないように設定することで、入力データが生成AIの学習に利用されることによる間接的な情報漏洩のリスクを避けることが必要です。

もしくは、生成AIとAPI連携されたサービスの使用を検討しましょう。昨今、多くの企業がChatGPTをはじめとした生成AIとAPI連携したサービスを提供しています。これらのサービスは、生成AIの技術を使用しつつも、生成AIにより学習されないことが前提で利用できるサービスが多く存在します。

生成AIの場合、生成された回答が間違っている可能性があります。ChatGPTやGemini（旧Bard）などは学習データの中の単語の出現頻度や関連性に基づいて回答するため、必ずしも事実を述べるわけではありません。また、学習データに間違った情報や古い情報が含まれている可能性もあります。

一方、従来のAIは人間が与えた学習データの中から適切な情報をピックアップする仕組みです。生成AIのように自らアウトプットを行うわけではないので、事前準備した情報に間違いがなければ、間違った回答をすることもありません。その点では、従来のAIの方が回答内容の正確性は高いと言えます。