Hello there, ('ω')ノ
🔷 AIには「2つのタイプ」がある
まず大きな分類から整理してみましょう。 AI（人工知能）には、ざっくりと次の2種類があります。
| 種類 | できること | 代表例 |
|---|---|---|
| 予測型AI | 正解を予測する | 売上予測、画像分類、迷惑メール判定 |
| 生成AI | 新しいものをつくり出す | ChatGPT、画像生成AI |
🔷 従来の「予測型AI」とは？
こちらは、いわば「答えを当てるAI」です。 たとえば次のような用途で活躍しています。
- この商品、来月どれくらい売れるか？
- この画像に写っているのは猫？犬？
- このメールは迷惑メールっぽい？
こうした予測型AIは、過去の「入力」と「正解」のセットを学習して、
🧠「この入力が来たら、この答えが正解っぽいぞ」
と予測してくれるのが得意です。 Excelでいう「関数による予測」を、もっと高度にしてくれるイメージですね。
🔷 今話題の「生成AI」はどう違う？
一方の生成AIは、「正解を当てる」よりも、 「それっぽい新しいデータを生み出す」ことが得意です。
たとえば：
- おしゃれなキャッチコピーを考えてくれる
- 画像を自動生成して、資料に使えるイラストを作る
- 会話のようなやり取りを自然に続けてくれる
つまり、あらかじめ正解が決まっていないような「創造の仕事」をサポートするのが生成AIなんです。
🔷 機械学習の観点でみると？
ちょっとだけ技術的な視点も加えてみましょう。
| 項目 | 予測型AI | 生成AI |
|---|---|---|
| 目的 | 正解に近い予測を出す | もっともらしい出力を生み出す |
| 学習する確率分布 | P(答え｜入力)（条件付き） | P(入力＋出力)（全体の構造） |
| モデル例 | ロジスティック回帰、SVM | GPT、GAN、VAE、Diffusionモデル |
| 入力に対する出力 | クラスラベル、数値 | 文章、画像、音、コードなど |
たとえば予測型AIは、 「この商品、売れる？売れない？」の2択を当てにいきますが、
生成AIは、 「売れるとしたら、どんな広告文が効果的？」のように、無限のバリエーションから提案してくれるのです。
🔷 実務でどう使い分ける？
| シーン | 予測型AIの活躍場面 | 生成AIの活躍場面 |
|---|---|---|
| マーケティング | 購入確率の高い顧客を予測 | 広告コピーを自動生成 |
| 人事・採用 | 離職リスクの高い社員を予測 | 面接質問文や評価コメントを生成 |
| サポートチャット対応 | 問い合わせ内容を分類し担当部署に割り当て | 自然な文章で返答文をその場で生成 |
| 商品開発 | ユーザーの傾向を分析 | 商品名やキャッチコピーのアイデアを創出 |
このように、「答えが決まっている仕事」は予測型AI、答えが曖昧な創造的業務は生成AIという切り分けが便利です。
🔷 まとめ：違いを理解して、両方使いこなそう！
✅ 従来のAI（予測型AI）は、「正解がある問題を当てるAI」
✅ 生成AIは、「正解がない問題に、もっともらしいアウトプットを生み出すAI」
両者は対立する存在ではなく、役割が違う仲間同士なんです。
これからの業務では、こう考えてみてください：
「この業務、正解があるかな？それとも“つくる”ほうが向いてるかな？」
どちらのAIを使うかの判断軸になりますよ。
Best regards, (^^ゞ
