はじめに
前回は、
「深層学習（Deep Learning）とは？機械学習との違いは？」
について調べてみた内容をまとめました。
ここまで学習してきて、
統計学
↓
機械学習
↓
深層学習
↓
？？？
となっていたのですが、その先にあるのが、
「生成AI（Generative AI）」
のようです。
最近では、
- ChatGPT
- Gemini
- Claude
- Copilot
など、さまざまな生成AIが登場しています。
しかし、正直なところ、
「ChatGPTとGeminiって何が違うの？」
「普通のAIと何が違うの？」
という状態でした。
そこで今回は、
生成AIについて調べてみて分かったこと
を、自分自身の整理も兼ねてまとめてみたいと思います。
この記事はこんな方におすすめ
- 生成AIに興味がある方
- ChatGPTやGeminiを使っている方
- AIと生成AIの違いを知りたい方
- データサイエンティストを目指している方
- 私と同じく「生成AIって何？」という方
結論
調べてみて感じたのは、
「新しいものを作り出せるAI」
ということです。
従来のAIは、
画像を見せる
↓
猫です
のように、
「判断するAI」
でした。
一方、生成AIは、
「猫のイラストを書いて」
↓
画像を生成
のように、
「新しいものを生み出すAI」
になります。
イメージ
生成AIって何を生成するの？
調べてみると、
生成AIはさまざまなものを生成できるようです。
| 種類 | 例 |
|---|---|
| 文章 | ChatGPT |
| 画像 | DALL·E |
| 音声 | 音声合成AI |
| 動画 | Sora |
| コード | GitHub Copilot |
| 音楽 | 作曲AI |
例えば、
「旅行プランを考えて」
↓
生成
「猫の画像を書いて」
↓
生成
「Pythonコードを書いて」
↓
生成
ということができます。
ChatGPTは何がすごいの？
個人的に一番利用しているのが、
ChatGPT
です。
調べてみると、
「次に来る単語を予測する」
という仕組みで文章を生成しているようです。
例えば、
今日はいい天気なので、
という文章を入力すると、
散歩に行きたくなります。
洗濯日和ですね。
公園へ行きたいです。
など、
次に来そうな文章を予測しています。
これを高速に繰り返すことで、
自然な会話ができているようです。
Geminiは何がすごいの？
GeminiはGoogleが提供している生成AIです。
特徴としては、
- Googleサービスとの連携
- 検索との相性が良い
- マルチモーダル対応
- 長い文章の処理が得意
などが挙げられます。
例えば、
Gmail
↓
Geminiが要約
↓
Google Driveの内容確認
のように、
Google製品との連携が強みのようです。
ChatGPTとGeminiの違い
| 項目 | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI | |
| 得意分野 | 会話・コード | 検索・Google連携 |
| 連携 | APIが豊富 | Googleサービス |
| 利用例 | 開発支援 | 情報整理 |
個人的には、
ChatGPT
↓
相談・プログラミング
Gemini
↓
Google系サービス
という使い分けをしている人が多い印象でした。
ClaudeやCopilotは？
他にも、
- Claude
- Copilot
などがあります。
Claude
- 長文処理が得意
- 文章作成が自然
- 要約やレビューが得意
GitHub Copilot
- コード補完
- 開発支援
- VS Codeとの連携
最近は、
「用途によってAIを使い分ける」
時代になってきているようです。
生成AIの裏側
生成AIの裏側は、
次のような流れになっているようです。
大量のデータ
│
▼
深層学習
│
▼
LLM（大規模言語モデル）
│
▼
生成AI
│
▼
回答生成
調べていて、
「LLM（Large Language Model）」
という単語も頻繁に見かけました。
ChatGPTやGeminiは、
LLMを利用して文章を生成しているようです。
生成AIはどこで使われている？
思っていた以上に身近なところで利用されていました。
| 用途 | 内容 |
|---|---|
| チャット | ChatGPT |
| 検索 | Gemini |
| 開発 | Copilot |
| 翻訳 | DeepL |
| 画像生成 | DALL·E |
| 動画生成 | Sora |
| カスタマーサポート | AIチャットボット |
データサイエンティストとの関係
調べてみると、
データサイエンティストも生成AIを活用しているようです。
例えば、
- Pythonコード生成
- SQL生成
- データ分析の補助
- レポート作成
- 可視化コード生成
など、
日々の業務を効率化する用途で利用されているようでした。
調べてみて感じたこと
最初は、
「生成AI＝ChatGPT」
だと思っていました。
しかし、
調べてみると、
AI
↓
機械学習
↓
深層学習
↓
LLM
↓
生成AI
という流れになっていることが分かりました。
また、
ChatGPTもGeminiも、
「何かを生成する」という点では同じですが、
得意分野が異なっていることも知ることができました。
個人的な学習メモ
今のところ、
次の順番で学ぶと良さそうだと思っています。
統計学
↓
機械学習
↓
深層学習
↓
生成AI
↓
LLM
↓
AIエージェント
まとめ
今回は、
生成AIについて調べてみて分かったことをまとめてみました。
現時点では、
私自身もまだ勉強中ですが、
「新しいものを生み出すAI」
ということが分かりました。
今回調べてみて分かったこと
- 生成AIは文章・画像・音声などを生成できる
- ChatGPTはOpenAIが提供している
- GeminiはGoogleが提供している
- ClaudeやCopilotなども存在する
- 生成AIの裏側ではLLMが利用されている
少しずつですが、
統計学から生成AIまでがつながってきた気がしています。
次回は、
「LLM（大規模言語モデル）とは？ChatGPTはどのように文章を作っているのか？」
について調べてみたいと思います。