【ざっくり解説】生成AIの歴史について

Last updated at 2026-10-27Posted at 2026-10-27

はじめに

みなさんは生成AIを使っていますか？
僕も毎日のように ChatGPT や Claude を使っていますが、ふと「そもそも生成AIってどういう流れでここまで来たんだっけ？」と気になりました。

普段なんとなく使っているツールも、歴史を知ると見え方が変わります。
今回は備忘録も兼ねて、生成AIの歴史をざっくりまとめてみました!

この記事では、AIの基本的な言葉の整理から始めて、生成AIの大きな流れ、そして代表的なモデルである GPT と Claude の変遷を追っていきます。

AIについて

まずは言葉の整理からしていきます。
「AI」「機械学習」「ディープラーニング」「生成AI」はよく混ざって使われますが、ざっくり言うと
AI ⊃ 機械学習 ⊃ ディープラーニング ⊃ 生成AI という入れ子の関係です。

用語	ざっくり言うと
AI（人工知能）	人間の知的な振る舞いをコンピュータで実現しようとする研究分野の総称
機械学習	ルールを人が書くのではなく、データからパターンを学習させるAIの手法
ディープラーニング	何層にも重ねたニューラルネットワークを使う機械学習の手法
生成AI	学習したパターンをもとに、文章・画像・音声・コードなどを新しく生成するAI

ちなみに「人工知能（Artificial Intelligence）」という言葉自体はかなり古く、ジョン・マッカーシーが1955年に書いた提案書で初めて使われました。
その提案をもとに、1956年夏にダートマス大学で開かれた「ダートマス会議」が、AIという研究分野のスタートとされています。

つまり AI の研究自体は約70年の歴史があって、生成AIはその最新の章、というイメージです。

生成AIの歴史

AIの研究は、ブームと冬の時代を何度も繰り返してきました。
今の生成AIブームを一言でいうと、2017年の Transformer の登場が土台になり、2022年の ChatGPT で一気に一般に広がった流れです。

主な出来事を時系列で並べるとこんな感じです。

年	出来事	ひとこと
1956年	ダートマス会議	「AI」という研究分野がスタート
1966年	ELIZA	パターンマッチで会話っぽく返す初期のチャットボット
2014年	GAN（敵対的生成ネットワーク）	2つのネットワークを競わせて画像などを生成する手法
2017年	Transformer	論文「Attention Is All You Need」。今のLLMのほぼすべての土台
2018年	GPT-1 / BERT	Transformer を使った大規模な事前学習モデルが登場
2020年	GPT-3	モデルを大きくするほど賢くなることが広く知られる
2022年	Stable Diffusion	高品質な画像生成モデルが一般公開される
2022年11月30日	ChatGPT 公開	誰でもチャットで使える生成AIとして爆発的に普及
2023年	GPT-4 / Claude	各社の高性能なLLMが出揃う
2024年〜	マルチモーダル・推論モデル	画像や音声も扱え、じっくり考えてから答えるモデルが登場
2025年〜	AIエージェント	コードを書いて実行するなど、自分でタスクを進めるAIが実用段階へ

ポイントは、生成AIは突然現れたわけではないということです。
Transformer という仕組みに、大量のデータと計算資源をつぎ込み続けた結果、2022年ごろに「普通の人が使っても便利」なラインを超えた、というのが僕の理解です。

ここからは、代表的なモデルである GPT と Claude の歴史を見ていきます。

GPT

GPT は OpenAI が開発している大規模言語モデル（LLM）のシリーズです。
GPT は Generative Pre-trained Transformer の略で、名前の通り Transformer
をベースに大量のテキストで事前学習したモデルです。

時期	モデル	ひとこと
2018年	GPT-1	「大量のテキストで事前学習→用途ごとに調整」という流れを示した最初のGPT
2019年	GPT-2	文章生成がうますぎて、悪用を懸念し段階的に公開された
2020年	GPT-3	1750億パラメータ。例をいくつか見せるだけでタスクをこなせるように
2022年11月	ChatGPT（GPT-3.5）	人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）で会話向けに調整。一般に大ブレイク
2023年3月	GPT-4	精度が大きく向上し、画像の入力にも対応
2024年5月	GPT-4o	テキスト・音声・画像をまとめて扱えるマルチモーダルモデル
2024年9月	o1	答える前にじっくり考える「推論モデル」の登場
2025年8月	GPT-5	通常モデルと推論モデルを統合
2025〜2026年	GPT-5.1〜GPT-5.6	コーディングやエージェント用途を中心に、短いスパンでアップデート
2026年9月	GPT-6	最上位の Astra、標準の Sol、軽量の Luna というファミリー構成に

2026年10月時点では、GPT-6 ファミリーが最新です。
9月3日に最上位モデルの GPT-6 Astra が発表され、9月22日に GPT-6 Sol と GPT-6 Luna
が追加されました。
10月7日からは ChatGPT にも GPT-6 が順次展開され、有料プランは Sol、無料プランは Luna が使われています。

Claude

Claude は Anthropic が開発している LLM です。
Anthropic は2021年に OpenAI
出身のメンバーが中心となって設立された会社で、AIの安全性を重視しているのが特徴です。
Claude は「Constitutional AI（憲法AI）」と呼ばれる、原則（憲法）に沿ってモデル自身に振る舞いを改善させる手法で学習されています。

時期	モデル・出来事	ひとこと
2023年3月	Claude（初代）	一部の企業・開発者向けに提供が始まった最初のモデル
2023年7月	Claude 2	claude.ai で一般公開。長い文章を一度に読み込めるのが強みに
2024年3月	Claude 3	Haiku・Sonnet・Opus の3サイズ展開がここから始まる
2024年6月	Claude 3.5 Sonnet	中位モデルながら上位モデル並みの性能で話題に
2024年10月	Claude 3.5 Sonnet（新版）	AIがPCの画面を見て操作する Computer Use を発表
2025年2月	Claude 3.7 Sonnet	通常の回答とじっくり考える回答を切り替えられるように。Claude Code もプレビュー公開
2025年5月	Claude 4（Opus 4 / Sonnet 4）	コーディングとエージェント用途で大きく前進
2025年9〜11月	Sonnet 4.5 / Haiku 4.5 / Opus 4.5	4.5世代が出揃う
2026年2月	Opus 4.6 / Sonnet 4.6	中位の Sonnet が前世代の Opus に並ぶ水準に
2026年4月	Claude Mythos Preview	Opus より上の「Mythos」クラス。脆弱性を見つける能力が高すぎるため限定公開
2026年6月	Claude Fable 5 / Mythos 5、Sonnet 5	Mythos クラスを安全対策付きで一般公開したのが Fable
2026年7月	Claude Opus 5	Opus も5世代へ
2026年9月	Fable 5.1 / Mythos 5.1、Opus 5.5、Sonnet 5.5	5.5世代がスタート
2026年10月	Claude Haiku 5.5	5.5世代の軽量モデル

なお、Fable 5 と Mythos 5 は、米商務省の輸出規制に対応するため2026年6月12日に提供が一時停止されました（Anthropic の声明）。
6月30日に規制が解除され、Fable 5 は7月1日に提供が再開されています。Mythos 5
は一部の組織に限った提供として再開されました。

2026年10月時点では、Claude Opus 5.5・Sonnet 5.5・Haiku 5.5 の5.5世代と、Mythos クラスの Fable 5.1 が最新です。
その上の Claude Mythos は、審査を通った一部の組織にだけ提供されています（2026年4月の Mythos Preview は、Project Glasswingの参加組織向けに提供されていました）。

Claude はモデルそのものだけでなく、Claude Codeのようなエージェントとして仕事を任せるツールとセットで進化してきたのが印象的です。
僕も普段の開発で Claude Code を使っていますが、ここ1〜2年で「補完してくれるAI」から「タスクを任せられるAI」に変わったのを実感しています。

終わりに

今回は生成AIの歴史をざっくりまとめてみました。

1956年に「AI」という言葉が生まれてから、2017年の Transformer、2022年の ChatGPT を経て、今ではAI にコードを書かせたり調べものを任せたりするのが当たり前になりつつあります。

特にここ数年は、GPT も Claude も数ヶ月単位で新しいモデルが出ていて、追いかけるだけでも大変です。

ただ、流れを知っておくと「次はどこに向かいそうか」がなんとなく見えてくるので、新しいモデルが出たときのキャッチアップも楽になると思います!

皆さんも是非、普段使っているAIの歴史を振り返ってみてください!

参考資料

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