ChatGPTをはじめとする「生成AI」は、業務の効率化やサービス改善の手段として多くの企業から注目されています。しかし、「生成AIがどういう仕組みで動いているかわからない」「基礎がわからないから導入に踏み出せない」と感じているビジネスパーソンも少なくありません。

本記事では、生成AIの仕組みをわかりやすく解説。従来のAIとの違いから、生成AIがどのように学習し精度を高めているのか、その内部構造であるニューラルネットワークやディープラーニングの詳細まで紹介します。

生成AIとは？

生成AI（Generative AI）とは、文章や画像、音声などを人間と同じように作り出せる技術であり、これまでのAIとは異なる技術が使われています。その違いを理解すると、実際の導入や活用のイメージが明確になります。本セクションでは従来のAIと生成AIの違いを解説します。

従来のAIとの違い

生成AIとは、人間が自然に生み出すような文章や画像、音楽、映像を新しく作成できる技術を指します。最大の特徴は、あらかじめ用意された答えを出すのではなく、学習したデータをもとに新しい情報を生み出せる点にあります。

一方、従来のAIは、「識別」や「分類」といった処理が中心です。たとえば、画像から人の顔を見分けたり、迷惑メールを判別したりする処理を行います。既存の情報を基準として、与えられたデータを仕分けするのが役割です。

項目	生成AIの特徴	従来のAIの特徴
主な役割	新しい情報を作り出す	情報を分類・識別する
用途例	・画像 ・音声の生成	・迷惑メール判別 ・商品分類
技術の違い	ディープラーニングが主体	ルールベースや機械学習が主体

生成AIは、人間の指示や入力に応じて、新たなコンテンツを生み出す能力を持ちます。対して、従来のAIは、特定の問題を解決するためのプログラムに従い、限定された範囲の処理を得意としてきました。

この違いにより、企業のコンテンツ制作やアイデア創出において、生成AIは従来のAIでは難しかった創造的な業務を効率化できます。つまり、生成AIは従来のAIでは実現できなかった「創造性」を補完する存在として、ビジネスに新たな可能性をもたらしているのです。

生成AIの仕組み

生成AIは人間の脳をヒントにした「ニューラルネットワーク」と、高度な学習能力を持つ「ディープラーニング」の技術を基盤に動作しています。本セクションでは仕組みを構成する2つの技術について解説します。

生成AIの頭脳「ニューラルネットワーク」

生成AIの構造は、人間の神経細胞（ニューロン）の仕組みをモデルにした「ニューラルネットワーク」です。ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経細胞を模した計算装置（ニューロン）同士を結びつけた仕組みを指します。

人間の脳は、膨大な数の神経細胞がつながり合って働いています。ニューラルネットワークもこれと似た仕組みで、「人工ニューロン」と呼ばれる多数の計算ユニット（ノード）が複数の層状に連なっているのです。これらのユニットが層を通じて情報を伝播し、大量のデータをもとに調整しながら繰り返し学習と分析を行うことで、複雑なパターン認識や予測を可能にします。

各層の名称	機能や役割
入力層	文章や画像などのデータを取り込む
中間層（隠れ層）	データの特徴を細かく分析・学習する
出力層	分析した結果をもとに新しいデータを作り出す

各層を順にデータが通過していくことで、生成AIはデータの特徴をつかみ、自然で意味のある情報を出力します。

より高い精度を誇る「深層学習（ディープ・ラーニング）」

ディープラーニングは、ニューラルネットワークを複数の中間層（隠れ層）を持つ形で構成し、さらに高度な学習を実現した技術です。中間層が増えることで、データの微細な特徴まで学習できるようになり、高い精度で予測や分類を行えます。

機能	説明
入力層	元になるデータを受け取る
中間層1	データの基本的な特徴を学習する
中間層2以降	複雑なデータの特徴を抽出・分析する
出力層	最終的な予測や分類結果を出力する

ディープラーニングは、こうした多層構造によってデータの微妙な違いや関連性を詳細に学ぶ能力を持つため、特定のタスクでは人間が作ったかのように自然で質の高い結果を生成することが可能です。

生成AIの機械学習の分類

生成AIの仕組みは主に4種類の機械学習技術で成り立っています。それぞれ異なる学習の考え方があり、特性を理解すると、生成AIを導入後にどの技術が自社に最適かを判断できるでしょう。本セクションでは4種類の機械学習の仕組みを解説します。

教師あり学習（Supervised Learning）

教師あり学習は、正しい答え付きのデータを機械に与えて学ばせる方法です。問題とその答えをセットで大量に用意し、機械が関連性を覚えていきます。たとえば、メールを「迷惑メール」「普通のメール」と分類する作業で使われています。

• 画像認識：動物の画像に動物の名前を付けて学ばせる
• 音声認識：音声データと正確な文字起こしのデータで学ばせる
• 分類：スパムメールの判定や回帰時系列データの予測など

教師なし学習（Unsupervised Learning）

教師なし学習は、正しい答えを与えずに、データの特徴から分類やパターンを自動的に見つける方法です。機械が独自の基準で似たデータをグループ化します。未知の構造や関係性を発見するのに向いています。

• 顧客の行動データを分析し、購買傾向に応じてグループ化
• SNSの投稿データから話題の傾向や特徴を抽出
• クラスタリング、関連付けルール、次元削減など

強化学習（Reinforcement Learning）

強化学習は、機械が自ら試行錯誤を重ね、報酬を得られる行動を見つける学習法です。成功した行動に対してプラス評価を与え、失敗した場合にはマイナス評価を与えます。この繰り返しを通じて最良の選択を学びます。

具体的には以下のような活用例があります。

• ゲームの攻略：囲碁、チェスなどで勝てる行動を学ぶ
• ロボットの行動最適化：効率よく動作する動きを見つける
• 自動運転や株取引など

自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）

自己教師あり学習は、人間が用意した正解ではなく、機械自身がデータからタスクを作成し、学習する方法です。学習用データを自動的に生成するので、大量のデータを効率的に処理できます。

活用される場面としては次の例があります

• テキスト補完：大量の文章を使い、文章の抜けた部分を予測し文章力を向上させる
• 映像理解：映像内の一部を隠して、その隠れた部分を予測して映像理解を深める
• 特徴抽出や事前学習（Pretext Task）として、ChatGPTなどの大規模モデルでも採用

ディープラーニングと機械学習の違い

ディープラーニングと機械学習は、どちらも「データを使って学習し、判断や予測を行うAIの技術」ですが、そのアプローチや得意とする分野に違いがあります。以下の表に、主な違いをまとめました。

技術	データ分析方法	データ量	特徴
機械学習	データからルールやパターンを学習し、分類・予測	少量でも対応可能	比較的シンプルなタスクに向いている
ディープラーニング	多層のニューラルネットワークで特徴を自動的に抽出	大量のデータが必要	複雑で高度な分析や生成が可能

ディープラーニングは、機械学習の中でも、より複雑な学習を可能にした手法です。人間の脳をモデルにした多層のニューラルネットワークを通じて、より精度が高くデータの特徴を理解できます。

ディープラーニングの代表例

• 自然な会話ができるAIチャットボット
• 人間に近い高精度な画像生成
• 音声から正確なテキストへの変換

機械学習は、大量のデータをコンピュータが分析して特徴やパターンを学び、自動で判断や予測を行う技術です。一般的な機械学習では、人間が必要な特徴を指定し、データを基に機械がパターンを見つけ出します。

機械学習の代表例

• 迷惑メールの自動分類
• 販売データから売上予測
• 顧客を行動パターンで分類

機械学習は基本的な分析や予測を得意とし、ディープラーニングは複雑で精度が高い分析を得意とします。生成AIを導入する際は、それぞれの得意分野を踏まえた技術選択が重要です。

AIチャットボット「IZANAI（イザナイ）」が社内の“わからない”をゼロにする

IZANAI（イザナイ）は、社内外のFAQ対応を効率化する生成AI型チャットボットです。OpenAIの技術を活用し、質問が曖昧でも適切な回答に導く高精度な応答を実現。ノーコード・最短3分で構築でき、問い合わせ対応や情報検索の手間を大幅に削減します。

IZANAIの主な特徴

• 社内資料やWebページを登録するだけで回答が可能
• PDF・Excel・WebサイトのURLなど、複数ソースを同時に学習
• FAQ整備が不十分でも、曖昧な質問に対応
• 面倒なシナリオ設計が不要

IZANAIのおすすめの利用シーン

• 人事・総務など社内問い合わせが多い部門
• カスタマーサポートやコールセンター
• 営業支援・販売代理店対応
• 技術マニュアルが煩雑な製造業

IZANAIの導入メリット

• 社内情報検索にかかる年間240時間の削減に貢献
• ノーコードで簡単導入
• 他社に比べて圧倒的な低価格（月額数万円）
• セキュリティにも配慮（データはプライベート環境で運用）
• 専任サポートによる導入・運用支援も充実

参考：曖昧な質問もAIチャットボットが正解に導く | IZANAI Powered by OpenAI

生成AIの仕組みを理解して自社に最適な導入を

生成AIは、人間の脳をモデルにしたニューラルネットワークと、それを進化させたディープラーニングによって動作しています。導入を検討する際には、自社が取り組みたい課題や業務内容を整理しましょう。それぞれの学習方法の特徴を理解した上で技術を選ぶ必要があります。

まずは社内の問い合わせ対応やヘルプデスクなどのような具体的な業務領域を特定し、その後、社員へのヒアリングやサービスの比較を進めると良いでしょう。

生成AIの仕組みを理解し、自社の目的に応じた形で導入することで、業務効率化や新しい価値創出に大きく貢献できるはずです。