生成AIとは？AI全体像と基本 #1

「すごいものができたなあ」

ChatGPTを初めて使ったとき、正直それだけだった。

すごいとは思った。でも、何がすごいのかを人に説明しようとすると、
急に言葉が出なくなった。

自分が整理できていないことに、そのとき初めて気づいた。

AIって何？ざっくり理解する

「AI（人工知能）」という言葉は、もう10年以上前から聞いてきた。

掃除ロボット、将棋ソフト、翻訳アプリ、顔認証。 気づかないうちに、AIはすでに日常のいたるところにいる。

一言で言えば、
AIとは「コンピュータに知的な作業をさせる技術の総称」だ。

人間が経験から学ぶように、コンピュータも大量のデータから学習して、判断や予測ができるようになる。 これがAIの基本的な考え方。

だけど、AIにも種類がある。

• 画像を識別するAI（「この写真、猫だよね」を判断する）

• 音声を認識するAI（SiriやAlexaの中身）

• 自動翻訳するAI（DeepLやGoogle翻訳）

• ゲームを攻略するAI（将棋・囲碁で人間を超えたやつ）

このようにAIは一つの技術ではなく、「人間の知的な作業を代替する技術の集合体」と考えると分かりやすい。

生成AIはAIの中のどこにいるのか

その中で、ChatGPTやClaudeやGeminiが属するのが
「生成AI（ジェネレーティブAI）」と呼ばれるカテゴリだ。

従来のAIは「判断する」のが主な仕事だった。

「この画像は猫か犬か」を分類する。
「この取引は不正か否か」を判定する。

でも生成AIは違う。
「新しいものを作り出す」のが仕事。

文章を書く。画像を生成する。音楽を作る。動画を出力する。

一言で整理するとこう。

この「作り出せる」という点が、生成AIを特別にしている。
なぜなら、私たちが仕事や日常でやることの多くは「何かを作ること」だから。 メール、資料、アイデア、説明文。全部、生成AIが一緒に作れる。

なぜ今こんなに話題なのか

「AIって昔からあったよね？」という疑問は正しい。

AIの研究は何十年も前から続いてきた。
なぜ2022〜2023年ごろから急に「AIすごい」という声が爆発したのか。

理由は一つ。
「誰でも使えるレベルになったから」だ。

それまでのAIは、プログラマーや研究者が専用のツールで操作するものだった。 ところが、OpenAIがChatGPTを一般公開したことで、
ブラウザを開いて文字を打つだけでAIと会話できる時代が来た。

道具の性能が上がっただけでなく、使い方が圧倒的に簡単になった。

これが今のAIブームの本質だと、私は思っている。

生成AIはどうやってコンテンツを作るのか

「AIが文章を作るって、どういうこと？」

これが一番不思議に感じる部分だと思う。私もそうだった。

結論から言うと、文章を生成するAIは
「次に来る言葉の確率を予測する」という作業を超高速で繰り返している。

たとえばこんなイメージ。

「今日の天気は」という文の次に来る言葉は？

• 「晴れ」60%

• 「くもり」25%

• 「雨」13%

• 「最高」2%

AIは大量のテキストデータを学習することで、
こういった「言葉の続き方のパターン」を覚えた。
それを何十、何百回と繰り返すことで、自然な文章が完成する。

意識して考えているわけじゃない。
確率の計算を猛スピードで積み重ねているだけ。

これを知ったとき、私は少し拍子抜けした。
でも同時に「だから時々嘘をつくんだ」とも納得した。
確率の予測が外れることは、当然ある。

LLMとは何か やさしく説明する

ChatGPTやClaudeのような文章生成AIの中核にある技術が、
LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）だ。

• Large（大規模）：ものすごく大量のデータで学習している

• Language（言語）：テキストを扱う

• Model（モデル）：学習した結果できたシステム

「インターネット上の膨大なテキストを読み込んで、言葉のパターンを覚えた仕組み」と思えば大体合っている。

「じゃあ、賢いから何でも知ってるの？」という疑問が出てくるかもしれない。

答えは「知ってることはすごく多いが、知らないこともある」だ。

学習したデータには締め切りがある（これを「カットオフ」という）。 それ以降の出来事は、基本的に知らない。

また、確率で言葉を生成するという性質上、
もっともらしい嘘をつくこともある（「ハルシネーション」という）。

こういう限界を知っておくことも、AIを使う上での大事なリテラシーだ。 この話は、シリーズ第3回で詳しく扱う予定。

実際にどう使うのか チャット形式で試してみよう

難しい話が続いたけれど、使い方はシンプルだ。

ブラウザを開いて、文字を打つだけ。
みんな使っていると思います。

ChatGPTもClaudeもGeminiも、ブラウザからアクセスできる。
アカウントを作れば、無料の範囲でもかなりのことができる。

まず試してほしいのは、日常の「ちょっとした疑問」をそのまま打ち込んでみること。

今夜のメニュー、鶏むね肉と玉ねぎがあります。15分でできる料理を3つ教えてください。

こんな普通の文章で大丈夫。 AIは文脈を読んで答えてくれる。

最初は「え、これでいいの？」という気軽さで使ってみてほしい。
使いながら覚えていくのが、一番早い。

私も最初は「なんか変なことを言ったら怒られそう」と思っていた。 でも全然そんなことはなかった。

もう一歩進んだ話 API方式とは

ここからは少し難しい話になる。
「チャットで使えればいい」という人は読み飛ばしても全然OK。
でも知っておくと、AIの使い方の幅が一気に広がる話だ。

チャット方式は
「自分がブラウザを開いて、自分で文字を打つ」使い方だった。

API方式は違う。
「自分のアプリやプログラムから、AIを呼び出す」使い方。

たとえばこんな使い方ができる。

• 社内のチャットボットを作る（質問を投げるとAIが答えてくれる）

• Notionに毎朝AIが要約を自動で書いてくれる

• Excelのデータを読み込んでAIが分析・コメントを書いてくれる

要するに、AIを「手動で使う道具」から「自動で動く仕組み」に変えられるのがAPI方式だ。

私がAI担当として仕事でよく触れるのも、実はこちら側。
「このデータをAIに送って、結果をシステムに返す」という使い方が業務では多い。

難しそうに聞こえるが、最近はプログラミングを知らなくても試せるツールが増えてきた。

とはいえ最初の一歩は、まずチャット方式で使い倒すことだと思っている。 チャットで「こんなことできるんだ」という感覚をつかんでから、
APIに興味が出たら触ってみる、という順番が自然だ。

「チャット→API」の順番は変えなくていい。

このシリーズの後半（バイブコーディング回）で、
APIを使った自動化の入口についても扱う予定。

ここまで読んでくれた人は、もうAIを「なんとなくすごいもの」から「こういう仕組みのもの」として見られるはずだ。

道具の名前と仕組みを知ると、使い方のアイデアが浮かびやすくなる。 料理道具で言えば、包丁の使い方を知れば「こう切れば速い」が分かってくるような感覚。

AIもそれと同じだと思う。

次回は、ChatGPT・Claude・Geminiの3つを比べてみる。 「どれを使えばいいの？」という疑問に答える回にする予定。

「これ、自分のことかも」と思ったら、スキを押してもらえると励みになります。 AIについて気になることや、試してみた感想があればコメントで教えてください。