生成AIとは？従来のAIとの違いと、企業で活用するときに知っておきたいこと

生成AIとは？

生成AI（Generative AI）とは、学習した大量のデータをもとに、文章・画像・音声・プログラムなどの新しいコンテンツを生成するAIです。

代表的なものとして、文章を生成する大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）があります。生成AIに質問すると、人が書いたような自然な文章で回答が返ってきます。

例えば、

• 文章を要約する
• メールの文案を作る
• 会議内容を整理する
• アイデアを考える
• 翻訳する
• プログラムを作る
• 資料の構成を考える

といったことができます。

従来、コンピューターにこうした仕事をさせるには、それぞれの処理を個別にプログラムする必要がありました。生成AIによって、人が自然な言葉で指示するだけで、さまざまな仕事を支援できるようになったことは大きな変化です。

従来のAIと生成AIは何が違うのか？

AIという技術そのものは、生成AIの登場以前からさまざまな分野で利用されてきました。

例えば、

• 画像から人や物を認識する
• 製品が正常か異常かを判定する
• 売上や需要を予測する
• 不正な取引を検知する
• 商品を推薦する

といったものです。

こうしたAIは主に、入力された情報をもとに分類・判定・予測することを得意としています。一方、生成AIは情報をもとに新しいコンテンツを作ることを得意としています。

非常に単純化すると、従来のAI：判断するAI、生成AI：作るAIと考えると違いを理解しやすくなります。

ただし、現在のAIシステムでは両者が組み合わされることも多く、明確に分離できるとは限りません。

生成AIはどのように文章を作っているのか？

生成AIが人間のように文章を「理解して考えている」と感じることがあります。しかし、生成AIの仕組みを理解するうえでは、この感覚だけで捉えないことが重要です。

大規模言語モデルは、大量の文章から言葉や文章のパターンを学習しています。そして入力された文章に対して、「次にどのような言葉が続く可能性が高いか」を計算しながら文章を生成していきます。

例えば、「日本の首都は」という文章があれば、その後に「東京」という言葉が続く可能性が高いと判断します。

実際の大規模言語モデルは、もちろんこれほど単純ではありません。膨大なパラメータと複雑なニューラルネットワークによって、文脈や言葉同士の関係を捉えながら回答を生成しています。その結果、人と会話しているような自然な文章を作ることができます。

生成AIは「検索」と何が違うのか？

生成AIと検索エンジンは、似ているように見えて役割が異なります。

検索エンジンは、基本的にインターネット上に存在する情報を探し、その情報が掲載されているページを提示します。一方、生成AIは質問に対して、学習した情報や与えられた情報をもとに回答そのものを生成します。

つまり、検索：情報を探す、生成AI：情報をもとに回答を作るという違いがあります。

この違いは非常に重要です。生成AIが自然な文章で回答しているからといって、その内容が必ず正しいとは限らないからです。

生成AIは間違えることがある

生成AIを企業で利用するときに、必ず理解しておかなければならないことがあります。それが、生成AIはもっともらしい間違いを生成することがあるという点です。一般に「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。

生成AIは、常に事実をデータベースから取り出して回答しているわけではありません。入力された内容や学習したパターンをもとに、もっとも適切と思われる文章を生成しています。

そのため、

• 存在しない情報を説明する
• 数字を間違える
• 古い情報を回答する
• 事実と推測を混ぜる

といったことがあります。

だからこそ企業で生成AIを使う場合、「AIが答えたから正しい」という使い方は適切ではありません。情報源を確認する仕組みや、人が最終確認するプロセスを含めて設計する必要があります。

企業の生成AI活用で重要なのは「自社の情報」

一般的な生成AIは、多くのことを知っています。しかし、その企業だけが持っている情報までは知りません。

例えば、

• 社内規程
• 業務マニュアル
• 過去の提案書
• 会議資料
• 顧客とのやり取り
• プロジェクトの記録
• 社内で蓄積されたノウハウ

といった情報です。実際の仕事では、こうした社内にしか存在しない情報が非常に重要になります。

例えば社員が生成AIに、「このお客様には以前どんな提案をした？」と質問しても、その情報が生成AIに与えられていなければ答えることはできません。

つまり企業で生成AIを活用するには、生成AIそのものの性能だけではなく、企業が持っている情報とどう接続するかが重要になります。

RAGとは？

企業が持つ情報と生成AIを組み合わせる代表的な方法の一つが、RAGです。

RAGは、Retrieval-Augmented Generation の略で、日本語では「検索拡張生成」などと呼ばれます。

簡単に言えば、必要な情報を探してから、その情報を生成AIに渡して回答させる仕組みです。

例えば社内マニュアルについて質問された場合、

• 1. 質問に関係する社内文書を探す
• 2. 関係する情報を取り出す
• 3. その情報を生成AIに渡す
• 4. 生成AIが回答を作る

という流れになります。これによって、生成AIがもともと学習していない企業独自の情報についても回答できるようになります。

ただし、RAGを導入すれば自動的に正しい回答が得られるわけではありません。元となる情報の品質や整理方法、検索の精度なども重要になります。

情報があればAIが使えるわけではない

企業には大量の情報があります。しかし、その情報が存在していることと、AIが利用できる状態になっていることは同じではありません。

例えば、

• ファイルサーバー
• メール
• チャット
• 議事録
• Excel
• PDF
• 社内システム
• 個人のPC

など、情報がさまざまな場所に分散している企業は少なくありません。さらに、同じ内容の資料が複数存在したり、古い情報と新しい情報が混在していたりすることもあります。

この状態で生成AIを導入しても、「AIが参照すべき正しい情報はどれなのか」という問題が残ります。

そのため企業のAI活用では、生成AIを導入する前後で、情報を整理し、AIが利用できる知識へ変えていくことが重要になります。

生成AIは「答えを出す道具」だけではない

生成AIというと、「質問すると答えてくれるもの」というイメージを持つ人も多いと思います。しかし、企業での活用範囲はそれだけではありません。

例えば、

情報を整理する

会議の議事録や大量の文章から、重要なポイントを整理する。

情報を変換する

専門的な文章をわかりやすく説明したり、長い文章を短くまとめたりする。

情報をつなぐ

複数の資料や情報から、関係する内容をまとめる。

仕事を支援する

メール、資料作成、調査、分析、プログラム作成などを支援する。

さらに、生成AIとシステムやツールを組み合わせることで、AIが一定の業務を実行する「AIエージェント」のような活用も広がっています。

生成AIは単なるチャットツールではなく、人と情報とシステムをつなぐインターフェースになりつつあります。

生成AIを導入することと、活用できることは違う

生成AIのサービスを契約すれば、その日から生成AIを使うことはできます。しかし、使えることと、仕事で活用できることは同じではありません。

企業で成果につなげるためには、

• どの業務で使うのか
• どの情報を利用するのか
• AIに何を任せるのか
• 人がどこを確認するのか
• 情報をどう管理するのか
• どのように現場へ定着させるのか

まで考える必要があります。生成AIの性能だけを見ていても、企業のAI活用は完成しません。

NeoTech Innovationが考える生成AI

NeoTech Innovationでは、生成AIを単なる「文章を作る便利なツール」とは考えていません。重要なのは、人、情報、知識、業務、システムをAIによってどうつなぐかだと考えています。

企業には、長年の業務の中で蓄積された多くの知識があります。しかし、その知識が人の頭の中や、メール、チャット、資料、システムなどに分散していると、十分に活用することができません。

生成AIには、こうした情報を人が利用しやすい形へ変える可能性があります。そのためには、AIモデルだけを見るのではなく、情報の整理、ナレッジの設計、AIとの接続、業務プロセス、人が使う仕組みまでを一体として考える必要があります。

私たちは、生成AIを導入すること自体をゴールにするのではなく、現場の仕事の中で使われ、企業の知識が生かされ続ける状態をつくることが重要だと考えています。

まとめ

生成AIは、文章・画像・音声・プログラムなど、新しいコンテンツを生成できるAIです。従来のAIが分類・判定・予測を得意としてきたのに対し、生成AIは情報から新しいコンテンツを作ることを得意としています。

しかし、企業で生成AIを活用する場合、本当に重要なのはAIモデルそのものだけではありません。

どの情報を使うのか。その情報は正しいのか。AIとどう接続するのか。人とAIをどう役割分担するのか。業務の中にどう定着させるのか。そこまで設計して初めて、生成AIは企業の仕事を支える仕組みになります。

生成AIは、人の代わりにすべてを考えてくれる技術ではありません。

人が持つ知識と企業が持つ情報を、より活用しやすくするための技術。それが、企業における生成AIの大きな可能性だとNeoTech Innovationは考えています。