AI と Gen AI の違いを理解する

公開: 2024-02-09

AI はしばらくバズワードになりましたが、ChatGPT のようなテクノロジーの出現により、生成 AI (Gen AI) が脚光を浴びるようになりました。多くの人は、これらは同じ未来のテクノロジーの別の名前にすぎないと考えています。しかし、特にビジネスにおける人工知能の役割を考慮した場合、現実はさらに階層化されています。これらのテクノロジーを解明すると、その定義だけでなく、その明確な影響と可能性も明らかになるでしょう。

このガイドでは、以下について説明します。

AI と生成 AI の定義:専門用語を徹底的に理解して重要なことを理解します。
進化とテクノロジー:歴史から、それらを際立たせるコアテクノロジーまで。
機能と用途:それぞれの独自の強みと用途を理解します。
業界の変革:さまざまなセクターをどのように再構築しているか。
将来の展望:将来のトレンド、倫理的考慮事項、適切なテクノロジーの選択。

ミキドの追伸、私たちはこの進化をただ観察しているだけではありません。私たちは積極的に参加しています。 AI および Gen AI ソリューションの開発における当社の取り組みは業界を横断し、イノベーションを推進し、現実世界の課題を解決します。

人工知能 (AI) とは何ですか?

人工知能 (AI) は、インテリジェントな動作が可能なマシンの作成に特化したコンピューターサイエンスの一分野です。これは、通常人間の知性を必要とするタスクを実行できるスマートなアルゴリズムとシステムを設計する科学です。これには、問題解決、音声認識、言語の翻訳、意思決定が含まれます。 AI は、スマートフォンの音声アシスタントから、金融や医療における意思決定を促進する複雑なアルゴリズムまで多岐にわたります。

ジェネレーティブ AI (Gen AI) とは何ですか?

生成 AI (Gen AI) は、 AI の進化の次のステップを表します。これは、新しいオリジナルのコンテンツの作成に焦点を当てた AI のサブセットです。既存のデータやルールに基づいて動作する従来の AI システムとは異なり、ジェネレーティブ AI は、デジタルアートから斬新なテキスト構成に至るまで、新しいデータやアイデアを生成します。ディープラーニングなどの高度な機械学習技術を使用して、分析するだけでなく、創造的で文脈に関連したコンテンツを生成します。

タイムラインをたどる: AI の Gen AI への旅

AI から生成 AI への移行は、テクノロジーの歴史における重要なマイルストーンです。 AI のルーツは1950 年代に遡り、単純なニューラルネットワークと、インテリジェントな動作を示すマシンの能力を評価するために設計されたチューリングテストが開発されました。しかし、AI が本格的に普及し始めたのは、21 世紀になってビッグデータと高度な計算能力が台頭してからです。

重要な発展には次のようなものがあります。

ディープブルーとチェス: 1997 年、 IBM のディープブルーは、チェスの現世界チャンピオン、ガルリカスパロフを破った最初のコンピューターシステムとなり、複雑な問題解決における AI の可能性を示しました。
ディープラーニング革命: 2010 年代には、人工ニューラルネットワークに基づく機械学習のサブセットであるディープラーニングが急増しました。これにより、特に画像認識と音声認識における AI の機能が変わりました。
生成モデルの台頭: 2010 年代半ばには、リアルな画像やアートワークを作成できる GAN (敵対的生成ネットワーク) のような生成 AI モデルが登場しました。
言語処理のブレークスルー: 2020 年に導入されたOpenAI の GPT-3のようなツールは、自然言語の処理と生成において大きな進歩を遂げ、エッセイの執筆からコーディングまでの機能を提供しました。

これらのマイルストーンは、AI がルールベースのシステムから適応力のある創造力への変革を示しています。現在、Generative AI は単なる自動化ツールではなく、エンターテイメントからヘルスケアに至るまで業界を再構築するイノベーションの触媒となっています。

AI と生成型 AI: 基礎となるテクノロジーとアルゴリズム

基礎を説明したので、次は AI と Gen AI の技術的フレームワークとアルゴリズムの違いについて説明します。 Gen AI を完全に理解するには、まず AI がどのように機能するかを理解する必要があります。この基礎知識は、AI の複雑さを解明するだけでなく、生成 AI の複雑なテクノロジーを理解するのにも役立ちます。

従来の AI アルゴリズム:

AI の機能は、さまざまなアルゴリズムの基盤に基づいて構築されており、それぞれが異なるタスクを効果的に実行するように作られています。

従来の AI システムは、人間の意思決定を反映するデシジョンツリーを採用することが多く、AI が人間の論理プロセスをどのように複製できるかを示しています。これらのシステムは、人間のような意思決定をシミュレートする AI の能力の基礎となる、データ内の根底にあるパターンの特定に優れています。

機械学習: コアコンポーネント

AI の優れた点のかなりの部分は、機械学習アルゴリズムにあります。これらのアルゴリズムは、トレーニングデータを使用して、パターンを認識し、データに基づいた意思決定を行うようにトレーニングされます。ロジスティック回帰分析やサポートベクターマシンなどの技術はこの領域に不可欠であり、AI が新しいデータから学習して適応できるようになります。教師あり学習シナリオでのラベル付きデータの使用は典型的な例であり、事前定義されたラベルに基づいてデータを識別および分類するように AI がトレーニングされます。

ニューラルネットワーク: 高度なパターン認識

さらに深く掘り下げると、ニューラルネットワークは AI の高度な層を表し、次のような分野で重要です。これらの構造は、複雑なパターンを認識して解釈する人間の脳の能力を模倣するように設計されています。これらは、画像認識や音声認識など、広範な感覚データの処理を伴うタスクで重要な役割を果たします。ニューラルネットワークは大規模なデータセットを処理および分析できるため、複雑なデータ構造から有意義な洞察を抽出する上で非常に貴重です。

生成 AI アルゴリズム:

生成 AI は、狭い特定のタスク向けに設計された弱い AI の形式など、従来の AI とは一線を画しています。 Gen AI は、より広範囲でダイナミックな機能に焦点を当てています。単純なデータ処理を超えて、斬新でオリジナルなコンテンツの作成の領域に進出します。単なるデータ解釈からコンテンツ作成へのこの移行は、AI 環境における大きな進化を示しています。

ディープラーニング: Gen AI のバックボーン

ディープラーニングは、Gen AI において重要な役割を果たします。機械学習の高度なサブセットとして、テキストや画像などの膨大な量の非構造化データを処理して学習できる多層ニューラルネットワークが採用されています。この機能は、複雑なデータパターンを分析して生成する Gen AI の機能の中核であり、データサイエンスとコンテンツ作成における強力なツールとなっています。

生成モデル: GAN と VAE

Gen AI の最前線にあるのは、敵対的生成ネットワーク (GAN) や変分オートエンコーダー (VAE) などの生成モデルです。たとえば、GAN は生成と識別の相互作用で 2 つの ANN を使用し、AI が達成できる可能性を大幅に拡大します。このユニークなメカニズムにより、GAN は高度に洗練された洗練された出力を生成できます。これは、Gen AI の革新的な性質の中心となるプロセスです。

AI と Gen AI の技術フレームワークの比較

AI と Gen AI の主な違いは、アルゴリズムの複雑さと目的にあります。

AI の構造化アプローチ:従来の AI は分析、意思決定、予測モデリングに優れており、目的とパラメーターが明確に定義されている環境で成功します。この構造化されたアプローチは、データ分析から複雑な自動化システムに至るまでのアプリケーションで明らかです。
Gen AI のクリエイティブフロンティア:対照的に、Generative AI は、よりダイナミックでクリエイティブな領域に焦点を当てています。これらは、既存のデータを分析するだけでなく、新しい革新的な出力を生成するための基盤としても使用するように設計されています。これには、より高い適応性と高度な学習能力が必要であり、Gen AI をイノベーションと創造のためのツールとして際立たせます。

AI と生成 AI のユースケース

AI の実際のアプリケーションを理解し、Generative AI のユースケースを発見することは、AI の変革的な影響を説明し、さまざまなドメインにわたる現実世界の問題を AI がどのように解決するかを示すのに役立ちます。

従来の AI の使用例

予測分析: AI は、製造や運輸などの業界で予測分析のために広く使用されています。機械からのデータを分析して潜在的な故障を予測し、予防的なメンテナンスを促進し、ダウンタイムを最小限に抑えます。
不正行為の検出:金融分野では、AI アルゴリズムが不正行為の検出に極めて重要です。これらのシステムは、取引パターンを精査することにより、詐欺を示すパターンを特定し、セキュリティを強化し、資産を保護します。
パーソナライズされたレコメンデーション: AI は、パーソナライズされたレコメンデーションを提供することで、e コマースおよびストリーミングサービスにおける変革をもたらします。これを使用して、ユーザーの行動データを分析し、カスタマイズされた提案を作成し、顧客エクスペリエンスとエンゲージメントを強化することができます。
ビジネスプロセスの自動化: AI は、文書処理やデータ入力などのタスクの自動化を通じてビジネスプロセスに革命をもたらし、効率を高め、人間の従業員が複雑なタスクに集中できるようにします。

生成的 AI の使用例

自動コンテンツ作成:生成 AI ツールは、ニュースからマーケティングコピーに至る自動コンテンツ生成のためにメディアや広告に採用されており、それによってコンテンツ作成を合理化します。
AI 生成アート:生成 AI は、デジタルアートと音楽の分野で優れています。これらのツールは既存のコンテンツから学習して、ユニークなアートワークや楽曲を作成し、クリエイティブ AI の新たな段階をマークします。
合成データの生成: Gen AI の重要な役割は、機械学習モデルをトレーニングするための合成データを生成することであり、実世界のデータが限られている、またはプライバシーに敏感なシナリオでは特に価値があります。
自動コンテンツモデレーション:生成 AI モデルは、ソーシャルメディアやデジタルプラットフォーム上のコンテンツをモデレートし、ユーザーが作成した膨大なコンテンツを分析して不適切または有害な素材をフィルタリングするために使用されることが増えています。

従来の AI または高度な Generative AI をさまざまな分野に組み込むことは、日常生活における Google アシスタントから産業における高度な分析に至るまで、その変革的な機能を実証します。これらのテクノロジーは、ユーザーインタラクション、創造的な表現、ビジネス効率の境界を再定義しています。

AI と生成 AI がさまざまな業界に与える影響

人工知能と生成 AI によってもたらされた革命は、さまざまな業界の業務、戦略、消費者とのやり取りを根本的に変えています。

マッキンゼーの調査は、これらのテクノロジーが主要な経済推進力であり、世界経済に数兆ドルを追加する可能性があることを強調しています。 Deloitte のレポートによると、企業の 42% がGen AI を実験しており、 15%が戦略に積極的に取り入れています。

Salesforce の別の調査では、Z 世代の 70% がAI 世代アプリケーションを使用していることが明らかになり、テクノロジーの使用における世代交代が示されています。このように業界や人口統計を超えて広く導入されていることで、人工知能の変革力が浮き彫りになっています。

ここでは、主要なセクターが AI とジェネレーティブ AI によってどのように再形成されているかを、それぞれの注目すべきアプリケーション例とともに紹介します。

銀行・金融

マッキンゼーは、Gen AI により銀行業務における潜在的な年間付加価値が2,000 億ドルから 3,400 億ドルになると予想しています。例には、信用引受業務に AI を使用するZestFinanceのような AI ソリューションや、銀行業務の顧客サービスを強化する会話型 AI プラットフォームであるKasisto の KAIが含まれます。 Gen AI は、AI を使用して融資処理とリスク評価を合理化する融資プラットフォームである Upstart のようなイノベーションで業界を変革しています。

小売および消費財

小売および消費財において、Gen AI の潜在的な影響は年間4,000 億ドルから 6,600 億ドルに及びます。 Shopify のAI を活用したレコメンデーションエンジンのような AI アプリケーションは、モバイルアプリにおける AI 機能の成長傾向を例示し、ユーザーエンゲージメントとパーソナライゼーションを強化します。 Gen AI は、AI を使用して最適化されたマーケティング言語を生成し、顧客エンゲージメントと販売を強化するPersadoのようなツールを使用して、この分野をさらに向上させています。

メディア、テクノロジー、エンターテイメント

メディアとテクノロジーの分野では、クリエイティブツールを強化する AI および機械学習プラットフォームであるAdobe Teacherのような例で、AI はコンテンツの作成と視聴者のエンゲージメントに不可欠です。 Gen AI はRunway MLなどのプラットフォームと連携し、クリエイターがユニークな視覚効果やアートワークを生成できるようにし、クリエイティブの可能性を広げます。

医薬品およびライフサイエンス

製薬やライフサイエンスにおける AI の役割は、創薬に AI を使用するAtomwiseやDeepMind の AIなどのプラットフォームで例示されています。タンパク質の折り畳み問題の解決策。 Generative AI は、AI 主導の創薬と老化研究に特化したInsilico Medicineのようなアプリケーションでこれらのプロセスを加速します。

Miquido の洞察: Miquido は、ビジネス領域における生成 AI の変革の可能性を信じています。 ジェネレーティブ AI アプリ開発に重点を置く Miquido は、この技術の波の最前線に自らを位置づけ、進化する業界のニーズに応える革新的なソリューションを提供し、それによってデジタルイノベーションの新たなベンチマークを設定します。

AI と Gen AI の違い: 簡単な比較

進化し続けるテクノロジーの状況において、AI と Gen AI の違いを理解することは非常に重要です。主な違いをまとめた簡単な比較表は次のとおりです。

未来の強化: AI および Gen AI のトレンドと発展

モバイルアプリにおける最新の AI トレンドから生成 AI の拡張機能まで、進化する人工知能の状況は革新的な変化への道を切り開いています。

生成ビデオとマルチモーダルモデル

静止画像とテキストから生成ビデオへの飛躍は、人工知能の進化におけるマイルストーンです。 ディープフェイクのようなツールリアルなビデオコンテンツの作成を可能にするテクノロジーとAdobe の Project Aero がリストのトップにあります。

OpenAI の DALL-Eなど、マルチ形式のコンテンツを解釈して生成できるマルチモーダルモデルも注目を集めています。この AI 機能の融合は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、より没入型でインタラクティブなコンテンツを提供し、広告やエンターテイメントなどの業界に革命を起こすことが期待されています。

プロのヒント:クリエイティブ業界の企業は、魅力的なマルチメディアコンテンツを作成し、競争市場で優位に立つために、これらのツールの検討を開始する必要があります。

製品開発におけるジェネレーティブデザインブーム

ジェネレーティブデザイン、特にAutodesk Fusion 360などの CAD ソフトウェアは、エンジニアリングや建築などの分野を変革しています。設計目標とパラメータを入力することにより、AI アルゴリズムは数多くの革新的なソリューションを提供しますが、その中には従来の方法では達成できないものもあります。これにより、開発時間が短縮されるだけでなく、創造的な可能性の領域が開かれ、材料コストと環境への影響が削減される可能性があります。

プロのヒント:ジェネレーティブデザインソフトウェアを利用して革新的なソリューションを検討し、コストと環境への影響を削減できる可能性があります。

量子AIとWeb3

量子コンピューティングと AI の交差点、特に Web3 のコンテキストでは、未来的な相乗効果が生まれます。 量子 AI は、複雑な計算を迅速に処理する能力を備えており、暗号処理や複雑なシミュレーションなどのタスクを高速化できる可能性があります。 Web3 の分散型の性質と Quantum AI を組み合わせることで、デジタルトランザクションとデータ管理におけるセキュリティとプライバシーを強化できます。

プロのヒント:テクノロジーイノベーターは、新たな Web3 環境における高セキュリティで高速なアプリケーションのための Quantum AI 機能を探索します。

大規模言語モデル (LLM)

GPT-3 そして同様のモデルは、私たちが AI と対話する方法に革命をもたらしています。これらは単にテキストを生成するだけでなく、人間の言語の文脈やニュアンスを理解することにも役立ちます。このテクノロジーは、教育コンテンツの作成から法的文書の作成支援まで、さまざまな分野で応用されています。

プロのヒント:企業はこれらのモデルを活用して、コンテンツ作成、顧客サービス、さらにはコーディングを自動化し、効率とイノベーションを強化できます。

自律エージェント

自律エージェントの開発は、AI アプリケーションの新時代を約束します。これらのエージェントは、独立して意思決定を行い、学習することができ、交通機関 (自動運転車)、ヘルスケア (ロボット手術助手)、さらにはパーソナルアシスタンス (高度な AI アシスタント) などの分野を変革する予定です。

プロのヒント:自律エージェントテクノロジーに投資して、運用効率を高め、最先端のサービスを提供します。

オープンモデルと独自モデル

オープンソース AI モデルの高度化により、競争条件は平準化されています。 TensorFlow や PyTorch などのツールにより、高度な AI テクノロジーをより幅広いユーザーが利用できるようになり、イノベーションと創造性が促進されます。この傾向はクラウドコンピューティングにも影響を与えており、これらのオープンソースモデルをサポートするクラウドベースの AI プラットフォームとストレージソリューションに対する需要が高まっています。

プロのヒント:小規模企業や新興企業は、オープンソース AI モデルを活用して革新し、市場で効果的に競争することを検討する必要があります。

倫理的な AI: AI と Gen AI に関する考慮事項

人工知能を取り巻く倫理的状況は複雑かつ多面的であり、公平性や偏見から透明性や説明責任に至るまで、さまざまな問題に取り組んでいます。主な倫理的考慮事項の概要は次のとおりです。

透明性と説明責任

AI と Gen AI における最も重要な倫理的考慮事項の 1 つは、透明性と説明責任の必要性です。 AI システム、特に Gen AI がより複雑になり、広く使用されるようになるにつれて、これらのシステムがどのようにして特定の決定や出力に到達するかを理解することが重要になります。

透明性の要求は、これらのプロセスをすべての利害関係者に明確にし、間違い、偏見、または潜在的な誤用を確実に特定して対処できるようにすることです。たとえば、欧州連合の AI 法では、Gen AI を含む高リスク AI システムに対する透明性の強化義務が課されており、トレーニングデータとモデルの登録に関する公開情報が義務付けられています。

偏見と公平性

Gen AI システムは大規模なデータセットから学習しますが、多くの場合、既存の社会的偏見が反映されています。これにより、AI モデルがこれらのバイアスを永続させたり、さらには増幅させたりして、不公平または差別的な結果をもたらす可能性があります。

たとえば、過去のデータの傾向により、採用アルゴリズムは技術職の男性候補者を優先する可能性があります。これらのバイアスに対処するには、多様で代表的なデータセットを使用し、バイアスのあるデータポイントを特定して修正し、バイアスの除去や敵対的トレーニングなどの手法を採用する必要があります。

知的財産と誤った情報

生成 AI は、知的財産権と誤った情報の拡散という点で独特の課題を引き起こします。これらのシステムは新しいコンテンツを生成する可能性があるため、このコンテンツの所有権や、誤解を招く情報や虚偽の情報が作成される可能性について疑問が生じます。これらの問題に対処するための倫理ガイドラインと法的枠組みを開発することは、世代 AI のプラスの可能性を活用しながらリスクを軽減するために重要です。

将来のガバナンスと倫理的枠組み

AI と Gen AI が進化し続けるにつれて、その開発と使用を導くガバナンスと倫理的枠組みも進化する必要があります。これには、規制遵守だけでなく、これらのテクノロジーを開発または展開する組織内での倫理的な意思決定も含まれます。 AI と Gen AI の倫理的かつ責任ある使用を保証する基準と慣行を確立するには、政府、業界関係者、学界の協力的な取り組みが必要です。

AI と Gen AI のどちらを選択するか?

従来の AI または生成 AI を事業運営や開発プロジェクトに統合する場合、適切なテクノロジーの選択が極めて重要になります。情報に基づいた意思決定を行うためのガイドは次のとおりです。

1. 目的を定義する

従来型 AI の場合:データ分析や特定のジョブのプロセスの自動化などのタスクが目標に含まれる場合、従来型 AI が適しています。予測分析など、明確に定義されたルールやパターンの処理に優れています。
Generative AI の場合:コンテンツの作成や革新的なソリューションの開発に重点を置く場合は、Gen AI を選択してください。デジタルアートや高度なユーザーインターフェイスなど、要件に高い創造性や適応性が含まれる場合、Generative AI 機能を理解することが重要です。

2. データの可用性と種類を考慮する

従来型 AI のデータ:従来型 AI は、特定のタスクに関して構造化データに依存します。適切にラベル付けされた大規模なデータセットにアクセスできる場合、AI はデータを効率的に分析し、出力を生成できます。
Generative AI 用のデータ: Gen AI は構造化データと非構造化データの両方を利用できるため、コンテンツを作成したり、限られたデータや機密データから洞察を導き出す必要がある状況に最適です。

3. 技術的な専門知識とリソースを評価する

従来の AI を実装する場合: AI ソリューションを導入するには、通常、機械学習アルゴリズムとデータの前処理を理解する必要があります。
Generative AI を利用する場合: Gen AI の実装には、GAN や VAE などのモデルの複雑さを考慮すると、ディープラーニングとニューラルネットワークに関するより高度なスキルが必要になる場合があります。

4. コストとROIを分析する

従来の AI は、単純な自動化やデータ分析タスクの場合、よりコスト効率が高い可能性があります。対照的に、Generative AI は、創造的な分野や革新的な製品やサービスの開発において、より高い ROI を提供する可能性があります。

5. 業界動向と競合他社の分析

競合他社や業界リーダーがこれらのテクノロジーをどのように使用しているかについて最新情報を入手してください。これにより、どのテクノロジーがあなたの分野にとってより有益であるかについての洞察が得られます。

6. コンプライアンスと倫理的配慮

データのプライバシー、偏見、透明性に重点を置き、選択が業界標準と倫理ガイドラインに準拠していることを確認してください。

従来型 AI と生成型 AI のダイナミックな分野をナビゲートするには、その可能性をビジネスに活用することが重要です。 ミキドさん AI 開発サービスは、これらの技術進歩の活用を支援する準備ができています。 Miquido は専門知識を活かして、お客様固有のビジネス課題に合わせて AI ソリューションをカスタマイズし、この急速に進化するデジタル環境でお客様が確実に先を行くことができます。

Miquido の AI 専門知識でイノベーションを解き放つ

AI と Gen AI の探究を終えるにあたり、これらのテクノロジーが単なる未来的な概念ではなく、すでに世界を再構築する変革的なツールであることは明らかです。アルゴリズムの複雑さから業界全体にわたる多様なアプリケーションに至るまで、彼らは可能性を真に再定義しています。

重要なポイント:

AI と Gen AI の主な違いの 1 つは、従来の AI が分析と自動化に優れているのに対し、Gen AI はクリエイティブなコンテンツ生成の先駆者であることです。
AI と Gen AI はどちらも、ヘルスケアから金融に至る業界変革の主要なプレーヤーです。
適切な AI テクノロジーの選択は、特定の目標、データの種類、クリエイティブなニーズに依存します。
AI と Gen AI の進化する状況には、将来のイノベーションの可能性が豊富にあります。

Miquido はこの技術進化の最前線に立ち、AI と GenAI の複雑だがエキサイティングな世界をナビゲートする際に企業を導き、サポートする準備ができています。その専門知識により、ミキドは単なるサービスプロバイダーではありません。彼らはイノベーションのパートナーであり、これらの強力なテクノロジーを活用して固有の課題に対処し、新たな機会をつかむのを支援します。