① 人工知能の基礎と動向 ／ 6. ディープラーニング
生成 AIとは
生成AIとは、学習データの分布をもとに、文章・画像・音声などの新しいデータを生成するAIの総称です。識別（分類）ではなく生成を行う点が従来の機械学習との大きな違いになります。
この用語はG検定シラバスの「6. ディープラーニング」に含まれます。 章全体の用語は用語解説①（全54語）にまとまっています。
一言でいうと
学習したデータの傾向をもとに、文章や画像などを新しく作り出すAIの総称です。
識別と生成の違い
従来の機械学習の多くは与えられたデータがどのクラスに属するかを判定していました。「このメールは迷惑メールか」（スパムフィルタ）などがその例です。これを識別（分類）と呼びます。
これに対し生成AIは、データがどのように分布しているかを学び、その分布に従う新しいデータを作り出します。判定するのではなく、作る側に回るという点が本質的な違いです。
位置づけの注意
高度な文章や画像を作れることから強いAIと誤解されがちですが、生成AIも特定のタスクに特化した仕組みであり、弱いAIに分類されます。意識や理解を持つわけではありません。
代表的な生成モデル
- GAN（敵対的生成ネットワーク）：生成する側と見破る側を競わせて品質を高める
- VAE（変分オートエンコーダ）：データを圧縮した表現から再構成する
- 拡散モデル：ノイズを少しずつ取り除いてデータを作り出す
また、生成AIには事実と異なる内容を生成する問題や著作権をめぐる論点があり、AI倫理の分野でも扱われます。
🎯 G検定での押さえどころ
- 識別（分類）ではなく生成を行う点が従来との違い
- 学習データの分布にもとづいて新しいデータを作る
- 生成AIも弱いAIに分類される
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「生成AIは強いAIの実現例である」→ 誤り。特定タスクに特化した弱いAIです
- 「生成AIはデータを分類することを目的とする」→ 誤り。分類（識別）ではなく生成を行います
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「識別モデルと生成モデル」（E資格向け）
関連する用語
ご利用にあたって 本ページの内容は、JDLAが公開しているG検定シラバス2024や公式テキストなど、一般に公開されている情報をもとに独自に整理・解説したものです。実際の試験の出題内容を示すものではなく、また合格を保証するものでもありません。制度・法令・試験要項は変更されることがあるため、最新の情報は必ずJDLA公式サイトでご確認ください。