CHAPTER 01 ── What is AI / Generative AI
AIとは？生成AIとは？
まずは言葉の範囲をそろえます。「AI」はとても広い言葉で、その中の一部が「生成AI」です。何が得意な技術なのかを正しく知ることが、使い分けの出発点になります。
01-A
AIの中の、生成AI
- AI人工知能
- 認識・予測・判断など、人の知的なふるまいをコンピュータで再現する技術の総称。
- 機械学習MACHINE LEARNING
- 人がルールを書くのではなく、データからパターンを自動で学ぶ手法。
- 深層学習DEEP LEARNING
- 多層のニューラルネットワークを使う機械学習。画像認識や生成AIの土台。
- 生成AIGENERATIVE AI
- 学習したパターンから、文章・画像・音声・動画などを新しく作り出すAI。
- LLM大規模言語モデル
- 大量のテキストで学習し、「次に来る言葉」を予測して文章を組み立てるモデル。ChatGPTやClaudeの中核。
01-B
「当てるAI」と「作るAI」
DISCRIMINATIVE
識別系AI
What is this?
- 画像から不良品を見つける
- 過去データから需要を予測する
- メールを迷惑メールか判定する
GENERATIVE
生成系AI
Make something new.
- 議事録を要約し、報告書の下書きを作る
- 企画書の構成案を出す
- 画像・動画・コードを作る
01-C
LLMは「次の言葉」を予測し続けている
NEXT TOKEN PREDICTION ── 実行イメージ
来週の定例会議の
「議事録」58%
「資料」24%
「日程」11%
※確率の数値は説明用のイメージです。
LLMは文章の意味を理解して答えているように見えますが、内部でしているのは「この続きに来る確率が高い言葉」を1つずつ選ぶことの繰り返しです。
だから、もっともらしいけれど事実と違う文章（ハルシネーション）が出ることがあります。逆に言えば、目的・前提・制約を具体的に渡すほど、「確率の高い続き」が自分の欲しい答えに近づきます。これがプロンプトが重要な理由です。
WORK 01
自分の業務を3つ書き出し、「識別系」と「生成系」のどちらで助けられるかを分類する。例：問い合わせの振り分け＝識別系／返信文の下書き＝生成系
提出したら CHAPTER 02 へ