今さら聞けないAIの基礎！AI・機械学習・ディープラーニング・生成AIの違いをわかりやすく解説

こんにちは！
株式会社フィノジェンです！

久しぶりのブログ更新です✨

今日はAIの領域は「幅広だ」ということで、皆様にわかりやすく解説したいと思います。

生成AIという言葉は日常的によく耳にする言葉だと思います。でも、AI、機械学習、ディープラーニング、生成AI...これらの違いって正直よく分からないですよね。今回はこれらの関係性を初心者の方にも分かりやすく、図解を交えて解説していきます。

そもそもAI（人工知能）とは何か？

人工知能（Artificial Intelligence, AI）とは、人間の知的な思考プロセスや行動をコンピュータシステムで実現する技術の総称です。
具体的には、以下の認知機能をコンピュータに実装する技術を指します：

AIの機能は範囲により２つに分類される？

AIの世界では、特化型AI（Narrow AI）と汎用AI（Artificial General Intelligence, AGI）の２つに分類されます。

✅ 特化型AI（Narrow AI）とは？

特定の分野・タスクに特化したAIで、現在実用化されているAIの大部分です。
皆さんの日常生活で身近な活用事例で言えば、顔認証や翻訳システム、ECサイトのレコメンド機能などがわかりやすいと思います。
では、汎用AIとは？

✅ 汎用AI（Artificial General Intelligence, AGI）とは？

人間と同等の汎用的な知能を持つAIです。
この汎用型AIは現在はまだ研究開発段階で、まだこの世には存在していません。
例えると、ドラえもんやアトム、SF映画に登場するようなAIをイメージいただくとわかりやすいです。

機械学習って何？

機械学習の定義💡

機械学習（Machine Learning, ML）とは、大量のデータからパターンや規則性を自動的に学習し、新しいデータに対して予測や分類を行う技術です。従来のプログラミングとは異なり、明示的なルールではなく、データから自動的にルールを抽出する技術です。

✅ 具体例：不動産価格の予測

過去の物件情報、例えば立地や面積、築年数と実際の取引価格を訓練データとし、立地条件と価格の相関関係を学習させ、そこから新規物件の適正価格を予測させるといったイメージです。

ディープラーニングって何？

ディープラーニングの定義💡

ディープラーニング（Deep Learning）は、機械学習の一分野で、人間の脳神経回路を模倣したニューラルネットワークを多層化した技術です。従来の機械学習手法と比較して、より複雑なパターン認識が可能です。

✅ 具体例：農業分野での病気識別

画像認識の技術を利用して、植物の画像からその作物が正常かあるいは病気にかかっているかを高い精度のもと判断します。
また物体検知の技術を利用すれば、その作物の収穫タイミングを判断するなど複雑なパターンを認識できます。

生成AIって何？

ここまではAI・機械学習・ディープラーニングついて簡単に解説しました。
じゃあ今話題の「生成AI」って？と気になるところですが、次回「生成AI」の仕組みについて詳しく解説していきます。

次回は、いよいよ皆さんが一番気になっている内容をお届けします✨

• 生成AIはなぜ文章や画像を作り出せるのか？
• ChatGPTの正体とは？
• LLM（大規模言語モデル）って何？

これらの疑問にすべてお答えします。今回学んだ基礎知識があることで、次回の内容がより深く理解できるはずです。
ではお楽しみに！