生成AI（Generative AI）は一括りに語られがちですが、実際には「何を生成するのか」「どのような仕組みで生成するのか」「どのように利用されるのか」という複数の観点で分類できます。
これらを整理せずに理解すると、AI選定のミスや誤解につながりやすくなります。
ここでは、誤解を生まない正確な整理を重視し、生成AIの分類を体系的に解説します。
生成AIとは何か
生成AIとは、大量のデータを学習し、その傾向や構造をもとに新しいデータを生成するAIの総称です。
文章、画像、音声、動画、プログラムコードなど、人間がこれまで手作業で作っていた成果物を自動的に生み出せる点が特徴です。
従来の機械学習は「分類」「予測」「判定」といった分析型の用途が中心でしたが、近年は生成モデルが実用レベルに到達したことで「生成」が前面に出るようになった、という位置づけが正確です。
生成対象（アウトプット）による分類
もっとも直感的で理解しやすい分類軸が、「何を生成するか」という観点です。
テキスト生成AI
文章・会話・要約・翻訳・構成案などを生成します。
主な用途は以下の通りです。
- 記事・ブログ・SEOコンテンツ作成
- 広告文、キャッチコピー
- メール、提案書、マニュアル作成
- チャットボットやFAQ対応
文脈を踏まえた自然な文章生成が可能ですが、事実誤認（いわゆるハルシネーション）が起こり得るため、人間による確認が重要です。
画像生成AI
イラスト、写真風画像、デザイン案などを生成します。
主な用途は以下の通りです。
- WebサイトやLP用ビジュアル
- 広告・SNS用クリエイティブ
- デザイン初期案やアイデア出し
- 商品イメージの試作
文章による指示から画像を生成できるため、制作スピードの向上や試行錯誤の効率化に大きく貢献します。
音声生成AI
音声合成、ナレーション、声質変換などを行います。
主な用途は以下の通りです。
- 動画ナレーション
- 音声広告
- 多言語対応コンテンツ
- バーチャルアシスタント
近年は抑揚や感情表現の再現度が高まり、人間の声と区別がつきにくい水準に達しています。
動画生成AI
短尺動画やアニメーション、実写風映像などを生成します。
主な用途は以下の通りです。
- SNS用動画
- 広告動画
- 教育・マニュアル映像
- バーチャルキャラクター動画
まだ発展途上の分野ですが、制作コストと時間を大きく削減できる可能性を秘めています。
コード生成AI
プログラムコードやスクリプトを生成します。
主な用途は以下の通りです。
- Web・アプリ開発支援
- 業務自動化
- デバッグ補助
- 学習・教育用途
自然言語で指示するだけでコードが生成されるため、非エンジニアの技術活用を後押しします。
生成方式（仕組み）による分類
次に、「どのような仕組みで生成しているか」という技術的な視点で整理します。
ここでは生成の考え方そのものに着目します。
自己回帰型（Autoregressive）
直前までの文脈をもとに、次の要素を一つずつ予測しながら生成する方式です。
- 主にテキスト生成で用いられる
- 長文や対話に強い
- 現在の大規模言語モデルの基本方式
拡散モデル（Diffusion）
ランダムなノイズから、段階的にデータを復元して生成する方式です。
- 高品質な画像生成で主流
- 安定した学習が可能
- 細部表現に優れる
敵対的生成（GAN）
生成モデルと判別モデルを競わせながら学習する方式です。
- かつて画像生成の中心技術
- 非常にリアルな表現が可能
- 学習が不安定になりやすい
現在は拡散モデルに主役の座を譲っていますが、特定用途では今も利用されています。
潜在変数モデル（VAE）
データを潜在空間に写像し、確率的に生成する方式です。
- 潜在表現の操作や補間が得意
- 安定性が高い
- 表現学習や解析用途にも向く
※補足
「Transformer」は生成方式ではなくモデル構造（アーキテクチャ）です。
自己回帰型生成と組み合わされることが多いですが、近年は画像・音声・動画など幅広い分野に応用されています。
利用形態（運用）による分類
実務で重要になるのが「どのように使われるか」という観点です。
汎用型生成AI
幅広いタスクを一つでこなせるモデルです。
- 記事作成、要約、相談対応など
- 社内AIアシスタント向き
特化型生成AI
特定分野や業務に最適化されたモデルです。
- 医療、法律、金融、ECなど
- 専門用語や業界知識に強い
- 誤情報リスクを抑えやすい
検索拡張型（RAG）
外部データベースや文書を参照しながら生成します。
- 事実性を重視する用途に有効
- 社内ナレッジ活用と相性が良い
エージェント型
生成だけでなく、ツール操作や手順実行まで行います。
- 業務自動化
- 複数タスクの連続処理
- 将来性が高い分野
分類を理解することの実務的価値
生成AIの分類を正しく理解すると、次のようなメリットがあります。
- 目的に合わないAIを選ばずに済む
- コスト・品質・リスクを事前に判断できる
- 生成AI文章やコンテンツの精査がしやすくなる
- クライアントや社内への説明が論理的になる
まとめ
生成AIは、次の3つの軸で整理すると全体像を正しく把握できます。
- 生成対象：テキスト / 画像 / 音声 / 動画 / コード
- 生成方式：自己回帰 / 拡散 / GAN / VAE など
- 利用形態：汎用型 / 特化型 / 検索拡張 / エージェント
この構造を理解しておくことで、生成AIを「流行のツール」ではなく、戦略的に使い分ける技術として扱えるようになります。
以上、生成AIの分類についてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
