生成AIとAIの違いとは？従来型AIとの比較と業務での使い分け

生成AIとAIの違いは、AIが予測・識別・分類などを行う技術の広い総称であるのに対し、生成AIは文章・画像・プログラムなどを新しく作り出すAIで、AIの中の一種にあたる点です。「生成AIではないAI」は、データから異常を見つけたり、需要を予測したり、画像を分類したりする、従来型と呼ばれるAIを指します。本記事では、IPA・総務省・経済産業省などの公的資料をもとに、両者の関係、比較表、仕組みの違い、業務での使い分け、生成AIを使うときに気をつけたい点までを整理します。

目次

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1. 生成AIとAIの違い｜AIは広い概念、生成AIはその中の「作る」AI
2. 従来型のAIとは｜「生成AIではないAI」の得意なことと代表例
3. 生成AIとは｜自由な入力で文章・画像・プログラムを作るAI
4. AIと生成AIの使い分け｜業務別の早見表と判断のしかた
5. 生成AIを使うときに、従来型のAIより気をつけたい3点
6. これから変わること｜AIエージェントとマルチモーダル
7. 自社でAIを使い分ける進め方｜5つの手順
8. よくある質問(FAQ)
9. まとめ
10. 参考文献

生成AIとAIの違い｜AIは広い概念、生成AIはその中の「作る」AI

生成AIとAIの違いは、AIが予測・識別・提案などを行う技術の総称であるのに対し、生成AIは文章・画像・プログラムなどを新たに生成できるAIで、AIに含まれる一種という点です。

IPA(情報処理推進機構)の「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」の用語集は、生成AIではない従来のAIは、特定の型にはまった入力(例：画像)しか受け付けず、出力も特定の用途に沿ったもの(例：画像に映っているものの名前を答える)に限られていたと説明しています。これに対して生成AIは、入力がフリーテキストのように自由で、生成される内容も非常に幅広いとされています。

比べる点	従来型のAI(分析・識別・予測)	生成AI
主な役割	データから見分ける、当てる、見つける	文章・画像・プログラムなどを新しく作る
入力	特定の型の入力(例：画像、数値データ)	フリーテキストなど自由度の高い入力
出力	特定の用途に沿った結果(分類、検出、予測値など)	翻訳・要約・説明・画像など、幅広い内容
公的資料にある例	故障の予兆検出、詐欺やスパムの検出、将来予測、次に表示する動画の決定	対話型AI、テキストから画像を作るAI、ソースコードを作るAI
業務で確認したい点	学習データの質と、判断の根拠の説明	入力情報の線引きと、出力の確認

業務でいちばん差が出るのは、人が何を入力して使うかです。生成AIは自由な文章で指示できる分、入力してよい情報の基準を会社の側で決めておく必要があります。この基準の教育と理解度の確認を仕組みにする選択肢として、eラーニング3サービスの役割の違いを整理します。

これらは生成AIそのものを作るサービスではなく、使う人の側の準備(ルールの周知、理解度の確認、ノウハウの教材化)を支える選択肢です。まず、入力情報の基礎を共通にする場面に向くOneComplianceから見ていきます。

生成AIは、利用者が自由な文章で指示を入力して使うため、何を入力してよいかの判断が人によってぶれやすくなります。個人情報保護法、情報セキュリティ、著作権の基礎を、全員が同じ内容で学ぶ場合の一例が、OneCompliance(ワンコンプライアンス)です。コンプライアンス研修に特化したeラーニングプラットフォームで、法務・労務・情報領域の研修コンテンツを提供し、ダッシュボードや自動リマインダーで研修の実施・管理の手間を抑えられることを特徴にしています。商品ページで確認できるのはコンプライアンス領域の内容で、生成AIそのものの使い方を教えるコースではない点には注意が必要です。費用は人数に応じた課金体系のため、料金はプランによって異なります。詳しくは資料や公式サイトで確認してください。

社内に法務専任担当や教育専任担当がおらず、社内のみでの実施が困難

OneCompliance 導入事例(株式会社プリメディカ。導入の背景・課題として掲載) 出典：公式サイト

従来型のAIとは｜「生成AIではないAI」の得意なことと代表例

従来型のAIとは、データから規則やパターンを学び、識別・予測・分類・検出などを行うAIのことで、「生成AIではないAI」と同じ意味で使われます。法令上の区分ではなく解説で使われる呼び方で、AI事業者ガイドライン(第1.2版)の別添でも、従来型のAIという言い方が使われています。総務省の令和5年版 情報通信白書は、データ分析の目的で使われるAIを「Analytical AI」と呼び、すでに社会の多くの場所で用いられていると述べたうえで、これに加えて近年は情報を生成・創造する生成AIが急速に発展したと整理しています。

AI・機械学習・ディープラーニングの関係

AIには、現時点で確立された定義がありません。AI事業者ガイドライン(第1.2版)も、広義の人工知能の外延を厳密に定義することは困難だとしています。そのうえで、人間の思考プロセスと同じような形で動作するコンピュータープログラムや、コンピューター上で知的判断を下せるシステムなどを指すと説明しています。総務省の令和元年版 情報通信白書は、機械学習をAIの手法の一つ、深層学習(ディープラーニング)を機械学習の手法の一つと位置づけています。つまり、深層学習は機械学習に含まれ、機械学習はAIに含まれる関係です。生成AIはその成果の一つで、IPAの用語集も、生成AIはディープラーニングの成果のひとつだと説明しています。この関係の全体像は、AIとは？中小企業が安全に始める3ステップでも整理しています。

用語	公的資料での位置づけ
AI(人工知能)	確立された定義はなく、人間の思考のように動くプログラムなどを指す広い概念
機械学習	データからパターンやルールを見つけ、新しいデータの識別や予測に当てはめる手法。AIの手法の一つ
深層学習(ディープラーニング)	多数の層から成るニューラルネットワークを使う機械学習。機械学習の手法の一つ
生成AI	文章、画像、プログラム等を生成できるAIモデルにもとづくAIの総称(AI事業者ガイドライン第1.2版)

「生成AIではないAI」の例｜画像認識・予測・検出

AI事業者ガイドライン(第1.2版)によると、2000年代以降、ディープラーニング等による画像認識、自然言語処理(翻訳等)、音声認識が活用されるようになり、特定の分野に特化して予測、提案又は決定を行えるシステムをAIと指すようになってきました。総務省の令和5年版白書も、故障の予兆や詐欺・スパム情報の検出、将来予測、次に個人に表示する動画の決定を、データ分析目的のAIの例に挙げています。「生成AIではないAIとは何ですか」という疑問への答えは、こうした特定の用途に特化し、結果を出すことが役割のAIです。

• 画像認識：画像に映っているものを見分ける
• 音声認識：話した内容を文字に起こす
• 異常・不正の検出：故障の予兆、詐欺やスパム情報などを見つける
• 将来予測：過去のデータから先の値を見積もる
• レコメンド：利用者ごとに、次に表示する内容を決める

従来型のAIの強みと限界

従来型のAIの強みは、決まった用途で、決まった形のデータを繰り返し処理できることです。一方で、入力も出力も特定の型に沿ったものに限られる点は、IPAが指摘する限界です。また、令和元年版白書は、深層学習ではAIがどのような根拠で判断したかを人間が理解することが難しいという指摘があると述べています。判断の根拠を後から説明する必要がある業務では、この点を導入前に確認することになります。

生成AIとは｜自由な入力で文章・画像・プログラムを作るAI

生成AIとは、文章・画像・プログラムなどを生成できるAIモデルにもとづくAIの総称で、自由な文章で指示でき、翻訳・要約・説明など幅広い出力を返せる点が従来型のAIとの大きな違いです。

生成AIの仕組みと、基盤モデル・LLM

AI事業者ガイドライン(第1.2版)の別添は、従来からあるAIが特定の数値データや画像などのデータを用いたAIモデルを使うのに対し、生成AIは大量のテキスト、画像又はインターネット上の掲載情報を学習すると整理しています。ガイドラインは、2021年以降、基盤モデルの台頭により、特定の分野に特化していない汎用的なAIの開発が進んだと説明しています。IPAの用語集は、LLM(大規模言語モデル)を、テキスト入力を受け付けてテキストを出力する生成AIの心臓部にあたるAIモデルで、非常に大規模なものだと説明しています。LLMとの違いは、LLMとは？生成AIとの違いと仕組み、業務で使う際の確認ポイントで詳しく整理しています。

生成AIでできること｜文章・画像・コード・複数形式の組み合わせ

種類	できること	業務で確認したい点
文章の生成	質問への回答、要約、翻訳、文案の作成	事実の誤りがないか。入力した情報の扱い
画像の生成	テキストで指示した内容の画像を作る	既存の著作物に似ていないか。利用条件
プログラムの生成	指示を受けてソースコードを作る	動作と安全性を、人が検証する
複数形式の組み合わせ(マルチモーダル)	テキスト・音声・画像・動画など、二つ以上の種類のデータを統合して処理する	扱うデータの種類が増える分、入力情報の確認範囲も広がる

文章・画像・プログラムを生成できることは、総務省の令和5年版白書でも、2022年に登場したテキストから画像を作るAIや、指示を受けてソースコードを作るAIの例とともに紹介されています。複数形式の組み合わせについては、AI事業者ガイドライン(第1.2版)の別添が、マルチモーダルな生成AIが二つ以上の異なる種類のデータから情報を収集して統合処理できるとしたうえで、推論・分析など生成以外のタスクの処理能力も向上すると期待されていると述べています。生成AIと従来型のAIの境目は、今後も動いていく可能性があります。

ChatGPTは生成AIですか

ChatGPTは、生成AIにあたります。IPAの用語集は、フリーテキストを使ってAIと対話できるAIシステムをチャットAIと呼び、OpenAI社のChatGPT、Microsoft社のCopilot、Google社のGemini、Anthropic社のClaudeなどが代表例で、生成AIの最も一般的な利用形態だと説明しています。ChatGPTは、AIの全体でも生成AIという種類の中でも、対話型のサービスの一つという位置づけです。

生成AIが苦手なこと｜もっともらしい誤り(ハルシネーション)

IPAは、生成AIは膨大な知識を持つ一方で、自分の知識や会話の内容を完全には理解していないため、応答が出鱈目だったり破綻したりすることがあると説明しています。この現象はハルシネーションと呼ばれ、完全に防ぐ方法はまだ分かっていません。従来型のAIの誤りは、予測の精度や検出の見落としといった形で現れますが、生成AIの誤りは、自然な文章の中にもっともらしく混ざる点に違いがあります。仕組みと防止策は、AIの幻覚(ハルシネーション)とは？仕組み・原因・防止策と業務のチェック体制で整理しています。生成AIの特徴を5つの分野ごとに知りたい場合は、生成AIとは？5分野マップと業務での使い方も参考になります。

AIと生成AIの使い分け｜業務別の早見表と判断のしかた

AIと生成AIの使い分けは、「結果を見つける・当てる」業務なら従来型のAI、「文章や画像などの成果物を作る」業務なら生成AIを軸に考え、両方を組み合わせる業務もあります。

総務省の令和8年版 情報通信白書によると、2025年度の調査で、日本企業の86.4%が自社の何らかの業務で生成AIを利用していると回答しました。業務の類型別では、「議事録・メール作成補助」での活用が約7割と最も高く、次に「営業・販売」が約6割、「社内ヘルプデスク」が約5割でした。この数字は生成AIの活用状況で、従来型のAIの普及率を示すものではありません。以下は、公的資料に書かれた特徴から整理した、業務別の目安です。

業務の例	軸になるAI	考え方と確認したい点
需要・売上などの将来予測	従来型のAI	データ分析目的のAIの典型例。学習に使うデータの質と、結果の根拠を説明できるか
スパムや不正、設備の異常の検出	従来型のAI	検出が役割。見落としが起きたときの人の対応手順を決めておく
議事録・メールの文案づくり	生成AI	文章を作ることが役割。入力する情報の線引きと、出力を人が確認する手順が必要
社内ヘルプデスクの回答	生成AI(社内文書の検索と組み合わせる場合あり)	元の文書が古いと回答も古くなる。ガイドラインは、社内情報の検索を組み合わせるRAGの活用も広がっていると述べている
営業資料・提案書の下書き	生成AI	下書きの作成を任せ、事実と数字は人が確かめる
問い合わせ対応(傾向の分析と回答案の作成)	両方を組み合わせる	傾向の把握は分析型、回答案の作成は生成型と、役割を分けて考える

使い分けを決める4つの問い

1. その業務で欲しいのは、分類や予測などの「答え」か、文章や画像などの「成果物」か
2. 入力する情報に、個人情報や社外秘が含まれるか。含まれるなら、入力のルールが先に必要
3. 出力を、誰がどの手順で確認するかを決められるか
4. 導入後に、使う人全員が同じ基準で使い分けられるか

1は技術の選び方、2から4は人と運用の話です。AIの種類が違っても、2から4は共通して必要になります。4は担当者が変わったり、新しい人が入ったりしても同じ基準を保てるかという課題で、使い分けの基準そのものを教材にしておく方法があります。その場面の一例が、Smart Boardingです。社員研修・OJT・eラーニングを1つのシステムで行えるプラットフォームで、社内独自の教育内容を学習プログラムにでき、いつでも何度でも学習と復習ができることを特徴にしています。メンバー・管理職・経営層の3階層でプログラムを作れ、学習の進捗も管理できます。自社の教育内容を学習プログラムにするには一定の手間がかかり、電話・メール相談や教育プログラム設計の支援を受けられるのは充実サポートプランのみです。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

これまで紙ベースで配布していた社内マニュアルをSmart Boardingにアップロードすることで、資料配布の手間や工数が大幅に削減できました

Smart Boarding 導入事例(株式会社ミツハシ) 出典：導入事例ページ

生成AIを使うときに、従来型のAIより気をつけたい3点

生成AIを業務で使うときに気をつけたいのは、入力する情報の扱い、出力の正しさの確認、著作権の3点で、総務省の調査でも企業が懸念するリスクの上位に挙がっています。

総務省の令和8年版白書によると、企業が生成AIの活用で懸念するリスクとして、日本では「社内情報の漏洩などのセキュリティリスクがある」が最も高く、次いで「出力結果の精度に問題がある」、「著作権等の権利を侵害する可能性がある」の順でした。なお、以下は公的機関の資料の整理であり、法的助言ではありません。個別の判断は、法務担当や専門家に相談してください。

1. 入力する情報の扱い

個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用に関する注意喚起等(令和5年6月2日)で、個人情報取扱事業者が生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する場合は、特定された利用目的を達成するために必要な範囲内かを十分に確認することを求めています。また、あらかじめ本人の同意を得ずに個人データを含むプロンプトを入力し、応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合は、個人情報保護法の規定に違反する可能性があるとして、サービス提供事業者が個人データを機械学習に利用しないこと等を確認するよう求めています。自由に入力できる生成AIでは、この確認を利用者任せにしないことが課題になります。

2. 出力の正しさの確認

前の章のとおり、IPAはハルシネーションを完全に防ぐ方法はまだ分かっていないと説明しています。AI事業者ガイドライン(第1.2版)の脚注は、自動化バイアスなどAIに過度に依存するリスクへの対策として、AIの欠点を含む特性を理解できるトレーニングを受けることや、人が承認する理由・根拠を自分で考えてから承認することを挙げています。出力を人が確かめるというルールだけでなく、確かめる人がAIの特性を理解していることが前提です。

3. 著作権

生成AIが作った文章や画像を業務で使うときは、既存の著作物と似ていないか、利用規約で商用利用が認められているかを確認する必要があります。権利の整理は、AIの著作権｜生成AI時代の権利・利用規約・実務対応で詳しく解説しています。

ルールを決めたあとの課題｜周知と理解度の確認

総務省の令和8年版白書によると、日本企業が生成AIの導入・活用に関するセキュリティリスクや法的・倫理的問題を防ぐために行っている取組で、最も多かったのは「全社的な指針やガイドラインを整備している」の41.1%でした(白書の該当ページ)。指針を整えたあとは、その内容が従業員に伝わり、判断に使われているかを確かめることが次の課題になります。ルールを配るだけでは、読まれたか、理解されたかはわかりません。

ルールの理解度をテストで確かめ、結果を記録する場面の一例が、SAKU-SAKU Testingです。CBTの技術を活かしたテスト機能が充実したeラーニングプラットフォームで、既存の問題と自社オリジナルの問題を組み合わせたテストを作成でき、教育効果を分析・評価する機能が豊富なことを特徴にしています。マルチデバイスに対応し、移動時間などのすき間時間にも受講できます。事務局運営やカスタマーデスクを利用する場合はオプション扱いです。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

これから変わること｜AIエージェントとマルチモーダル

これからのAIは、生成AIと従来型のAIの境目がやわらぎ、AIエージェントのように、目標に向けて自律的に動くAIも社会実装が試みられています。

AI事業者ガイドライン(第1.2版)は、AIエージェントを、特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステムと定義しています。ガイドラインは、近年はAIエージェントやフィジカルAIの社会実装の試みも進んでいると述べています。「作る」だけでなく「進める」AIが出てくることで、人が確認する範囲や、AIに任せる権限の決め方も、今後の論点になります。AIエージェントと生成AI・RPAとの違いは、AIエージェントとは｜生成AI・RPAとの違いと導入5ステップで整理しています。種類が増えても、入力する情報の扱いと、出力の確認と、人の理解という3点が土台になる点は変わりません。

自社でAIを使い分ける進め方｜5つの手順

AIの使い分けは、業務を洗い出し、必要な出力の種類で仕分け、入力のルールと確認の手順を決めてから小さく試す順で進めると、手戻りを抑えられます。

1. 使っている・使いたい業務を洗い出す：予測や検出なのか、文章や画像を作る業務なのかを書き出す
2. 出力の種類で仕分ける：「答え(分類・予測)」は従来型のAI、「成果物(文章・画像)」は生成AIを軸に考える
3. 入力のルールを決める：個人情報・社外秘など、入力してはいけない情報を文書にする
4. 出力の確認手順を決める：誰が、何を、どの資料と照らして確認するかを決め、重要な判断では原文や元データで確かめる
5. 小さく試し、周知と理解度の確認を続ける：少人数で試し、ルールを全員に伝え、理解度を確かめて記録する

1から4は、決めて文書にする作業です。5は、決めた内容を現場に定着させる手順で、担当者の手作業で配布と確認を続けると負担が大きくなります。自社の準備がどこまで進んでいるかを、次のチェックで確かめてください。

AI事業者ガイドラインの全体像や、AIを業務に使う際の役割分担は、経済産業省のAI事業者ガイドラインのページで確認できます。

よくある質問(FAQ)

Q1. AIと生成AIは同じですか？

A. 同じではありません。AIは予測・識別・提案などを行う技術の広い総称で、生成AIは、文章・画像・プログラムなどを生成できるAIモデルにもとづくAIの総称です(AI事業者ガイドライン第1.2版の用語の定義)。生成AIはAIに含まれる一種で、「生成AI以外のAI」も数多く使われています。

Q2. AIと生成AIはどう違うのですか？

A. 役割、入力、出力の3点が違います。従来型のAIは、特定の型の入力(例：画像)を受け付け、画像に映っているものの名前を答えるなど、特定の用途に沿った結果を出します。生成AIは、フリーテキストのような自由度の高い入力を受け付け、翻訳・要約・説明など幅広い内容を生成します(IPAの用語集)。

Q3. ChatGPTは生成AIですか？

A. はい、生成AIにあたります。IPAの用語集は、ChatGPT、Copilot、Gemini、Claudeなどを、フリーテキストでAIと対話できるチャットAIの代表例とし、生成AIの最も一般的な利用形態だと説明しています。

Q4. 生成AIではないAIとは何ですか？

A. 画像認識、音声認識、異常や不正の検出、将来予測など、特定の用途に特化して結果を出すAIです。総務省の令和5年版情報通信白書は、データ分析目的のAIを「Analytical AI」と呼び、すでに社会の多くの場所で用いられていると述べています。

Q5. 生成AIと機械学習・ディープラーニングは何が違いますか？

A. 生成AIは作るものの種類による区分で、機械学習・ディープラーニングは学習の手法による区分です。総務省の令和元年版白書は、機械学習をAIの手法の一つ、深層学習を機械学習の手法の一つと位置づけています。IPAの用語集は、生成AIもディープラーニングの成果のひとつだと説明しています。

Q6. 業務で生成AIを使うとき、まず何を決めればよいですか？

A. 入力してよい情報の線引きと、出力を確認する手順の2つを先に決めます。個人情報を含む場合は、利用目的の範囲内かを確認するよう、個人情報保護委員会が注意喚起しています。決めた内容は、全員に周知し、理解度を確かめる運用まで含めて整えてください。

まとめ

生成AIはAIの一種で、「作る」ことに特化している点が、従来型の「見分ける・当てる」AIとの違いです。押さえておきたいのは次の5つです。

1. AIは広い概念で、生成AIは文章・画像・プログラムなどを作るAI。両者は対立ではなく包含の関係
2. 従来型のAIは特定の用途で結果を出し、生成AIは自由な入力で幅広い内容を生成する
3. 使い分けは、欲しい出力が「答え」か「成果物」かで考え、両方を組み合わせる業務もある
4. 生成AIは、入力する情報の扱い、出力の正しさ、著作権に特に注意する
5. ルールの周知、理解度の確認、使い分けの基準の教材化を仕組みにするなら、eラーニングの資料を請求して比較する

AIの種類が増えても、成果を左右するのは、使う人が同じ基準で使い分け、出力を確かめられることです。まず小さな業務で試し、入力のルールと確認の手順を整えながら広げていくことが、安全に使い続けるための現実的な進め方です。導入の検討では、ルール教育と理解度の確認を担当者の手作業に頼り続けない仕組みも、あわせて考えてみてください。

参考文献

• IPA「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」(2026年3月) https://www.ipa.go.jp/digital/ai/security/rcu1hd0000009h9u-att/1-1.pdf
• 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン(第1.2版)」(令和8年3月31日)掲載ページ https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html
• 総務省「AI事業者ガイドライン(第1.2版)」本編PDF https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf
• 総務省「AI事業者ガイドライン(第1.2版)」別添PDF https://www.soumu.go.jp/main_content/001064286.pdf
• 総務省「令和5年版 情報通信白書」生成AIを巡る動向 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd131310.html
• 総務省「令和元年版 情報通信白書」AIに関する基本的な仕組み https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd113210.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書」生成AIの業務利用状況 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121130.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書」生成AIの活用に関して懸念されるリスクと対策 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121140.html
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」(令和5年6月2日) https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/