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生成AIと対話型AIの違いは?それぞれの特徴やメリットの観点から解説!

この記事のポイント

  • この記事は生成AIと対話型AIについて詳しく説明しています。
  • 生成AIはデータから新しいコンテンツを生み出し、特にクリエイティブな産業に革新をもたらしています。
  • 対話型AIは人間との対話を模倣し、カスタマーサポートなどの分野でのコミュニケーションを進化させています。
  • 生成AIと対話型AIの違いを理解することで、AIがビジネスにもたらす変革の波を捉えることができます。

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

現代のテクノロジーは、私たちの生活やビジネスのあり方を根本から変えつつあります。中でも、AI(人工知能)の存在感が急速に高まっており、特に生成AIと対話型AIが革新的な役割を果たしています。

生成AIと対話型AIはともにAIの一種ですが、その目的と機能は大きく異なります。生成AIはデータから新しいコンテンツを生み出す技術で、特にクリエイティブな産業において大きな変革をもたらしています。 一方、対話型AIは人間とのコミュニケーションを模倣し、カスタマーサポートなどの分野で対話の質を飛躍的に向上させています。

本記事では、生成AIと対話型AIの違いを詳細に説明し、それぞれの特性がビジネスにどのような影響を与えているのかを探ります。

AIを効果的に活用するためのヒントも提供しますので、読者の皆様がAIの可能性を理解し、ビジネスに取り入れられるようサポートします。生成AIと対話型AIについての理解を深めることで、AIがもたらす変革の波を捉え、ビジネスの成長に役立てましょう。

生成AIとは?

生成AI(generative artificial intelligence)は、大量のデータから学習し、新しいコンテンツを自動生成するAIの一種です。
この技術には、テキスト、画像、音声や動画などの様々なフォーマットのデータを生成する能力があります。

生成AIは、既存のデータに元づいて新たなコンテンツを「創造」するため、創作物を作り出す際に使用されたり、データセットを拡張する目的で利用されることがあります。

代表的な生成AIサービス

  • DALL-E
    OpenAIが開発した、テキストから画像を生成するAI。ユーザーが入力した文章をもとに、それに沿った画像を自動的に作成します。

  • Sora:Soraは、OpenAIが開発したテキストから動画を生成するAIです。
    OpenAIが開発したテキストから動画を生成するAI。入力されたテキストをもとに、関連する動画を自動的に作成し、ストーリーを伝えることができます

  • Stable Diffusion
    テキストから画像を生成するオープンソースのAI。ユーザーが入力した文章をもとに、高品質な画像を素早く生成することができます。


これらの生成AIサービスは、ビジネスにおけるコンテンツ制作を大幅に効率化し、時間と労力を削減します。同時に、クリエイティブな領域にも革新をもたらし、新たなアイデアや表現方法を生み出す可能性を秘めています。

生成AIは、人間の創造性を補完し、より豊かなコンテンツ制作を実現するツールとして、今後さらなる発展が期待されています。


生成AIの技術と仕組み

生成AIシステムの核となるのは、主に機械学習モデルであり、その中でも特に自己回帰モデル生成対抗ネットワーク(GAN)が注目を集めています。

自己回帰モデル

自己回帰モデル
概要 📝 以前の出力を入力として利用し、一つずつ新しいデータポイントを生成する。
応用 💡 テキスト生成、音声合成など。
特徴 🧩 勾配消失の問題が発生することがあるが、系列データを扱うのに適している。

生成対抗ネットワーク

生成対抗ネットワーク(GAN)
概要 🎨 生成ネットワークと判別ネットワークが対抗し、リアルなデータを生成する。
応用 💡 画像生成、音声合成など。
特徴 🧩 トレーニングが不安定であり、モード崩壊などの問題が発生することがあるが、リアルなデータの生成に適している。

生成AIを用いてテキストを生成する場合には、GPTのような大規模言語モデルが一般的です。

画像生成の文脈では、GAN変分オートエンコーダ(VAE)がよく用いられます。

変分オートエンコーダ

変分オートエンコーダ(VAE)
概要 🛠️ 入力データを潜在空間にエンコードし、そこから元のデータを生成する。
学習方法 📚 教師あり学習。
生成されるデータの品質 🏭 元のデータを再現するだけであり、高品質なデータの生成には適していない。
特徴 🌌 滑らかな潜在空間を持ち、トレーニングが比較的安定しているが、高品質なデータの生成には適していない。

対話型AIとは?

対話型AI(Conversational AI)は、ユーザーからの入力に基づき適切な応答を生成する技術であり、自然言語処理(NLP)、機械学習、ディープラーニングアルゴリズムを利用しています。

対話型AIは、チャットボットやバーチャルアシスタントなどの形で現れ、ユーザーとの対話をシームレスに行います。

対話型AIサービスの例

  • Siri
    Appleが開発した音声認識技術を利用するバーチャルアシスタント。ユーザーの音声による質問や指示に対して、適切な応答や行動を返します。

  • Alexa
    Amazonのスマートスピーカー「Echo」シリーズに搭載されているAIアシスタント。音声コマンドに応答し、情報検索や家電の操作などを行うことができます。

  • Google Assistant
    Googleが提供するバーチャルアシスタントで、Google検索エンジンとも連携しています。ユーザーの質問に答えるだけでなく、スケジュール管理やリマインダーなどの機能も備えています。

これらの対話型AIは、ユーザーの質問や命令に対して、適切な応答を生成し、日常生活やビジネスに便利な機能を提供しています。

📌 対話型生成AI

対話型生成AIは、対話型AIと生成AIの技術を組み合わせたAI技術です。
この革新的なアプローチにより、より自然で人間らしい対話を実現し、ユーザーのニーズに合わせたコンテンツを生成することが可能になります。

たとえば、Geminiは、日本語で対話、文章生成、画像生成などの機能を提供するAIです。
また、ChatGPTは、英語で対話、文章生成、翻訳などを行うAIです。

ユーザーとの対話を通じて質問に回答するだけでなく、詩やコードなどの創作活動も可能です。


対話型AIの仕組み

対話型AIはユーザーからの入力に基づき適切な応答を生成する技術であり、自然言語処理(NLP)、機械学習ディープラーニングアルゴリズムを利用しています。

これによりユーザーとの自然な会話を実現し、質の高いカスタマーサービスを提供したり、効率的なユーザーインタラクションを促進することが可能です。

コンポーネント 説明
自然言語理解(NLU) 📝 ユーザーの入力が持つ意図を特定し、その意図に基づいてデータを抽出する機能を担当。
機械学習 💻 データからパターンを学習し、予測や決定を行う能力。
ディープラーニング 🧠 複雑なネットワークを使用して、データから特徴を抽出し学習するアルゴリズム。
対話管理システム 🔄 対話の文脈を保持し、適切な応答を生成する役割を持つ。
応答生成 💬 与えられた文脈に対して適切なテキスト応答を生成する機能。
自然言語生成(NLG) ✏️ 抽象的なデータを実際のテキストに変換するプロセスを担当。


これらの要素が組み合わさることで、対話型AIはユーザーの質問に対する解答、推奨事項の提供、またはあるアクションの実行指示など、複雑なタスクを遂行することが可能になります。


生成AIと対話型AIの主な違い

生成AIと対話型AIは、人工知能技術の中でも異なる目的と機能を持っています。

以下の表は、両者の主な違いをまとめたものです。

特徴 生成AI 対話型AI
目的 🎨 データからデータから新しいコンテンツを生成 💬 ユーザーとの自然な対話を通じて、質問に答えたりタスクを遂行
応用範囲 🖼️ 画像生成、🔊 音声生成、✍️ テキスト生成など 🤖 チャットボット、🧑‍💼 バーチャルアシスタントなど
対話形式 ⚠️ ユーザーとの対話を通じて生成を行う場合もある 🗣️ ユーザーからの入力に対して、適切な応答を生成し、双方向のコミュニケーションを実現
学習アプローチ 教師なし学習や強化学習を使用する場合があり 自然言語処理や機械学習を使用することが一般的

用途の違い

生成AIは、既存のデータをもとに新しいコンテンツを生み出すことに特化しており、画像、音声、テキストなどの分野で活用されています。
一方、対話型AIはユーザーとの自然なコミュニケーションを通じて、質問に答えたりタスクを遂行したりすることを目的としています。

学習方法の違い

学習アプローチにも違いがあります。生成AIは教師なし学習や強化学習を用いることが多く、大量のデータからパターンを抽出します。
一方で、対話型AIは自然言語処理や機械学習を用いて、ユーザーとの対話データから言語モデルを構築します。

これらの違いを理解することで、生成AIと対話型AIがそれぞれどのような場面で力を発揮するのかがわかります。両者の特性を活かし、適材適所で活用することが重要です。


生成AIと対話型AIの活用事例

このセクションでは、生成AIと対話型AIが現代でどのように活用されているのかを3つの事例と共に紹介しています。

【生成AI】パワーポイント作成

ビジネスの場面で、生成AIはさまざまな活用事例があります。
例えば、魅力的なスライドを作成することが求められる、パワーポイント作成もSlidesGPTなどの生成AIを活用することで一瞬で完成します。

【対話型AI】カスタマーサポート

対話型AIを利用することで、企業は24時間・365日対応の顧客サポートを提供できるようになります。

例えば、大手企業の楽天は楽天カードに関する問い合わせに対応する為に「楽天カードAIチャット」と呼ばれるAIチャットボットを導入し、顧客満足度を図っています。

楽天カードのaiチャット
参考:楽天カードAIチャット


生成AIと対話型AIのビジネスにおけるメリットと課題

このセクションでは、コスト削減や効率化などのメリットと著作権や倫理的問題などの課題について議論していきます。
していきます。

生成AIと対話型AI導入のメリット

生成AIと対話型AIの導入は、ビジネスに多くのメリットをもたらすことを期待できます。
その中でも特に顕著なメリットは以下の2つです。

💰コスト削減

生成AIと対話型AIの導入により、人件費の大幅な削減が期待できます。
生成AIは大量の作業を自動化し、先程説明したように対話型AIはカスタマーサポートや業務効率化に役立ちます。

両者とも人的ミスを防ぎ、24時間体制で業務を行うことが可能です。

🚀作業効率化

生成AIを用いての作業効率化は顕著で、例えば、議事録の作成や財務諸表の分析など、時間のかかる作業を迅速に処理できます。
対話型AIは顧客との対話を効率化し、タスクの自動化や迅速な問題解決を可能にします。

【関連記事】
➡️ChatGPTで財務諸表の分析をする方法を解説!プロンプト例も紹介

生成AIと対話型AI導入のデメリット

先程説明したように生成AIと対話型AIはたくさんのメリットをもたらしますが、いくつかの懸念点も存在します。

著作権の問題

AI技術の進化により、画像や音声、動画の生成が可能になりましたが、その利用には著作権の問題が深刻な懸念事項となっています。

各AIサービスの利用時にはポリシーを確認し、商標や著作権を侵害しないよう注意する必要があります。著作権は創作者の権利を守るために重要であり、適切な形でAIを利用するようにしてください。

【関連記事】
➡️AIで生成した作品の著作権はどうなる?注意したいポイントを徹底解説

倫理的な問題

AIの利用の際には様々な倫理的な問題が浮かび上がってきます。
例えば、第170回芥川賞の受賞作「東京都同情塔」は、対話型生成AIのChatGPTなど生成AIを駆使して作成されました。これはAIの実用性を証明すると共に、技術と人間の文化・倫理的側面についての議論を巻き起こしました。

このような出来事から、小説執筆などのクリエイティブな分野でのAIの利用は議論の的となっています。

【関連記事】
➡️ChatGPTの問題点とは?その危険性や社会に与える影響を解説


それぞれのAIモデルの将来展望

このセクションでは、生成AIと対話型AIの将来性について展望し、継続的な研究開発がもたらす変化について考察していきます。

生成AIの今後

生成AIの技術は急速に進歩しており、その将来性には大きな期待が寄せられています。リアルタイムでの高品質なコンテンツ生成、クリエイティブ産業における革新的な作品の創出、映画やアニメ制作の効率化など、生成AIがもたらす可能性は多岐にわたります。

リアルタイムでのコンテンツ生成

AIの進化により、処理速度が向上し、ユーザーが要求する情報に基づいてほぼリアルタイムで高品質なコンテンツを生成する能力が向上しています。
これにより、ユーザーはより迅速に情報にアクセスでき、最新のトピックやニュースに関するコンテンツをほぼリアルタイムで楽しむことができます。

クリエイティブ産業の躍進

AIは音楽、絵画、デザインなどのクリエイティブ分野での利用が進み、これまでにない新しいアートの形が生まれることが期待されています。
例えば、AIを活用した音楽生成や画像生成技術により、従来のアート制作プロセスにはない斬新な作品が生み出される可能性があります。


さらに、映画やアニメなどの制作においても、AI技術の活用が進むことが予想されます。
AIを使用することで、初心者でもプロが作成したかのような高いクオリティの作品を低予算で作成できるようになる可能性があります。

これにより、より多くの才能あるクリエイターが新しいアイデアを実現しやすくなり、クリエイティブ産業全体の発展が期待されます。

倫理的な枠組みの整備

先程説明したようにAIの導入には、著作権や倫理的な問題など、さまざまな懸念点が存在します。特に、AIによって生成されたコンテンツの著作権の問題は重要です。
このような懸念に対処するために、アメリカやヨーロッパなどではAIの利用に関する新しい法律の制定が進んでいます。

日本でも、AIの利用に関する法律や規制の整備が進むと、AIを活用する企業や個人は法的な枠組みの中で安全に活動することができ、社会全体が持続可能な形でこの技術を利用することが可能となります。

対話型AIの今後

対話型AIは、私たちの日常生活やビジネスにおいて、ますます重要な役割を果たしていくと予想されます。
自然言語処理技術の進歩により、AIは人間とより自然で円滑なコミュニケーションを取ることが可能になるでしょう。

文脈理解能力の拡張

対話型AIは進化することで、複雑な文脈や感情をより深く理解し、人間と同じレベルで感情豊かな対話を実現します。
文脈理解能力の拡張は、さまざまな業界や用途において革新的な解決策をもたらす可能性があります。

例えば、顧客サポートや教育、健康管理などの分野で、AIがより人間に近い対話を提供することで、効率性や利便性が向上することが期待されます。

インタラクティブな学習プラットフォーム

教育現場の未来において、人工知能(AI)が果たす役割はますます注目が集まっており、世界中の教育現場でAIの導入が積極的に行われています。

英国の首相であるRishi Sunak氏は、AIが変革の可能性を秘めた公共サービスの一つである教育に最も興奮していると述べました。さらに、AIが授業計画や採点を手助けすることで「教師の仕事量を減らす」ことができると付け加えました。

参考:AI could be used to provide 'personalised learning' to schoolchildren, Rishi Sunak says

これは、AIが個々の生徒に合わせた学習を提供する「パーソナライズドラーニング」を実現する可能性を示しています。
AIは、生徒の能力や進捗状況に合わせてカスタマイズされた教材やアクティビティを提供することで、生徒の学習効果を最大化することができます。

また、AIの導入により、教師は授業計画や採点に費やす時間を大幅に削減できるため、より多くの時間を生徒との関わりや教育の質の向上に注ぐことができます。
これにより、教育の質が向上し、生徒の学習成果も向上すると期待されています。

多言語対応の進化

対話型AIの多言語対応能力が向上することで、世界中のさまざまな言語でのコミュニケーションが容易になり、国際的なビジネス展開がよりスムーズになるでしょう。

現在、ChatGPTなどの対話型AIは多言語に対応していますが、今後の研究進展により、言語の壁が完全に取り除かれることが期待されます。
例えば、AI技術を活用したサービスに取り組む高専発ベンチャー、TAKAO AI株式会社は、画像データから自動で点字に翻訳する点訳エンジン「:::doc(てんどっく)」を開発しました。

takao ai 点字ai
:::doc (参考:Takao AI)

これにより、視覚障がいのある人々も、インターネット上の情報をより簡単にアクセスできるようになりました。

TAKAO AIの取り組みは、技術革新が社会的なインクルージョンを促進し、より多くの人々がデジタル世界に参加できるようにする一例です。
今後も、多言語対応のAI技術は進化し続け、世界のコミュニケーションの壁を取り払っていくことでしょう。


まとめ

この記事では生成AI対話型AIの違いについて解説し、それぞれの特性やビジネスへの影響について考察しました。

生成AIはデータから新しいコンテンツを生成する能力を持ち、対話型AIは人間との会話を模倣することができます。生成AIはクリエイティブな産業やコンテンツ制作に革新をもたらし、対話型AIは顧客サービスやコミュニケーションに大きな影響を与えます。
両者の違いを理解した上で、それぞれの特性を活かして日常や仕事に組み込むことで、効率性やクオリティの向上に貢献することができるでしょう。

AI技術の進化により、私たちの生活やビジネスの未来はますます変化していくことが予想されます。

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監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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