【2026年6月最新】生成AIとAIの違いとは？仕組み・できること・業務活用の選び方を非エンジニア向けに徹底解説
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この記事の内容
「生成AIって普通のAIと何が違うの？」——この記事にたどり着いたあなたは、おそらくそう感じているはずです。
ニュースではChatGPTやClaude、Geminiといった「生成AI」の話題が毎日のように飛び交う一方で、「そもそもAIと生成AIの境界がよく分からない」「自社の業務にはどちらが向いているのか判断できない」という声が非常に多く寄せられます。
結論を先にお伝えすると、AIは「分析・予測・判別」が得意な技術の総称で、生成AIは「新しいコンテンツを作り出す」AIの一分野です。つまり、生成AIはAIの中の一部であり、対立概念ではありません。ただし、ビジネスでの使い方はまったく異なります。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。
01 FUNDAMENTALS 「AI」と「生成AI」は何が違うのか ── 根本の仕組みを整理 対立概念ではなく「親と子」の関係
まず最も重要なポイントを押さえましょう。「AI」と「生成AI」は別物ではありません。AIという大きなカテゴリの中に、生成AIという分野が含まれている「親子関係」です。
📚 用語解説
AI（人工知能）：人間の知的活動（認識・判断・予測・学習など）をコンピュータに再現させる技術の総称。1950年代から研究が始まり、画像認識・音声認識・異常検知・需要予測など、幅広い分野で実用化されています。
📚 用語解説
生成AI（Generative AI）：AIの中でも「新しいコンテンツ（テキスト・画像・音声・コード・動画など）を生成する」ことに特化した技術。大量のデータからパターンを学習し、それをもとに「まだ存在しないもの」を作り出します。代表例はChatGPT、Claude、Gemini、Midjourney、Suno AIなど。
1-1. 従来型AIの仕組み ── 「正解を選ぶ・見つける」AI
従来型AIは、既存のデータの中からパターンを見つけて「正解を選ぶ」ことが得意です。例えば以下のようなタスクです。
これらに共通するのは、「既存のデータの範囲内で最適な答えを導く」という性質です。新しい文章を書いたり、画像を描いたりすることは、従来型AIにはできません。
過去データ
売上/画像/
行動ログ
学習
機械学習/
ディープラーニング
を出力
分類/数値/
確率
1-2. 生成AIの仕組み ── 「新しいものを作り出す」AI
一方、生成AIは「新しいコンテンツを生成する」ことが本質です。大量のテキスト・画像・コードなどのデータを学習し、そこからパターンを抽出した上で、まだ存在しないものを組み立てて出力します。
例えば、ChatGPTやClaudeに「営業メールの下書きを書いて」と頼めば、過去に学習した膨大な文章パターンをもとに、それまで存在しなかった新しいメール文面を「生成」してくれます。Midjourneyに「東京の夜景を水彩画風で描いて」と頼めば、実在しない画像を新たに作り出します。
学習データ
テキスト/画像/
コード/音声
抽出
Transformer/
拡散モデル
コンテンツ生成
テキスト/画像/
コード/音声/動画
📚 用語解説
Transformer：2017年にGoogleが発表したAIの設計思想（アーキテクチャ）。文章の中で離れた位置にある単語同士の関係を効率的に学習できる仕組みで、ChatGPT・Claude・Geminiなど現在の主要な生成AIのほぼ全てがこの技術を土台にしています。
1-3. 一枚の図で理解する「AIと生成AIの関係」
ここまでの内容を整理すると、以下のような包含関係になります。
| 階層 | 名称 | 具体例 |
|---|---|---|
| 最上位 | AI（人工知能） | 画像認識、音声認識、自然言語処理、ロボティクスなど全般 |
| 中間 | 機械学習（Machine Learning） | 教師あり学習、教師なし学習、強化学習 |
| 中間 | ディープラーニング（深層学習） | CNN（画像分類）、RNN（時系列）、Transformer |
| 下位 | 生成AI（Generative AI） | ChatGPT、Claude、Gemini、Midjourney、Suno AI |
「AI」は「考えるコンピュータ」全般。「生成AI」は「作るコンピュータ」。食品に例えると、AIは「食品」という大カテゴリ、生成AIは「パン」のようなもの。パンは食品の一種ですが、全ての食品がパンではないのと同じです。
代表菅澤
📚 用語解説
ディープラーニング（深層学習）：人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を何層も重ねて学習させる技術。画像認識、音声認識、自然言語処理などで飛躍的な精度向上をもたらし、現在の生成AIブームの技術的基盤になっています。
02 CAPABILITIES 従来型AIと生成AI ── できることの比較一覧 「選ぶ・見つける」vs「作る・書く」の違い
仕組みの違いが分かったところで、次は具体的に何ができるのかを比較します。業務で使うイメージを持ってもらうために、実際のユースケースで整理しました。
2-1. 従来型AIでできること（分析・予測・判別系）
| タスク | 具体例 | 活用される業界 |
|---|---|---|
| 画像認識・分類 | 製造ラインの不良品検出、顔認証システム | 製造業、セキュリティ |
| 音声認識 | 会議音声のテキスト変換、コールセンターの通話分析 | 通信、カスタマーサービス |
| 需要予測 | 小売店の来客数予測、在庫最適化 | 小売、物流 |
| 異常検知 | クレジットカード不正利用の検出、設備故障の予兆検知 | 金融、製造業 |
| レコメンド | ECサイトの商品おすすめ、動画プラットフォームの推薦 | EC、メディア |
| 自然言語処理 | スパムメール判定、感情分析（ポジティブ/ネガティブ） | マーケティング、HR |
2-2. 生成AIでできること（生成・創作・対話系）
| タスク | 具体例 | 代表的なツール |
|---|---|---|
| テキスト生成 | メール下書き、ブログ記事、議事録要約、プレゼン資料 | ChatGPT、Claude、Gemini |
| コード生成 | Pythonスクリプト作成、Webサイト構築、バグ修正 | Claude Code、GitHub Copilot |
| 画像生成 | イラスト、広告バナー、プレゼン用画像、ロゴ案 | Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion |
| 音声生成 | ナレーション音声、多言語翻訳音声、歌声 | ElevenLabs、Suno AI |
| 動画生成 | 短尺動画、プレゼン動画、アニメーション | Sora、Runway、Veo |
| 対話・推論 | 質問応答、ブレスト相手、複雑な判断の壁打ち | Claude、ChatGPT |
2-3. 見落としがちな「重なる領域」
ここで注意が必要なのは、従来型AIと生成AIの境界は明確に線引きできないケースがあることです。例えば以下のようなタスクです。
つまり、生成AIの進化によって、従来型AIが担っていた領域を生成AIが置き換えるケースが増えているのが現在のトレンドです。
生成AIは万能ではありません。リアルタイム性が必要な異常検知、ミリ秒単位の応答が求められる制御系システム、ゼロ誤差が必須の医療画像診断などでは、従来型AIや専用システムの方が圧倒的に適しています。「生成AIさえあれば全部OK」という理解は危険です。
AI鬼管理山崎
03 BUSINESS USE CASES ビジネス活用シーン別 ── どちらを使うべきか 業務タイプごとに最適なAI技術を判定する
「結局うちの業務には従来型AIと生成AI、どっちが向いているの？」——この問いに答えるために、業務タイプごとに最適な選択肢を整理します。
3-1. 業務タイプ別おすすめAI早見表
| 業務タイプ | おすすめ | 理由 | 具体例 |
|---|---|---|---|
| 定型的な判定・分類 | 従来型AI | 精度が高く処理が速い | 不良品検査、スパム判定、与信スコアリング |
| 数値予測・需要予測 | 従来型AI | 大量の数値データ処理に特化 | 売上予測、在庫最適化、価格最適化 |
| テキスト作成・編集 | 生成AI | 新規コンテンツの生成が本領 | メール下書き、議事録要約、記事作成 |
| コード開発・修正 | 生成AI | 複数ファイル横断の編集が可能 | LP制作、業務スクリプト、バグ修正 |
| 企画・ブレスト | 生成AI | 壁打ち相手として優秀 | 事業計画案、広告コピー案、商品名検討 |
| 顧客対応・FAQ | 生成AI > 従来型 | 自由回答型チャットが主流に | カスタマーサポート、社内問い合わせ対応 |
| リアルタイム制御 | 従来型AI | ミリ秒応答が必須 | 工場制御、自動運転、取引アルゴリズム |
| 大量データのバッチ分析 | 従来型AI + 生成AI | 分析は従来型、レポートは生成AI | 月次売上分析 → 経営レポートの自動作成 |
3-2. 判断に迷ったときの3つの質問
上の表を見ても判断がつかない場合は、以下の3つの質問で絞り込めます。
→ 前者なら従来型AI寄り、後者なら生成AI寄り
→ 必要なら従来型AI一択。生成AIは数秒〜数十秒かかる
→ 医療診断・金融取引のように1件のミスも許されないなら従来型AI。下書き・案出しレベルなら生成AIで十分
多くの企業で最も効果が高いのは、従来型AIと生成AIの組み合わせです。例：売上データは従来型AIで需要予測 → その結果を生成AIで経営レポートに文章化。分析の精度と報告の分かりやすさを両立できます。
代表菅澤
📚 用語解説
バッチ処理：大量のデータをまとめて一括処理する方式。リアルタイム処理（1件ずつ即時処理する方式）の対義語。月末の経費集計、日次の売上レポートなど、即時性が不要な大量データ処理に使われます。
04 GENERATIVE AI TOOLS 生成AIの代表ツール5選と選び方 2026年時点の主要ツールを料金・用途・強みで比較
生成AIの代表ツールを5つピックアップし、料金・得意分野・おすすめユーザーを比較します。ここでは「どれが一番優れているか」ではなく、「自分の用途にはどれが最適か」を判断する軸を提供します。
| ツール | 提供元 | 月額料金 | 得意領域 | おすすめユーザー |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | Free / Plus $20 / Pro $200 | 汎用対話、画像生成(DALL-E) | 初めて生成AIに触れる人 |
| Claude | Anthropic | Free / Pro $20 / Max $100-$200 | 長文推論、コード生成、安全性 | 業務自動化を本格的にやりたい人 |
| Gemini | Free / AI Pro $20 / Ultra $250 | Google連携、マルチモーダル | Google Workspace中心の企業 | |
| Midjourney | Midjourney | $10 / $30 / $60 / $120 | 高品質画像生成 | デザイナー・クリエイター |
| GitHub Copilot | Microsoft | $10〜$39 | コード補完・提案 | プログラマー・開発者 |
4-1. ChatGPT ── 知名度No.1の万能型
OpenAIが提供するChatGPTは、生成AIの代名詞的存在です。テキスト・画像（DALL-E）・音声・動画と幅広い生成が可能で、プラグインやGPTsによるカスタマイズにも対応しています。最初に触る生成AIとしては最も取っつきやすいのが特徴です。
ただし、業務の自動化やエージェント実行という観点では、後述するClaude Codeの方が完成度が高いのが現場の実感です。
4-2. Claude ── 業務自動化の本命
Anthropicが提供するClaudeは、長文の推論精度・コード生成・安全性設計で他社と差別化している生成AIです。特に、ターミナルで動作するClaude Codeは「AIエージェント」として業務を自律的に実行する能力があり、ファイル操作・複数ステップの処理・Web APIの連携まで1つの指示で完遂できます。
弊社（株式会社GENAI）がClaude Max 20x（月額$200・約30,000円）を全社契約して運用しているのも、業務の自動化において最も実用性が高いと判断しているためです。
4-3. Gemini ── Google連携の強み
Googleが提供するGeminiは、Gmail・Googleカレンダー・ドキュメント・スプレッドシートとの深い統合が最大の強みです。Google Workspace中心で業務を回している企業にとっては、導入のハードルが最も低い選択肢です。
一方で、Claude Codeのようなターミナル上でのエージェント実行機能は現時点では未提供です。「Google文書の要約・検索」は得意ですが、「業務プロセスを丸ごと自動化する」用途ではClaude Codeに軍配が上がります。
4-4. Midjourney ── プロ品質の画像生成
Midjourneyは画像生成に特化した生成AIです。テキストでの指示（プロンプト）から、商用利用可能な高品質画像を生成できます。デザイナーが広告バナーやプレゼン資料の画像を作成する場面で特に威力を発揮します。
4-5. GitHub Copilot ── コード補完の定番
Microsoftが提供するGitHub Copilotは、コーディング中のリアルタイム補完に特化した生成AIです。エディタ上でコードを書いていると、次の行を予測して提案してくれます。プログラマーの開発効率を大幅に向上させるツールです。
ただし、CopilotはあくまでIDE（開発環境）上での「補完ツール」であり、Claude Codeのようにプロジェクト全体を読み込んで複数ファイルを自律的に編集するというエージェント的な動きはまだ限定的です。
AI鬼管理山崎
📚 用語解説
AIエージェント：人間の指示を受けて、複数のステップを自律的に計画・実行するAIシステム。従来のチャットAI（1回の質問に1回答える）とは異なり、「このフォルダのファイルを整理して」「営業資料を作ってメールに添付して」といった複合的なタスクを自分で分解して処理します。Claude Codeが代表例です。
05 TRADITIONAL AI STRENGTHS 従来型AIが今も強い3つの領域 生成AIに置き換えるべきでないタスクを知る
ここまで生成AIの話が多くなりましたが、従来型AIが今も圧倒的に強い領域を3つ紹介します。「全部生成AIに切り替えればいい」という発想は、実際の業務では大きな失敗につながります。
5-1. リアルタイム異常検知 ── ミリ秒の判断が命を救う
工場の設備監視、金融取引の不正検知、ネットワークのセキュリティ監視——これらの領域では、ミリ秒単位の応答速度が求められます。生成AIは「考える」のに数秒かかるため、この領域には向きません。
例えば、クレジットカードの不正利用検知では、取引が承認される前の0.1秒以内に「正常 or 不正」を判定する必要があります。この速度は、軽量な従来型AI（ルールベース + 機械学習のハイブリッド）でしか実現できません。
5-2. 大規模データの数値予測 ── 精度と再現性の担保
数百万〜数億行の数値データを処理して、来月の売上や来週の在庫量を予測する——このタスクでは、従来型AIの統計的アプローチが今でも最も信頼性が高いです。
生成AIに「来月の売上を予測して」と聞くこともできますが、その回答の再現性と根拠の透明性では、専用の予測モデル（LightGBM、XGBoostなど）に劣ります。ビジネスの意思決定に使う数値は、「なぜその数値になったか」を説明できることが重要だからです。
📚 用語解説
LightGBM / XGBoost：大量の数値データから予測モデルを作る「勾配ブースティング」と呼ばれる機械学習アルゴリズムの代表格。Kaggle（データサイエンスの世界大会）で入賞者が最も多く使用するツールとして知られています。表形式データの予測精度では、現在でも生成AIより高い性能を出すケースが多いです。
5-3. エッジコンピューティング ── インターネット不要の現場稼働
生成AIの多くはクラウド上で動作するため、インターネット接続が前提です。しかし、工場の生産ライン、農業のドローン、鉱山の遠隔作業車両など、通信環境が不安定な現場では、インターネットに頼れないケースがあります。
こうした環境では、軽量な従来型AIモデルをデバイス内に組み込んでローカルで処理する「エッジAI」が最適です。オフラインでも安定して稼働し、低消費電力で動作する点が強みです。
📚 用語解説
エッジコンピューティング：データを中央のサーバー（クラウド）に送信せず、現場のデバイス（端末）側で処理する方式。通信遅延ゼロ・オフライン稼働が可能なため、製造業・農業・医療機器などで採用が広がっています。
「生成AIがあれば何でもできる」という思い込みは、導入失敗の最大の原因です。生成AIの弱点（応答速度・再現性・オフライン不可）を正しく理解した上で、従来型AIと使い分けるのがプロの判断です。
代表菅澤
06 GENAI CASE STUDY 【独自】GENAIが生成AI（Claude Code）で業務を変えた実例 月30,000円で何がどこまで変わるのか、実運用データを公開
ここからは、弊社（株式会社GENAI）が生成AIの中でもClaude Codeを選び、実際に業務をどう変えたかを具体データで公開します。
6-1. 弊社のClaude Code導入概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 利用ツール | Claude Code（Anthropic社のAIエージェント） |
| 契約プラン | Claude Max 20x（月額$200・約30,000円） |
| 利用開始 | 2025年後半〜 |
| 導入範囲 | 経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務・個人業務まで全社 |
6-2. 業務領域別の削減時間（概算・肌感ベース）
以下は弊社での概算削減時間です。業種・業態・担当者のスキルによって変動しますが、「生成AIで実際にどのくらい時間が浮くのか」のリアルな目安として参考にしてください。
| 業務領域 | 主な用途 | 削減前 | 削減後 | 削減率（目安） |
|---|---|---|---|---|
| 営業 | 提案書・見積・顧客別資料の自動生成 | 週20時間 | 週2時間 | 約90% |
| 広告運用 | 週次レポート・CPA分析・配信調整 | 週10時間 | 週1時間 | 約90% |
| ブログ記事 | SEO記事執筆・リライト・内部リンク最適化 | 1本8時間 | 1本1時間 | 約87% |
| 経理 | 請求書チェック・経費仕訳・Freee連携 | 月40時間 | 月5時間 | 約87% |
| 秘書業務 | 日報生成・議事録・スケジュール調整 | 日2時間 | 日15分 | 約87% |
上記は弊社の肌感ベースの概算値であり、「完全自動化」を意味するものではありません。AIの出力に対する人間のレビュー・微調整は必ず発生します。あくまで「生成AIを業務に組み込むとどのくらい時間が浮くか」の目安としてご覧ください。
6-3. 月30,000円で「0.8人分の業務量」を吸収
上記の削減時間を単純合算すると、月間で概算160時間（1名分のフルタイム業務量）に相当する業務がClaude Codeで吸収されている計算になります。体感的には約0.8人分の業務量を肩代わりしてくれているイメージです。
月30,000円のプラン契約で0.8人分の業務が回るということは、人件費換算で月20〜25万円分の業務価値を月3万円で得ていることになります。この数字を見ると、「生成AIは高い」というイメージが変わるのではないでしょうか。
代表菅澤
6-4. なぜChatGPTではなくClaude Codeを選んだのか
弊社がChatGPTではなくClaude Codeを主力にしている理由は、「エージェント実行」の完成度です。具体的には以下の3点で差があります。
AI鬼管理山崎
1つの業務を
Claude Codeに
試しに任せる
削減時間を
数値で検証
成功パターンを
他業務に横展開
全社の業務に
Claude Codeを
組み込む
07 GETTING STARTED 非エンジニアが生成AIを始める最短ステップ 今日から実践できる3段階のロードマップ
「生成AIの違いは分かった。でも具体的に何から始めればいいの？」——この章では、ITに詳しくない経営者・管理職が今日から実践できる3つのステップをお伝えします。
7-1. Step 1：無料版で「触って慣れる」（所要時間15分）
最初にやるべきことは、ChatGPTの無料版に登録して、1つだけ業務を頼んでみることです。例えば以下のようなタスクを試してください。
ここで重要なのは、精度を気にしすぎないことです。初回は「こんなことができるのか」という感覚を掴むことが目的です。
「プロンプトの書き方が分からない」と身構える必要はありません。「営業メールの下書きを作って」の1文で十分です。Claude/ChatGPTは意図を汲み取って適切な回答を返してくれます。プロンプトの磨き込みは慣れてからで大丈夫です。
7-2. Step 2：Pro版に課金して「業務を任せてみる」（1ヶ月目）
無料版で感覚を掴んだら、次のステップはClaude Pro（月$20・約3,000円）に課金して、週1〜2時間の定型業務を任せてみることです。
おすすめは「毎週やっている、面倒だけどクリエイティブさが不要な業務」です。例：議事録の要約、営業リストの整理、定型メールの返信下書き、週次レポートの雛形作成。これらは生成AIが最も得意とする領域で、初月から時間削減の効果が実感できるはずです。
7-3. Step 3：Claude Codeで「業務を自動化する」（2〜3ヶ月目）
Claude Proで効果を実感できたら、いよいよClaude Codeの出番です。Claude CodeはPro以上のプランに追加料金なしで含まれており、ファイル操作・コード生成・Web APIの連携まで自律的に実行できます。
非エンジニアの方にとって「Claude Code＝ターミナル＝難しい」というイメージがあるかもしれませんが、2026年にリリースされたデスクトップ版は、ChatGPTと同じチャットUIから操作できます。「このExcelファイルを読み込んで、月別の売上グラフを作って」といった自然な日本語の指示で動きます。
ChatGPT無料版
で感覚を掴む
（15分）
Claude Pro
で業務を任せる
（1ヶ月目）
Claude Code
で業務を自動化
（2-3ヶ月目）
代表菅澤
AI鬼管理山崎
08 CONCLUSION まとめ ── 「AIか生成AIか」ではなく「どう組み合わせるか」 違いを理解した上で、最適な活用設計を始める
この記事では、AIと生成AIの違いを仕組み・できること・ビジネス活用・代表ツール・従来型AIの強み・実運用事例・導入ステップの7つの軸で徹底解説しました。最後にポイントを振り返ります。
最も重要なメッセージをお伝えします。「AIと生成AIの違い」を理解することがゴールではありません。ゴールは、その違いを理解した上で「自社の業務にどう活かすか」を設計し、実行に移すことです。
弊社では、Claude Codeを中心とした生成AIの業務活用を「AI鬼管理」というサービスで支援しています。「自社の業務にはどの技術が合うか分からない」「生成AIを導入したいが何から始めればいいか分からない」——そういった方は、ぜひ一度ご相談ください。
代表菅澤
生成AIの導入設計を、AI鬼管理が一緒にサポートします
「従来型AIと生成AI、自社にはどちらが合うのか」「Claude Codeで業務をどこまで自動化できるか」——
弊社の実運用ノウハウをベースに、個別に導入設計のご相談を承ります。
AI鬼管理山崎
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よくある質問
Q. 生成AIとAIは、結局何が一番違うのですか？
A. 最大の違いは「出力の性質」です。従来型AIは「既存データから正解を選ぶ・予測する」のが得意で、出力は分類結果や数値です。一方、生成AIは「新しいテキスト・画像・コードを作り出す」のが得意で、出力はまだ存在しなかったコンテンツです。つまり、「選ぶAI」と「作るAI」の違いです。
Q. 生成AIはAIの一種なのですか？それとも別物ですか？
A. 生成AIはAIの一種です。AIという大きなカテゴリの中に、機械学習 → ディープラーニング → 生成AIという包含関係があります。全てのAIが生成AIではありませんが、全ての生成AIはAIです。
Q. 生成AIを業務で使うには、プログラミングの知識が必要ですか？
A. 不要です。ChatGPTやClaudeは日本語のチャットで操作でき、プログラミング知識ゼロでも業務に使えます。Claude Codeもデスクトップ版ならチャットUIから操作可能です。弊社の導入支援でも、非エンジニアの経営者が最も多い利用者層です。
Q. ChatGPTとClaudeはどちらがおすすめですか？
A. 用途によります。初めて生成AIに触れる方、画像生成もしたい方はChatGPTが取っつきやすいです。業務の自動化を本格的にやりたい方、コード生成・ファイル操作まで任せたい方はClaude Code（Claude Pro / Max プラン）がおすすめです。
Q. 生成AIのハルシネーション（嘘をつく問題）は業務で使って大丈夫ですか？
A. 完全に排除することはできませんが、「下書きとして使い、必ず人間がレビューする」運用をすれば業務に十分耐えます。特に数値データ・法律・医療情報については、AIの出力をそのまま使わず、公式ソースでファクトチェックするルールを設けてください。
Q. 従来型AIと生成AIを両方導入したい場合、何から始めればいいですか？
A. まず生成AI（Claude Pro / ChatGPT Plus）から始めることをおすすめします。月$20で始められ、効果を実感しやすいからです。従来型AIの導入（需要予測・異常検知など）は、生成AIで業務全体を整理した後に、本当に必要な領域だけに絞って検討するのが効率的です。
Q. 生成AIの料金は月額いくらかかりますか？
A. 主要ツールはいずれも無料版があり、有料版は月$10〜$200程度です。Claude Pro（月$20・約3,000円）が個人業務で最もバランスが良い選択肢です。弊社のようにClaude Max 20x（月$200・約30,000円）で全社運用する場合でも、人件費換算では圧倒的にコスパが良い投資になります。
Q. 5年後、従来型AIは生成AIに完全に置き換えられますか？
A. 完全に置き換えられることはないでしょう。リアルタイム制御・エッジコンピューティング・大規模数値予測などの領域は、今後も従来型AIが主力です。ただし、「テキスト処理・対話・コード生成」の領域では生成AIが標準になりつつあり、これらの領域で従来型AIを新規導入する理由はほぼなくなっています。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
