AI（人工知能）とは？まずは基本をシンプルに理解しよう
AIの種類（ざっくり2分類）
- ルールベースAI：人が定義したルールに従って動く（例：条件分岐で判定するシステム）
- 機械学習AI：データからパターンを学習して予測・分類を行う（例：画像認識、需要予測）
近年は機械学習、特にディープラーニング（深層学習）が発展し、多くの実用的なAIサービスの基盤となっています。
生成AIとは？従来のAIと大きく違う“つくり出す力”
生成AI（Generative AI）は、データをもとに新しい文章・画像・音声・動画などを生成できるAIです。従来のAIが「識別・分類・予測」を得意としていたのに対し、生成AIは「創作」に強みがあります。
生成AIの特徴と活用例
- テキスト生成（記事・メール文案・要約）
- 画像生成（広告素材・イラスト）
- 音声生成（ナレーション、音声合成）
- プログラム生成（コード作成、デバッグ支援）
生成AIは専門スキルがなくても高品質なアウトプットを出せるため、クリエイティブや業務効率化で大きなインパクトを与えています。
LLM（大規模言語モデル）とは？生成AIを支える“言語の頭脳”
LLM（Large Language Model）は、膨大なテキストデータを学習して自然な文章を理解・生成できるモデルです。ChatGPTやGemini、Claude、Copilotなど多くの対話型サービスはLLMを基盤としています。
LLMの仕組み（簡潔に）
LLMはテキストから言語パターンを学び、文脈に沿った次の単語を確率的に予測することで文章を生成します。現在の主流アーキテクチャはTransformerです。
代表的なLLMの例
- GPTシリーズ（OpenAI）
- Gemini（Google）
- Claude（Anthropic）
- Llama（Meta）
- Mistral（Mistral AI）
- Microsoft 365 Copilot（Microsoft） — Office連携に最適化されたLLM活用サービス
AI・生成AI・LLMの関係をわかりやすく整理する
3つの関係は次のような階層構造（入れ子）で理解できます：
AI ＞ 生成AI ＞ LLM
ポイントのまとめ
- AI：知能を模倣する技術の総称（予測や認識などを含む）
- 生成AI：新しいコンテンツを生み出すAI
- LLM：言語処理に特化した生成AIの一種
用途によって適切な技術を選ぶことが重要です。例えば、需要予測には機械学習が向き、文章作成にはLLMが適しています。
これからのAIリテラシーとして何を知るべきか
AI技術が仕事や学習の基本スキルになる中で、次のポイントを押さえておくことが重要です。
必須のAIリテラシー
- AIの仕組みをざっくり理解する（AI→生成AI→LLMの関係）
- AIに適したタスク・不向きなタスクを判断する
- プロンプト（指示文）を工夫して品質を引き上げる
- AIの出力は必ず検証・出典確認する
- 技術の進化を継続的にウォッチする
AIはツールであり、最終判断は人間が行うことを忘れないでください。
動画作成には自信があります！
