【2025年版】生成AIとは？ChatGPT入門

2025年、私たちの生活を劇的に変えているのが生成AI（ジェネレーティブAI）です。2025年2月にはGPT-4.5（コードネーム：Orion）が正式発表され、2024年は「マルチモーダル」をテーマとした開発が進み、利用方法が大きく広がった年でした。本記事では、話題のChatGPTを中心に、生成AIとは何なのか、どのような仕組みで動いているのか、そして私たちの生活にどのような影響を与えるのかを、中高生でも分かりやすく解説していきます。

生成AIとは何か？

生成AI（または生成系AI）とは、「Generative AI：ジェネレーティブAI」とも呼ばれ、学習済みのデータを活用してオリジナルデータを生成するAIを指します。簡単に言えば、「人間のように新しいコンテンツを作り出すことができるAI」のことです。

生成AIと従来のAIは、新しいコンテンツを生成できるかどうかという点が異なります。これまでのAIは、人間が与えた学習データをもとに結果を予測したり適切な回答を選んだりするなど、あらかじめ決められた行為をすることを主な機能とするものでした。

一方、生成AIは、ディープラーニングにより自ら学習を行い、そこで獲得した学習成果から新たなコンテンツを創造できます。これが、生成AIが革命的とされる理由なのです。

生成AIの基本情報

ChatGPTの登場と影響

生成AIが注目されるようになったきっかけとなったのは、アメリカのOpenAI社により「ChatGPT」が開発されたことです。2022年11月30日、ChatGPTが公開されて以降2024年12月31日現在まで２年以上が経過しましたが、生成AIの話題が収まる様子はありません。

ChatGPTとは、人間のように自然な文章で対話できるAIチャットサービスです。自然言語処理モデルにより、精度が高く自然な文章を生成します。その高度な文章生成能力は、世界中の注目を集めることとなりました。

生成AIの種類

生成AIには主に以下の4つのタイプがあります：

テキスト生成AI：ChatGPT、Claude、Geminiなど、文章を自動生成
画像生成AI：DALL-E、Midjourney、Stable Diffusionなど、テキストから画像を生成
動画生成AI：OpenAI社の「Sora」など、テキスト指示だけで長時間の動画を一貫性をもって生成
音声・音楽生成AI：音声や楽曲を自動作成

2025年の最新動向

2025年2月28日（日本時間）、Open AIより「GPT-4.5（コードネーム：Orion）」が正式に発表されました。GPT-4.5は「o1」や「o3-mini」のような長く考えて性能を向上させるのではなく、「GPT-4o」をより高性能にしたモデルです。

主な改良点は以下の通りです：

感情的知能（EQ）の向上：ユーザーの意図や文脈をより深く理解し、自然で温かみのある対話が可能
ハルシネーションの減少：誤った情報を生成する傾向が大幅に減少し、信頼性が向上
創造性と直感力の強化：複雑な推論を必要とせず、パターン認識や連想思考が強化

生成AIの詳細情報

Transformerという革命的技術

生成AIの根幹を支えているのが、「Transformer（トランスフォーマー）」という技術です。Transformerは、2017年にGoogleの研究者らによって発表された、ニューラルネットワークの一種です。元々は機械翻訳などの系列変換タスクを想定して開発されましたが、その後ChatGPTのベースとなる技術として大きな注目を集めました。

トランスフォーマーは、入力シーケンスを出力シーケンスに変換または変更するニューラルネットワークアーキテクチャの一種です。これは、コンテキストを学習し、シーケンスの成分間の関係を追跡することによって行われます。

Attention機構の仕組み

Transformerの核心となるのが「Attention（注意機構）」です。アテンションとは、トランスフォーマーが入力を効率的に処理し、長いシーケンス（たとえばエッセイ全体）にわたって情報を維持することを可能にするメカニズムです。

例えば、「空の色は何色ですか？」という質問において、トランスフォーマーモデルは、「色」、「空」、「青」という単語の関連性と関係を識別する内部的な数学表現を使用します。その知識を使用して、「空は青い」という出力を生成します。

マルチモーダルAIの進化

2024年のAI分野における最大のトピックの一つが、マルチモーダルAIの進化です。これにより、AIはテキストだけでなく、画像、音声、動画といった様々な形式のデータを組み合わせて処理できるようになりました。

この技術により、例えば写真を見せながら「この画像について説明して」と質問したり、音声で指示を出しながら画像を生成してもらったりすることが可能になっています。

AIエージェントへの進化

ChatGPTなどのチャット型AIが”人間に答えを提示する”スタイルだったのに対し、AIエージェントは”自ら情報を集め・判断し・タスクを実行する”ところに大きな特徴があります。

各テック企業がRAGの次に打出しているコンセプトが「AIエージェント」です。RAGに限らず、これまでの生成AIアプリは「LLMに回答させる」というかなりシンプルな実装が中心だったのに対して、AIエージェントは「LLMに働かせる」という、より柔軟で汎用性のある実装なのです。

生成AIのメリットとデメリット

メリット

1. 業務効率化の実現

ルーチンワークや繰り返し作業を自動化することで、従業員の業務負担を軽減し、生産性を向上させます。例えば、メール返信の自動化や議事録の要約などが可能になります。

2. クリエイティブ支援

デザインやコンテンツ制作において、新しいアイデアを生み出しやすくなります。画像生成AIを活用することで、広告やWebデザインの素材作成が迅速に行えます。

3. アイデア創出の支援

ビジネスアイデアや企画のブレスト支援、文章作成の補助などに活用することで、従来の発想を超えたクリエイティブなアウトプットが可能になります。

4. 24時間対応の実現

生成AIを活用することで24時間生徒からの質問に対応することが可能です。生成AIは、データの中から正解を見つける従来のAIとは異なるのでどんな質問にも柔軟に対応できます。

5. コスト削減

従来は制作にコストや専門知識が必要でしたが、生成AIの進化により、誰でも低コストで本格的な動画制作が可能になりました。

デメリット

1. 情報の信頼性の問題

生成AIは、トレーニングされたデータが特定の時点で「カットオフ（打ち切り）」されるため、最新の情報を持たない可能性があります。そのため、特定の年以降のデータや最近のトレンドについて適切に対応できない場合があります。

2. ハルシネーション（幻覚）現象

生成AIは時として、もっともらしく見える嘘の情報を生成することがあります。これを「ハルシネーション」と呼び、情報の正確性を常に検証する必要があります。

3. プライバシーとセキュリティの懸念

著作権やプライバシーのリスクが懸念されるという声があり、企業での利用時には機密情報の取り扱いに注意が必要です。

4. 依存性の問題

AIへの依存が教育現場に与える影響が未知数という指摘があり、人間の思考力や創造性への影響を考慮する必要があります。

5. コスト管理の課題

適切な導入計画が不可欠です。高性能なモデルの利用には相応のコストがかかるため、費用対効果を慎重に検討する必要があります。

生成AIの使い方

生成AIを始める方法

生成AIを始めるのは意外と簡単です。以下の手順で誰でも始められます：

1. 主要なサービスに登録

ChatGPT：OpenAIが提供する最も有名なテキスト生成AI
Gemini：Googleが提供する多機能生成AI
Claude：Anthropicが提供する安全性を重視したAI

2. 効果的なプロンプトの書き方を学ぶ

プロンプトとは、AIに対する指示文のことです。明確で具体的な指示を出すことで、より良い結果を得ることができます。

3. 小さなタスクから始める

最初は簡単な文章作成や要約から始めて、徐々に複雑なタスクに挑戦していきましょう。

ビジネスでの活用事例

富山県ではインテックと共同で、広報ドキュメントの作成業務に生成AIを活用する実証実験を実施しました。従来、同県ではYouTube動画や広報資料の台本作成に多くの時間がかかっており、職員の負担が課題となっていました。そこで、生成AIを用いて必要な情報を自動で要約し、複数の台本案を瞬時に作成できるシステムを導入しました。

他にも以下のような活用が進んでいます：

カスタマーサポートの自動化
マーケティング資料の作成
プログラミングのコード生成
会議の議事録作成

教育分野での活用

ベネッセは、生成AIを活用して小学生の自由研究をサポートするサービス「自由研究お助けAI」を運用しています。自由研究お助けAIは、AIが子供たちの興味や関心にもとづいて研究テーマを提案し、研究の進め方や資料の集め方までを支援するサービスです。

調査結果によれば、回答者の89.9%が生成AIの教育活用に「関心がある」と回答したなど、教育現場での関心が非常に高いことが分かります。

教育分野での主な活用方法：

個別学習プランの作成
レポートや論文の添削支援
24時間対応の質問応答システム
教材作成の効率化

学習のためのリソース

生成AIについてさらに学びたい方には、以下のリソースがおすすめです：

オンライン講座：CourseraやUdemyなどでAI関連の講座を受講
公式ドキュメント：各AIサービスの公式ガイドを読む
コミュニティ参加：AI関連のオンラインコミュニティに参加
実践的な学習：実際に様々なタスクでAIを使ってみる

まとめ

生成AIは、近年では生成AIが世界中で注目を集めており、テキスト生成AIの「ChatGPT」や画像生成AIの「DALL-E」をはじめとした多種多様な生成AIがビジネスシーンやDX・日常生活で活用され始めています。

2024年、企業における生成AI活用は実証実験から本格導入へとステージが移行しました。単なる技術検証から、ビジネス価値を生み出す段階へと発展しています。そして2025年は、さらに本格的な活用が進む年となることが予想されています。

重要なことは、生成AIを「魔法の道具」として過信するのではなく、その能力と限界を正しく理解した上で、適切に活用することです。情報の信頼性やコスト管理といった課題もあるため、適切な導入計画が不可欠です。

一方で、正しく活用すれば生成AIは私たちの創造性を拡張し、より効率的で豊かな生活を実現する強力なパートナーとなります。まずは簡単なタスクから始めて、その可能性を体験してみることをおすすめします。

最後に

2025年以降、さらに進化が加速する生成AIをどのように活用するかが、企業の競争力を左右する重要な要素となるでしょう。これは企業だけでなく、個人にとっても同様です。

生成AIの技術は日々進歩しており、2025年も新年早々に「AIエージェント」の話題で始まりそうですので、引き続き「AIエージェント」を勉強していきますという専門家の見解もあります。

大切なのは、新しい技術を恐れるのではなく、その本質を理解し、自分なりの活用方法を見つけていくことです。生成AIは決して人間の代替ではなく、人間の能力を拡張し、より創造的で生産的な活動を可能にする道具です。

今日から生成AIに触れ始めて、未来の可能性を一緒に探求していきましょう。きっと、想像以上の発見と成長が待っているはずです。

【2025年版】生成AIとは？ChatGPTから始める人工知能の仕組みと活用法を分かりやすく解説