最近では、文章を考えてくれるAIや、イラストを作ってくれるAI、プログラムを一緒に考えてくれるAI、ChatGPTやGemini、Claudeなど、「生成AI」と呼ばれるサービスを目にする機会が増えてきました。
もしかすると、知らないうちに使っていた、という方もいるかもしれません。
先日、生成AIに関するセミナーに参加しました。
この一年で生成AIについての出来事がたくさんあって、AIの分野は日進月歩だなと実感しています。
日本での生成AIサービス利用経験割合は、2024年で26.7％＊となっており、今後ますます増えていくのではと予想されています。
また、2023年に生成AIパスポートという、生成AIリスクを予防する資格試験もできて、2025年9月時点で累計受験者数53,000名と、生成AIについて興味を持っている人が増えています。
今回は、生成AIについて勉強し始めたばかりの私Nが、生成AIの超基本について、勉強したことをまとめてみました。
＊総務省（2025）「国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究」より。
生成AIサービス利用経験割合（国別）1位は中国（2024年で81.2％）、2位は米国（2024年で68.8％）、3位はドイツ（2024年で59.2％）。
AI（人工知能）とは
AI（人工知能）はArtificial Intelligenceの略で、人間の脳が行うような知的活動をコンピュータで模倣する技術全般のことをいいます。
知的活動は、例えば、文字や音を「認識」したり、たくさんのデータから法則性を「学習」したり、その結果から未来の株価などを「予測」したりすることです。
AIはロボットではなく、人間のからだで例えるなら「脳」（考える部分）です。ロボットは「身体」（動く部分）にあたります。
AIに知能をもたらす仕組みは大きく「ルールベース」と「機械学習」の二つがあります。
ルールベースは、人間が事前にすべてのルールをプログラムとして記述する方法で、単純な問題には有効ですが、複雑な問題への対応が難しい特徴があります。
機械学習は、大量のデータからAI自身がパターンや法則性を発見する方法で、現在のAI技術の主流となっています。機械学習は、人間でいうと「大量の過去問を解きながら、出題パターンを覚えていく」ようなイメージです。
生成AIとは
生成AIとは、文章・画像・音楽・プログラムなどを「新しく生成する」ことができるAIのことです。
従来のAIは、すでにある情報をもとに
・これは犬ですか？猫ですか？
・このメールは迷惑メールですか？
といった「判定」や「分類」が得意でした。
一方、生成AIは
・ブログ文章を考える
・イラストを描く
・プログラムのサンプルを書く
など、「0から作り出す」ことができます。
プログラミング言語PythonとAIについて
PythonはAI開発に用いられる言語として有名です。
AI分野でPythonが使われる理由としては、以下のような点があります。
・文法がシンプルで読みやすい
・AIや機械学習向けの便利なライブラリ（部品集）が豊富
・世界中で使われており、情報やサンプルがたくさんある
・Web開発やデータ分析など、他の分野にも応用しやすい
プログラミング初心者の方が、最初にAIに触れる言語としてPythonが選ばれることが多いのも、このような理由からです。
当教室ではJavaScriptを題材にしてプログラミングの基礎を教えています。
JavaScriptは、プログラムの流れや仕組みを一つひとつ確認しながら学べるため、他の言語やAI技術に応用しやすい基礎力が身につくと考えています。
また、コードを書くときに生成AIを参考にする場合でも、コードの意味を理解し、必要に応じて修正できる力が重要になります。
詳細はこちらのブログをご覧ください。
まとめ
生成AIの進化はとてもスピードが速く、2045年頃にAIが自ら知能を生み出せるようになり、人間の知能を超えるといわれる技術的特異点（シンギュラリティ）に到達すると考えられています。
聴講したセミナーの中で「AIの使い方がうまい人よりも、AIを使いながら現場の感覚で最後に決められる人が強くなる」という言葉が印象的でした。
AIの仕組みを理解して、自分や相手がより良くなるような道具として、AIを取り入れられるとよいですね。
参考資料・引用資料
・いちばんやさしい 生成AIパスポート合格テキスト
・CREATIVE VILLAGE SEMINAR
「生成AIのいまとこれから」セミナー資料より一部抜粋