・英語による用語：Generative AI
・用語カテゴリ：技術用語
・日本語訳・読み：ジェネレーティブエーアイ（生成AI）
・備考：文章・画像・音声など新しいコンテンツを、指示に応じて生成するAI。
Generative AI（生成AI）とは？仕組みと実務活用の全体像
生成AI（Generative AI）は、学習した大量のデータをもとに、文章・画像・音声・動画・コードなどの“新しいコンテンツ”を生成するAIの総称です。
従来のAIが「分類・予測（正解を当てる）」を主戦場としてきたのに対し、生成AIは「表現・構成・提案（それらしい成果物を作る）」に強みを持ちます。中核には大規模言語モデル（LLM）や拡散モデル（Diffusion）などがあり、前者はトークン（文字や単語を分割した単位）の確率分布を使って文章を生成し、後者はノイズから段階的に復元して画像などを生成します。近年はマルチモーダル化が進み、テキストと画像、音声、動画を横断して理解・生成できるモデルも一般化しています。
実務での価値は「思考と制作の加速」です。例として、企画のたたき台作成、要点整理、FAQ整備、広告文・LPコピーの大量案出し、仕様整理、コード補助、カスタマーサポートの応対案生成、教育コンテンツ作成など、ホワイトカラー業務の多くを支援できます。一方で品質を決めるのはモデル性能だけではありません。プロンプト設計（条件・制約・評価基準の明示）に加え、RAG（検索で根拠情報を取り出して回答に反映）や、Fine-tuning（追加学習で業務特化）によって、社内ルールや製品仕様に沿った出力へ寄せられます。さらに、Human-in-the-Loop（人の確認）と評価（Benchmark、社内テストセット、ガードレール）を組み合わせることで、運用レベルの再現性が高まります。
注意点は、もっともらしい誤り（ハルシネーション）、機密情報の取り扱い、著作権・肖像権、バイアス、説明可能性、ログ管理などです。そのため、データガバナンス、利用ポリシー、権限制御、監査、プロンプトや出力の保全といった「責任あるAI（Responsible AI）」の設計が不可欠になります。生成AIは“魔法の自動化”ではなく、情報・プロセス・評価を整えるほど力を発揮する基盤技術です。導入時は、ユースケース選定→品質基準→データ接続→運用監視の順で設計すると、期待値と成果を一致させやすくなります。
