AIの入れ子の関係

AI（人工知能）は、人の知的な働きをコンピュータで行う技術の総称です。その中に、データから規則を学ぶ機械学習があります。機械学習の中に、新しい文章や画像を作り出す生成AIがあります。生成AIの多くは、大量のデータで事前に学習した大きなモデル、基盤モデルの上に作られます。文章を扱う基盤モデルを大規模言語モデル（LLM）と呼び、文章・画像・音声など複数の種類を扱えるものをマルチモーダルと呼びます。

学習の3つの種類

• 教師あり学習 … 正解のラベルが付いたデータから学ぶ。迷惑メールの判定など
• 教師なし学習 … ラベルの無いデータから、似たもののまとまりを見つける。顧客の分類など
• 強化学習 … 行動の結果に報酬を与え、報酬が多くなる行動を学ぶ

機械学習のライフサイクル

データの取り込み、データの準備、モデルの学習、モデルのデプロイ（使える状態にすること）、モデルの管理の順に進みます。作って終わりではなく、使い始めてからの監視と更新までが仕事です。

生成AIでできること

作る（文章・画像・コード・動画）、要約する、探す（社内の資料から答えを見つける）、自動化する、の4つに分けると、使いどころを説明しやすくなります。

生成AIか、従来の機械学習か

数字を予測したいだけなら、従来の機械学習で足ります。新しい文章や画像を作り出す必要があるときが、生成AIの出番です。

• AI・機械学習・生成AI・基盤モデルの入れ子の関係
• 教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違い
• 機械学習のライフサイクルの5つの段階
• 生成AIの使いどころ（作る・要約する・探す・自動化する）