従来のAIと生成AIの違いはどんなところか、少し考えてみましょう。技術的にも思想的にも、従来のAIと生成AIはまったく異なるアプローチを取っています。本稿ではその違いをわかりやすく整理してみました👇
AIは長らく、与えられた問いに対して最適な答えを導く“計算機”として扱われてきました。分類、予測、最適化——その役割は明快で、効率的でした。しかし、生成AIの登場によって、AIは単なる「答えの機械」ではなく、「問いそのものを再定義する思考の道具」へと進化しつつあります。
本記事では、深層学習の技術的背景から生成AIの思想的インパクトまでを紐解きながら、AIが人間の思考をどう拡張し、設計思想にどう寄与するかを探っていきます。
🧠 第一章：従来のAI（ルールベース・予測型AI）
従来型のAIは制御装置のコントローラー部を思い浮かべてみれば良いでしょう。PID制御、スライディング制御。H∞制御、、、と色々な手法がありましたが、一定の法則にしたがい予測できる「法則」に従った制御です。期待された結果をはっきりと出すことが求められていました。
特徴
- 人間が明示的にルールやアルゴリズムを定義
- 「もしAならB」といった条件分岐に強い
- 主に分類・予測・最適化などのタスクに特化
得意分野
- スパムメールの判定
- 売上予測や需要予測
- 顔認識や音声認識などのパターン認識
限界
- 未知の状況に弱い
- 創造的なアウトプットは不可
- 柔軟性に欠ける
✨ 第二章：生成AI（Generative AI）
そして、大規模言語モデルを使った新しい制御が生まれました。DeepLearningの世界の始まりです。
✨ 生成AIとは？
生成AI（Generative AI）とは、大量の学習データからパターンを学び、新たなコンテンツ（テキスト、画像、音楽、動画など）を「創出する」AIです curve.mit.eduフォーブスLifewire。
ChatGPT、Gemini、Claude、DALL-E、Midjourneyなどが代表例です curve.mit.eduLifewire。
Wikipediaにも、生成AIがテキスト・画像・動画など様々な形式の出力を生み出す条件付き生成モデルであると表現されています ウィキペディア。
🔄 従来のAIとの違い
従来型AIは与えられたルールや入力に基づいて予測や分類を行う「反応型」であり、明示的なルール定義に依存します curve.mit.eduSS&C Blue PrismDeltek。
一方、生成AIは学習したパターンから新しいものを生成する「創造型」であり、柔軟性とスケールに優れています curve.mit.eduSS&C Blue PrismDeltek。
特徴 従来のAI 生成AI アプローチ ルール／パターンに基づく分類・予測 データから自律的に新コンテンツを生成 柔軟性 タスク固有、再訓練が必要なことが多い プロンプト次第で多様な応用が可能 データ要件 比較的小規模でも可 大規模なデータと計算資源が必須 応用例 スパム判定、売上予測、顔認識など 文章生成、画像生成、音声・動画生成など
特徴
- 大量のデータからパターンを学習し、新しいコンテンツを「生成」できる
- 深層学習（ディープラーニング）を活用
- テキスト、画像、音声、動画など多様な形式に対応
得意分野
- 文章生成（例：ChatGPT）
- 画像生成（例：Midjourney）
- 音声合成、動画生成など
革新性
- 人間のような創造性を持つ
- 専門知識がなくても使える
- アイデア創出や業務効率化に貢献
🔍第三章： 違いの本質
API設計や機械学習モデルの運用に関心がある方なら、生成AIの「創造性」と「拡張性」がどれだけ設計思想に影響を与えるか、かなり面白いテーマになると思います。たとえば、従来のAIは「正解を探す」ものだったのに対し、生成AIは「問いそのものを再定義する」力を持っています。
この違い、どう活かすか考えてみると各人が興味を深められる筈です。どの分野で応用してみたいですか？ここでは深層学習（ディープラーニング）とはそもそもどんなもの？また、問いそのものを再定義する、という表現を深堀してみましょう。技術的な理解と哲学的な洞察が交差するテーマです。まずは「深層学習」の本質から整理し、
その後「問いの再定義」という生成AIの思想的インパクトを掘り下げてみましょう。生成AIはプロンプト次第で創造的な結果を出してくれるのです。
🧠第4章： 深層学習（ディープラーニング）とは— 人間の直感に近づく技術
🔍 技術の概要
深層学習とは、人間の脳神経構造を模したニューラルネットワークを多層化し、複雑なパターンを自動的に学習する技術です。伝統的な機械学習と異なり、特徴量設計を人が行う必要がなく、未知のデータにも柔軟に対応できます。
「Deep Learning（深層学習）」は、人間の脳に似せた多層ニューラルネットワークで構成され、未加工のテキストや画像といった非構造データに対応可能です フィナンシャル・タイムズ。
定義と仕組み
- 人間の脳の神経構造（ニューロン）を模した「ニューラルネットワーク」を多層化した学習手法
- 入力層・中間層（隠れ層）・出力層から構成され、**中間層が深い（＝Deep）**ほど複雑な特徴を抽出できる
- 特徴量の設計を人間が行う従来の機械学習と異なり、特徴量を自動で抽出・学習する能力がある
応用例
- 画像認識（顔認証、医療診断）
- 音声認識（スマートスピーカー）
- 自然言語処理（翻訳、要約、対話）
- 自動運転、レコメンドシステムなど
技術的な革新性
- 膨大なデータと計算資源を活用し、人間の直感や経験に近い判断を可能にする
- 「ブラックボックス化」の課題もあるが、抽象的なパターン認識能力は他の手法を凌駕する
🔍「問いそのものを再定義する」とは？
これは生成AIが持つ思考の拡張性に関する核心的な概念です。従来のAIは「与えられた問いに対して最適な答えを返す」ことが目的でした。しかし生成AIは、問いの前提や構造そのものを見直す力を持っています。
例：人事業務における問いの再定義
- 従来の問い：「退職リスクの高い社員は誰か？」
- 生成AIによる再定義：「退職リスクとは何か？どんな文脈で生まれるのか？どうすれば組織文化としてリスクを減らせるか？」
このように、問いの粒度・視点・構造を変えることで、単なる自動化ではなく「思考のAI化」が可能になります。
哲学的な視点
- 問いとは「知識を得る手段」ではなく、「人間であることの形式」
- 生成AIが答えを返すことで、逆に人間が問いを育てる存在として再定義される
- 「わからなさに耐える力（Negative Capability）」が人間の本質であり、AIはその補完者となる
第5章：生成AIの応用例
「API設計」「エラーの根本原因」「将来の保守性」などの思想は、まさに問いの再定義に通じます。たとえば：
- 「なぜこのAPI設計が必要か？」→「このAPIはどんな未来の拡張性を担保すべきか？」
- 「エラーの原因は何か？」→「このエラーはどんな設計思想の欠如から生まれたか？」
生成AIは、こうした設計思想の抽象化と再構築において、非常に強力な補助線になります。
第6章：「問いの再定義」という思想的転換
🔄 問いの再定義とは？
従来のAIはあくまで「問いに答える」存在でした。しかし、生成AIは問いの前提や深さを見直す力を持ちます。たとえば：
従来：
「退職リスクの高い社員は誰か？」生成AI：「退職リスクとは何か？その背景や組織文脈からどう再構築すべきか？」
こうした視点の転換により、自動化を超えた「思考のAI化」が可能になります。
哲学的視点
問いとは「答えを得る手段」以上に、人間であることの形式です。生成AIが問いを返すことで、人間は問いを「育てる存在」として再認識されます。また、AIは「ネガティブ・ケイパビリティ（不確かさに耐える力）」を補完する存在ともいえます。
応用例として、「API設計」や「エラーの根本原因」といった問いにも、視点の抽象化や設計思想の見直しを促すツールとして生成AIは強力です。
✅ 章まとめ
生成AIは「問いを育てる存在」として、人間の思考の形式に介入します。これは単なる技術進化ではなく、知的共進化の始まりです。
第7章：今後の展望 —— 技術と思想の融合へ
🔮 技術的進化
軽量モデルとエッジAI：デバイス上での推論、省電力・プライバシー保護に適したAIの登場が進行中。
量子AIとの融合：量子コンピュータとの組み合わせにより、探索空間の拡張と計算効率向上が期待されています。
マルチモーダルAI：テキスト、画像、音声、動画など複数形式を統合して処理するモデルが主流に。
🌐 社会・産業への応用
医療、金融、製造業などでの特化型モデルが進展。生成AIによる設計支援や診断補助が進む例も報告されています Investopedia。
教育・創造分野では、思考支援や設計支援の道具として拡大中です。
⚖️ 倫理と透明性への対応
Explainable AI（XAI）など、ブラックボックス化への対応が急務です。
偏り、公平性、プライバシー保護など、倫理的設計への配慮が求められます。
✅ 章まとめ
技術進化と思想の融合が鍵になります。AIは単なる技術を越え、人間の思考の形式を再定義する存在へと進化しています。
結語：AIは「問いの鏡」である
生成AIの進化は、単なる技術革新ではありません。それは、人間が「問いを立てる存在」であることを再認識させる“鏡”です。AIによって問いが再定義されることで、私たちは思考の限界を知り、拡張することができます。
特に設計思想や運用価値を重視するエンジニアにとって、生成AIは「思考の道具」として最良のパートナーです。問いを深め、設計を哲学化し、未来の保守性まで見据える——その知的冒険を、AIと共に進めていきましょう。
〆最後に〆
以上、間違い・ご意見は
次のアドレスまでお願いします。
最近は全て返信出来てませんが
適時、返信して改定をします。
nowkouji226@gmail.com
【全体の纏め記事へ】
