【2025】生成AIの仕組みを図解付きで解説！従来のAIとの違い・活用シーンも紹介

「生成AIという言葉をよく耳にするけれど、仕組みが複雑で理解できない」「従来のAIと何が違うのかが分からず、実務でどう役立つのかイメージが湧かない」と悩む方は少なくありません。

特に設計や製造の現場では、AIの活用が業務効率化や新しいアイデアの創出につながる一方で、導入では仕組みを表面的に知るだけでなく、考え方や活用方法まで押さえておく必要があります

そこで本記事では、生成AIの仕組みを図解を交えながらわかりやすく解説し、従来型AIとの違いを整理したうえで、実際の活用シーンまで紹介します。

そもそも生成AIとは？

そもそも生成AIとは、大量のデータを学習し、そのパターンや特徴をもとに新しい文章や画像、音声を生み出す仕組みを持つ人工知能の総称です。

出典：総務省｜生成AI はじめの一歩

たとえば、質問に応じて自然な文章を返すチャットサービスや、設計図からリアルな3Dイメージを描き出す画像生成ツールなどは仕組みを応用した例で、近年はビジネスの現場からクリエイティブ分野まで幅広く導入が進んでいます。

従来のAIとの違い

AIと聞くと「便利な仕組みで業務を効率化するもの」という共通イメージがありますが、実際には従来のAIと生成AIでは仕組み自体が異なります。主な違いについては以下の表をご覧ください。

従来AIは「既存のデータを正しく扱う専門家」のような存在であるのに対し、生成AIは「新しいアイデアを提案するクリエイター」に近い役割を持っています。そのため、工場や設計部門などでも、両者をうまく組み合わせることで業務効率化と新しい価値創造の両立が可能になります。

生成AIが動く仕組み

生成AIは「指示」を入力すると、それに沿った答えを返す仕組みを持っています。

たとえば以下図の例では「雨の日の旅行アイデアを考えて」と質問すると、AIは過去に学習した膨大なテキストデータをもとに情報を整理し、「温泉」「美術館巡り」「工場見学」といった具体的な提案を出力します。

これは生成AIの仕組みが、入力を理解し、適切な出力を導くよう設計されているからです。

出典：総務省｜生成AI はじめの一歩

この流れは、①ユーザーからの入力→②生成AIによる学習済みデータの検索と予測→③自然な回答の生成という3ステップで進む仕組みになっています。では、ここから生成AIが動く仕組みを解説します。

①ディープランニング

ディープラーニングとは、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を何層にも重ねて学習させる仕組みのことです。特徴的なのは、膨大なデータから人の手では拾いきれないパターンや特徴を自動で見つけ出せる点です。

文章であれば単語同士の関係や文脈、画像であれば形や色の組み合わせを学習し、新しい出力を生成できるような仕組みです。生成AIの基盤はこのディープラーニングであり、自然な文章生成や精密な画像生成が可能になっているのは、複雑な特徴を深く学習できるからです。

②生成モデル

生成モデルとは、データが持つ分布やパターンを学習し、それをもとに新しいデータを作り出すための仕組みです。既存のデータを分類したり予測したりする従来型のAIに比べ、生成モデルは「存在しなかったものをそれらしく生み出す」ことを得意とします。

ここでは代表的な生成AIモデルを4つ紹介します。

• GAN
• GPT
• 拡散モデル
• VAE

GAN

GANは「生成する側」と「見抜く側」の2つのネットワークを競わせることで進化する仕組みを持っています。生成側は本物そっくりのデータを作り、見抜く側はそれが本物か偽物かを判定します。

この勝負を何度も繰り返すうちに生成側はより精巧なデータを生み出せるようになり、人間でも見分けが難しい画像や映像が作られるのです。製造分野では、製品デザインのシミュレーションや試作品のビジュアル化に役立ちます。

GPT

GPTは大量の文章を事前に学習し、入力されたテキストに応じて自然な文章を返す仕組みを持っています。

特徴は、人間らしい文脈を理解しながら一文一文をつなげられる点で、質問への回答や記事の作成、プログラムコードの生成など幅広い用途で活用されています。CADや建設業界でも、図面の説明文を自動生成したり、仕様書の初稿を素早く作るといった支援が可能です。

拡散モデル

拡散モデルは、一度データにノイズを加えて「ぼやけた状態」にし、そこから徐々にノイズを取り除いていくことで本物らしいデータを復元する仕組みです。最近の高品質な画像生成AIはこの技術を採用しており、細部までリアルで自然な絵や写真風の画像を生み出せます。

製造や建築の現場では、完成予想図の作成や試作品のイメージ化に活用できるため、デザイン検討のスピードを高めることが可能です。

VAE

VAEは「入力データを一度圧縮して本質的な特徴をとらえ、そこから新しいデータを再構築する」という考え方に基づいたモデルです。

これにより、生成されるデータは滑らかで多様性があり、異なるパターンの間を自然に補間できるのが特徴です。例えば、ある製品の形状を少しずつ変えた複数のバリエーションを生成したり、既存のデザインをベースに新しいアイデアを試すといった用途に向いています。

③トランスフォーマー

トランスフォーマーは、文の中でどの単語がどの単語に強く関係しているかを柔軟に捉えられる仕組みです。従来のRNNが苦手としていた長文の文脈保持や並列処理が可能になり、大規模言語モデルの開発につながりました。

ChatGPTをはじめとする最新の生成AIが高精度で自然な回答を返せるのは、このトランスフォーマーの仕組みのおかげといえます。

一般的な生成AIの業務活用シーン

ここからは一般的な生成AIの業務活用シーンを4つ紹介します。

1. 文章作成・自動要約
2. 画像生成・デザイン支援
3. 音声・動画生成
4. プログラムコード生成

①文章作成・自動要約

生成AIは文章を生成する仕組みを備えており、メールや報告書の下書き、記事の原稿などを素早く作成できます。さらに、会議の議事録や研究資料のように分量が多い文書を要約し、要点だけを短時間で取り出せるのも魅力です。

• 報告書やプレゼン資料の原稿作成
• 会議やインタビューの議事録要約
• SNS投稿やキャッチコピーの案出し

このように、文章を「作る仕組み」と「まとめる仕組み」の両方を支援できるため、情報共有や資料作成の効率が向上します。

②画像生成・デザイン支援

テキストで簡単な指示を与えるだけで、広告やイラスト、試作品のイメージまで作れるのが画像生成AIの特徴です。従来であればデザイナーが時間をかけて作る初期ラフ案を、数秒で複数パターン提示できるため、企画や検討のスピードが上がります。

例えば、製造・建築業であれば「建築や製造の完成予想図や試作デザイン」「製品パッケージやポスターのイメージ案」などが可能。デザインの出発点を効率よく作れるので、クリエイティブな仕事の質と量を同時に高められます。

③音声・動画生成

音声や動画の生成は、データを解析し合成する仕組みによって可能になっています。たとえば、ナレーション音声を自動で作成したり、教材動画のシナリオをベースに映像を合成したりできるため、従来の収録・編集にかかるコストを削減できます。

具体的な利用例としては以下の通りです。

• 社員研修やマニュアル動画の作成
• プレゼン資料に合わせたナレーション挿入
• 製品紹介動画の自動生成

人が全てを手作業で作るよりも時間と費用を抑えつつ、均一な品質のコンテンツを届けられる点がメリットです。

④プログラムコード生成

生成AIは自然言語を理解してコードに変換する仕組みを持っているため、プログラム開発の支援にも向いています。特に簡単なスクリプトや定型処理は、指示を入力するだけで動くコードを自動で生成できます。

例えば「コードの補完やリファクタリング」「バグの修正案や改善提案」が可能です。エンジニアは繰り返し作業の負担を減らし、本来の開発や設計に集中できるのがメリットです。

製造・建設業向け生成AIの業務活用シーン

生成AIは製造・建設業向け生成AIの業務活用シーンについて解説してください。

1. CAD設計支援
2. 3Dプリント設計補助
3. マニュアル・手順書作成
4. 現場DX支援

①CAD設計支援

生成AIはCAD設計業務において、図面やモデルの初期アイデアを提示する仕組みや、形状の修正案を提案する仕組みを持っています。これにより従来は時間を要していた試行錯誤のプロセスを効率化できます。

設計者が入力した条件や用途に基づき、複数の設計パターンを短時間で生成できるため、選択肢の幅が広がり、手戻りの少ない設計作業ができるでしょう。

②3Dプリント設計補助

3Dプリント向けのデータ作成では、生成AIが形状最適化や強度シミュレーションを支援する仕組みを備えています。これにより、従来は経験や勘に頼っていた工程を精度高く進めることが可能です。

例えば、部品の重量を抑えつつ強度を維持する構造を自動提案するなど、コスト削減と性能向上を両立でき、試作から量産までのスピードを高める効果が期待できます。

③マニュアル・手順書作成

生成AIは、仕様書や設計図、過去の作業記録などを自動で読み取り、整理する仕組みを持っています。その上で、わかりやすい言葉や図解を加えた手順書を生成することができます。

新人教育に必要な資料を短時間で用意できるほか、作業者が現場で迷わないように簡潔で実用的なマニュアルを整備できるため、教育コストの削減と作業品質の安定化につながります。

④現場DX支援

製造・建設業のDX推進においては、IoTセンサーや機械から集めた膨大なデータをどのように活用するかが課題となりますが、生成AIを導入することで、データの自動解析からレポート作成、改善提案までを効率的に行う仕組みを持っています。

例えば、設備の稼働データから異常の兆候を検知して保守計画を立てたり、施工現場の進捗状況を整理して分かりやすいレポートを生成するなど、人手では時間がかかる作業を短縮できます。

「生成AIを効率よく活用したい」「短期間で実務レベルまで身につけたい」という方はセミナーの受講がおすすめです。独学であれば実務で活用するのは時間がかかりますが、「生成AIセミナー」であれば短期間で習得できます。

以下のリンクからチェックできますので、ぜひご覧ください。

代表的な生成AIサービス5選

ここからは生成AIサービスの中でも代表的なものを5つ紹介します。

①ChatGPT

OpenAI社が開発したChatGPTは、最も広く利用されている対話型生成AIサービスの一つです。人間との自然な対話を実現する高度な言語理解能力と文章生成能力を備えており、複雑な文脈を解釈して適切な応答を生成できる点が特徴です。

特に、顧客サポートのようなビジネスシーンにおいて、事前に用意されたテンプレートに頼らず、実際の人間の職員のような柔軟で自然な対応が可能になります。また、教育分野から医療分野、プログラミングまで幅広いトピックに対応できる知識を持ち、コードの生成から解説まで数秒で提供する能力を持っています。

②Gemini

Googleが開発したGeminiは、マルチモーダル機能を強みとする次世代AIモデルです。画像や動画、テキスト、音声などの異なる種類の情報を一度に処理できるため、従来のテキストベースのAIでは実現できない複雑な情報処理が可能になっています。

特に、Google検索やGmail、Googleカレンダー、Googleドキュメントなど、Googleが提供する各種アプリとの連携機能が優れており、メール文の自動ドラフト作成やドキュメントでの文章自動生成など、日常業務の効率化を図ることができます。

③Canva

Canvaは、デザイン制作に特化した生成AIサービスとして、非デザイナーでも高品質なビジュアルコンテンツを簡単に作成できることが特徴です。AI機能により画像生成から動画生成、文章生成まで一つのプラットフォームで完結できるため、マーケティング資料やプレゼンテーション資料の作成時間を短縮できます。

特に、豊富なテンプレートライブラリと1億点以上のプレミアム素材を組み合わせることで、ブランドイメージに統一感のあるデザインを効率的に制作することが可能です。

Canvaを短期間で実務レベルまで使いこなしたいという方は、以下のセミナーをチェックしてみてください。

④Claude

Claudeは、安全性と倫理性を重視した設計により、企業での導入においても信頼できる生成AIサービスです。特に、拡張思考モードを搭載したモデルでは、複雑な問題に対して段階的にアプローチし、論理的で一貫性のある回答を提供することができます。

Web検索機能により最新情報へのアクセスも可能で、長文処理能力に優れているため、契約書や技術文書などの大量テキストの分析や要約も効率的に行えます。

⑤Midjourney

Midjourneyは、画像生成AIの分野で最高品質の出力を誇る専門特化型サービスです。プロの写真家やイラストレーターが制作したかのような美的品質の高い画像を、わずか1分程度で生成できる速度と品質の両立が特徴です。

写実的な写真風画像から絵画調のアート作品、SF・ファンタジー系の幻想的な作品まで、幅広いスタイルの画像制作に対応し、単なる指示の忠実な再現ではなく、ユーザーの想像を超える独創的で味のある画像を生成することができます。

以下の記事で生成AIの使い方について解説していますので、あわせてご確認ください。

【2025】生成AIの使い方を画像付きで徹底解説！知っておくと便利なコツ・企業事例も

生成AIの企業活用事例

最後は生成AIを企業で活用している事例を2つ紹介します。自社で活用を考えている際は、参考にしてください。

1. 旭鉄鋼株式会社
2. パナソニックコネクト

①旭鉄鋼株式会社

旭鉄工株式会社は自動車部品メーカーで、製造現場での生成AI活用を革新的に展開し、「カイゼンGAI」と「AI製造部長」という2つの独自システムを開発することで、属人的だった改善ノウハウを解消しています。

カイゼンGAIでは過去80年間にわたって蓄積された同社独自の改善ノウハウをAIに学習させ、自然言語での問い合わせに対して適切な改善手法を提示する仕組みを構築します。

一方のAI製造部長では工場の稼働状況データを旭鉄工の視点で自動解釈し、問題点を自然言語で抽出して現場に提示することで、経験の浅い作業者でも高度な問題発見と改善活動を行えるようになりました。

引用元：経済産業省｜製造業での活用 ～カイゼンノウハウは生成AIに聞け！

②パナソニックコネクト

パナソニックコネクト株式会社は、国内全社員約12,400人を対象にChatGPTをベースとした自社向けAIアシスタントサービス「ConnectAI」を展開し、わずか1年間で18.6万時間という驚異的な労働時間削減を達成しています。

同社の生成AI活用は業務効率化にとどまらず、戦略策定や商品企画など1時間以上の生産性向上につながる高付加価値業務での活用が進み、製造業特有の素材や製造工程に関する質問対応も増加するなど、製造業らしい活用パターンが定着しています。

引用元：パナソニック コネクト株式会社公式プレスリリース

以下の記事では、製造業における生成AIの活用についてより詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

【2025】製造業でAIを活用して業務効率化！成功事例から学ぶメリット徹底ガイド

生成AIの仕組みについてのまとめ

生成AIは、従来のAIが得意としてきた「分類」や「予測」といった役割に加えて、文章や画像、音声、設計データなどをゼロから生み出せる点に強みを持つ技術です。

その仕組みはディープラーニングや生成モデル、トランスフォーマーといった基盤技術の組み合わせに支えられており、すでに幅広い業務で活用が始まっています。正しく理解し適切に導入すれば、自社の生産性向上や新しい価値創造の原動力となるでしょう。