生成AI 基礎FAQ｜AIとの違い・仕組み・メリット/デメリット・幻覚まで

生成AIを使い始めたときに出やすい「基礎・概念」の疑問を、実務での判断に役立つ形で整理しました。

Q	A
Q. チャットgptは生成aiですか?	はい。ChatGPTは、文章生成を中心とした生成AI（大規模言語モデル：LLM）を対話形式で使えるようにしたサービスです。なお「生成AI（技術領域）」と「ChatGPT（サービス名）」は同義ではなく、ChatGPTは生成AIの代表的な提供形態の一つです。
Q. aiと生成aiの違いは何ですか?	AIは予測・分類・最適化なども含む広い概念で、生成AIはその中でも文章・画像・音声・コードなどを“生成”するタイプです。実務では「正解を当てる（予測）」が必要なのか、「候補を作る（生成）」が必要なのかで使い分けると整理しやすいです。
Q. 生成aiとchatgptの違いは何ですか?	生成AIは「文章や画像などを生成するAI技術の総称」です。一方、ChatGPTは「生成AI（主にLLM）を利用して会話できる具体的なサービス（プロダクト）」です。生成AI＝カテゴリ（技術領域）、ChatGPT＝そのカテゴリに属する代表例（サービス）と捉えると混乱が減ります。
Q. chatgptは生成aiですか?	はい。ChatGPTは生成AI（主にLLM）を利用した対話型サービスです。生成AIには画像・音声など多様な種類があり、ChatGPTはその中でも文章生成を中心に扱うものと捉えると整理しやすいです。
Q. 生成aiとは何ですか?	生成AIとは、学習データのパターンをもとに、文章・画像・音声・コードなどの“新しい出力”を生成するAIの総称です。検索のように既存情報を探すよりも、下書き・候補・比較材料を作って意思決定を支援する用途に向きます。
Q. 生成aiの身近な例は?	文章の下書き、要約、比較表、アイデア出し、FAQ整備、定型文の作成、簡単なコード補助などが代表例です。マーケ用途なら、訴求軸の整理、広告コピー案、LP改善案、ペルソナ仮説の棚卸しで効果が出やすいです。
Q. 生成aiの欠点は何ですか?	主な欠点（注意点）は次の3つです。事実保証ができない（根拠のない誤りが混ざる）機密・個人情報・権利（著作権/商標/肖像など）のリスクがある入力（指示）の質により出力品質が大きく揺れる運用上は「検証」「入力ルール」「テンプレ化」「出典要求」で欠点を抑えられます。
Q. 生成aiとはどういう意味ですか?	「生成（generate）するAI」という意味で、学習したパターンを使って文章や画像などのアウトプットを新規に作ります。言い換えると「回答そのものを作る」「たたき台を作る」ことが得意なAIです。
Q. 生成aiにはどんな種類がありますか?	代表的には、次のように“生成する対象”で分類できます。テキスト生成（LLM）：文章、要約、翻訳、QA、企画案、コード補助など画像生成：イラスト、写真風画像、バナー案など音声生成：ナレーション、音声合成など動画生成：短尺動画、素材生成などコード生成：プログラムの下書き、テストコード、修正案など実務の選定は「生成対象」と「運用条件（権利・機密・社内ルール）」で決めると外しにくいです。
Q. 生成aiの父は誰ですか?	「生成AIの父」が一人に定義されているわけではありません。生成AIは複数分野の研究の積み重ねで成立しています。実務的には「誰が父か」よりも、生成AIが得意な領域（候補生成）と不得意な領域（事実保証）を理解する方が有用です。
Q. 生成aiが嘘をつくことはありますか?	あります。根拠が弱い内容を自信ありげに生成することがあり、これを「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。対策は、出典提示の要求、一次情報確認、数値・固有名詞のダブルチェックを作業手順に組み込むことです。
Q. 生成aiが嘘をつくことを何というか?	一般に「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。とくに公開物（記事・広告・資料）に使う場合は、出典の確認と最終責任者のチェックを前提に運用してください。
Q. 生成aiの何がすごいのか?	言語・画像・コードなどの表現を、人の指示に合わせて短時間で大量に“候補として生成”できる点です。人はその候補を比較・編集し、意思決定に使えます。つまり「0→1のたたき台生成」と「多案出し」に強い技術です。
Q. 生成aiの何が凄いのか?	言語・画像・コードなどの表現を、人の指示に合わせて短時間で大量に“候補として生成”できる点です。人はその候補を比較・編集し、意思決定に使えます。つまり「0→1のたたき台生成」と「多案出し」に強い技術です。
Q. llmと生成aiの違いは何ですか?	生成AIは「生成するAI技術の総称」です。LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）は、その中でも主にテキストを扱うモデルを指します。生成AI（大分類）→ LLM（テキスト生成の代表カテゴリ）という関係です。
Q. ディープラーニングと生成aiの違いは何ですか?	ディープラーニングは「学習方法（技術基盤）」で、生成AIは「用途・出力（生成）に焦点を当てたAIの種類」です。多くの生成AIはディープラーニングを用いて作られていますが、両者は同じ概念ではありません。
Q. 生成aiの仕組みは?	代表的な仕組みは、次のようにモデル種別で異なります。テキスト（LLM）：次に来る単語（トークン）を確率的に予測しながら文章を生成する画像（拡散モデルなど）：ノイズから段階的に画像を復元し、指示に合う絵を生成するいずれも「もっともらしさ」を作るのが得意で、「事実の保証」は別途の検証が必要です。
Q. 生成aiは人工知能ですか?	はい。生成AIは人工知能（AI）の一種です。人工知能の中でも「生成」を得意とするタイプが生成AIです。
Q. 生成aiはaiの一種ですか?	はい。生成AIはAIの一種です（AIの中に生成AIが含まれます）。 AI＝広い概念、生成AI＝生成タスクに強いサブカテゴリ、と整理すると理解しやすいです。
Q. 生成aiと呼ぶのはなぜ?	文章・画像・音声などのアウトプットを「生成（create/generate）」することに焦点があるためです。分類・予測のような従来型AIと比べ、「新しい表現を作る」点が特徴になります。
Q. 生成aiとはどういうサービスですか?	生成AIは「サービス名」ではなく「技術カテゴリ」です。ChatGPTのように対話型で使えるサービス、画像生成ツール、APIとして組み込めるサービスなど、提供形態は複数あります。選定では「何を生成したいか」と「データの取り扱い条件（機密・権利・社内ルール）」を先に決めるのが有効です。
Q. 生成aiとは簡単に言うと何ですか?	人の指示をもとに、文章や画像などの「たたき台」を作ってくれるAIです。最終成果物にするには、人の編集と検証が必要になります。
Q. chatgptはテキスト生成aiですか?	はい。ChatGPTは主にテキスト（文章）生成を得意とする生成AI（LLM）を活用したサービスです。用途としては、要約・言い換え・構成案・企画案・文章の品質改善などと相性が良いです。現在は、画像生成などいろいろ生成AIが複合されたサービスになってきています。
Q. 生成aiのメリットとデメリットは?	メリットとデメリットを対で理解しておくと運用設計がしやすくなります。メリット：候補生成が速い／多案出しができる／視点の偏りを減らせるデメリット：誤情報／権利・機密リスク／出力のばらつき実務では「用途を限定して導入 → テンプレ化 → ルール化」の順で広げると失敗が減ります。