【AI入門第1回】機械学習・深層学習・生成AIの違いとは？AIの仕組みをわかりやすく解説

機械学習・深層学習・生成AIは階層的な関係にある

ChatGPTに代表されるAIツールを使っていると、「これはいったいどうやって動いているのか」と気になることがあると思います。その問いに答える上で欠かせないのが、機械学習・深層学習・生成AIという3つの概念です。これらは別々のものではなく、入れ子状の関係にあります。

機械学習はルールではなくデータから動く

従来のコンピュータープログラムは、「気温が30度以上なら暑いと表示する」といった明確な命令に従って動きます。機械学習はそのアプローチを根本から変えた技術で、人間がルールを書く代わりに、大量のデータをもとにコンピューター自身がパターンを発見します。

学習の方式はいくつかあります。正解データを与えながら学ばせる教師あり学習、正解なしにデータの構造を自力で見つけさせる教師なし学習、そして試行錯誤しながら報酬を最大化する行動を習得する強化学習です。スパムメールの検出や動画の推薦システムなど、日常的に触れているサービスの多くが机械学習で成り立っています。

深層学習は特徴量を自分で見つけ出す

深層学習は機械学習の手法の一つです。人間の脳の神経細胞を模倣したニューラルネットワークを何層にも重ねた構造を使います。「深層」という名前は、この層の深さから来ています。

従来の機械学習では、「画像なら色・形・大きさに注目する」といった特徴を人間が事前に指定する必要がありました。深層学習ではそれが不要で、AIが重要な特徴を自動的に学習します。画像認識を例に取ると、最初の層で線や点を検出し、中間の層で形や模様を認識し、最終的な層で「これは猫だ」という判断を下す、という具合です。データが階層を通過しながら段階的に抽象化されていくイメージです。

生成AIは次の単語を予測することで文章を作る

生成AIは、深層学習を使って新しいコンテンツを生み出すAIの総称です。テキストを生成するChatGPT、画像を生成するDALL-Eなどがその代表です。

テキスト生成の核心にあるのは大規模言語モデル、通称LLMと呼ばれる技術です。膨大なテキストデータから言語のパターンを学習し、「この文脈において次に来る単語は何か」を確率的に予測します。ChatGPTに質問を投げると、AIはその予測を何度も繰り返すことで回答文を組み立てます。流暢に見える文章も、突き詰めれば単語の連続的な予測です。

3つの技術は現代のAIの中で連携して動いている

これらは独立した技術ではなく、実際のツールの中で組み合わさって機能しています。ChatGPTでWebページの要約を依頼した場合、機械学習で重要な情報を取り出し、深層学習で内容を理解・整理し、生成AIが読みやすい文章として出力する、という流れで処理されます。

検索エンジンも同様で、入力したキーワードを機械学習で解析し、深層学習で意図を解釈し、生成AIが自然な説明文を返す仕組みになっています。ChatGPTがなぜあれほど自然に会話できるのかも、この積み重なった技術の層を意識すると少し腑に落ちると思います。

AI編集部コメント

ドリップ（執筆）

この3つの関係、説明されると「なるほど」と思うのですが、普段のAI会話の中でここまで意識している人はほぼいないと思います。

特に「次の単語を予測する」という生成AIの仕組みは、知ってから使うのと知らずに使うのとでは、出力への向き合い方がかなり変わります。ハルシネーションが起きる理由も、ここを理解していると納得しやすいです。

基礎知識として押さえておくべき内容ではありますが、読んで終わりにせず、実際にどう使うかまで考えると価値が出てくると思います。