【ITニュース解説】Subsets of AI - AI, Machine Learning, Deep Learning & Gen AI

AI（人工知能）は、近年注目を集めている分野だが、その複雑さから理解が難しいと感じる人も多い。特に、AI、機械学習、深層学習、生成AIといった関連用語の違いは、初心者にとって混乱の元となる。この記事では、これらの用語の関係性を整理し、システムエンジニアを目指す人がAIの全体像を掴めるように解説する。

まず、AIは、人間の知能を機械で実現しようとする広範な概念だ。画像認識や創造的なコンテンツの生成、データに基づいた予測など、人間が行うような問題解決を機械に実行させる技術を指す。AIの中には、ルールベースのシステムや決定木など、学習機能を伴わないものも含まれる。身近な例としては、AppleのSiriや産業用ロボットなどが挙げられる。

次に、機械学習は、AIの一分野であり、大量のデータからパターンを学習し、意思決定を行うアルゴリズムを利用する。教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった学習方法があり、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を扱うことができる。一般的に、より高品質なデータが機械学習モデルの性能向上に貢献する。機械学習の応用例としては、不正検知、予測分析、レコメンデーションエンジンなどが挙げられる。

深層学習は、機械学習の一分野であり、人間の脳の構造を模したニューラルネットワークを多層化したものを使用する。大量のデータを学習させることで、複雑なパターンや関係性を認識することが可能になる。深層学習は、画像認識、顔認識、自然言語処理（NLP）といった分野で、人間を凌駕する性能を発揮することもある。

最後に、生成AIは、深層学習の一分野であり、テキストプロンプトに基づいてテキスト、画像、音楽などのコンテンツを生成する。既存のコンテンツをコピー＆ペーストするのではなく、学習した内容に基づいて新しいデータを生成する点が特徴だ。大規模言語モデル（LLM）は生成AIの一種であり、ChatGPTやGrokといったアプリケーションはこの技術を利用して構築されている。生成AIを活用することで、ソフトウェアのコードを自動的に生成し、必要に応じて修正することも容易になる。

生成AIは比較的使いやすい技術だが、ユースケースによっては、機械学習や深層学習モデルを構築する必要がある。例えば、特定のデータセットに特化したモデルを開発したり、既存のモデルをカスタマイズしたりする場合などが考えられる。

AIの各分野は互いに関連しており、AIが最も広い概念で、その中に機械学習、深層学習、生成AIが含まれるという階層構造になっている。システムエンジニアを目指す人は、まずAIの全体像を理解し、それぞれの分野の特徴や応用例を把握することが重要だ。そして、自身の興味や専門分野に合わせて、より深く学習を進めていくと良いだろう。