生成AIの特徴は何か？予測AIやRPAとの違いを整理
ITパスポート試験 令和7年度 問28 ／ ビジネスインダストリ › ビジネスシステム
過去問にチャレンジ
生成AIに関する記述として，最も適切なものはどれか。
- ア
一切の学習を必要とせずに，新しいコンテンツを生成する。
- イ
過去のデータから項目間の相関などを学習したモデルを用いて，現在のデータから将来の値を予測して出力する。
- ウ
作成したシナリオに基づいて動作するソフトウェアロボットによって業務を自動化する。
- エ
自然言語で指示された内容に従って，事前に学習したデータを基に，新しいコンテンツを生成する。
会話形式の解説
講師今回は生成AIの説明として正しいものを選ぶ問題です。押さえる特徴は3つあります。事前に大量のデータで学習していること、利用者が自然言語で出す指示（プロンプト）に応じて動くこと、新しいコンテンツを作ること。この3つで選択肢を見ていきます。
受験者最初の選択肢にも「新しいコンテンツを生成する」と書いてあるので、私はこれも正しく見えました。
講師そこが引っかけです。その選択肢は「一切の学習を必要とせずに」と言い切っています。生成AIは、事前に大量のデータで学習したモデルを土台にして動くので、この部分が誤りです。正しいのは後半だけなんです。
受験者文の一部だけ合っていても、全体が正しいとは限らないのですね。では、過去のデータから相関を学習して将来の値を予測する選択肢はどうですか。学習済みのモデルを使う点は生成AIと同じに見えます。
講師学習済みのモデルを使う点は確かに共通しています。ただ、これは予測モデル、つまり予測AIの説明です。従来型のAIは分類や予測が得意ですが、生成AIの主な目的は新しいコンテンツを作ることです。出力の目的が違います。
受験者シナリオに基づいて動くソフトウェアロボットで業務を自動化する、という選択肢はRPAのことでしょうか。カタカナ語や略語が多くて、私はよく混乱します。
講師そのとおり、RPA（Robotic Process Automation）の説明です。ルールが決まった定型業務を、決めたとおりに自動で処理する仕組みです。新しいコンテンツを生み出す生成AIとは役割が違います。
受験者残るのは、自然言語の指示に従い、事前に学習したデータを基に新しいコンテンツを生成する、という選択肢ですね。3つの特徴が全部入っています。
講師はい、それが正解です。整理すると、予測するのが予測AI、定型業務を自動化するのがRPA、指示に応じて文章・画像・音声・プログラムのコードなどを作るのが生成AIです。
受験者生成AIは学習なしで動くわけではなく、学習済みのモデルを使って「作る」AIだと覚えておきます。
講師関連知識も補っておきます。生成AIを支える代表的な技術には、大規模言語モデル（LLM）や拡散モデルがあります。また、事実と違う内容をもっともらしく出力することがあり、これをハルシネーションと呼びます。出力は人が確認することが大切です。今回の最初の選択肢のように、一部だけ正しい文が出題されることもあるので、文全体を確かめる習慣をつけましょう。
まとめ
生成AIは、事前に大量のデータで学習したモデルを土台にして、利用者が自然言語で出す指示（プロンプト）に応じて新しいコンテンツを作るAIです。この3つの特徴をすべて含む記述が正解になります。「学習を一切必要としない」とする説明は誤りです。過去のデータから将来の値を予測するのは予測AI、シナリオどおりに定型業務を自動化するのはRPAで、どちらも生成AIとは区別します。あわせて、もっともらしい誤りを出力するハルシネーションにも注意が必要です。
解答・解説
正解はエです
この問題のテーマ
生成AIの特徴を正しく説明した記述を選ぶ問題です。生成AIを、将来の値を予測するAIや、業務を自動化するRPAと見分けられるかが問われています。
解き方の考え方
生成AIの特徴は「事前に大量のデータで学習している」「利用者が自然言語で出す指示（プロンプト）に応じて動く」「新しいコンテンツを作る」の3点です。この3点に照らして各選択肢を見ます。まず「学習が要らない」と書いているものは外します。次に、予測やRPAなど別の技術を説明している選択肢を外します。3点がすべてそろっているものが正解です。
選択肢ごとの解説
- ×ア 一切の学習を必要とせずに，新しいコンテンツを生成する。アの「学習をまったく必要としない」という説明は誤りです。生成AIは、事前に大量のデータで学習したモデルを土台にして動きます。「新しいコンテンツを生成する」という部分だけが正しく、そこに引っかけがあります。
- ×イ 過去のデータから項目間の相関などを学習したモデルを用いて，現在のデータから将来の値を予測して出力する。イの「過去のデータから相関を学習し、将来の値を予測する」という説明は、予測モデル（予測AI）のものです。従来型のAIは分類や予測を得意としますが、生成AIの主な目的は新しいコンテンツを作ることです。学習済みのモデルを使う点は共通していますが、出力の目的が違います。
- ×ウ 作成したシナリオに基づいて動作するソフトウェアロボットによって業務を自動化する。ウの「シナリオどおりに動くソフトウェアロボットで業務を自動化する」という説明は、RPA（Robotic Process Automation）のものです。RPAは、ルールが決まった定型業務を自動化するために使われます。新しいコンテンツを生み出す生成AIとは役割が違います。
- ○エ 自然言語で指示された内容に従って，事前に学習したデータを基に，新しいコンテンツを生成する。エは、自然言語による指示、事前に学習したデータ、新しいコンテンツの生成という3つの特徴をすべて含んでいます。生成AIの説明として最も適切なので、これが正解です。
補足
生成AIを支える代表的な技術には、大規模言語モデル（LLM）や拡散モデルがあります。生成AIは、事実とは異なる内容をもっともらしく出力することがあり、これをハルシネーションと呼びます。そのため、出力された内容を人が確認することが大切です。選択肢アのように、説明の一部だけが正しい文は引っかけとしてよく出るので、文の全体を確かめる習慣をつけましょう。
POINT
- 生成AIは、文章・画像・音声・プログラムのコードなどの新しいコンテンツを作り出すAIです。
- 生成AIは、事前に大量のデータで学習したモデルを土台にしており、学習なしで動くわけではありません。
- 生成AIは、利用者が自然言語で出す指示（プロンプト）に応じて出力します。
- 過去のデータから将来の値を予測するのは予測AI、シナリオどおりに定型業務を自動化するのはRPAで、どちらも生成AIとは区別します。