• 作成日 : 2026年1月14日

ChatGPTと生成AIの違いとは？それぞれの特徴やできることを解説

生成AIは、人の指示に基づいて文章や画像などの新しいコンテンツを生み出す技術です。生成AIの中でも代表格であるChatGPTは、対話で要約・翻訳・企画の下書き・コード補助まで素早く支援する実務ツールです。まずは技術と製品を切り分け、得意不得意や法的配慮、良い指示の作法を押さえましょう。

当記事では、従来のAIと生成AIの違い、また生成AIとChatGPTの違いのほか、生成AIやChatGPTでできることについて解説します。

ChatGPTとは？

ChatGPTとは、OpenAIが開発した大規模言語モデルを用いた対話型AIサービスです。入力された文章をもとに、人間の会話のような自然な応答や文章作成、要約、翻訳、プログラミング支援などを行えます。インターネット上の公開情報に加え、ライセンス提供データや人手で作成・評価されたデータなどを含む広範なコーパスから学習しており、質問への回答やアイデア出し、資料作成のたたき台づくりなどに活用できます。

また、画像やファイルを読み込んで内容を整理したり、表やスライドの素案を作ったりすることも得意です。ただし、常に最新情報を保証するものではなく、誤情報を含む可能性もあるため、重要な内容は必ず人が確認する前提で利用しましょう。企業では、社内マニュアルの草案作成や問い合わせ対応の補助などに活用が進んでおり、使い方次第で生産性向上に大きく貢献するツールです。

生成AIとは？

生成AIとは、テキストや画像、音声などの新しいコンテンツを自動生成するAI技術の総称です。人が与えた指示をもとにアウトプットを作る点が特徴です。ここでは生成AIの基本的な仕組みや関連する概念を解説します。

従来のAIと生成AIの違い

従来のAIと生成AIの違いは、「判断や分類が中心か」「新しいデータを生み出すか」という役割にあります。従来のAIは、スパム判定や需要予測、顔認証のような分類・予測に加え、推薦や異常検知など、既存データからの推定・判断を行う用途で広く使われてきました。

一方、生成AIは文章作成、画像生成、コード生成など、入力に応じて新しいコンテンツを生み出します。内部では大量データからパターンを学習したモデルが確率的に次の単語や画素を選び、毎回少しずつ異なる結果を返す点も特徴です。利用者は、質問や指示文を工夫しながらアウトプットを修正・改善していくことで、従来のAIより柔軟な使い方ができるようになりました。

生成モデルの種類

生成モデルには、文章を扱う言語モデル、画像を生成する画像生成モデル、音声や音楽を生成するモデルなど、複数の系統があります。テキストではGPTシリーズのようなトランスフォーマー（Googleが発表した深層学習モデル）ベースのモデルが主流で、要約や翻訳、コード生成、チャットボットなどに用いられます。画像では拡散モデルやGANが使われ、写真風の画像やイラストを高精度に作成できます。

さらに、テキストと画像を同時に扱うマルチモーダルモデルや、動画・3Dモデルを生成する技術も発展しています。企業向けには、自社データで追加学習やカスタマイズを行う専用モデルも増えています。活用目的や求める品質、コスト、運用体制に応じて最適な生成モデルを選び、組み合わせて活用しましょう。

LLM（大規模言語モデル）との関係性

LLM（大規模言語モデル）は、生成AIの中でもテキストを扱う中核的な技術です。膨大な文章データから単語や文脈のパターンを学習し、次に続く単語を予測することで、自然な文章を生成します。ChatGPTに代表される対話型AIは、このLLMを会話の形で利用できるように設計したサービスです。

LLMは文章作成だけでなく、要約、翻訳、分類、情報抽出などにも応用でき、業務の自動化・効率化に役立ちます。近年は、企業ごとの専門用語や社内文書を学習させたドメイン特化型LLMや、テキストと画像を同時に扱うマルチモーダルLLMも増えています。一方で、統計的予測に基づくため、事実と異なる内容をもっともらしく出力することもあります。LLMは生成AIの一部であり、テキスト分野の基盤技術と理解しておきましょう。

ChatGPTと生成AIの違い

ChatGPTと生成AIの違いは、「技術全体か」「その上に作られた具体的なサービスか」という位置づけにあります。生成AIは、文章・画像・音声などを自動生成する技術やモデルの総称です。一方ChatGPTは、その中のテキスト生成に特化したLLMを、対話形式で利用できるようにしたOpenAIのサービスです。

ユーザーはブラウザやアプリから入力するだけで、質問への回答や文章作成、要約などを手軽に行えます。裏側では生成AIが動いていますが、ユーザーはモデルそのものではなく「ChatGPT」という製品を使っていると考えると分かりやすいでしょう。

生成AIでできること一覧

生成AIは、文章・画像・動画・音声を自動生成し、企画から制作、分析まで幅広い業務を加速できます。プロトタイピングやA/B案の作成にも有効です。ここでは主要なユースケースを領域別に解説します。

文章の生成

要約・リライト・翻訳・アイデア出し・見出し設計・本文生成・メールや社内通知の下書き、FAQ文案、仕様書や議事録の骨子作成、コードコメントやテストケースの記述など、文章の生成と下準備を高速化できます。テンプレート化やスタイル指示で口調・長さ・用語統一を再現しやすく、A/B案の比較や校正支援にも役立ちます。

また、社内検索やRAGと組み合わせれば根拠付きの要約も可能です。SEOの構成案作成、プレスリリース素案、問い合わせ対応スクリプト、手順書やマニュアルの初稿作成にも向きます。

一方で、事実確認や著作権・個人情報の扱いは人が点検し、引用元の明示や機密の伏せ字、プロンプトの保守管理を徹底する必要があります。

画像の生成

ロゴやバナーのラフ、広告・LPのキービジュアル案、製品イメージ、人物や背景のバリエーション、写真の構図提案や不要物の除去、スタイル変換など、画像の作成と修正を短時間で試作できます。拡散モデルを用いたプロンプト指定やリファレンス画像の条件付けで、構図・質感・配色を制御し、A/B案の比較検証やモックアップ作成を効率化できます。

一方で、商用利用可否、モデルの学習範囲、権利帰属、類似性のリスクを事前に確認し、人物やブランドの取り扱いに配慮する必要があります。機密画像はマスキングし、生成履歴や使用範囲を台帳管理して再現性とコンプライアンスを確保してください。

社内デザイン指針やカラーパレットをプロンプトに組み込み、反復生成でガイドライン準拠率を高めましょう。最終出力は解像度・ノイズ・圧縮率を検査し、配布チャネルごとに最適化します。

動画の生成

短尺の解説動画、製品紹介、SNS用モーショングラフィックス、絵コンテからの自動アニメーション化、字幕・テロップの自動生成、BGMや効果音の提案まで、動画制作の初期工程を高速化できます。テキストからの動画生成や画像列の補間、口パク・視線の同期、被写体の差し替えも可能なツールが登場しています。

ただし著作権や肖像権、パブリシティ権に加え、各国法令やプラットフォーム規約などにより生成物の表示・開示が求められる場合もあるため、法務確認が重要です。

社外秘素材は透かしや低解像で共有し、編集履歴と使用権限を管理して再配布を防ぎます。最終版は色・音量・字幕のアクセシビリティ基準を満たすよう確認しましょう。バージョン管理とレビュー手順を定め、書き出し設定をテンプレート化すると品質が安定します。

音声の生成

ナレーション、コールセンターの音声応答、読み上げコンテンツ、アクセシビリティ向け音声ガイド、ブランドに合わせた声質合成、イントネーション調整、雑音低減や話速変換まで、音声制作の主要工程を自動化できます。テキストからの音声合成（TTS）に加え、話者変換や感情表現のコントロール、歌声合成も実用域にあります。

運用では、同意のない声の複製禁止、公開範囲の明示、第三者データの取り扱い、個人情報の読み上げ抑止などのガバナンスが必須です。公開用はボリューム正規化や無音処理、ファイル形式の統一を行い、固有名詞の読みとアクセント辞書を管理して誤読を防止します。コールフローやスクリプトと連携し、A/Bテストで離脱率や解決率を計測すると、継続的に品質を改善できます。

ChatGPTでできること一覧

生成AIの中でもChatGPTは、自然な会話で要件整理を支援し、調査の下準備や質問対応を迅速化できます。強みと限界を理解し、用途に合う指示と運用で価値を最大化しましょう。ここでは主要な活用例を解説します。

自然な対話

人が話す言い回しを理解し、文脈を維持しながら応答できます。要件の整理、ブレスト、文章のトーン調整、敬語の最適化、面談想定問答の練習にも有効です。曖昧さは補って提案できますが、事実の裏取りは別途必要です。社外秘や個人情報は入力せず、仮名化や要約で最小限にしましょう。

前提条件や期待する出力形式、語調、対象読者、想定シナリオを最初に共有すると、会話の一貫性と再現性が高まり、修正の手戻りを減らせます。生成物は確率的に揺らぐため、レビューと承認フローを用意し、更新が頻繁な情報は一次情報で検証しましょう。用語集や表記ルールを提示し、禁則やNG表現も明示すると品質が安定します。

情報のリサーチ

要点整理、検索語の抽出、下調べの骨子づくりに役立ちます。論点を列挙し、比較観点や評価指標、確認すべき一次情報の候補を出すことで、調査設計を短時間で固められます。信頼性は出典で左右されるため、公式資料や統計を優先し、生成結果は必ず原典で検証しましょう。社外秘は持ち込まず、公開情報だけで仮説を作り、収集後にファクトチェックと差分確認を行います。

社内ではRAGや社内検索と組み合わせると、根拠付きの要約や引用管理が可能になります。更新頻度が高い法令や価格は特に最新版を確認し、日付や定義の食い違いを記録しておきましょう。調査メモは箇条書きで共有し、仮説と証拠を分けて管理すると再利用しやすくなります。

質問への応答

質問の意図を汲み取り、要点を整理した上で段階的に回答できます。定義の明確化、前提の確認、選択肢の提示、メリットと注意点の整理、次の打ち手の提案まで一連で支援可能です。数式やコード、文章例の提示も得意ですが、重要判断は根拠を添えて人が最終決定しましょう。機密は伏せ字にし、固有名詞は抽象化して相談し、公開情報で検証できる範囲に限定すると安全です。

誤解を防ぐには、求める出力形式（箇条書き、表、手順）と制約（文字数、対象読者、禁止表現）を先に示しましょう。履歴の要点を適宜要約し、決定事項を最後に再掲すると合意形成が進みます。不明点が残る場合は前提を仮置きし、暫定案と要確認事項を分けて提示すると次の行動に移しやすくなります。

文章の生成

文章生成は、要約・リライト・翻訳・構成案づくり・メールや社内文書の下書きなどを高速化できます。口調や長さ、語彙のレベル、対象読者を指定すると再現性が上がります。事実性の確認や著作権・個人情報への配慮は人が最終点検しましょう。出力形式（箇条書き、章立て、JSON）や禁則・NG表現を最初に示すと、修正の手戻りが減り、品質基準に沿った草案を安定して得られます。

社外秘は伏せ字や抽象化で扱い、参考URLは一次情報を優先し、差分は注記で明確にしましょう。レビュー担当と承認フローを決め、版管理と変更理由の記録も併用すると、チーム全体の生産性が向上します。校閲チェックリストを用意し、最終責任者を明確にしましょう。

表の生成

表の生成は、比較表・スケジュール・チェックリスト・要件定義・在庫一覧などの情報整理に有効です。列名、単位、並び順、粒度、並べ替え条件、着色ルールを明示すると、読みやすさと再利用性が高まります。MarkdownやCSV、TSV、Excel数式の指定にも対応可能です。元データの出典と更新日を併記し、推定値や仮置きは脚注で区別し、定義や計算式も合わせて提示しましょう。

機密は匿名化し、公開前に数式と集計の検算を行い、差分表で変更点を可視化すると合意形成が速くなります。アクセシビリティの観点で表見出しとスコープも設定し、表の目的や対象読者も冒頭に記載して誤読を防ぎます。列幅や並べ替え条件、フィルター行の有無、固定表示の位置も指定すると、配布後の可読性と運用効率がさらに向上します。

文章の読み上げ

文章の読み上げは、ナレーション作成、アクセシビリティ対応、学習教材やFAQの音声化、コールフローの自動応答に役立ちます。話者の性別・話速・抑揚・間・感情を指定し、固有名詞は読み仮名やアクセント辞書を与えると誤読を防げます。公開前に音量正規化と無音処理を行い、個人情報の読み上げは避け、再配布範囲やライセンスを明確にしましょう。

納品形態はWAV/MP3など用途に合わせ、台本と収録ログを保存し、改訂時は差分を管理して品質を維持します。公開チャネルごとにサンプルレートやビットレートを最適化し、聴取デバイスの特性に合わせて最終確認を行うと、聞き取りやすさが安定します。

多言語への翻訳

多言語翻訳は、原文の意味・意図・含意を保ったまま、読者の文化や媒体に合わせた自然な表現へ変換できます。用語集とスタイルガイド、訳語の優先順位、敬語レベル、数値・通貨・日付の表記規則を指示すると再現性が上がります。固有名詞・法令名・規格番号は原文準拠で照合し、引用は出典を明記します。

品質評価指標やレビュー手順をあらかじめ決めておくと運用が安定します。地域特有の比喩や法的表現は直訳を避け、広報・契約・技術文書など目的に応じて直訳・意訳の方針を切り替えます。訳注や脚注の可否、禁則語、差し替え可能な画像内テキストの扱いも事前に合意しましょう。

プログラムコードの記述

コード記述は、要件を与えると骨組み・関数・テスト・コメントまで素早く下書きできます。言語とバージョン、ランタイム、依存パッケージ、I/O仕様、計算量やメモリ上限、互換性などの制約を明示すると適合度が上がります。設計では入力検証、例外処理、境界値、並行処理の競合や時刻・タイムゾーンの扱いを考慮します。静的解析・リンタ・単体/結合テスト・脆弱性スキャンを通し、Secretsは環境変数やVaultで管理し、コード内に埋め込まない方針が安全です。

レビューで可読性・性能・安全性を点検し、変更はCIで自動チェックしながら進めましょう。ライセンスや依存の更新方針、ログと監視の設計も合わせて定義すると保守が容易になります。

API連携

API連携は、エンドポイント設計やリクエスト/レスポンス例、JSONスキーマ、認証方式（OAuth2/OIDC/キー）、エラーハンドリング、再試行方針、レート制限、ページング、部分更新（PATCH）などの仕様化と実装支援が可能です。Secretsは環境変数や秘密管理で保持し、ログにはトークンや個人情報を残さない設計にします。

Idempotency-Key、タイムアウト、指数バックオフ、サーキットブレーカーで堅牢性を高め、監視は可用性・遅延・失敗率・スロットリングを追跡します。契約テストとモックを併用し、バージョニングと互換ポリシーを定めましょう。法的要件やデータ所在、PIIの最小化も事前に評価すると安心です。

生成AIとChatGPTを正しく理解して賢く活用しましょう

生成AIは文章・画像・動画・音声を自動生成する技術の総称で、ChatGPTはその中のテキスト特化型サービスです。要約・翻訳・コード生成・表作成など幅広い業務を効率化できますが、事実確認や著作権への配慮は人が行う必要があります。

プロンプトで出力形式や制約を明示し、機密情報は伏せ字や抽象化で扱いましょう。レビュー体制と用語集を整備すれば、品質を保ちながら生産性を大きく向上できます。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。