生成AIの種類を一覧で徹底解説！テキスト・画像・動画の代表例
「最近よく聞く『生成AI』って、種類が多すぎて何が何だか分からない…」 「ChatGPT以外に、どんな生成AIがあるの？」
こんなお悩みはありませんか？ 2022年後半から急速に普及した生成AIは、今やテキスト作成、画像デザイン、動画編集、音楽制作まで、あらゆる分野に広がっています。
この記事では、「生成AIの種類を一覧」 で確認したい方に向けて、主要な分野と代表的なサービスを徹底的に解説します。
こんにちは。私はUdemy（ユーデミー）で動画生成AI部門のベストセラー講師を務めているReeXです。日々、最新のAI技術を研究し、その活用法を多くの方にお伝えしています。
この記事を読めば、以下の点が明確になります。
- そもそも生成AIとは何か？（従来のAIとの決定的な違い）
- テキスト・画像・動画・音楽別の「生成AIの種類一覧」と具体例
- AIはどのようにして「創造」するのか？（基本的な仕組み）
専門的な内容も含まれますが、できるだけ分かりやすく解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。
そもそも生成AIとは？従来のAIとの決定的な違い
「生成AIの種類一覧」を見る前に、まずは「生成AI（Generative AI）」が従来のAIと何が違うのかを理解しておきましょう。
AI（人工知能）と機械学習の基本
まず、AI（人工知能）とは、「コンピュータが人間のような知的活動（問題解決、学習、推論など）を行う技術全般」を指す広い概念です。
よくロボットと混同されますが、ロボットが物理的な動作を行う「機械」であるのに対し、AIはデータ分析や学習、意思決定といったタスクを自動化する「頭脳」の部分を指します。
このAIの「頭脳」を賢くする方法が「機械学習」です。
- ルールベース: 事前に人間が「もしAならばB」というルールを大量に教え込む方法。
- 機械学習: コンピュータ自身がデータからパターンを見つけ出して学習する方法。
現代のAIの多くは機械学習を採用しており、その中でも特に「ディープラーニング（深層学習）」という、人間の脳の神経回路（ニューラルネットワーク）を模した技術が、生成AIの発展を支えています。
生成AIは「正解」ではなく「創造」を行う
では、本題の「生成AI」です。この違いを「箱」のメタファーで説明してみます。
従来のAIが「分析・予測」を得意としていたのに対し、生成AIは「創作・生成」を得意としています。さらに、生成AIが生み出した新しいデータがまた学習に使われることで、この「巨大な箱」は今もなお拡張し続けているのが特徴です。
【分野別】生成AIの種類一覧と代表的なサービス
それでは、現在主流となっている「生成AIの種類一覧」を、代表的なサービス（具体例）とともに見ていきましょう。
① テキスト生成AI（大規模言語モデル）
最も普及している種類の生成AIです。「大規模言語モデル（LLM）」とも呼ばれます。自然言語（私たちが日常で使う言葉）を理解し、様々なタスクを実行します。
② 画像生成AI
テキスト（プロンプトと呼ばれる指示文）や、元となる画像から、全く新しい高品質な画像を生成するAIです。
- サービス一覧:
③ 動画生成AI
2024年に入り、最も急速な進化を遂げている分野です。テキストや画像から、まるで実写のような動画やアニメーションを生成します。
④ 音声・音楽生成AI
テキストを自然な人間の声で読み上げる「音声合成」や、テキストや雰囲気の指示だけでオリジナルの「音楽」を生成するAIです。
生成AIはどのようにして「創造」するのか？基本的な仕組み
これほど多様な生成AIですが、その根底にある「仕組み」は共通しています。なぜAIは「創造」できるのでしょうか？
生成AIの2つのステップ
生成AIの仕事は、大きく分けて以下の2ステップで構成されています。
- ステップ1：大量のデータから「パターン」を学習する インターネット上にある膨大なテキスト、画像、動画、音楽データを読み込み、「犬という単語の後には “鳴く” が来やすい」「夕焼けの空はオレンジ色が多い」といった無数の「パターン」を統計的に学習します。
- ステップ2：学習したパターンを基に「ありそうな新しいデータ」を作成する 学習した膨大なパターンを組み合わせて、「次に来る確率が最も高い単語」や「最もそれらしいピクセルの並び」を予測し、新しいデータ（文章、画像など）として出力します。
生成AIの「創造」とは、ゼロから何かを生み出す魔法ではなく、膨大な学習に基づく「確率的な予測」と「パターンの再構成」 なのです。
生成AIを支える主な技術モデル一覧
この仕組みを実現するために、いくつかの主要な技術モデル（設計図のようなもの）が存在します。ここでは「生成AIの種類一覧」と関連付けて、主要なモデルを紹介します。
- Transformer（トランスフォーマー） 主にテキスト生成AI（大規模言語モデル） で使われます。文章の前後の文脈全体を読み取り、「次にどの単語が来るか」を高い精度で予測します。ChatGPTやGeminiの核となる技術です。
- 拡散モデル（Diffusion Model） 主に画像・動画生成AIで使われます。元画像をノイズだらけの状態にし、そこから元の画像を復元する（ノイズを除去する）プロセスを学習させます。これにより、完全なノイズからでも「ありそうな画像」を生成できるようになります。MidjourneyやSoraが採用しています。
- GAN（敵対的生成ネットワーク） 初期の画像生成AIで主流だった技術です。「偽物を作るAI（生成者）」と「偽物を見破るAI（識別者）」の2つを競わせることで、生成する画像のリアルさを極限まで高めていきます。
- VAE（変分オートエンコーダ） データの特徴を一度小さな情報に「圧縮」し、それを元に「復元」するプロセスを学習するモデルです。
まとめ｜生成AIの種類と可能性を理解しよう
今回は、「生成AIの種類一覧」をテーマに、テキスト、画像、動画、音楽といった主要な分野の代表的なサービスと、その背景にある仕組みや従来のAIとの違いを解説しました。
- 従来のAI: 与えられた情報から「正解」を探す（分析・予測）
- 生成AI: 学習したパターンから「新しいもの」を創造する（創作・生成）
- 主な種類: テキスト（ChatGPT）、画像（Midjourney）、動画（Sora）、音声・音楽（Suno）など
生成AIは「拡張し続ける巨大な箱」であり、その可能性は今も広がり続けています。
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この記事が、あなたの「生成AIって何？」という疑問を解消し、新しい技術活用のヒントになれば幸いです。
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