会話型AIと生成AI：主な違いを解説
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あなたにとってAIとは何ですか？人によっては、質問をするパーソナルチャットボットかもしれません。また、予約の電話をかけた際につながるカスタマーサポート担当者を思い浮かべる人もいるでしょう。どちらも、話しかけると応答してくれる同じようなものに見えるかもしれません。しかし、その基盤となるアーキテクチャは異なり、用途もそれぞれ異なります。
パーソナルチャットボットに特定のアカウント情報を取得するよう頼むと、推測で答えるか、対応できません。一方、カスタマーサポート AIエージェントに次の広告用のマーケティング概要の作成を頼んでも、せいぜい一般的な内容しか得られないでしょう。前者が生成AI、後者が会話型AIです。
この記事では、この2種類のAIの違い、会話型AIと生成AIが重なる領域、そしてより一貫性のある顧客体験のために両方を同時に活用するプロダクトが増えている背景を解説します。
概要
- 会話型AIは、特定のコンテキストと範囲内で対話するツールです。生成AIは新しいコンテンツを生成します。
- 会話型AIは自然言語理解と自然言語生成を活用して、音声エージェントを動かし、チャットボットを実現します。
- 生成AIは大規模言語モデル（LLM）とディープラーニングを活用し、独自の画像、テキスト、コード、動画などを生成します。
- 会話型AIと生成AIはどちらも、メモリが限定的な弱いAIに分類されます。
会話型AIとは？
会話型AIは、テキストまたは音声を通じて人との対話をシミュレートできる技術です。主な目的は、相手が何を必要としているかを把握したり、質問に答えたりするなどのやり取りにあります。会話型AIは、自然言語理解、対話管理、自然言語生成を組み合わせて機能します。通常はツールを呼び出したり、接続されたデータベースを参照したりして、正確で企業のブランドに沿った回答を生成します。
最新の会話型AIシステムは、大規模言語モデルを使用して、より多様な表現や想定外の追加質問に対応します。こうした機能は、たとえばカスタマーサービスAIエージェントで特に見られます。ユーザーとやり取りし、問題を調査し、社内情報に基づく解決策を提案し、必要に応じて問い合わせを人間のエージェントへ引き継ぎます。
生成AIとは？
生成AIは、情報の解釈や分析から、作成や推論へと重点を移します。情報を特定するのではなく、生成AIモデルはデータに含まれる根本的なパターンを理解し、それを使って新しいコンテンツを作成します。たとえばテキストLLMは、膨大なデータでトレーニングされ、単語間の統計的な関係を学習します。これにより、次に続く単語や文を予測するもっともらしいパターンを形成します。プロンプトが与えられると、このデータと理解をもとに、新しいテキストを書き出せます。
これらのモデルはテキスト、動画、オーディオ、画像、コードにまたがり、自然言語のプロンプトに基づくコンテンツ作成を可能にします。トランスフォーマーアーキテクチャに基づくLLMは主にテキストとコードを扱い、拡散モデルは動画、画像、オーディオの生成の多くを担います。
会話型AI vs. 生成AI：主な違い
会話型AIと生成AIは、それぞれ異なる用途に最適化されています。前者はリアルタイムの対話とインタラクションに重点を置き、後者は自然言語の入力に基づいて新しいコンテンツを生成するために作られています。
ここでは、会話型AIと生成AIの主な違いを詳しく見ていきます。
これらの技術は異なりますが、多くの会話型AIツールがLLMを活用し、想定された範囲を超えるトピックにも対応できるようになったことで、その重なりは大きくなっています。LLMを基盤とする音声エージェントは、生成AIモデルが予測できないプロンプトを扱うのと同様に、自然な会話を続け、固定スクリプトの範囲を超える追加質問にも対応できます。ただし、その主な役割はあくまで正確に対話することであり、生成AIの主な役割は作成することです。
会話型AIと生成AIは、AIの分類の中でどこに位置づけられる？
AIは通常、能力または機能によって分類されます。能力による分類は、大きく弱いAI、汎用AI（Artificial General Intelligence、AGI）、超知能AIの3つです。最後の分類は、人間をはるかに上回る認知能力を持つ技術を想定した、まだ理論上のものです。
機能による分類では、AIは4つのグループに分けられます。
- 反応型AI： 過去の会話を記憶せず、現在の入力に反応します。利用できるのはその時点で利用可能なデータのみです。
- 限定記憶AI： 最近のデータを意思決定に活用します。現在最も広く使われているAIシステムのグループです。
- 心の理論AI：AI研究者は、思考や感情を理解し、芸術に対する人間の理解をシミュレートして感情的なレベルで応答できるAIの構築を試みています。
- 自己認識AI： 自己認識AIは独自の意識と完全な自己認識を持ちます。これも実現の可能性はあるものの、現在は利用できない分類です。
能力と機能の観点では、会話型AIは限定記憶を持つ弱いAIに該当します。生成AIも同じ分類に位置づけられます。どちらの技術も、定義されたコンテキストウィンドウの外では記憶を保持しません。この分類の中でも、片方はユーザーとの対話、もう片方はコンテンツ作成を目的とするため、機能面で異なります。
ビジネス目標に合ったAIの選び方
会話型AIと生成AIのどちらを選ぶかは、達成したい主なタスクによって決まります。情報を探したり注文状況を確認したりするユーザーからの問い合わせなど、大量の受信リクエストを解決する必要があるなら、会話型AIが自然な選択です。
パーソナライズされたマーケティングキャンペーンやローカライズされたコンテンツなど、新しいコンテンツを作成したい場合は、生成AIが適しています。
もちろん、これらのツールを個別に運用する必要はありません。ワークフローの中で異なるAIモデルを組み合わせることができます。たとえば、会話型AIで見込み顧客とやり取りし、その会話をもとに生成AIで個別最適化されたフォローアップ提案を作成できます。
会話型AIのユースケース
従来のAIのユースケースは、一般にユーザー支援や特定のサービス提供に集中しています。
代表的な例をいくつか紹介します。
- カスタマーサービスエージェント： 音声・チャットエージェントは、人間のエージェントを介することなく、顧客からの申し立てへの対応、社内ドキュメントに関する質問への回答、注文の返品・更新処理、追跡情報の提供を行えます。
- デジタルアシスタント： AlexaやGoogle Homeをはじめとする消費者向けデバイスは、照明を消す、音楽を再生する、リマインダーを設定する、接続された他のスマートデバイスを操作するといったハンズフリーのタスクを行う家庭用システムとして普及しています。
- バーチャルアシスタント： ビジネス向けエージェントは、顧客からの電話を受けて予約を取る、営業担当者が対応する前に見込み顧客を選別する、といったワークフローを管理できます。
以下は、見込み顧客をリアルタイムで選別する会話型AIエージェントの例です。
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生成AIのユースケース
生成AIの主なユースケースは、プロンプトから新しいコンテンツを生成できる能力に由来します。たとえば次のようなものがあります。
- アートとデザイン： プロダクト向けのアートを生成し、プロンプトから広告全体を作成し、今度のショーのポスターやマーケティング用ビジュアルを作成します。
- コンテンツ作成： アイデアの下書き、新聞キャンペーン用コピーのブレインストーミング、社内レポートの迅速な要約、コンテンツブリーフの作成を行います。
- コード作成： バグを特定して修正コードを書き、少数のプロンプトで新しいツールを作成したり、手作業よりはるかに短い時間でコードを別の言語へ変換したりできます。
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会話型AI vs. 生成AIに関するよくある質問
Jack LimebearはGrowthチームに所属し、ブログやインサイトページのコンテンツライター兼ストラテジストとして活躍しています。ElevenLabsに入社する前は、急成長中のSaaSスタートアップからFortune 500企業まで、さまざまな組織で10年以上にわたりコンテンツ戦略をリードしてきました。ケンブリッジ大学で英文学の修士号を取得しています。
