【図解】コレ1枚でわかる基盤モデル・大規模言語モデル・生成AIの関係

一口にAIと言っても、「生成AI」「LLM」「基盤モデル」など、さまざまな専門用語が飛び交っており、それぞれの意味や関係性を正確に把握するのは意外と難しいものです。テクノロジーの動向を正しく捉え、ビジネスに活用するためには、まずこれらの言葉の階層構造と役割の違いを整理しておく必要があります。

現在の高度なAIシステムの根底を支えているのが「基盤モデル（Foundation Models）」です。これは、画像、音声、テキストなど、さまざまな形式の膨大なデータをあらかじめ学習させた、言わば「汎用的な知能の土台」です。特定のひとつのタスクに特化するのではなく、幅広い用途に応用できるのが特徴で、近年は複数のデータ形式をシームレスに処理する「マルチモーダル」化が進んでいます。

この基盤モデルの中で、特に大量のテキストデータから学習し、自然言語（人間の言葉）の処理に特化したモデルを「大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）」と呼びます。LLMは、新しい文章の作成や、質問に対する高度な回答能力を持っています。厳密には「基盤モデル」の一部が「LLM」なのですが、現在注目を集めているAI活用の中心がテキスト処理であることから、ビジネスの現場では慣用的に両者をほぼ同義として扱うことも少なくありません。

そして、これらのモデルを使い、新たなデータやコンテンツを生み出す仕組み全般を「生成AI（Generative AI）」と呼びます。技術の進化に伴い、テキストだけでなく、画像、動画、プログラミングコード、音声など、対応できる形式はますます広がっています。

実は、生成AIが登場した当初は、それを扱うために専門的知識やプログラミングスキルが必要でした。しかし、2022年11月に登場したChatGPTに代表される「チャットAI」が、この常識を覆します。自然言語で誰もが簡単にAIと対話できるようになったことをきっかけに、利用が一気に拡大しました。

私たちが普段ビジネスで直接触れるのは、こうした生成AIを使いやすくした「サービス」です。チャットAIをはじめ、近年はオフィスソフトや開発ツールに直接組み込まれた「生成AIサービス（Copilotなど）」も急速に普及し、私たちの働き方を大きく変えようとしています。

さらに、これらの進化の先として現在最も注目を集めているのが「AIエージェント」です。従来の生成AI（チャットAIなど）を使って最終目標を達成しようとする場合、人間が自ら必要なタスクを洗い出し、一つ一つ細かく指示（プロンプト）を与える必要がありました。これに対し、AIエージェントは「最終的な達成目標」を与えるだけで自律的に動きます。エージェント自身が目標達成に必要な複数のタスクに分解して優先順位を決め、必要に応じて他のアプリケーションやシステムを自ら操作しながら、人間の助けを借りずに一連のプロセスを遂行し、目標を達成します。

このように、土台となる「モデル」、それを活用する「生成AI」、私たちが触れる「サービス」、そして自律化する「エージェント」という階層を理解することで、急速に進化するAIトレンドの全体像がクリアに見えてきます。

今、「AIをどう使うか」という段階は終わり、「AIと共にどう変わるか」が問われる時代へと、世の中は大きく変わりつつあります。変化はAIだけではありません。ITの潮流もまた、「レガシーIT」から「モダンIT」へと構造的な転換期を迎えています。

営業職であれエンジニア職であれ、新入社員や若手がこの「現実」を知らないまま現場に出ればどうなるでしょうか。お客様との会話は噛み合わず、信頼を得ることは難しいでしょう。その結果、せっかくの才能を持ちながら、仕事への自信を失ってしまうことになりかねません。

そのような不幸なミスマッチを少しでも減らしたい！この研修は、そんな想いから始まりました。

今年で10年目を迎えますが、これまでの経験を土台に、変化の速いIT常識の全体像を、基礎・基本やビジネスとの関連性とともに分かりやすく紐解きます。さらに、ITプロフェッショナルとしてどう役割を果たし、どう学び続けるべきか、AI時代に即した「すぐに使える実践ノウハウ」も解説します。

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