わずか数年前、機械学習はビジネスにおけるAIの主流でした。しかし、ChatGPT-3.5の登場以降、多くの組織は、新しいコンテンツを生み出す生成AIへと関心を移しました。
生成AIは、機械学習の一種でありながら、予測機能を超え新たなテキストや画像、動画などを生成することが特徴です。今日では、機械学習は多くの組織の確立した技術となり、先導企業は生成AIの利用事例に注目しています。
MITのAI専門家は、生成AIが予測機械学習に代わる場面や、相互の技術を組み合わせて使用する方法について語っています。
特に、生成AIは比較的容易に利用可能であり、技術的な専門知識がなくともより多くの人に使えるツールとなっています。また、機械学習のモデルと比較して低コストで始められるようになりました。
それでも、プライバシーや独自の専門知識が求められる分野などでは、従来の機械学習が依然として優れた選択肢です。
また、不足しているデータを補うために、機械学習に生成AIを用いた合成データの生成など、両技術の組み合わせが可能性を広げています。
しかし、生成AIを使用する際には、生成された結果の正確性を継続的に見極める必要があるとの指摘もあります。
AIツールの多様性を理解し、適切なツールを使用する能力がAI実践者に求められている現在、どの技術が私たちの未来を変えるかは、注目すべき点です。
出典 : Machine learning and generative AI: What are they good for in 2025? https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-and-generative-ai-what-are-they-good-for
