生成AIとは？仕組みとできること、注意点まで初心者向けにやさしく解説

生成AIとは？ひとことでいうと新しいものを作り出すAIです

生成AIとは、大量のデータから学んだ特徴をもとに、まだどこにもない文章や画像などを作り出すAIのことです。

人が文章で頼むだけで、メールの下書き、イラスト、プログラムのコードまで作れる点が大きな特徴です。専門の道具や知識がなくても使えることも、ここ数年で一気に広まった理由の1つと考えられます。

生成AIの読み方と英語での呼び名

生成AIの読み方は、せいせいエーアイです。英語ではGenerative AIと書き、カタカナでジェネレーティブAIと呼ばれることもあります。

英語の記事では、略してGenAIと書かれることもあります。呼び方が違っても指しているものは同じなので、ニュースで見かけたら同じ意味だと考えて問題ありません。

日本でも半数を超える人が使ったことのある技術

総務省の令和8年版情報通信白書は、15〜69歳を対象に2025年度の調査を行っています。日本で生成AIサービスを使ったことがある人の割合は58.8%です。

2025年度の調査からは15〜19歳も対象に加わったため、前年度と比べるときは20歳以上の値を使います。20歳以上では、2024年度の26.7%から52.2%へと、1年で2倍近くに増えました。

年代別に見ると、15〜19歳では91.7%、20代では78.2%が使ったことがあると答えています。60〜69歳では33.5%にとどまり、若い世代ほど利用が進んでいるといえます。

以下の表で、日本と海外の生成AIサービスの利用経験率を比べます。

日本の割合は海外と比べるとまだ低めですが、同じ白書では、4か国の中で日本の伸び幅が最も大きかったと分析されています。

ChatGPTは生成AIを使ったサービスのひとつ

ChatGPTは、OpenAIが2022年11月に公開した、生成AIを使った対話型のサービスです。生成AIという技術の名前と、ChatGPTというサービスの名前は、同じ意味ではありません。

たとえるなら、生成AIは自動車という乗り物の種類で、ChatGPTはその中の1つの車種にあたります。GoogleのGeminiやAnthropicのClaudeも、同じく生成AIを使ったサービスです。

従来のAIと生成AIは何が違うの？

従来のAIとの一番の違いは、データを見分けるのではなく、新しいデータを作り出せる点です。

従来のAIは、写真に写っているのがねこかどうかを判定したり、明日の売上を予測したりする使い方が中心でした。生成AIは、頼まれた内容に合わせて文章や画像を新しく作ります。

見分けるAIと作り出すAI

以下の表で、従来のAIと生成AIの違いを比べます。

生成AIの出力は、同じ頼み方でも毎回少しずつ変わります。決まった答えを返す従来のAIとは性格が違うので、使いどころも分けて考えるとよいでしょう。

AI・機械学習・ディープラーニングとの関係を1枚の図で整理

生成AIは、AIの中の機械学習、さらにその中のディープラーニングという技術の上に成り立っています。

• AIとは、人のように考えたり判断したりする仕組み全体を指す言葉です
• 機械学習とは、データから規則を学ぶ方法のことです
• ディープラーニングとは、何層にも重ねたニューラルネットワークで学ぶ機械学習の方法のことです
• 生成AIとは、ディープラーニングで学んだ特徴を使って新しいデータを作る技術のことです

言葉の範囲が広い順に並べると、AI、機械学習、ディープラーニング、生成AIとなります。ニュースでAIと書かれている記事も、中身は生成AIの話であることがあります。

生成AIはどうやって文章や画像を作っているの？

生成AIは、大量のデータから学んだ特徴をもとに、確率的にもっともらしい続きや形を選んで出力しています。

人と同じように意味を理解して考えているわけではありません。学んだパターンから次に来るものを予測する作業を、とても速く何度も繰り返しています。

大量のデータから言葉や絵の特徴を学んでいる

生成AIは、まず文章や画像などの大量の学習データを読み込み、言葉のつながり方や絵の特徴を数値として覚えます。

学習した結果のかたまりが、AIのモデルです。文章を扱うモデルはLLMと呼ばれます。LLM（Large Language Model）は大規模言語モデルとも呼ばれ、膨大な文章から言葉のつながりを学んだモデルのことです。

モデルを作る会社は、学習のあとに人の評価を使って答え方を調整しています。危ない答えや失礼な答えを減らし、質問に沿った答えを返すための仕上げの工程です。

文章は次に続く言葉を予測しながらつないでいる

文章を作る生成AIは、入力された文章の続きとして、次に来る可能性が高い言葉を1つずつ選んでつないでいます。

AIが文章を区切って扱う単位をトークンといいます。トークンとは、文章を細かく分けたかけらのことで、日本語では区切り方がモデルによって違い、1文字が1つ以上のトークンになることもあります。

生成AIは、トークンを1つ選ぶたびに、それまでの文章全体をふまえて次のトークンを選ぶ仕組みです。長い答えも、小さな予測を何百回と積み重ねてできあがっています。

次の言葉を予測する仕組みの土台は、2017年にGoogleの研究者らが論文で発表したTransformerです。Transformerとは、文章の中のどの言葉とどの言葉が関係しているかを効率よく計算する仕組みのことです。

画像はノイズから少しずつ絵を描き出している

画像を作る生成AIの多くは、拡散モデルという仕組みを使い、砂嵐のようなノイズから少しずつ絵を描き出しています。

拡散モデルは、学習のときに、きれいな画像にノイズを少しずつ足していく過程を覚えます。画像を作るときは逆の順にたどり、ノイズを取り除きながら、指示の文章に合う画像に近づけます。

拡散モデルが広まる前は、GANという仕組みもよく使われていました。

GAN（Generative Adversarial Network）とは、画像を作るAIと見破るAIを競わせる方法のことです。競わせるうちに、本物らしい画像を作れるように鍛えられます。

頼み方で答えが大きく変わるのはなぜか

生成AIは入力された文章を手がかりに続きを予測するため、頼み方の文章であるプロンプトによって答えの質が大きく変わります。

たとえば、旅行の計画を立ててと頼むより、大阪から1泊2日、子ども2人連れ、予算は5万円でと条件を書いたほうが、具体的な答えを得られるでしょう。条件が多いほど、予測の手がかりが増えるためです。

頼むときは、目的、条件、ほしい答えの形の3つを書いておくとよいでしょう。手がかりが増えるほど、生成AIは狙いに近い答えを選べるようになります。

生成AIでできることを種類ごとに見てみよう

生成AIでできることは、作り出すものによって、文章、画像、動画、声と音楽、プログラムのコードの5つに大きく分けられます。

種類ごとにできることと代表的なサービスは、以下の表のとおりです。無料で試せるかどうかは、2026年11月時点で各サービスの公式サイトの案内をもとにまとめています。

最近は、1つのサービスで文章も画像も扱えるものが増えています。文章、画像、音声など、複数の種類のデータをまとめて扱える性質が、マルチモーダルです。

文章を書く・要約する・翻訳する

文章の生成AIは、メールや企画書の下書き、長い資料の要約、外国語の翻訳など、文章に関わる作業の大半を手伝えます。

質問に答えるだけでなく、箇条書きを表にまとめ直したり、敬語を整えたりする作業も得意です。調べものでは、ウェブを検索して見つけたページをもとに答えるサービスもあります。

最新の出来事や細かい数字を正確に答えることは苦手です。答えの根拠のページを示すサービスでも、元のページを開いて確かめる習慣をつけておきましょう。

イラストや写真のような画像を作る

画像の生成AIは、文章で説明するだけで、イラストや写真のような画像、ロゴの案などを作れます。

画像の一部だけを描き直したり、背景を広げたりする編集の機能を持つサービスも増えています。作った画像を仕事で使うときは、サービスの利用規約で商用利用ができるかを確かめてください。

短い動画を作る

動画の生成AIは、文章や1枚の画像から、短い動画を作れます。

動画の生成は文章や画像よりも計算の量が大きいため、無料で作れる回数が少なかったり、有料のプランだけで使えたりするサービスが中心です。

声や音楽を作る

声の生成AIは文章を自然な声で読み上げ、音楽の生成AIは短い説明から歌や伴奏のついた曲を作れます。

実在の人の声をまねる使い方は、本人の同意がない限り避けてください。本人になりすました偽の音声として悪用されるおそれがあるためです。

プログラムのコードを書く

コードの生成AIは、作りたい機能を文章で説明すると、プログラムのコードを書いたり、エラーの原因を探したりできます。

代表的なのは、GitHub Copilotのように開発の道具に組み込まれたものと、Claude Codeのように指示を受けて複数のファイルを自分で書き換えるものです。

AIと会話しながら感覚的にアプリを作る進め方は、バイブコーディングと呼ばれています。

OpenAIの創設メンバーの1人で、テスラのAI部門を率いたAndrej Karpathy氏は、2023年1月に次の短い言葉を投稿しました。

The hottest new programming language is English

いちばん注目の新しいプログラミング言語は、英語だ。（日本語訳）

コードを書けない人でも動くものを作れる反面、できあがったコードが安全かを確かめる作業は人に残ります。公開する前に、パスワードなどの秘密の情報がコードに入っていないかを確かめておきましょう。

生成AIが苦手なこと

生成AIが苦手なのは、最新の出来事を知ること、答えの正しさを自分で確かめること、正確な計算や数え上げの3つです。

生成AIは、学習したときまでのデータをもとに答えます。ウェブを検索する機能が無いサービスでは、学習のあとに起きた出来事を答えられません。

答えが正しいかどうかを、生成AIは自分では判断できません。もっともらしい答えを選んでいるだけなので、間違いにも同じ自信で答えます。

文字数を数える、長い計算をするといった作業も、文章の予測とは仕組みが違うため苦手です。計算の道具を使って答えるサービスもありますが、大事な数字は人が確かめておくとよいでしょう。

生成AIが一気に広まったのはいつ？

生成AIが誰でも使える身近な道具になったきっかけは、2022年11月のChatGPTの公開です。

技術そのものには、公開の前から10年近い研究の積み重ねがあります。以下の図と表で、主な出来事を年ごとに整理します。

研究の積み重ねから2022年のChatGPT公開まで

2014年に発表されたGANは、本物らしい画像を作る方法として、生成AIの研究を大きく前に進めました。

2017年には、Googleの研究者らがTransformerを論文で発表しました。Transformerは大量の文章を効率よく学べる仕組みで、ChatGPTの名前にあるGPTのTも、Transformerの頭文字です。

2022年は、画像と文章の生成AIが続けて一般に公開された年です。8月に画像を作るStable Diffusionが公開され、11月30日にChatGPTが公開されました。

OpenAIは2026年2月、ChatGPTを週に1回以上使う人が9億人を超えたと発表しています。公開から3年あまりで、世界中で使われる道具になりました。

文章で答えるAIから作業をこなすAIへ

2025年ごろからは、質問に答えるだけでなく、目的に向けて自分で手順を考えて作業を進めるAIエージェントが広がっています。

AIエージェントとは、ウェブの検索、ファイルの編集、ほかのサービスの操作などを組み合わせて、頼まれた仕事を最後まで進めるAIのことです。答えを出す前に考える手順を踏む推論モデルの登場も、作業をこなすAIを後押ししました。

生成AIを使うと何が便利になる？

生成AIを使う一番の利点は、文章や画像などのたたき台を短い時間で用意できることです。

ゼロから作る時間が減る分、人は考えることや確かめることに時間を回せます。すべての作業に向くわけではないので、任せないほうがよい作業もあわせて押さえておきましょう。

下書きや調べものにかかる時間を短くできる

メールの返信、会議のメモの整理、長い資料の要約など、書く量の多い作業では、生成AIが下書きをすぐに用意してくれます。

仕事の場でも使われ始めています。令和8年版情報通信白書によると、日本企業の86.4%が何らかの業務で生成AIを使っているという結果です。生成AIの活用方針をわからないと答えた企業を除いた割合です。

調べものでも、知らない言葉の意味や、比べたいものの違いを、まず生成AIに整理してもらうと全体像をつかめます。最後に公式の情報で確かめれば、ゼロから検索を繰り返すより短い時間で済むでしょう。

専門知識がなくても形にできる

生成AIを使えば、デザインやプログラミングの専門知識がない人でも、頭の中のアイデアを画像や動くアプリの形にできます。

たとえば、作りたい画面を文章で説明してコードを書いてもらい、動かしてみて気になったところを直してもらう、という進め方ができます。専門家に頼む前の試作を、自分の手で作れるのが魅力です。

アイデアの数を増やせる

生成AIは、商品名、キャッチコピー、企画の切り口などの案を、短い時間で数十個単位で出せます。

出てきた案はそのまま使うより、気になる案を組み合わせたり、人が選び直したりする使い方が向いています。案の数が増えるほど、自分では思いつかない方向に気づけるためです。

任せないほうがよい作業もある

正確さが欠かせない作業や、最終的な判断を伴う作業は、生成AIだけに任せないでください。

• 法律、お金、健康に関わる最終的な判断
• 最新の数字や事実を確かめずに公開する作業
• 個人情報や会社の秘密を含む資料の処理
• 人の評価や採用の合否など、人に大きな影響が出る判断

上の4つの作業でも、下書きや整理の段階では生成AIを使えます。最後は人が確かめて判断する、という線を引いておくとよいでしょう。

生成AIを使う前に知っておきたい注意点

生成AIを安全に使うために押さえたい注意点は、間違い、入力した情報の扱い、著作権、偏りと悪用の4つと、国のルールです。

どれも、知っていれば防げることばかりです。仕事や公開する作品に使う前に、一度ひととおり確かめておきましょう。

もっともらしい間違いを答えることがある

生成AIは、事実と違う内容を、本当のことのように自然な文章で答えることがあります。もっともらしい間違いを答える現象をハルシネーションといいます。

生成AIは正しさではなく、もっともらしい続きを選んで文章を作るため、ハルシネーションを完全になくすことは難しいのが現状です。

ハルシネーションが起きる理由について、OpenAIなどの研究者は2025年9月に公開した論文で次のように述べています。

We argue that language models hallucinate because the training and evaluation procedures reward guessing over acknowledging uncertainty

言語モデルがハルシネーションを起こすのは、学習と評価の手順が、不確かだと認めることよりも推測することを高く評価するためだと私たちは考えています。（日本語訳）

分からないときに分からないと答えるより、推測で答えたほうが評価されやすい仕組みが、間違いの原因の1つという指摘です。

数字、日付、人名、法律などは、公式サイトや公的機関の資料で確かめてから使ってください。

入力した情報の扱いに気をつける

生成AIに入力した文章は、サービスや設定によっては、AIの学習に使われることがあります。

個人情報保護委員会は2023年6月、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しました。入力した個人情報が学習に使われてほかの人への答えに出たり、答えに不正確な個人情報が入ったりするおそれがあると指摘しています。

個人情報保護委員会が利用者に呼びかけているのは、リスクをふまえて入力するかを判断することです。サービスの利用規約やプライバシーポリシーを確かめてから使うことも求めています。

名前や住所などの個人情報や、会社の秘密の情報は入力しないのが基本です。会社で使う場合は、入力したデータを学習に使わない設定や、法人向けのプランがあるかを確かめておくとよいでしょう。

作ったものの著作権の考え方

生成AIで作ったものでも、既存の作品とよく似ていて、その作品をもとにしたと認められる場合は、著作権の侵害になるおそれがあります。

文化審議会著作権分科会法制度小委員会は、2024年3月にAIと著作権に関する考え方をまとめました。生成AIで作ったものを使う場面も、AIを使わずに人が作る場合と同じように考えると整理されています。

既存の判例では、ある作品に、既存の著作物との類似性と依拠性の両者が認められる際に、著作権侵害となるとされている。

判断のポイントは、既存の作品と似ているかという類似性と、既存の作品をもとにしたかという依拠性の2つです。

特定の作家の名前やキャラクターの名前を指定して作らせる使い方は避けてください。作ったものを公開したり販売したりする前に、よく似た作品がないかを確かめておくと安心です。

偏った答えやなりすましの悪用

生成AIは学習したデータの偏りを引き継ぐため、性別や国籍などについて偏った答えを出すことがあります。

本物そっくりの偽の画像、動画、音声はディープフェイクと呼ばれます。有名人や知り合いになりすました偽の動画や音声もあるため、見たものや聞いたものをすぐに信じず、出どころを確かめる姿勢が大切です。

国が示しているルールとガイドライン

日本では、AIの研究開発と活用を進めるための法律と、AIを扱う会社向けのガイドラインが整えられています。

2025年5月には、人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律が成立しました。通称はAI推進法で、内閣府はAI法と呼んでいます。国の人工知能基本計画は、AI推進法にもとづいて作られたものです。

以下の表で、生成AIに関わる国の主な資料を整理します。

個人で使う場合も、会社で使う場合も、表の資料に目を通しておくと判断に迷ったときの手がかりになります。会社で使うなら、AI事業者ガイドラインをもとに社内のルールを決めておくとよいでしょう。

生成AIはどうやって始めればいい？

生成AIを始めるなら、まずは無料で使えるチャット型のサービスに登録して、身近な作業を1つ頼んでみるのがおすすめです。

2026年11月時点で、ChatGPT、Gemini、Claude、Microsoft Copilotには、どれも無料のプランがあります。無料のプランは使える回数や機能に上限がありますが、試すには十分です。

まずは無料で使えるチャット型から試す

チャット型の生成AIは、次の4つの手順で使い始められます。

1. 使いたいサービスの公式サイトか公式アプリを開く
2. アカウントを作る
3. 入力欄に、頼みたいことを文章で書いて送る
4. 答えを読み、足りないところを追加で頼む

アプリを入れるときは、提供している会社の名前を確かめてください。名前のよく似た別のアプリもあるため、注意が必要です。

最初に試したい3つの頼み方

最初は、答えが合っているかを自分で確かめられる、身近な作業から頼んでみましょう。

• 要約　手元の長いメールや記事を貼り付けて、3行にまとめてと頼む
• 書き直し　自分で書いた文章を、やさしい言葉に直してと頼む
• 相談　週末の予定や献立を、条件を伝えて考えてもらう

3つとも、答えがおかしいときにすぐ気づける作業です。思った答えが返ってこないときは、条件を足して頼み直してみるとよいでしょう。

慣れてきたら目的ごとに使い分ける

慣れてきたら、文章はチャット型、画像は画像の生成AI、コードは開発向けのAIというように、目的ごとにサービスを使い分けるとよいでしょう。

有料のプランでは、使える回数が増えたり、新しいモデルを使えたりします。無料のプランで足りなくなってから検討しても遅くはありません。

チャットで使う生成AIとアプリに組み込む生成AIはどう違う？

チャットで使う生成AIは人が画面から直接話しかける使い方で、アプリに組み込む生成AIはプログラムがAPIを通して生成AIを呼び出す使い方です。

どちらも同じAIのモデルを使えますが、料金の払い方と、作る側が気をつけることが変わります。自分のアプリに生成AIの機能を入れたい人は、2つの違いを先に押さえておくとよいでしょう。

以下の表で、チャットで使う場合とアプリに組み込む場合を比べます。

アプリはAPIという窓口から生成AIを呼び出している

API（Application Programming Interface）とは、プログラム同士がやり取りするための窓口のことです。アプリはAPIに文章を送り、生成AIが作った答えを受け取って画面に表示します。

APIを使うには、サービスの会社が発行するAPIキーという、合言葉のような文字列が必要です。APIキーが他人に知られると勝手に使われて料金を請求されるため、画面のプログラムには書かず、サーバー側で安全に保管してください。

利用者が入力した文章をそのままAIに渡すと、AIへの指示を書き換えられるおそれもあります。入力の文章でAIをだまして、作り手の意図と違う動きをさせる攻撃をプロンプトインジェクションといいます。

アプリに組み込んだときの料金は使った量で決まる

APIの料金は、AIに送った文章と、AIから受け取った文章のトークンの数に応じて決まるのが一般的です。使った量で料金が決まる仕組みを従量課金といいます。

2026年11月時点のAnthropicとOpenAIのAPIの料金表も、入力と出力に分けた100万トークンあたりの料金です。料金はモデルごとに違い、性能の高いモデルほど高くなります。

アプリの利用者が増えるほど料金も増えるため、1日に使える回数の上限を決めたり、短い答えで済むように指示を工夫したりする対策が欠かせません。

AIと相談しながらアプリを作る人が増えている

生成AIは、アプリの部品になるだけでなく、アプリを作る作業そのものを手伝う相棒にもなっています。

AIオタク検定も、生成AIのClaudeと対話しながら作ったサービスです。作りたい内容を文章で伝え、Claudeが書いたコードを確かめながら仕上げています。

検定の採点をサーバーだけで行う仕組み、パスキーでのログイン、問題の正解の位置が偏っていないかを確かめるテストも、Claudeと相談しながら作りました。

AIに作業を任せるほど、何を作りたいのかを言葉にする力と、できあがったものを確かめる力が大切になります。生成AIの用語を知っておくとよいでしょう。AIへの指示を的確に書けるうえ、AIが返す説明もすぐに理解できるからです。

生成AIを理解したら次に覚えたい7つの用語

生成AIの次に覚えたい用語は、LLM、トークン、プロンプト、ハルシネーション、RAG、AIエージェント、マルチモーダルの7つです。

7つの用語は、生成AIのニュースやサービスの説明に毎回のように出てきます。AIオタク検定の単語帳では、それぞれの意味と作るときのポイントを確かめられます。

以下の表で、7つの用語の意味と、AIオタク検定の単語帳での目安の級をまとめます。級は5級がいちばんやさしく、数字が小さいほど難しくなります。

LLMとトークン

LLMとは、膨大な文章から言葉のつながりを学んだ、文章の生成AIの中心になるモデルのことです。ChatGPTやClaudeの中では、LLMが答えの文章を作っています。

トークンとは、LLMが文章を扱うときの最小の単位のことです。APIの料金や、一度に読める文章の長さであるコンテキストウィンドウも、トークンの数で表されます。

プロンプトとハルシネーション

プロンプトとは、生成AIへの指示や質問の文章のことです。アプリに組み込むときは、利用者からは見えない指示であるシステムプロンプトで、AIの役割や答え方を決めます。

ハルシネーションとは、生成AIが事実と違う内容をもっともらしく答える現象のことです。アプリを作るときは、答えの根拠を示させたり、答えを確かめる仕組みを入れたりして備えます。

RAGとAIエージェント

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、資料を探してから生成AIに答えさせる仕組みのことです。生成AIが答える前に社内の資料などから関係のある情報を探し、見つけた情報をもとに答えさせます。

RAGは、AIが学習していない最新の情報や、自社の情報を答えさせたいときに使います。

AIエージェントとは、目的を伝えると、自分で手順を考え、道具を使いながら作業を進めるAIのことです。AIエージェントが外部のサービスとつながるための共通の決まりとして、MCPも広く使われています。

マルチモーダル

マルチモーダルとは、文章、画像、音声、動画など、複数の種類のデータをまとめて扱えることです。写真を見せて説明させたり、話しかけて声で答えさせたりする使い方が、マルチモーダルにあたります。

AIオタク検定の単語帳には、2026年11月時点で1,000語を超える用語が10のカテゴリに分けて載っています。気になった用語から順に、意味と作るときのポイントを確かめてみるとよいでしょう。

よくある質問

生成AIって無料で使えるの？

はい、ChatGPT、Gemini、Claude、Microsoft Copilotなどは無料のプランで使えます。無料のプランは使える回数や機能に上限があるため、足りなくなったら有料のプランを検討するとよいでしょう。

ChatGPTと生成AIって同じもの？

同じものではありません。生成AIは新しい文章や画像を作るAIの技術の総称で、ChatGPTはOpenAIが提供する、生成AIを使った対話型のサービスの1つです。

生成AIの答えはそのまま使っていいの？

答えをそのまま使うのはおすすめできません。生成AIは事実と違う内容をもっともらしく答えることがあるため、数字、固有名詞、法律などは公式の情報で確かめてから使ってください。

生成AIで作った画像は自由に使っていいの？

自由に使えるとは限りません。サービスの利用規約で商用利用ができるかを確かめ、既存の作品やキャラクターによく似ていないかも確認してから使ってください。

プログラミングを知らなくても使えるの？

使えます。チャット型の生成AIは、頼みたいことを文章で書くだけで使えます。生成AIにコードを書いてもらってアプリを作る人も増えていますが、公開する前には安全性を確かめる必要があります。

アプリに生成AIを入れるにはお金がかかるの？

多くの場合、使った量に応じた料金がかかります。APIの料金はAIに送った文章と受け取った文章のトークンの数で決まるため、1日に使える回数の上限を決めておくと安心です。

APIキーはどこに置けばいいの？

APIキーはサーバー側の秘密の設定に置き、画面のプログラムやリポジトリには書かないでください。画面に書くと誰でも読めてしまい、勝手に使われて料金を請求されるおそれがあります。

まとめ

生成AIとは、大量のデータから学んだ特徴をもとに、文章、画像、音声、コードなどを新しく作り出すAIのことです。次に来るものをもっともらしく予測する仕組みのため、便利な反面、間違いを答えることもあります。

まずは無料のチャット型サービスで身近な作業を頼み、得意と不得意をつかむのがおすすめです。自分のアプリに組み込みたくなったら、APIの料金の仕組みとAPIキーの扱いを先に確かめておきましょう。

気になった用語は単語帳で確かめ、理解できたかを5級の検定で試してみてください。