解説

生成AI（Generative AI）は、大量のデータを事前学習したモデルを使い、自然言語での指示（プロンプト）に従って、テキスト・画像・音楽・コードなどの新しいコンテンツを生成するAI技術です。ChatGPT・Claude・Geminiなどが代表例です。特徴は①学習が必要（大量データで事前学習済み）、②指示は自然言語で与える、③新しいコンテンツを生成する（単純な検索・再利用ではない）点です。選択肢aの「一切の学習なしに生成」は誤りで、dの「事前学習データを基に自然言語指示で新しいコンテンツを生成」が正確な説明です。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 ア

「一切の学習を必要とせずに新しいコンテンツを生成する」は誤りです。生成AIは大量のテキスト・画像などのデータで事前学習することで能力を得ます。学習なしには生成できません。「学習不要」という説明は生成AIの本質を完全に誤っています。

選択肢 イ

「過去データから相関を学習し将来の値を予測して出力する」は予測型AI（回帰分析・時系列予測など）の説明です。売上予測・需要予測などに使われる機械学習モデルであり、テキストや画像などの新しいコンテンツを生成する「生成AI」とは異なります。

選択肢 ウ

「シナリオに基づいて動作するソフトウェアロボットで業務を自動化する」はRPA（Robotic Process Automation）の説明です。RPAは定型業務の自動化ツールであり、自然言語指示でコンテンツを生成する生成AIとは全く別の技術です。

解くときのポイント

生成AI＝「事前学習済みモデルが自然言語の指示に従って新しいコンテンツを生成」。キーワード：①大量データで学習済み②自然言語でプロンプト③新コンテンツ生成。予測AI（未来値予測）、RPA（定型業務自動化）との違いを区別しましょう。