生成AIと予測AIの違いを事例を使って解説

AI活用という言葉が急速に広まり、多くの企業がまず「生成AI（ChatGPTなど）」を思い浮かべるようになりました。
生成AIは「考え整理したりするAI」で、文章作成、資料要約、アイデア出しなど、生成AIは非常に便利なツールです。

一方で、売上をどう伸ばすか、どの営業施策に集中すべきか、人材や現場のリスクをどう管理するか、といった
「具体的な意思決定」においては、生成AIでは解決できない領域が存在します。
売上予測や発注予測といった「成果」に直結するのは、数値予測を行う予測AIです。

このように、生成AIと予測AIは、役割も成果もまったく異なります。
生成AIは「考えたり整理したりするAI」、予測AIは「数値を予測し、判断するAI」といえます。

生成AIと予測AIの違い（比較）
生成AIと予測AIの違いは、以下のように整理できます。

生成AIは意思決定の材料を整えるAIであり、
予測AIは意思決定そのものを可能にするAIです。

比較項目	生成AI	予測AI
主な役割	考える・整理する・作る・比較する	予測・選ぶ・防ぐ・伸ばす
AIモデルの事例	自然言語処理、RAG型LLMモデル、BERT、Transformerなど	ランダムフォレスト、LightGBM、異常検知、時系列分析、ガウス過程回帰など
アウトプット	文章、要約、アイデア	数値、確率、最適解、上限・下限値
タスクの事例	●差別化分析・有価証券報告書やIR資料から　競合他社との差別化戦略、　IR戦略や新たな営業戦略を出力 ●感情分析・社員の声・顧客の声の感情分析、　トピック分類により人的資本経営　の可視化、組織風土改革案を出力 ●メール分析・メールからリスクやトラブルの　早期把握、営業戦略通りに現場　が動いているかギャップ分析	●発注・需要予測・従来の属人的な発注から数的根拠　のある発注により利益率が改善　するなど業績向上に直結 ●離職確率の予測・キーマンの退職を未然に防ぎ　人手不足に対応できる ●シフト最適化・成果の上がる人員を組合せることで、定着率と現場満足度を向上 ●事故予測・事故やトラブルの発生確率を予測

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