おすすめ情報AIで経営課題を解決する

生成AIと予測AIの違いを理解してAIを使うと、タスクごとにどうのようなAIが使えるかが簡単に理解できます。

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、データを使用して、文章作成、資料要約、アイデア出しなど、新しいものを作成する便利なツールです。

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。予測AIはデータを使用して、非常に高い確率で将来の起こりうることを予測できます。

まとめると、予測AIは過去のデータからパターンを分析し、未来や未確定の「数値・分類」を予測する「業務」AI（例: 売上予測）です。
一方、生成AIは学習データをもとに新しいコンテンツ（テキスト、画像、コードなど）を創造する「創作」AI（例: ChatGPT）です

このように、生成AIは「アイデア、判断材料を出力するAI」、予測AIは「数値を予測、確率を出力するAI」であり、それぞれの役割や成果もまったく異なります。それぞれに特有の使い方がありますので、意識的に区別してタスクを考えていくことが重要です。

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：文章作成・要約・分析など、「考え、整理するAI」
• 予測AI：数値予測・確率算出・最適化など、「数値を予測し判断するAI」

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

参考資料：少数データでAI分析
自然言語処理AI技術・生成AI技術を使ったAIメール解析システム　　Mail Beacon-1を開発

●AIエンジニアが不在の企業様・ご興味のある企業様へ

・エンドユーザーである企業様に限ります(コンサルティング企業様、同業他社様、個人は除く)。

【社会整備サポート協会 概要】

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