【AWS AIF対策】AI・ML・生成AIの関係を整理する

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1. 2026年9月 AI・ML・生成AIの関係を整理する AWS Certified AI Practitioner 対策 #1 赤神青空
2. ▪外側ほど広い概念、内側ほど具体的な手法 AI・ML・深層学習・生成AIは入れ子の関係 AI（⼈⼯知能） ⼈が⾏う認識や判断を、コンピュータで実現する技術の総称 機械学習（ML） ルールを⼈が書かず、データから規則を学ぶ 深層学習 多層のニューラルネットワークを使う機械学習 ⽣成AI 学んだパターンから、⽂章や画像を新しく作る 基盤モデル（FM）‧⼤規模⾔語モデル（LLM）はここに⼊る 今ココ 全体像 2/10
3. ▪入れ子の外側から順に、代表的な例を並べる 具体例で見る4つの違い AI（MLではない） 例：ルールで答えるボット 機械学習 例：取引の不正を判定 深層学習 例：写真の物体を認識 ⽣成AI 例：⽂章や画像を作る もし「営業時間」なら → 決まった⽂を返す 「新商品の紹介⽂を 3⾏で書いて」 もし「送料」なら → 決まった⽂を返す 基盤モデル それ以外なら →「分かりません」 ⼈がルールを書く 今ココ 全体像 学習したモデル 不正の疑い 多層のニューラルネットワーク データから規則を学ぶ 特徴も⾃分で学ぶ 新しく作る 3/10
4. ▪多くは生成AI（基盤モデル）を中核に組み立てる エージェント型AIは、生成AIを使って動く仕組み ⽣成AI（単体） エージェント型AI ⼈ ⽬標 ⼿順を計画 ⼊⼒（プロンプト） ⽣成AI 応答を1回返す ⼈ 次に何をするかは⼈が決める 実⾏ 繰り返す ツール‧外部システム 結果を確認 完了 計画や判断には、多くの場合 ⽣成AI（基盤モデル）を使う MCPやマルチエージェントなどの詳しい話は、第7回で扱います 今ココ 全体像 4/10
5. ▪代表的な3つ。違いは正解の与え方 学習の種類は、正解の与え方で分かれる 教師あり学習 正解ラベルが付いたデータで学ぶ メール スパム メール 通常 教師なし学習 ラベルなしで、まとまりを探す 今ココ 学習とデータ ⾏動に対する報酬から学ぶ エージェント 報酬 状態 ↑ 正解ラベル ⾏動 環境 新しいメールを分類 ⽤途：分類‧回帰 強化学習 ⽤途：クラスタリング‧異常検知 試⾏錯誤で報酬が増える⾏動を学ぶ ⽤途：ロボット制御など 5/10
6. ▪基盤モデルの事前学習は、自己教師あり学習 ほかにもある学習の種類 半教師あり学習 少しのラベル付きデータと、⼤量のラベルなしデータで学ぶ ラベル付き ⾃⼰教師あり学習 データそのものから正解を作って学ぶ 今⽇は ⾬ が ？ 次の語を予測 ラベルなしデータにも広げる 向く場⾯：ラベル付けに⼿間がかかるとき 今ココ 学習とデータ 降った ← ⽂章の続きが正解 使われる場⾯：基盤モデルの事前学習 6/10
7. ▪問題文のデータの説明から、手法を絞り込める データは、ラベルの有無と形で見る ラベルあり ラベルなし → 教師あり学習の候補 不正 正常 正常 構造化 表形式‧時系列 ⾮構造化 テキスト‧画像‧⾳声 今ココ 学習とデータ → 教師なし学習の候補 「不正」「正常」が付いた取引履歴 センサーの時系列データ 「⼭」 写っているものの名前が付いた画像 問い合わせメールや⽂書 7/10
8. ▪3つのケースを、学習の種類に当てはめる この場合、どの学習を使う？ 01 02 03 過去の売上と、その月の天気や曜日のデ ータがある 購買履歴はあるが、どんなグループがあ るかは分からない 目的地に早く着いたら、高い点数を与え る 来月の売上を予測 今ココ 学習とデータ 顧客をグループ分け ロボットの経路を学習 8/10
9. ▪クイズの前に、持ち帰ってほしいことを振り返る 今回のまとめ AI ⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習 ⊃ ⽣成AI 外側ほど広い概念、内側ほど具体的な⼿法 エージェント型AIは、⽣成AIを使って動く仕組み ⼊れ⼦の内側の層ではなく、計画‧実⾏‧確認を繰り返す 学習の種類は、正解の与え⽅で分かれる 代表的な3つ。教師あり＝ラベル、教師なし＝ラベルなし、強化＝報酬 計画 教師あり 実⾏ 確認 教師なし 強化 構造化 ⾮構造化 ほかに半教師あり‧⾃⼰教師あり学習 基盤モデルの事前学習は⾃⼰教師あり学習 データはラベルの有無と形で⾒る ラベルがあれば教師あり、なければ教師なしが候補 今ココ おわりに 9/10
10. ▪動画に付けたクイズから回答できます。答え合わせは次回の冒頭で 今回のクイズ 問い合わせの内容を理解し、在庫を検索して、返品の手続きまで自動で進める AI。これを最も適切に表すものは？ A 教師なし学習 今ココ おわりに B 生成AI（単体） C エージェント型AI D 強化学習 10/10