「AIって結局何種類あるの？」
「ChatGPTは知ってるけど、他に何があるかわからない」
「会社でAI活用を任されたけど、何から始めればいいのか…」

そんな風に感じていませんか？
実は、AI技術が加速している現代、多くのビジネスパーソンが同じような疑問を抱えています。
AI技術は急速に進歩していますが、種類や特徴を整理した情報は意外と少ないものです。

この記事では、AIの種類を地図のように整理し、それぞれの特徴や使い分けのポイントをお伝えします。
ITに詳しくない方でも「これなら自分にも使えそう」と思える入り口を見つけていただけたら嬉しいです！！

全体像：AIの”種類”を地図でつかむ

AIの種類を理解するには、2つの軸で整理するとわかりやすくなります。

汎用型 vs 特化型

汎用型AIは、文章作成から翻訳、計算まで幅広いタスクに対応できるAIです。
一つのツールで多くのことができる反面、専門性では特化型に劣る場合があります。

• 代表例：ChatGPT、Google Gemini、Claude
• 向いている場面：
  • 初めてAIを使う方の入り口として
  • 複数の業務で横断的に活用したい場合
  • どのAIを使うか迷っている段階

特化型AIは、翻訳やデザイン生成など特定の用途に特化したAIです。
その分野では高い精度を発揮しますが、用途は限定されます。

• 代表例：DeepL（翻訳）、CanvaのAI（デザイン）、GitHub Copilot（プログラミング補助）
• 向いている場面：
  • 特定の業務で継続的に使いたい場合
  • 高い精度が求められる専門作業
  • 既に使いたい用途が明確な場合

　　　ex) 気象データを分析して天気を予測するシステム、画像や音声認識、自動運転システム　など

強いAI vs 弱いAI

この分類方法は、汎用型・特化型とはまた違った観点の分類方法で、
いわゆる「心の観点」で見た分類方法です。

強いAI（AGI：Artificial General Intelligence）は、自意識や心を持っているAIのことです。
あらかじめ行動内容をプログラミングしたり、データを与えたりしなくても、状況を自らが判断して行動ができる、人間のような思考・知能を持つAIのことを指します。
強いAIと汎用型AIは同じものとして考えられています。
ただし、現在はまだ研究段階で、実用化の時期は不明です。

弱いAI（ANI：Artificial Narrow Intelligence）は、逆に自意識や心を持たないAIです。
与えられた役割やプログラミングされた行動は自動で行えますが、プログラムにない行動や想定されていないトラブルなどは処理できません。
現在実用化されているAIは、すべて弱いAIに分類されています。
とはいえ、「弱い」という名前ですが、特定のタスクでは人間を上回る能力を発揮します。

つまり、今私たちが触れるAIはすべて「弱いAI」に分類され、それで十分に実用的な価値を提供してくれます。

（参照：https://promo.digital.ricoh.com/chatbot/column/detail103/）

“いま使われているAI”を数字でつかむ

主要なAIサービスがどの程度利用されているか、おおよその数字も調べてみました。
以下の表がその数字です。

※数値は変動します。都度最新の情報をご確認ください。

ここから見えるのは、汎用型AIは入り口として多くの人に試されやすく、特化型AIは継続利用者が定着しやすいという傾向です。
どちらも価値があり、用途に応じて使い分けることが大切です。

タイプ別のAI｜それぞれのAIで出来ること

文章生成・要約（汎用型）

できること：
メールの草案作成、会議の議事録要約、報告書の構成案作成など

代表的なAI：

• ChatGPT（OpenAI）：文章作成、要約、会話、画像・音声も可。入門〜実務まで幅広く使える“総合型”。 

• Gemini（Google）：テキスト/画像/音声のマルチモーダル。Googleサービス連携の下地が強い。

• Claude（Anthropic）：長文要約や説明が得意。安全性・企業導入を押すプロダクト設計。

向いている人：

• 文章作成をすることが多い方
• 要点整理が苦手な方
• アイデア出しのきっかけが欲しい方

最初の一歩：
会議後のメモを整理する際に、「このメモを300字で要約して。決定事項、ToDo、担当者を箇条書きで整理して」と入力してみてください。
完璧でなくても、整理の叩き台として十分活用できると思います。

検索特化（回答型サーチ）

できること：
質問に対する回答を複数の情報源から統合して提示

代表的なAI：

• Perplexity：ウェブを検索→出典を示して統合回答する“Answer Engine”。一次情報リンク付きで学習に向く。

• Copilot Search in Bing（Microsoft）：従来検索＋生成AIの要約/回答を統合。引用表示を前提にした設計。

向いている人：

• 初期リサーチを効率化したい方
• 複数の情報を比較検討したい方

最初の一歩：
調べ物をする際に、「○○について教えて。できれば公式の一次情報のURLも添えて」と依頼してみてください。
ただし、出力された情報は必ず一次情報で確認する習慣をつけましょう。

翻訳（特化型）

できること：
多言語間の翻訳、ニュアンスを考慮した意訳

代表的なAI：

• DeepL：ニュアンスの自然さで評価が高い。言語サービス業界での採用実績も厚い。

• Google 翻訳 / Gemini 経由の翻訳：幅広い言語・プロダクト連携で実用的（用途により使い分け）。 

• （音声まで含めるなら）DeepL Voice：リアルタイム音声翻訳の機能拡張が進行。

向いている人：

• 海外とのやり取りがある方
• 外国語の資料を読む必要がある方

最初の一歩：
英語のメールを翻訳する際に、「専門用語は原文も併記して」と指定してみてください。
重要な単語の意味を見落とすリスクを減らせます。

デザイン生成（特化型）

できること：
プレゼン資料のデザイン、SNS投稿用画像、簡単なロゴ作成

代表的なAI：

• Canva（Magic Studio / Magic Design）：テンプレを基点にプレゼンやSNS画像を即生成。非デザイナーでも扱いやすい。

• Adobe Firefly / Adobe Express：商用利用に配慮した生成モデル群。画像補完や背景生成に強い。

向いている人：

• 資料や画像など、デザインを作成することが多い方
• 資料作成の時間を短縮したい方

最初の一歩：
既存のテンプレートを修正することから始めてみてください。
ゼロから作るより、色やフォントの変更から慣れていくと安心です。

コーディング補助（特化型）

できること：
プログラムコードの生成、エラーの修正提案、処理の最適化

代表的なAI：

• GitHub Copilot：エディタ内で行〜関数単位の提案、テスト作成支援など。開発現場の定番。

• Gemini Code Assist：VS Code/JetBrains等でコード生成・デバッグ・出典付き回答など。個人向けは無償提供も。

• Amazon CodeWhisperer（Amazon Q Developerへ統合移行中）：AWS連携のコード提案。CLI補助も。

向いている人：

• 簡単な自動化スクリプトを作りたい方
• Excelの関数やマクロで困っている方

最初の一歩：
コードを生成する際、「コメント付きで出力して」と指定してみてください。
何をしているコードなのかがわかりやすくなり、後で修正する際も安心です。

音声・会話（特化〜汎用）

できること：
音声の文字起こし、音声での質問応答

代表的なAI：

• ChatGPT（リアルタイム音声）：GPT-4o/Realtime APIで同時処理の対話が可能に。会話の自然さが向上。

• Gemini Live：割り込み可能な音声対話。モバイル中心に展開。

• Otter.ai：会議の自動文字起こし→要約/アクション項目まで。Zoom/Teams/Meet連携。

• OpenAI Whisper（OSS）：多言語の音声認識モデル。自前運用の基盤に。

向いている人：

• 会議の議事録作成を効率化したい方
• 移動中にハンズフリーで情報収集したい方

最初の一歩：
音声認識を使う際は、「固有名詞（人名、会社名など）の確認をお願いします」と最後に付け加えてみてください。
聞き間違いやすい部分をチェックできます。

安心してAIを使うための注意点

AIを活用する際には、注意しなければならないこともあります。
今回は、簡単にその注意点もまとめてみました！

 

▼詳細を知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
誰でもわかる！AIを活用するメリット・デメリットを知っておこう【2025年版】

個人情報・社外秘は入れない

NG例：

• 顧客の個人情報（氏名、住所、電話番号など）
• 社内の機密情報（売上数字、戦略資料など）
• パスワードやアクセス情報

代わりに「A社」「○○部長」「XX地域」のように抽象化して入力してください。

出力は仮説扱いすること

AIの回答は「たたき台」として活用し、以下の分野は特に、必ず一次情報で確認してください

• 数字や統計データ
• 法律や規制に関する情報
• 医療や健康に関する情報
• 最新のニュースや時事情報

まとめ

AIの種類は確かに多様ですが、
自分のやりたいことを整理し、どんな課題を解決したいかを明確にすることで、自分に合った選択肢が見えてきます。

大切なのは、すべてを理解しようとせず、まず一つだけでも試してみることです。
この記事で紹介した内容の中から、合うところだけを持ち帰って、今日からできる小さな一歩を踏み出していただけたら嬉しいです。

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