生成AIの動向と活用技術
「生成AIパスポート（2026年版シラバス対応）」の中で、第3章はこういう役割です。
第2章で「生成AIの仕組み（なぜ文章や画像を作れるのか）」を学んだあと、
第3章では一気に現実の世界へ降りてきます。
- 今のAIで何ができるの？
- 仕事や生活で、どう使うのが上手いの？
- 便利な反面、どんな危険があるの？
つまりこの章は、生成AIを「知識」ではなく、道具として安全に使いこなすための実践編です。
2026年2月試験向けの最新シラバスでは、特に次の4点が柱になっています。
1. 「作るAI」から「やってくれるAI」へ：AIエージェント
これまでの生成AIは、基本的に「質問したら答える」タイプでした。
でも最近は、AIが自分で作業を進める方向へ進化しています。
AIエージェントって何？
一言でいうと、指示を受けたら、段取りを考えて、作業を実行するAIです。
たとえば、
- 「このテーマを調べて、要点をまとめて、メール案を作って」
- 「旅行プランを作って、予約候補を出して」
- 「会議メモを整理して、ToDoリストを作って」
みたいに、ゴールを渡すとAIが
「まず調べる→整理する→文章にする」
のように、自分で順序を組んで動きます。
MCPって何？（やさしく）
AIエージェントが動くためには、AIが外部の道具を使える必要があります。
たとえば「カレンダー」「メール」「検索」「社内ツール」など。
そのときに登場するのが MCP（Model Context Protocol） で、
ざっくり言うと AIと外部ツールをつなぐ“共通の接続ルール” です。
最新シラバスでは、GenSpark、Manusなどの例も学習対象になっていて、
AIが「相談相手」から「仕事を進める実務者」に近づいていることが強調されています。
2. AIの“もっともらしいウソ”を減らす：RAG（検索拡張生成）
生成AIは便利ですが、弱点もあります。
それが ハルシネーション。初心者さん向けに言うと、
AIが、確かめずに「それっぽい答え」を作ってしまうこと
です。しかも自信満々で言うのが厄介。
そこで重要になるのがRAG
**RAG（検索拡張生成）**は、
AIが答える前に、外部の信頼できる情報を探して、その内容をもとに答えを作る仕組みです。
たとえば、
- 社内規程
- 最新ニュース
- 製品マニュアル
- 法令や公的資料
を検索して、根拠を取り込んでから回答するので、ウソが減りやすくなります。
仕組みを支える用語も登場
RAGの説明で出てくる用語は、初心者には最初ちょっと硬いけど、意味はシンプル。
- チャンク：文書を「意味のかたまり」に小さく分けたもの
（長文をそのまま渡すと扱いにくいので、適度なサイズに切るイメージ） - ベクトルデータベース：文章を「意味で探せるように保存する箱」
（キーワード一致じゃなく、近い意味の情報も見つけやすくする）
3. 文字だけじゃない：画像・音声・動画まで広がる（マルチモーダル）
今の生成AIは、文章を作るだけではありません。
最近は、
- 画像を作る・直す
- 音声で会話する
- 音楽を作る
- 動画を作る
といった方向へ広がっています。
マルチモーダルって何？
テキスト以外も扱えるAIのことです。
「文章＋画像」「文章＋音声」のように、複数の形式をまとめて処理できます。
シラバスには、Gemini、Claude、Sora、Veo3、Luma Dream Machineなど、
主流ツールの名前も出てきて、「今どんなサービスが中心か」も押さえる流れになっています。
画像生成を支える“下ごしらえ”
生成AIは、材料（データ）の質が結果を左右します。そこで出てくるのが次の考え方です。
- リサイズ：画像の大きさをそろえる
- 正規化：データの数値の範囲を整える（学習しやすくする）
- データ拡張（augmentation）：画像を回転・反転などして、学習用データを増やす
料理で言うなら、食材を洗って切って、調理しやすくする下準備みたいなものだね。
4. 便利さの裏にある危険：偽情報・偏見・ルールの話
技術が強くなるほど、「悪用」や「事故」も増えます。
第3章は、そのリスクにもちゃんと目を向けます。
ディープフェイク（深層偽造）
AIで作った偽の映像や音声が、本物みたいに見える問題です。
これが広がると、偽情報（ディスインフォメーション）が社会に混乱を起こします。
倫理の問題
- 学習データに偏りがあると、AIの判断にも偏りが出る（差別・偏見）
- AIの判断理由が説明できない（ブラックボックス問題）
そこで重要になるのが
**XAI（説明可能なAI）**です。
これは「AIがなぜそう判断したかを説明できるようにする」考え方です。
世界のルール作り
AIの開発競争が激しい一方で、
EUのAI規制法案など、安全に使うための法律や国際ルールも整えられつつあります。
「技術だけでなく、社会の仕組みもセットで動いている」という視点がポイントです。
まとめ：第3章は「実務に持ち込むための設計図とルールブック」
第3章が伝えたいことは、これに尽きます。
生成AIは強力な道具。
だからこそ “使い方” と “安全策” と “社会ルール” をセットで学ぶ必要がある。
たとえるなら、
- 生成AIという高性能エンジンを手に入れたあと
- AIエージェントやRAGで「安全に動く車」に仕立て
- 倫理や法律という交通ルールを守って社会で走らせる
そのための設計図とルールブックが、この章です。🚗💨
