予測AI vs. 生成AI 進化する
スマホで入力すると出てくる予測変換と、画面に現れるChatGPTの文章同じ「AI」という言葉で語られがちですが、実はその役割は大きく異なります。
「過去から未来を予測する予測AI」と「ゼロから新しいものを創り出す生成AI」は、まさにAIの進化の潮目であり、2025年現在、その境界線は崩れつつあります。
Built Inは、両者の違いを「生成AIは『新たなモノ』を作り、予測AIは既存のパターンから“未来”を示す」と明示しています 。一方、ガートナー日本は生成AIを“非構造的データ（文章・画像・音声など）を生成するAIとして位置づけ、予測AIとの役割分担を整理しています 。
このように、両者を対照的に語る解説は多いものの、同時に「互いが補完しあう方向」での融合的視点も生まれつつあります。
技術的構造の詳細解説！中核をなす「RAG」と「ローカル生成AI」
RAG：ハイブリッド型AIの中核技術
RAG（Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成）は、予測的な検索機構（Retrieval）と生成的な文章・データ生成（Generation）を合体させた手法です。
つまり、まず外部データソース（Web・社内DBなど）から関連情報を取得し、それをもとに生成モデルが文脈に沿った最適回答を構築します。
Built Inによれば、RAGは生成AIの「情報ソースの信頼性を補強する」構成要素とされています 。この構造により、純粋な予測AIでは対応しきれない「信頼性の担保」や「最新性の反映」が実現されつつあるのです。
Copilot+：ローカル生成AIの実装アーキテクチャ
MicrosoftはこのRAG技術を、Windows 11＋Copilot+ PCモデルに実装しました 。ここでは以下のような技術的革新が含まれます：
- ❚❚モデルのローカル実行：クラウド依存から脱却し、オフラインでもAIを稼働可能に。
- ❚❚Recall機能：PC上の履歴・ファイル・アクティビティから、自動で関連情報を「思い出し」提案。
- ❚❚レイテンシ削減：クラウド往復が不要なため、リアルタイムでのプロアクティブな応答が可能。
これらによって、AIは“道具”から“即応する伴走者”へと進化します。たとえば、プレゼン作成中に関連画像や過去の資料を自動提案してくれる――まさに秘書的エージェントの台頭です。
技術融合の行方「予測＋生成＝複業AI」の未来像
境界線の消滅と相互強化
今後、予測AIは生成的✔️機能を獲得し、生成AIは予測的✔️推論能力を持ち始めます。
例えば、生成AIが「次に来るトレンド」について予測的分析を内包しながら、まとめレポートを自動生成する、といった使われ方です。
この流れの中では、RAGは「AIの中核アーキテクチャ」としてますます重要性を帯びます。
外部情報との連携能力を持つ生成AIは、単なる静的モデルではなく、「動的に学び成長するAI」へと進化していくでしょう。
エンタープライズ／個人利用での差異
企業向けには、RAGと予測AIを含む一連のAIスタックが、高度な業務自動化のコアになります。
たとえば、大量データから傾向を予測しつつ、不足情報を生成AIが補う契約書レビューやレポート作成などです。
一方で個人向け、特にCopilot+ のようにローカル実行が可能な環境では、プライバシーを保持しつつ、即応性やカスタマイズ性を活かせます。
この違いが「クラウド vs. エッジ（ローカル）」という構造的な使い分けを生み出していくでしょう。
ハルシネーションは乗り越えられるか？精度向上と信頼性の鍵
生成AIの課題として知られる“幻覚（ハルシネーション）”は、現代の技術的壁です。
これを乗り越えるために注目されているのが、以下の一連のアプローチです：
- RAGとの併用：検索結果をリアルに結びつけて生成することで、事実チェック機構になる。
- 文脈強化：ユーザの行動履歴やファイルに基づくマルチモーダル入力で、出力の精度が向上。
- 評価フィードバックループ：ユーザーによる「修正・否定」をAIが学び、“急所だけでなくプロセス全体”を改良する。
Copilot+ はこれらのアプローチを組み合わせることで、単なる“答え生成”ではなく、“答え精度担保”の方向性にも取り組み始めています。
社会とビジネスへのインパクト予測
業務プロセス最適化の新幕開け
複数AIモデルが“伴奏者”として行動する未来において、個人の意思決定やタスク処理が飛躍的に効率化されます。
例えば、営業マンがMicrosoft Teamsでの会議から議事録要約を自動生成し、次の提案文書を書く、完全に自動化された自律型業務が現実となりつつあるのです。
教育・クリエイティブ分野への応用
学生やクリエイターにとっても革命的変化が訪れます。
学習支援ツールとして、授業ノートの要約や類似例の生成。
クリエイターには、プロンプトを投げることで画像・音声・テキストを複数バリエーションで生成できる“共創環境”が整うでしょう。
まとめ：AIは“ツール”から“伴走者”へ
- 予測AIと生成AIはもはや互いを排除しない。むしろ補完関係にありながら融合に向かう。
- RAGはその融合の鍵。信頼性・最新性・文脈重視が、AIの質を高める。
- 技術主導型進化はすでに始まっている。今後は個人・企業問わず「AIとどう伴走するか」が問われる。
マイクロソフトのCopilot+は、まさにこの“共走するAI”社会の先駆けだ。
あなたのPCはこれから、「使うあなたの記憶＝知識ベースと融合しながら進化するAIエージェント」へと変わっていきます。
引用元情報：
- Built In『Generative AI vs. Predictive AI: What’s the Difference?』
https://builtin.com/articles/generative-ai-vs-predictive-ai - Computerworld『Microsoft’s new genAI model to power agents in Windows 11』
https://www.computerworld.com/article/4011232/microsofts-new-genai-model-to-power-agents-in-windows-11.html
