用語比較
AIの基本用語まとめ（生成AI・LLM・機械学習・プロンプトの意味と関係）
生成AI、LLM、機械学習、プロンプトはよく目にする言葉ですが、どれがどれの一部なのかを説明するのは意外と難しいものです。生成AIパスポートのような入門資格を受ける前の段階で、この関係を先に整理しておくと、似た選択肢を見分けやすくなります。
AIの中に機械学習があり、機械学習の手法の一つがディープラーニングで、生成AIはその技術を使って文章・画像・音声などを新たに作るAIの総称です。LLMは主に文章を扱う生成AIの土台となるモデルで、プロンプトはそのモデルに渡す指示の文章です。
このページは、AIの学習をこれから始める人と、用語を聞いたことはあるが他人に説明できない人を対象にしています。用語を一つずつ詳しく比べるページは別にあるため、ここでは全体の地図と覚える順番だけを示し、深く知りたい用語は各ページへ進めるようにしています。
この記事の根拠と出典
各セクションの見出しの下に、公式資料で確認した内容か編集部の整理かをラベルで示しています。 試験日・料金・申込条件・試験方式は変わることがあるため、申込前に公式サイトで確認してください。G検定の一次情報確認日: 2026-10-02。
結論
機械学習
データからパターンや規則性を自動的に学習し、予測や分類ができるようにする手法。AI（人工知能）を実現する手法の一つ。ディープラーニングは、ニューラルネットワークの層を深く重ねた機械学習の手法。
生成AI（ジェネレーティブAI）
文章・画像・音声などのコンテンツを新たに生成するAIの総称。出力の種類による広い分類で、テキスト生成AI・画像生成AI・音声生成AIなどに分かれる。
LLM（大規模言語モデル）
大量のテキストで学習し、人間が書いたような自然な文章を生成できる大規模な言語モデル。テキスト生成AIの中核になるモデル。
プロンプト
生成AIに対して出力の指示や条件を与える、入力のテキストや文章。指示の与え方を工夫・設計する取り組みはプロンプトエンジニアリングと呼ばれる。
違いを表で確認
| 比較軸 | 機械学習 | 生成AI（ジェネレーティブAI） | LLM（大規模言語モデル） |
|---|---|---|---|
| 一言でいうと | データから規則性を学習して予測や分類をする手法G検定の「一言でいうと」 | コンテンツを新しく作るAIの総称統計検定2級の「一言でいうと」 | 大量のテキストで学習した大規模な言語モデルDS検定の「一言でいうと」 |
| 何の分類か | AIを実現する手法の分類 | 出力の種類による分類 | モデル（技術）の一種 |
| 扱う対象 | 学習に使うデータ | 文章・画像・音声などの生成物 | 主にテキスト（文章） |
| 生成AIパスポートでの章 | 第1章 AI（人工知能） | 第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） | 第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例（用語集の分類） |
生成AIパスポートの学習に使う書籍（Amazon）
試験範囲を通して読むときの1冊です。読んだ章は、このサイトの章別問題で確かめられます。
どこで迷っているかを切り分ける
ニュースで聞く言葉の意味をひとまず整理したい人
まず入れ子の関係だけを覚えます。AIが最も広く、その手法の一つが機械学習、さらにその手法の一つがディープラーニングです。生成AIはこの流れの先にあるコンテンツを作るAIの総称で、LLMは文章を扱う生成AIの土台です。細かい違いは後から足せます。
生成AIパスポートの受験を決めた人
生成AIパスポートは60問・60分のIBT方式で、受験料は11,000円（学生は5,500円）、公式の試験概要で案内されています。用語は第1章のAIから第5章のプロンプトまで順に出てくるため、このページの順番どおりに用語集を読み、章別の問題で確認する流れが取りやすくなります。
G検定も視野に入れている人
G検定の用語集では、機械学習とディープラーニングは大項目1「人工知能とは」、生成AIは大項目2「人工知能をめぐる動向」、大規模言語モデルは大項目6「ディープラーニングの応用例」に置かれています。同じ言葉でも資格ごとに置かれる章が違うため、受ける資格の用語集で定義を確認します。
問題文から答えを選ぶ手順
- 1
手法の話か、作る物の話かを分ける
データから学習する仕組みの話なら機械学習やディープラーニング、文章・画像・音声などを新たに作る話なら生成AIです。
- 2
扱う出力が文章かどうかを見る
文章を生成するモデルの話ならLLM、画像や音声など文章以外の生成まで含む広い話なら生成AIと読みます。
- 3
モデルの話か、入力の話かを分ける
モデルそのものの性質はLLM、モデルに渡す指示の文章や与え方の工夫はプロンプトやプロンプトエンジニアリングです。
- 4
迷ったら用語集の定義に戻る
選択肢の言い回しで迷ったときは、各用語の定義の一文に戻って、どの分類を指しているかを確かめます。
試験での見分け方
- 1データから規則性を学習する手法の話なら機械学習。層を深く重ねたニューラルネットワークを使うならディープラーニング。
- 2文章・画像・音声などを新たに作るAIの総称の話なら生成AI。
- 3大量のテキストで学習した大規模な言語モデルの話ならLLM。
- 4出力を引き出すために渡す指示や条件の話ならプロンプト。
- 5生成AI＝LLMと決めつけない。生成AIは出力の種類による広い分類で、LLMはその中でも文章を扱うモデルである。
- 6ディープラーニングは機械学習と別の技術ではなく、機械学習の手法の一つである。
誤答しやすい選択肢
生成AIとLLMを一つの言葉として扱う
修正: 生成AIは出力の種類による広い分類、LLMは文章を扱うモデルです。違いは「生成AIとLLMの違い」のページで詳しく確認します。
ディープラーニングを機械学習とは別物と考える
修正: ディープラーニングはニューラルネットワークの層を深く重ねた機械学習の手法の一つです。AI・機械学習・ディープラーニングの入れ子の関係で覚えます。
プロンプトを質問文だけだと思う
修正: プロンプトは、出力の指示や条件を与える入力のテキストや文章です。質問に限らず、役割や形式の指定も含みます。
AIという言葉に確立した定義があると思い込む
修正: G検定の用語集では、何をもって知的とするかが定まっていないため、AIの定義は研究者や機関によって異なると整理されています。設問が示す定義の文脈を読みます。
確認問題
Q1データからパターンや規則性を自動的に学習し、予測や分類ができるようにする手法を何という？
答え: 機械学習
AIを実現する手法の一つで、データから規則性を学習する点が判断根拠です。
Q2文章・画像・音声などのコンテンツを新たに生成するAIの総称は？
答え: 生成AI（ジェネレーティブAI）
出力の種類による広い分類です。文章に限らず、画像や音声の生成も含みます。
Q3大量のテキストで学習し、人間が書いたような自然な文章を生成できる大規模な言語モデルは？
答え: LLM（大規模言語モデル）
文章を扱うモデルである点がLLMの特徴で、画像や音声の生成全般を指す生成AIとは範囲が違います。
Q4生成AIに出力の指示や条件を与える、入力のテキストや文章は？
答え: プロンプト
モデルに渡す入力側の言葉です。その与え方を工夫・設計する取り組みがプロンプトエンジニアリングです。
到達チェック
- AI・機械学習・ディープラーニングの入れ子の関係を説明できる
- 生成AIを、文章・画像・音声などを新たに作るAIの総称として説明できる
- LLMが文章を扱う大規模な言語モデルだと説明できる
- プロンプトとプロンプトエンジニアリングの違いを説明できる
- 受ける資格の用語集で、各用語がどの章に置かれているか確認した
関連ページで確認する
同じ資格で次に知りたいこと
- Zero-ShotとFew-Shotプロンプティングの違い
Zero-ShotとFew-Shotプロンプティングの違いを、プロンプトに例を入れるかどうか、モデルの重みを更新するかどうかから解説。生成AIパスポートでの判断手順と確認問題つきです。
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TemperatureとTop-pの違いを、出力のランダム性を直接調整するか、次の単語の候補を確率の累積で絞るかから解説。OpenAI公式API文書の説明と生成AIパスポートでの判断手順、確認問題つきです。
よくある質問
Q生成AI・LLM・機械学習の関係を一言でいうと？
機械学習はAIを実現する手法、生成AIは新しいコンテンツを作るAIの総称、LLMは文章を扱う大規模な言語モデルです。生成AIの中の文章生成の土台がLLMにあたります。
Qディープラーニングは機械学習に含まれる？
含まれます。ディープラーニングはニューラルネットワークの層を深く重ねた機械学習の手法の一つです。
Qプロンプトとは何ですか？
生成AIに対して出力の指示や条件を与える、入力のテキストや文章です。その与え方を工夫・設計する取り組みをプロンプトエンジニアリングと呼びます。
Qどの用語から覚えればよいですか？
AI、機械学習、ディープラーニング、生成AI、LLM、プロンプトの順が取りやすい順番です。外側の広い概念から内側の具体的な概念へ進むと、関係が崩れません。
Q用語の定義は資格ごとに違いますか？
用語集に置かれる章や説明の切り口は資格ごとに違います。受ける資格の用語集で定義を確認してください。
次に見る比較
- G検定・DS検定・統計検定2級で重なる用語10語の比較
同じ名前の用語の定義と収録章を、資格ごとに並べます。
- ベイズの定理と条件付き確率の違い（統計検定2級の式と計算例）
求める確率の向きの違いと、陽性になる確率の計算例を確かめます。
- 紛らわしい用語ペア早見表
混同しやすい用語の違いと判定の手掛かりを、資格別の一覧で確かめます。
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）