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生成系AI（Generative AI）とは、大規模データセットから学習した確率分布モデルを用いて、新たなデータ（テキスト、画像、音声、動画など）を生成する人工知能技術群の総称である。その中核を成すのは**生成モデル（Generative Model）**であり、これは識別モデル（Discriminative Model）と対をなす概念である。生成モデルはデータの背後にある潜在変数（latent variables）を推定し、観測データの生成過程 P(X, Z) を確率的にモデル化する点に特徴がある。

代表的な生成モデルには、確率的生成モデル（Probabilistic Generative Models）と深層生成モデル（Deep Generative Models）がある。前者には混合ガウスモデル（GMM）や隠れマルコフモデル（HMM）などが含まれるが、近年主流となっているのは後者であり、ニューラルネットワークによる高次元分布の近似を行う。特に有名なのが、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、および**拡散モデル（Diffusion Model）**である。

VAEはエンコーダ・デコーダ構造を持ち、潜在空間における確率的表現学習を行う。GANはジェネレータとディスクリミネータの**ミニマックス最適化（minimax optimization）**によって、分布近似を競合的に洗練させる。一方、Diffusion Modelはノイズ除去過程を逐次的に学習し、高品質なサンプル生成を可能にする。この拡散モデル系は、**スコアベース生成（Score-based Generation）**とも呼ばれ、現在の画像生成（例：Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney）や動画生成の中心技術となっている。

また、自然言語領域では、自己回帰型言語モデル（Autoregressive Language Model）が主流であり、Transformerアーキテクチャを基盤とする。GPTやLLaMAなどは、トークン列の条件付き確率 P(x_t|x_{<t}) を逐次推定し、テキストを生成する。これにより、文脈保持・推論・スタイル模倣などの高次言語生成能力が実現している。

さらに近年では、マルチモーダル統合（text-to-image, text-to-video, text-to-audioなど）が進み、生成系AIは単一モーダルの枠を超えて「統合的創発（emergent multimodality）」を示すに至った。これは巨大パラメータ空間と自己教師あり学習（self-supervised learning）による**表現学習の汎化（representation generalization）**の成果であり、人間の創造的活動の一部を模倣・拡張する段階に入っている。

要するに生成系AIとは、確率的表現学習・深層分布近似・モーダル統合によって新たなデータを創出する人工知能技術体系であり、単なる情報処理を超え、創造の自動化を実現する計算的パラダイムである。

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