個人的なメモですが、AIについて全体図を先に勉強しましたので共有します。
理由は、お客様のボットを変更するにあたり、自社で先に変更点など
今までのチャットボットとの違いを把握するためです。

その延長で生成AIのボットの違いを知りたくてはまっています。

これからの主流になるのが良くわかります。

まずはAIと生成AIの定義も知っておくと良いです。

AIはさまざまな技術やアプローチが含まれており、
機械学習、ロボティクス、自然言語処理、画像認識などがあります。

そのAIは、単純なタスクを自動化することから
複雑な意思決定プロセスをサポートするまで、
多岐にわたる用途があります。

そのAI技術の種類を具体的な区分として
大きく分けて「生成AI」「文書生成AI」「理解AI」「予測AI」「その他AI」
というカテゴリがあります。

生成AIは、新しいコンテンツを生み出すAIです。
特定のAI技術のカテゴリで、新しいコンテンツ
（テキスト、画像、音楽、ビデオなど）を生成する能力に特化したものです。

この技術は主に、深層学習ネットワークを使用して訓練され、
大量のデータから学習して新しい出力を生成します。

画像生成AIには、DALL-EやStable Diffusionがあり、
絵画や写真のようなビジュアルを生成します。

動画生成AIは動画コンテンツを作り出し、
Runway Gen2やSoraが該当します。

コード生成AIは、Codexのような
プログラミングのコードを自動生成します。

音楽生成AIは音楽やメロディを作るAIです。

SunAI Jukeboxなどがあります。
文書生成AIは、大量のテキスト情報を処理・生成するAIです。

LLM（Large Language Models）は、GPT-4やChatGPTのような
複雑な言語モデルを指し、テキストベースの対話や内容を作成します。

理解AIは、自然言語処理に重点を置いています。
これにはSiriやGoogleアシスタントのような
音声認識と応答が可能なAIが含まれます。

予測AIは、データから未来の出来事を予測するために使われます。
株価や気象予報など、特定のパターンや傾向を分析し予測します。

その他AIには、データ分析や機械学習を用いたさまざまな専門的な
機能を持つAIが含まれます。

BigQuery MLやVertex AIなどが、
データセットからインサイトを抽出するために使用されます。

全体的に、AIは人間の活動を支援し、強化するために多方面で活用されています。

両者の大きな違いは、AIボットが学習して進化し続けることができるのに対し、
チャットボットは基本的に静的な応答を繰り返す点です。

AIボットは複雑な問題解決に対応し、
より人間のようなインタラクションを実現することが可能です。

読み込むデータが多い方が良いです。
マニュアルの整理にもつながり良いです。

一方でチャットボットは比較的単純なタスクや
よくある質問に迅速に答えるのに適しており、
簡単なユーザーの問い合わせに効率的に対応することができます。