─ 実装、信頼性、活用シーンの観点から考える ─
はじめに：なぜこの違いが重要なのか？
生成AIの急速な普及により、あらゆるアプリケーション開発に「AIを使うべきか？」という問いが浮上しています。
しかし、すべてのアプリにAIが適しているわけではありません。むしろ、フロントエンドだけで動作するルールベースのアプリが、手軽さ・信頼性・セキュリティの面で優れている場面も多々あります。
本コラムでは、「ルールベースアプリ」と「生成AIアプリ」の違いを明らかにし、実務での選択の指針を提示します。
ルールベースアプリとは何か？
ルールベースアプリとは、開発者が事前に定義した明示的な条件やロジックに従って動作するアプリケーションです。
特徴的な要素：
- JavaScriptや正規表現を用いた静的な処理ロジック
- 入力に対して常に同じ出力が得られる
- オフライン動作が可能で、セキュリティリスクが低い
典型例：
- テキストの整形・変換（Markdown → HTML など）
- ファイル操作ツール（CSV結合、Zip化、画像変換など）
- タイマー、カラーピッカー、ToDoリストといったユーティリティ系アプリ
生成AIアプリとは何か？
一方、生成AIアプリは、ChatGPTや画像生成モデルなどの学習済みモデルを活用して、柔軟かつ創造的な出力を行うアプリです。
特徴的な要素：
- 入力に対して明確なルールなしで応答
- 出力にばらつきがあり、同じ入力でも異なる結果
- 外部APIへの依存が大きく、オンライン接続が前提
- 非常に強力だが、セキュリティや検証性の課題あり
典型例：
- 自動要約／メール文面生成／文章校正ツール
- 画像生成、コード補完、プロンプト応答型ツール
比較表：ルールベースと生成AIの違い
| 項目 | ルールベースアプリ | 生成AIアプリ |
|---|---|---|
| 処理方式 | 明示的なルールに基づく処理 | 学習済みモデルによる出力生成 |
| 使用技術 | JavaScript、正規表現 | LLM（ChatGPT等）、画像生成API |
| 出力特性 | 常に同じ出力 | 出力にばらつきあり |
| テスト性 | テストしやすい | テストしにくい |
| セキュリティ | 制御しやすい | API経由での漏洩リスクあり |
| オフライン性 | 完全オフライン動作可能 | オンライン接続が必要 |
| 主な用途 | 業務補助、教育支援、軽量ツール | 創作支援、発想補完、自然言語インターフェース |
どちらを使うべきか？
選択の鍵は、「誰が、何のために、どのように使うか？」です。
ルールベースが向いている場面
- セキュアな業務環境（自治体・教育現場など）
- シンプルで反復的な作業（例：テキスト変換、画像処理）
- 再現性のあるアウトプットが求められる場合
生成AIが力を発揮する場面
- 曖昧な指示に応答が必要なUI
- ライティングや企画補助などの創造性が求められる場面
- ユーザーからの自然言語入力を扱う場面
おわりに：組み合わせる視点も重要
両者は二項対立ではなく、目的に応じて使い分ける技術です。
たとえば、「入力チェックや整形はルールベース」「応答生成はAI」など、ハイブリッド設計も増えています。
特に教育や業務現場では、まずルールベースで安全・安定なUIを確保し、そこにAIを段階的に導入していく戦略が現実的です。
