生成AIとは？その魅力とは

生成AIとは

　生成AIとは、Generative AI(ジェネレーティブAI)とも呼ばれ、パターンや関係の学習を行うことで、新しいコンテンツを生成できる人工知能（AI）の一種です。生成AIは、決められた行動の自動化が目的であった従来のAIとは異なり、与えられたデータの整理や分類だけでなく、新しいコンテンツを作り出すことができる技術のことをいいます。
検索数等を見ても面白いデータが取れています。2022年初め頃から少しずつ注目が集まり始め、2022年11月30日にOpenAIが対話型AI「ChatGPT」を公開したことで爆発的に検索数が増えております。OpenAIの対話型AI「ChatGPT」が生成AIという言葉の火付け役となり一気に世に広まっていきました。

【検証】3種の生成AIで違いを確認

Copilot、Bard、ChatGPTそれぞれで「生成AIとは何ですか？」というシンプルな質問を投げてみました。それぞれの回答は下記となっております。

生成AIとは、人の指示に応じて文章や画像、プログラムコードなどを自動で生み出す技術のことです。生成AIは、データから新しいデータを生成することができるAI技術の一種です。例えば、文章、画像、音声、またはビデオを生成するのに使用されます。生成AIは、与えられたデータセットを解析し、そのデータセットに含まれるパターンやトレンドを理解できます。
Copilot

生成AIとは、従来のAIが決められた行為の中から適切な回答を探して提示する性質を持っていたのに対し、新たなデータや情報を創出するAIの一種です。たとえば、文章や画像、音楽などを生成するのが一般的です。

生成AIの仕組み

生成AIは、大量のデータを学習することで、そのデータに含まれる規則性や構造を理解します。そして、その規則性や構造に基づいて、新たなデータを生成します。

たとえば、文章生成AIは、大量のテキストデータを学習することで、そのテキストに含まれる単語や文法の規則性や構造を理解します。そして、その規則性や構造に基づいて、新たな文章を生成します。
Bard

生成AI（または生成系AI）は、「Generative AI」や「ジェネレーティブAI」とも呼ばれ、学習済みのデータを活用して新たなデータを生成できる人工知能の一種です。この技術は、テキスト、画像、音声、動画、プログラムコードなど、様々なコンテンツの創出に利用されます。生成AIは従来のAIが特定のタスクに特化していたのに対し、幅広いデータ形式の生成が可能であり、文章や画像、音楽などの創作活動にも応用されています。例えば、ChatGPTは生成AIの一例であり、自然言語生成に優れています。
ChatGPT

それぞれ回答が異なり、それぞれの人に質問したかの様ですよね。私自身も常日頃から利用させていただいておりますが、様々な可能性を感じる本当に便利なテクノロジーです。
利用するうえで注意点ももちろんあるので、この記事で生成AIに対する理解が深まれば幸いです。

生成AIの意味と概念

　生成AI（または生成系AI）は、テキストや画像、音楽などのコンテンツを生成することを目的としています。従来のAIは決められた行為の自動化が主な目的でしたが、生成AIは新しいコンテンツを創造することが重要な機能です。生成AIはデータのパターンや関係を学習し、その学習結果をもとに新しいコンテンツを生成することができます。言葉にするとシンプルですが、新しいコンテンツを生成・創造することが画期的なため、これだけ世界中に一気に広まったのです。

生成AIの種類と例

　生成AIには、テキスト生成系AIや画像生成系AIなどがあります。テキスト生成系AIは、与えられたテキストやプロンプトに基づいて文章を生成することができます。例えば、冒頭で具体例として出したChatGPTというテキスト生成系AIは、自然な対話文章を生成することができます。画像生成系AIは、与えられた条件やデータに基づいて新しい画像を生成することができます。よくXなどでも見る機会増えているのではないでしょうか？最近だと、バナー広告などに画像生成系AIで制作されたバナー画像を利用している企業様もよくいらっしゃいますね。このような生成AIは、クリエイティブな作業の支援や新たなコンテンツの創出に活用されています。

生成AIと従来のAIとの違い

　生成AIと従来のAIの最も大きな違いは、目的や機能の違いです。従来のAIは主に情報の整理や処理、決定の自動化などが主な目的でした。決められた作業に対して自動化による時間の短縮やルーチンタスクのシステム化などが分かりやすいかと思います。一方、生成AIは新しいコンテンツの生成が主な目的となっています。また、生成AIはデータの学習やパターン認識によってコンテンツを生成するため、学習の工程が必要です。

生成AIの活用事例

　生成AIは、様々な分野で活用されています。例えば、文章生成においては、生成AIを用いてレポートの要約を自動生成することができます。企業の打ち合わせ時の音声ファイルを元に議事録生成を行っているという活用方法もよく利用されています。また、画像生成では、与えられた条件に基づいて新しいイラストやデザインを生成することが可能です。さらに、音楽・音声生成では、与えられたメロディに合ったBGMや歌を生成することができます。生成AIの活用により、業務の効率化や新たなアイデアの創出などが期待されています。

生成AIの技術

生成AIの基礎技術

　生成AIの基礎技術は、データのパターンや関係を学習することです。生成AIは、大量のデータを学習し、その中に存在するパターンや関係性を抽出します。これにより、与えられた情報をもとに新しいコンテンツを生成することが可能となります。

　例えば、テキスト生成系AIでは、与えられたテキストデータを学習し、そのデータに基づいて適切な文章を生成します。また、画像生成系AIでは、ある条件を与えることで新しい画像を生成することができます。

生成AIの課題

　生成AIにはいくつかの課題が存在します。一つは、学習に必要な大量のデータです。生成AIは、多くのデータを学習することで高い品質の生成結果を得ますが、データが不足している場合には精度が低下する可能性があります。

　また、生成AIは、人間の創造性を再現できた様に感じることは多々ありますが、もちろんまだ完全ではないです。生成されるコンテンツには、時折不自然な表現や誤りが含まれることがありますし、入力文の伝え方が悪いと、全く関係の無い答えが本当かの様に返答されることもあります。
ただし、これらのデータも今後どんどん貯まっていきます。貯まったデータを学習して高い品質の生成を行うことが生成AIは得意です。なので、これらの課題に取り組むことで、より高度な生成AIの実現ができるだろうと期待されています。

生成AIの用途

　生成AIは、多岐にわたる用途で活用されています。今回はその代表的な用途のみをご紹介させていただきます。

文章生成

　生成AIは、与えられたテキストデータを元に文章を自動生成することができます。例えば、文章の要約や翻訳、商品説明の生成などに利用されます。また、生成AIの中でもChatGPTなどの進化したモデルを使えば、人間との対話をシミュレーションすることも可能です。

画像生成

　生成AIは、与えられた条件に基づいて新しい画像を生成することができます。例えば、指定したキーワードに関連する画像の生成や、写真のスタイル変換、イラストの自動生成などに利用されます。生成される画像は、デザインや広告、ゲームなど様々な分野で活躍します。

音楽・音声生成

　生成AIは、音楽や音声の生成にも使用されます。例えば、楽曲の作曲や編曲、効果音の生成、声質変換などに利用されます。生成AIを使うことで、オリジナルの楽曲や音声素材を効率的に作成することができます。

その他

　生成AIは、さまざまな分野で活用されています。例えば、映像の自動生成や議事録の作成、CGの作成、商品デザインの提案、ゲームのキャラクター生成などが挙げられます。また、医療や科学分野においても、データの生成やシミュレーションに利用されることもあります。

リスク

　生成AIの利用には、いくつかのリスクも存在します。例えば、生成された情報が正確性を欠いたり、バイアスがかかったりすることがあるため、生成された結果を確認する必要があります。また、他者の著作権やプライバシー権を侵害するおそれもあるため、注意が必要です。加えて、生成AIの性能向上により、人間の創造的な活動が自動化される可能性もあります。これにより、人的な価値やスキルが置換される可能性があるため、社会的な議論が必要とされています。

生成AIの魅力とビジネスへの影響

　生成AIとは、新しいコンテンツを生成できるAIのことです。従来のAIが決められた行為の自動化を目的としているのに対し、生成AIは新しいコンテンツを生成することが目的です。

　生成AIはデータのパターンや関係を学習し、それをもとに新しいコンテンツを生成することが可能です。従来のAIとは異なり、データの整理・分類・検索といった情報の整理以外にも目的を持っています。

　生成AIには、テキスト生成系AIや画像生成系AIなどの種類があります。テキスト生成系AIは与えられたテキストから文章を生成することができ、画像生成系AIは与えられた条件に基づいて新しい画像を生成することができます。

　生成AIの利用には、学習済みのモデルに対してデータを入力する必要があります。例えば、テキスト生成系AIにはあるトピックについてのデータを与えることで、そのトピックに関する文章を詳しく生成させることができます。

　生成AIはさまざまなビジネスでの活用が期待されています。例えば、レポートの要約や動画制作に使用するBGMの作成など、効率的なコンテンツ生成に役立ちます。

　また、生成AIの活用により業務効率化が図られることで、従来の業務の労働量や時間を削減することが可能となります。削減できた時間を利用して、新しいアイデアを考える時間やマネジメントの時間に利用することもできるかと思います。さらに、生成AIによって新たなアイデアやコンテンツが創造されることで、ビジネスにおける競争力の向上や新規事業の創出に繋がる可能性もあります。

　生成AIは、ビジネスにおいて創造力の自動化や業務効率化といった魅力的な影響をもたらすことが期待されています。さらに、新たなビジネスチャンスの創出にも繋がる可能性があります。