『 目次
生成AIとは？概要と仕組みを解説
生成AIの基本的な仕組み
従来のAIと生成AIの違い
識別系AIと生成AIの違い
生成AIの種類・実現できること
画像生成AI
動画生成AI
テキスト生成AI
音声生成AI
生成AIの活用事例
新たなアイデアの創出
画像や動画などの素材作成
ソースコードの生成やデバッグ
データ抽出や文字起こし
生成AIに活用されている生成モデル
VAE
GAN
GPT
生成AIをビジネスに活用しよう
近年では「生成AI」が大きな注目を集めています。生成AIとは、テキスト・画像・音声などを自動的に生成できる技術のことです。生成AIをビジネスに活用することで、業務効率化やアイデアの創出など、さまざまなメリットが得られることが期待されています。
しかし、生成AIが具体的にどのようなもので、どんな仕組みで動くかについてイメージしづらいという方もいらっしゃるのではないでしょうか。そこで本記事では、生成AIの概要や活用事例について具体例を交えながら解説します。
生成AIとは？概要と仕組みを解説
「生成AI」とは「Generative AI（ジェネレーティブAI）」とも呼ばれ、オリジナルの画像・動画・テキスト・映像など多様な形式のデータを自動的に生成する技術です。事前に収集・分析した膨大なデータを学習し、新たなコンテンツを生成できることが特徴です。
近年では、この生成AIが世界中で注目されており、テキスト生成や画像生成などクリエイティブな分野で活用され始めています。まずは生成AIの概要について、次の3つのポイントから解説します。
生成AIの基本的な仕組み
従来のAIと生成AIの違い
識別系AIと生成AIの違い
生成AIの基本的な仕組み
生成AIは、事前に蓄積した膨大なデータをもとに、ユーザーが求める新たなコンテンツを生成します。その背景には「ディープラーニング（深層学習）」という技術があります。ディープラーニングとは、膨大なデータから特有の傾向を抽出し、パターンや解決策などを蓄積していくためのものです。
私たち人間が新しいことを学ぶとき、書籍や動画などから情報を得て全体の傾向を認識します。それを繰り返すことで、知識をもとに新たなアイデアが生み出せるようになります。ディープラーニングも基本的には同じです。例えばテキスト生成AIの場合は、さまざまな文章をAIにインプットし、単語の意味やほかの単語とのつながりを認識させます。
こうしたディープラーニングを繰り返すことで、AIは自身で新たなテキストや画像を生成できるようになります。さらに、AIは学習を続けるため、AIの精度は使えば使うほど向上していくのです。
従来のAIと生成AIの違い
従来のAIと生成AIの違いは「クリエイティビティ（創造性）」です。つまり、従来のAIには新たなコンテンツを生成することはできませんが、生成AIにはそれが可能です。
従来のAIは、あくまで事前に学習したデータから可能性が高い結果を予測し、ユーザーに解決策を提示するだけでした。しかし生成AIはそこから発展し、ディープラーニングで学習したデータをもとに新たなコンテンツが生み出せます。例えばテキスト生成AIでは、ユーザーが指定した条件に合うようなキャッチコピーを作成することが可能です。
これまで創造は人間にしかできないものでした。しかし生成AIは人間の創造過程を模倣し、事前に学習させた範囲のことであれば、人間に近いクリエイティビティを発揮できるようになりました。
識別系AIと生成AIの違い
「識別系AI（Discriminative AI）」は、さまざまな問題に対する「答え」となる教師データをAIに学習させておき、ユーザーがインプットしたデータが正しいかどうかチェックする技術です。例えば、事前に顔写真を登録した人だけ認識してゲートを開くセキュリティシステムや、工場で製品の規格をチェックするカメラなどです。言い換えれば、識別系AIは「答え合わせ」の能力しか持たないということです。
一方で生成AIには、前述したような「新たなコンテンツを生み出す」能力があります。ユーザーの指示に応じて、テキストや画像などを生成できるのが生成AIです。
生成AIの種類・実現できること
生成AIには、大きく分けて次のような種類があります。それぞれ特化している分野が異なり、生成AIによって生成できるコンテンツの種類も変わります。
画像生成AI
動画生成AI
テキスト生成AI
音声生成AI
画像生成AI
「画像生成AI」は、ユーザーの指示に応じた画像を生成できます。例えば、「北欧の森のような風景画像」「昼寝している子猫の画像」などテキスト形式で指示することで、画像AIがイメージに合う画像を自動的に生成してくれるのです。
新たなデザインを自動生成できるため、デザイン業界などクリエイティブな分野での活用が期待されています。画像生成AIの代表的なサービスとして、「Stable Diffusion」や「Midjourney」などが挙げられます。
動画生成AI
画像生成AIの発展形が「動画生成AI」で、画像生成AI同様にテキストで指示することで、イメージに近い動画が生成できます。例えば「京都の街並み」と指定すれば、AIに蓄積されている京都の情報をもとに、京都の雰囲気に近い動画が生成されます。近年では、写真などの静止画を動画化してくれる生成AIもあります。
ただし動画生成AIはまだ発展途上であり、思いどおりの映像出力が難しいことが難点です。とはいえ2023年には「Gen-2」という動画生成AIが登場し、より高精度な動画の生成が可能となるなど着実に進化が続いています。長尺の動画を生成できるようになれば、映像業界での活用も広がるでしょう。
テキスト生成AI
「テキスト生成AI」は、ユーザーが入力した質問や指示に対して回答したり、テキストコンテンツを生成したりします。代表的なテキスト生成AIが、OpenAIの「ChatGPT」やGoogleの「Gemini（旧Bard）」です。ディープラーニングの活用により、回答の精度は向上し続けています。
例えば、ユーザーが分からないことをChatGPTに質問すれば、その答えが表示されます。さらに、キャッチコピーの作成やプログラミングのコード生成など、より高度な用途での活用範囲も広がっています。
音声生成AI
「音声生成AI」は、音声やテキストによる指示で新たな音声を生成します。例えば、特定の人物の音声データをAIに学習させると、その特徴を抽出して同じ声でまったく別の音声データを生成できます。ナレーション作成やアバターへの音声追加などに便利です。
実際に近年では、YouTube動画などで音声生成AIを活用したものが増えています。聞き取りやすいナレーションを短時間で挿入できるため、動画制作者の負担軽減などに役立ちます。音声生成AIの代表例が、Microsoftの「VALL-E」です。
生成AIの活用事例
生成AIには、画像生成AI・動画生成AI・テキスト生成AI・音声生成AIなどの種類があります。これらの生成AIには、次のような用途での活用事例があり、ビジネス現場での業務効率化などに役立っています。
新たなアイデアの創出
画像や動画などの素材作成
ソースコードの生成やデバッグ
データ抽出や文字起こし
新たなアイデアの創出
生成AIの活用により、新たなアイデアの創出をサポートできます。例えば、商品やサービスのキャッチコピーについて、ChatGPTにアイデアを求めるなどです。もちろん最初から完璧なものではありませんが、大まかなアイデア出しを生成AIに任せれば、あとは細かな修正を担当者が行うだけで良いので、業務効率を大幅に効率化できるでしょう。
画像や動画などの素材作成
画像生成AIや動画生成AIを活用すると、Webサイトなどに使用するコンテンツや素材を、ゼロコストでスムーズに作成できます。例えば、自社のマーケティング施策でLPを作成する場合、イラストレーターではなく画像生成AIにイラスト作成を任せれば、大幅なコストダウンが可能です。なお2023年12月末時点では、著作権を侵害しない範囲であれば、画像生成AIが生成したコンテンツは自由に使用できると考えられています。
ソースコードの生成やデバッグ
ChatGPTなどのテキスト生成AIには、プログラムのソースコードの生成や、簡易的なデバッグが行えるものもあります。さらに、ソースコードを張り付けて「間違っている部分」について質問すると、誤りを指摘してくれる場合もあります。プログラミングは「調査」に時間がかかることがあるので、ChatGPTで必要な情報を引き出せれば、コーディングやデバッグの効率化に役立つでしょう。
データ抽出や文字起こし
文章の要約や会議の文字起こしなどは、テキスト生成AIが特に得意とする分野です。膨大な文章の要約や長時間のミーティングの文字起こしには、多大な手間がかかるため業務効率低下の原因になります。AIに任せることで、担当者はよりクリエイティブな分野に集中し、生産性の向上に役立ちます。
また生成AIをチューニングすることで、自社に特化した生成AIも作れます。例えば社内の膨大なデータから必要なものにアクセスしたいとき、テキスト生成AIに質問して情報を抽出してもらうことが可能です。
生成AIに活用されている生成モデル
生成AIを形作っているのが、コンテンツを生み出すためのプログラムである「生成モデル」です。生成モデルの種類によって、対応できる分野や種類が変わります。代表的な生成モデルには、次のような種類があります。
VAE
GAN
GPT
VAE
「VAE（Variational Auto-Encoder）」は、主に画像生成AIに活用されています。「変分オートエンコーダー」というディープラーニング技術により、学習データから特徴を抽出し、類似するコンテンツを自動生成できるようになります。
例えば、あるイラストレーターの作品を学習させることで、あたかもその人が描いたようなイラストを生成できるようになります。ただし、著作権等の問題には注意が必要です。
GAN
「GAN（Generative Adversarial Networks）」もVAE同様に画像生成AIの一種ですが、より高度な画像を生成できます。GANは「Generator（生成器）」でランダムな画像を生成したうえで、「Discriminator（識別器）」により学習用の画像に近づけるための修正を繰り返します。
GPT
「GPT（Generative Pretrained Transformer）」はOpenAIが開発した自然言語処理モデルで、同社の「ChatGPT」に採用されています。2023年12月末時点で「GPT-4Turbo」が公開されており、違和感のない高精度なテキストが生成できるようになりました。文章の要約や新たなアイデアの創出など、幅広い分野で活用されています。
生成AIをビジネスに活用しよう
生成AIには、画像生成AI・動画生成AI・テキスト生成AI・音声生成AIなどの種類があり、ビジネスへの活用で業務効率化やコスト削減などが図れます。生成AIの利用時は、著作権や情報の真偽性、セキュリティリスクなどに注意しましょう。一方で生成AIを上手く活用することで、新たなアイデアの創出や業務効率化など、計り知れないメリットを得ることができます。
生成AIの台頭は、AI技術の新たなステージを引き上げています。従来のAIが持つ限定的な枠を超え、膨大なデータから学習し進化する生成AIは、未知の領域での活躍が期待されているのです。
』
ジジイがあれこれ考えた 