sake | 2024/02/22 - 06:24 pm
生成AI（ジェネレーティブAI）とは
生成AIは、事前に学習したデータによって新しいコンテンツを生み出すAIです。
生成AIをうまく活用すると文章や画像だけでなく音声や動画など、さまざまな種類のコンテンツを自動で生成することができます。
近年では生成AIを活用したさまざまなサービスが提供されており、中でもOpenAIの「ChatGPT」は広く知られています。
また、画像生成に特化した「StableDiffusion」や 「Midjourney」、ネット上から情報収集する「Perplexity AI」のような特定のタスクに特化した生成AIツールも出てきています。
生成AIはその性能を活かして、私たちの身の回りの様々なところで使用されており、今後の更なる活用についても注目が集まっています。
この記事では生成AIの仕組みや従来のAIとの違いについて解説し、実際に活用されている事例なども合わせてご紹介します。
生成AIを実際に利用している方にも、興味はあるけれど使ったことがないという方にも役立つ内容となっておりますので、この記事を読んで生成AIについて知見を広げていただけると幸いです。
生成AIの仕組み
生成AIには、ディープラーニングと呼ばれる人工知能技術が用いられています。
ディープラーニングは機械学習の手法のひとつで、人間の脳神経系を模倣したニューラルネットワークと呼ばれる数式を用いてデータから複雑なパターンを学習します。
生成AIの場合はテキストや画像といった大量の既存データを学習して、そのデータの統計的規則性やパターンを抽出します。
そして学習した規則性に基づいて、新たなデータやコンテンツを生成するという仕組みです。
生成AIが結果を出力するまでのステップは以下のとおりです。
- データの準備：生成AIは、生成したいコンテンツの種類に合わせたデータセットを必要とします。データセットは、質の高いデータが多数含まれていることが重要です。
- 学習：生成AIは、用意されたデータセットを学習します。
深層学習を用いて、データの統計的規則性やパターンを抽出します。 - 生成：学習した規則性に基づいて、新たなデータやコンテンツを生成します。学習データに類似したものだけでなく、全く新しいものを生成することも可能です。
ディープラーニング技術の発展と計算機処理能力の向上により、生成AIの性能は飛躍的に向上しています。
これにより、人間と区別がつかないほど精巧なテキストや画像、音声などを生成することが可能になりました。
生成AIとAIの違い
生成AIはAIの一種ですが、従来のAIとは異なる特徴を持っています。
従来のAIは人工知能とも呼ばれる広範な技術領域であり、その中には様々なタイプのAIが含まれます。
生成AIはAIの一分野ではあるものの、従来のAIよりも新しいコンテンツを生成することに特化しているのが特徴です。
従来のAIシステムでは主に、事前に与えられたデータから適切な回答を出力することに焦点を当てられていました。
こうした機能はユーザーの意思決定をサポートする際に役立ちますが、新しいアイデアを創出するのには向いていません。
一方で生成AIは、学習したデータに基づいて新しいコンテンツを生み出すことができます。
生成AIの最大の特徴はこの創造性と生成能力にあり、これが従来のAI技術との大きな違いと言えるでしょう。
生成AIの種類
生成AIの種類は多岐にわたり、それぞれ異なる種類のコンテンツを生成できます。
おもな生成AIの種類として、以下が挙げられます。
- テキスト生成
- 画像生成
- 音声生成
- 動画生成
生成AIを活用することでこのような様々なコンテンツを生成することができるため、ビジネスシーンにとどまらず幅広い分野での応用が検討されているのです。
ここからは生成AIの代表的な4つの種類とそれぞれの仕組みについて、分かりやすく説明していきます。
テキスト生成
テキスト生成AIは、様々な形式のテキストデータを作り出すことのできる生成AIです。
例えばニュース原稿やメールの文面、さらにはプログラムのコードなど、特定の指示に基づいてテキストを自動生成できます。
この技術の背後には、大量のテキストデータから言語のパターンを学習するアルゴリズムがあります。
学習したパターンを基に、文脈に合った新しいテキストを生成するという仕組みです。
生成AIによるテキスト生成を活用するとブログ記事やメールの文面の叩き台を作成できるので、文章を1から考えるのにかかる時間の短縮にもつながるでしょう。
画像生成
画像生成AIはテキストでのプロンプトから、クオリティの高い画像やイラストを生成する技術です。
風景や人物の画像はもちろん、アイコンやロゴなど生成できる画像の種類は多岐に渡ります。
画像生成AIは膨大な数の画像データを分析して、その特徴を学習します。学習した知識を利用して新たに画像を生成するのです。
自分で絵を描いたりデザインを考えたりするのが苦手な人でも、生成AIに簡単なプロンプトを与えるだけで手軽にデザイン案を生み出すことができます。
一方で、オリジナリティやメッセージ性などの観点から、従来のデザイナー人材の需要が急激に無くなることはないでしょう。
しかし生成AIによる画像生成によって、クリエイティブな作業へのハードルが大幅に下がることが期待されています。
音声生成
音声生成AIは膨大な音声データから発声の仕組みを学習しており、人間の声を模倣してテキストを自然な音声に変換する技術です。
さまざまな声のトーンやアクセント、感情を再現できるという点が特徴です。
音声生成AIはオーディオブックのナレーション、バーチャルアシスタント、さらに音楽制作などにおいても活用されています。
人間の音声を実際に収録するのに比べて、コストを大幅に抑えられるのが魅力です。
一方で、音声の抑揚や細かいイントネーションにおいて違和感が生じることもあり、人間の話し方を完全に再現するのは難しいのが現状です。
したがって、リアルな感情の表現が求められる場合には生身の人間の声を収録するなど、ケースを絞って活用する必要があるでしょう。
動画生成
テキストや画像のみにとどまらず、動画を作成できる生成AIも近年では注目されています。
例えば、アメリカのランウェイ社が2023年に発表した「Gen-2」という生成AIでは、テキストや静止画から新たに動画を作成することが可能となっています。
作成した動画の編集や字幕の追加などを一貫して実施できるため、撮影場所や機材を準備することなく簡単に動画を作成することができます。
動画生成AIには画像生成とテキスト生成の技術が組み合わされており、そこに動きや時間の概念が加えられています。
生成AIのマルチモーダルな機能を最大限に活かした技術ともいえるでしょう。
動画作成に活用できる生成AIの数は増えてきており、サービスのプロモーションビデオやショートムービー、さらには教育コンテンツなど様々な分野での活躍が期待されています。
生成AIの活用事例
生成AIによってさまざまな種類のコンテンツを生み出せることを紹介してきました。
ここからはさらに具体的な生成AIの活用事例として、以下の4つを紹介します。
- コンテンツ制作
- チャットボットサービス
- 医療分野における補助
- マーケティング分野におけるデータ分析
コンテンツ制作
生成AIを活用すれば、さまざまな形式のコンテンツを迅速かつ一定のクオリティを保ちつつ作成できます。
ChatGPTが広く知られていることから、文章やキャッチコピーなどのテキストコンテンツの生成をイメージされる方が多いかもしれません。
しかし先述の通り、近年では音声やイラスト、さらには動画を生成できるAIも数多く開発されています。
膨大なデータを用いて学習することで、人間が作成したものにより近いクオリティで出力できるようになってきています。
最近はSNS上でも、生成AIを用いて作成したコンテンツが多く発信されています。
それほどAIによるコンテンツ生成は身近なものになってきており、専門的な知識がなくとも気軽に活用できるツールとして認識されているということでしょう。
テキスト生成と画像生成を組み合わせて簡単なスライドショーを作成したり、さらに音声生成を組み合わせてナレーション付きの動画にしたりなど、複数の生成AIを組み合わせるとコンテンツ制作の幅はさらに広がります。
生成AIによって、少ない工数でより効率的なコンテンツ制作が実施されるようになるでしょう。
チャットボットサービス
チャットボットは、問い合わせチャットでの質問に自動で回答したり、必要に応じてサポートを提供したりするシステムです。
商品やサービス購入後のカスタマーサービス、地方自治体への問い合わせなどにおいて活用されています。
従来のチャットボットはあらかじめ定められたルールをベースに動作するものが主流であったため、対応できる質問の内容が限られているのがデメリットでした。
一方で生成AIを搭載したチャットボットは、自然な言語処理を用いることでさらに柔軟な対応が可能となっています。
寄せられた問い合わせ内容の文脈を正しく理解して、それに対して即座に有用な情報を提供できます。
チャットボットサービスの質が向上することで、顧客満足度と業務効率の向上を同時に実現させられるでしょう。
今後はますます多くの企業や自治体が生成AIを活用したチャットボットを導入して、サービスの品質向上を図っていくことが予測されます。
医療分野における補助
生成AIは、医療分野においても重要な役割を果たしています。
例えば、AIを活用した画像診断ではCTやMRIなどの画像から病変を自動で検出するだけでなく、病変の種類や進行度を診断することもできます。
これは診断精度の向上と診断時間の短縮に大きく貢献し、病気の早期発見を実現する可能性を秘めているでしょう。
さらに新薬研究の分野では、生成AIが膨大な化合物データベースを解析して新薬の候補となる物質を素早く特定することで、研究開発の時間とコストを大幅に削減します。
生成AIのこのような応用は、診断から治療、さらには新薬開発に至るまで、医療分野全体の質の向上と効率化を実現して患者の治療結果を改善することに貢献しています。
人命を扱う分野であることから、今後もあくまで補助的な位置付けで活用されることが予想されますが、医師の業務効率化に大いに役立つことが期待されるでしょう。
マーケティング分野におけるデータ分析
マーケティング分野では、消費者の行動や傾向を理解することが極めて重要です。
生成AIによって顧客の行動データや購買データなどを分析することで、顧客のニーズをより深く理解し、効果的なマーケティング施策を実行できます。
人間が手動でこのようなデータを収集して分析する場合、かなりの時間を必要とするでしょう。生成AIを活用すればこれらの作業を飛躍的に効率化できます。
例えば過去のパフォーマンス結果から、顧客満足度を高めるのに有効なコンテンツを自動で作成できる生成AIなども注目されています。
その他にもWebサイトのデザイン設計案の作成など、マーケティング分野において重要とされるさまざまな施策を生成AIによって効率化できるでしょう。
まとめ
生成AIの仕組みや実際の活用例などについて、お分かりいただけたでしょうか。
生成AIは従来のAIとは異なり、創造性を発揮して新たな情報を生み出す力を持っています。
生成AIは私たちの生活や働き方に、大きな変革をもたらす可能性のある技術です。
生成AIの活用はすでに大きな注目を浴びていますが、活用できる場面は今後も増えていくことが予想されます。
あなたの身近なサービスでも生成AIが活用されていないか、探してみるのも面白いかもしれません。
