生成AIとは？類似AIとの違いや活用方法について

ここ数年でかなり熱量が上がってきている生成AIですが、名前を聞くがその詳細までは把握できていないという方も比例して多くなってきています。

ですが、この生成AIはビジネスシーンでも業務効率化など役立つ機会の多いものですので、詳細を知っておいても損はありません。

この記事では、そんな生成AIの解説に加え、生成できるものや利用することでどのような影響があるのかなどを紹介します。

生成AIとは？

多くの方が「生成AI」という言葉を聞いたことがあるでしょう。

なんとなくAIが何か生成してくれる機能だというイメージはできると思いますが、仕組みやどういった特徴があるのかまでは把握できている人は少ないです。

そこで、まずは生成AIの詳細についてご紹介します。

生成AIの仕組み

生成AIとは、人工知能であるAIの一種でGenerative AIと呼ばれており、情報やコンテンツを自動で生成させることができる技術を指します。そのため、ビジネスシーンにおいてもクリエイティブな作業の支援、コンテンツの自動生成、エンターテイメント、教育など、多岐にわたる分野で応用されています。

そもそも生成AIは機会学習、特に深層学習によってAIに莫大なデータを学習・蓄積させ、特定のタスクに対して適したパターンを適用させることでコンテンツの生成を行うという仕組みとなっています。

そのため、生成AIは学習できる分野であれば非常に幅広い作業が可能となっており、現在進行性でその可能性も広がっています。

生成AIの特徴

生成AIには以下の様な特徴があります。

学習と模倣	大量のデータからパターンを学習し、それを模倣して新しいコンテンツを作り出します。 その際、敢えて「○○に似せて」作成させることも可能。
コンテンツ生成	上記の通り、蓄積した情報を用いてコンテンツを生成できる。 もちろん、過去のコピーではなく新しいコンテンツの生成も可能。
データの拡張	単に蓄積されたデータのみを活用させるのではなく、新しいデータ群を基に生成させることも可能。
自動化	毎回コンテンツの生成をさせるだけではなく、トリガーなどを設定して自動化させることも可能。
進化	生成AIの領域はまだまだ発展途上にあるため、今もかなりのスピードで進化している。

具体的に生成AIでどのようなものが生成できるのかについては、後述でご紹介します。

従来のAIとの違い

ここで紹介している生成AIはGenerative AIと呼ばれる「コンテンツの生成する学習ができるAI」です。

これに対して、昔からAIと呼ばれてきた従来のものはデータの整理や分類を学習し、特定のタスクを遂行することができます。

一見すると両者に違いは無いように思えますが、生成AIは「新しいデータやコンテンツの生成」に特化しており、従来のAIは「データの分析、パターン識別、予測」に焦点を当てています。

具体的には目的・アプローチ・技術・応用の面で以下のような違いがあります。

	生成AI	従来のAI
目的	新しいデータやコンテンツを生成。 具体的には画像、テキスト、音楽、ビデオなどの生成。	既存のデータを分析しパターンを識別、特定のタスクを遂行。
アプローチ	既存のデータセットから学習してパターンや特徴を理解、新しいデータを作り出す。	ルールベースのシステム、教師あり学習、教師なし学習など昔ながらの機械学習技術が多く用いる。
技術	高度なニューラルネットワークモデルを使用 ・生成的敵対ネットワーク(GAN) ・変分オートエンコーダ(VAE) ・変換器(Transformer)など	単純なニューラルネットワークを使用 ・線形回帰 ・サポートベクターマシン(SVM) ・決定木など
応用	・アートとデザインの創造 ・データ拡張 ・シミュレーションデータ生成 ・ディープフェイクなど。	・画像認識 ・言語理解 ・データ分析 ・予測モデリングなど

生成AIで生成できるもの

それでは、ここからは生成AIで生成できるもの、そしてその分野で代表的な生成AIツールをご紹介します。

文章の生成

生成AIで作れるものの最たる例としては、テキストベースである文章の作成が挙げられます。Google検索のように用語解説を依頼することも可能ですし、条件などを提示して簡単な小説などを生成させることも可能です。

他にも記事を書かせたりスピーチの台本を作らせたりと、かなり幅広いシーンで利用できます。

ただし、生成AIで作成された文章は100％正しい情報が記載されているという保証はないため、内容の成否が問われるような文章の生成時には、必ず人間の目視が必要になります。

文章生成で代表的な生成AI

ChatGPT

ChatGPT関連の記事一覧：https://www.kagoya.jp/howto/tag/chatgpt/

画像の生成

文章の生成が可能になった後に登場した生成AIに画像の生成があります。

登場したばかりの頃は、プロンプト（指示書）通りに生成できず意味不明な画像が生成されることも少なくありませんでしたが、近年ではその精度は大きく向上し対応できる生成AIツールも多くなってきました。

特に人物画像を生成AIで作成してバナーの素材に利用している広告を見かけることも多くなっていることから、すでにビジネスシーンで活躍し始めています。

ただ、生成AIによる画像生成は2023年時点では人の指を描くことが難しいようで、指が6本だったり関節が多かったりとまだまだ改善の余地はある状態ではあります。

画像生成で代表的な生成AI

Adobe Firefly Stable Diffusion

商品やサービスの説明文の生成

生成AIでは、ご紹介の通りまったく新しいコンテンツを作成することができることもあり、販売する商品やサービスの説明文も生成することができます。

これにより、短期間で大量の商品を掲載しなければいけない状況でも、説明文を量産することが可能です。

他にも、商品やサービスのキャッチフレーズや宣伝文句など、クリエイティブなシーンでも活躍させることもできます。もちろん、生成AIから生まれたものをそのまま使用せずとも、アイデアの一つとして参考にするといった使い方も可能です。

説明文の生成が可能な生成AI

ChatGPT

プログラムの生成

こちらもChatGPTで対応できる範囲の一つとなりますが、生成AIを用いてプログラミングを書かせることができます。

以下の記事でも紹介しているように、注意点はいくつかあるものの社内の開発リソースが不足している状況であったり、学生のプログラミング習得の際の教材としても活躍できます。

この領域に関してもまだまだ完璧ではありませんが、精度は人間の最終確認を挟むことが出来るのであれば、実務にも十分に活かせるレベルの生成が可能となっています。

プログラム生成で代表的な生成AI

ChatGPT

音声の生成

音声の生成に関しても生成AIで作り出すことができます。

単純に機械的な音声でテキストを読ませることは当然可能ですが、実在する人物の音声を学習させてその人物の声でナレーションを作成したり歌わせたりもできます。

この領域に関しては会社紹介のナレーションを人を雇わずとも生成できたり、動画制作で音声で説明を入れれたりと明確なコストカットの実現性がある反面、有名人の音声を使った悪用のリスクも少なからずあります。

音声生成で代表的な生成AI

VALL-E

動画の生成

実は、生成AIは動画の作成も可能となっています。

以前までは生成AIでは「動画の作成までは難しい」と一部で言われていましたが、割と早い段階で動画生成にも対応できるようになりました。

ただし、2023年時点では既存の画像生成の発展形としての動画生成となりますので、生成できる動画は短い尺に限定されますが、2024年以降には長い尺の動画にも対応できる可能性は十分にあります。

動画生成で代表的な生成AI

Make-a-Video Phenaki

生成AIがもたらす影響

記事中でも少し触れていますが、生成AIは既にビジネスシーンでも活用され始めています。

そのため、今後さまざまな場面において少なからず影響を与える可能性がありますので、現状で考えられている内容についてご紹介します。

現状できないことも今後は可能に？

生成AIは登場した当初はできることは限定的で、動画生成などは難しいと言われてきました。

しかし、ご紹介の通り現在は短時間ではありますが動画作成が可能な生成AIも登場しています。

もちろん生成AIの進化は現在進行形で進んでいますので、現状で生成AIで実現不可能なことであっても今後は可能になっていくと予想できます。

コンテンツ制作の効率化

前述でもご紹介の通り、生成AIは既にビジネスシーンでも活用されるようになっており、特にコンテンツ制作の効率化に貢献できています。

例えば、莫大なデータの整理だったり、データから得られる情報から導き出せる結論など、人が手動で行うとなるとかなりの時間を要する作業を代わりに生成AIに任せるということが可能です。

他にも、「こういった画像素材が欲しいけど、探している時間が惜しい！」という場合には、生成AIを利用することで探すのではなく新しく希望にあう画像を生成させるという選択肢を得ることができます。

人間の仕事の代替

生成AIでは、プログラミングの生成や既存のプログラミングコードのデバックを任せたり、ナレーションを読ませたり音声データの作成、画像の生成に動画の生成と今まで人が時間をかけて行っていた作業を代行させることが可能です。

もちろん、生成物に対して人の目による最終確認は必要になりますが、それでも新たに人をアサインせずともタスクをこなせるため、人の仕事の代替になり得ます。

これは生成AIが登場した当初から言われてきたことですが、まだまだ現時点では人間の仕事を奪うまでには至っていません。

しかし、あらゆる場面、サービス、ツールなどで生成AIが導入され始めており、一部では今後職が無くなるのではと言われていることから、少なからずその可能性があることは把握しておくべきでしょう。

倫理的な問題

生成AIにできることは続々と増えてきていると同時に、その使い方やあり方に関する倫理的な問題に関する関心も高まってきています。

というのも、生成AI自体には現時点では善悪の区別をすることができず、使い手にゆだねられている状態です。そのため、本文でもご紹介の通り有名人の音声で虚偽の音声データを作成したり、商品画像を捏造して実物よりも高品質なものだと消費者に錯覚させるといった悪用も可能ではあります。

恐らく今後は、こういった生成AI関連に関する法律も策定されてくるでしょうが、まだまだ生成AIの成長スピードに追い付けていない状況ではありますので、特にビジネスに生成AIを活用している方はこの辺りの情報にアンテナを張っておくことをおすすめします。

まとめ

生成AIは着実に進化を続けており、数年前では難しいといわれていたタスクも難なくやってのけるようになりました。これにより、上手く活用できれば日常の業務の大きな一助となる存在となっています。

実際にお問い合わなどの機能に生成AIを導入して人的リソースを削減させたり、開発の現場で人手不足を解消できるツールとして用いられているケースもあります。

この記事では、ザックリと生成AIの全体像をお伝えしましたが、もっと詳細な情報を知りたいという方は以下に生成AI関連の記事をまとめておりますので、興味をひくものがないか一度ご覧ください。

＞AI・IoT・HPC まとめ