【簡単解説】生成AI（ジェネレーティブAI）とは？従来のAIとの違いや注意点、メリット・デメリット

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生成AI(ジェネレーティブAI)とは？

生成AI(ジェネレーティブAI)とは、ディープラーニングを活用して、テキストや画像、音声などさまざまなコンテンツを自動で生成できるAI技術です。単に既存のデータをコピーするのではなく、大量のデータを学習することで、自ら新しいコンテンツを作り出すことができます。

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生成AIと従来のAIの違いとは？

従来のAIは、決められたタスクや作業を効率的に自動化するために設計されています。一方生成AIは、音声・動画・画像データ、SNSに投稿されたテキストなどの非構造化データを基に、新しいコンテンツを生み出すことを目的としています。

そのため、単なる自動化を超えて創造的なアウトプットを生み出せる点が従来のAIとの大きな違いと言えるでしょう。

生成AIが注目される理由

なぜ、ここまで生成AIが注目されるようになったのでしょうか。それは、従来のAIとは異なり、専門知識がなくても誰でも簡単に利用できる点にあります。この特徴により、ビジネスの場面だけでなく、日常生活でも幅広く活用されるようになりました。

また、生産性の向上が求められる現代では、生成AIが効率を飛躍的に高める手段として大きな期待が寄せられています。

生成AIの種類

生成AIにはさまざまな種類があり、それぞれ異なる特性や用途があります。ここでは、生成AIの種類とその特徴を見ていきましょう。

テキスト生成AI

テキスト生成AIは、フォームに「プロンプト」と呼ばれる指示文章を入力し、自動的に文章を生成する技術です。ユーザーが指定したテーマやキーワードに基づいて、新たな文章を作成することができます。

代表的なものとしては、OpenAI社の「ChatGPT」やGoogle社の「Bard」、Microsoft社の「Bing AI」があります。ブログ記事や商品説明文、メールの自動作成など、さまざまなビジネスシーンで活用することが可能です。

画像生成AI

画像生成AIは、テキストを入力するだけで新たな画像を自動的に作り出せる技術です。ユーザーの指示に基づいて、リアルな画像や創造的なイラストを生成することができます。

広く利用されている画像生成AIとしては「Stable Diffusion」や「DALL·E 」、「Midjourney」などが挙げられるでしょう。趣味として利用する人が多いですが、ビジネスでの活用も進んできています。

動画生成AI

動画生成AIは、入力したテキストのイメージに近い動画を生成できる技術です。動画の生成は難易度が高いとされていますが、OpenAI社が開発した「Sora」など、高品質な動画を生成できるものも増えてきています。

現状では1分程度の短い動画しか作ることができないため、それ以上の長さの動画を作るためには生成した動画をつなぎ合わせる必要があります。

音声生成AI

音声生成AIは、テキストや音声を入力してオリジナルの音声を生成する技術です。自然なイントネーションや抑揚を持つ音声を生成することができ、ナレーションや音声アシスタント、コンテンツ制作など、さまざまな用途に活用されています。

3Dモデル生成系AI

3Dモデル生成系AIは、テキストや画像を送信するだけで、自動で立体的なモデルを作り出す技術です。建築やデザイン、ゲーム開発などで使われる3Dモデルを短時間で生成することができます。

複雑な構造を持つモデルや独自のデザインを効率的に作成できるため、クリエイティブな分野での需要が高まっています。

生成AIに用いられるモデル

ここでは、生成AIに用いられるモデルの種類とそれぞれの特徴について説明します。

GPT

GPT(Generative Pre-trained Transformer)は、テキストを生成するためのAIモデルです。GPT最大の特徴は、莫大な量の文章データを学習し、人間のような自然な文章を自動的に作り出すことができる点です。

そのため、会話形式のチャットボットや文章作成ツールとして広く活用されています。具体的な製品例としては「ChatGPT」のほかに、AIライティングアシスタントツールの「Catchy」などがあり、ビジネスのさまざまなシーンで利用されています。

VAE

VAE(Variational Autoencoder)は、主に画像生成AIなどに利用されるAIモデルです。入力データから潜在変数と呼ばれる特徴を抽出し、その特徴を持った新しいデータを生成することができます。

画像生成AIの「Stable Diffusion」では、画像のクオリティを上げるためのツールとして利用されています。

GAN

GAN(Generative Adversarial Network)は、「敵対的生成ネットワーク」と呼ばれるディープラーニングによる画像生成モデルの一つです。「Generator（生成器）」と「Discriminator（識別器）」と呼ばれる2つのニューラルネットワークで構成されています。

Generatorがデータを生成し、Discriminatorがそのデータの真偽を判定することで、リアルな画像や音声を生成することが可能です。実在しない人物の高品質な画像を生成できる「StyleGAN」などに応用されています。

拡散モデル

拡散モデルは、学習用の画像データに徐々にノイズを加えていき、その後徐々にノイズを除去していくことで元の画像を再構築する手法です。GANの進化系とも言われており、ノイズを加える「拡散過程」とノイズを除去する「生成過程」を繰り返し行うことで、精度の高い画像を生成できます。

拡散モデルを採用した主な製品としては画像生成AIの「Stable Diffusion」や、動画生成AIの「Sora」などがあります。

生成AIを利用するメリット

生成AIを利用することで、さまざまなメリットが得られます。どのようなメリットがあるのか、詳しく見ていきましょう。

コンテンツ作成作業を効率化できる

生成AIを活用することで、文章や画像などのコンテンツ作成を自動化し、作業の効率を大幅に向上させることができます。これにより、手間のかかる作業が短縮されるだけでなく、人件費の削減にもつながります。

特に、大量のコンテンツが求められるビジネス環境では、生成AIの導入が生産性向上の鍵となり、企業の競争力を高める一助となるでしょう。

新しいアイデアを生み出せる

生成AIは、大量のデータを学習することで、新しいアイデアを生み出す力を持っています。既存の情報を基に、独自の発想や解決策を導き出すことができるため、従来の方法では得られなかった新たな視点や創造的なアイデアが生まれる可能性があるのです。

これにより、企画やデザインなどの分野で革新的なアプローチが可能となります。

生成AIを利用するデメリット

生成AIには多くの利点がある一方で、デメリットも存在します。ここでは、生成AIを利用するリスクを紹介します。

偽コンテンツを作成する可能性がある

生成AIは、学習したデータを基にコンテンツを作成しますが、その基となる情報が誤っている場合、偽のコンテンツを生成してしまう可能性があります。これにより、誤情報が拡散されるリスクが生じ、信頼性が損なわれることになります。

特に、ニュースや教育コンテンツの作成においては、生成された情報の正確性をしっかりと確認することが重要です。

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人の雇用が減少する可能性がある

生成AIが人の代わりに業務を担うことで効率化が進む一方で、人の雇用が減少する可能性がある点はデメリットと言えるでしょう。特に、ルーチン業務やコンテンツ作成などの分野では、AIによる自動化がしやすく、これまで人が行っていた仕事が不要になるケースが増えています。

結果として、雇用機会が減少し、一部の職種が消滅するリスクも考えられます。

生成AIを利用する際の注意点

最後に、生成AIを上手く活用するための注意点について見ていきましょう。

質の高いコンテンツを作成するため適切な指示を出す

生成AIを使って質の高いコンテンツを作成するには、適切な指示を出すことが不可欠です。AIは指示に基づいてコンテンツを生成するため、具体的で明確な指示を与えることで、期待する結果に近づけることができます。

例えば記事作成に活用する場合、どのようなトーンで書くか、どの情報を強調するかを詳しく指定することで、質の高いコンテンツを作成することが可能です。

情報漏洩リスク回避のため個人情報・機密情報は入力しない

生成AIを使用する際には、個人情報や機密情報を入力しないことが重要です。入力されたデータはデータベースに記録され、後の生成作業でデータの一部として利用される可能性があります。

特にビジネス環境で利用する場合は、機密性の高いデータが漏洩しないようAIに提供する情報は十分に選別する必要があります。

コンテンツのチェック・編集は人が行う

生成AIが作成したコンテンツには、誤情報や著作権侵害のリスクが含まれる可能性があります。そのため、作成されたコンテンツが正確か、不自然な部分がないかを確認するために、人によるチェックと編集が必要です。

既存の画像やテキストが無断で使用されていないか、内容が信頼できるかを確認することで、法的リスクを回避し、質の高いコンテンツを提供できます。

生成AIの利用ルールを決める

生成AIを効果的かつ安全に利用するためには、利用ルールを事前に決めることが大切です。まず、どの業務でAIを活用するのか、その範囲を明確にします。次に、取り扱うデータの種類や、AIが生成したコンテンツのチェック体制を決めましょう。

また、個人情報や機密情報の取り扱いに関するガイドラインを設け、AIの利用が法的リスクを伴わないようにすることも重要です。日本ディープラーニング協会が公開している「生成AIの利用ガイドライン」を参考にすれば、スムーズにAI活用のための体制が整えられるでしょう。

生成AIを利用し生産性向上につなげよう

生成AIは、業務の効率化や新しいアイデアの創出に大いに役立つツールです。適切なルールを設定し、安全に活用することで、さまざまな分野で生産性を向上させることができます。人によるチェックとAIの力を組み合わせることで、質の高いコンテンツを効率的に作成し、ビジネスの競争力を高めましょう。