今ビジネス業界で非常に注目されている「生成AI」。これまでの仕事のあり方が根本から覆されるような強烈なインパクトを与えていますね。身近なところではチャットGPTやチャットボットがあるでしょう。
このようなチャットボットのような生成AIは、自分オリジナルのツールとして作ることができますが、AIに学習させる必要があるのです。そこでこの記事では、生成AIの学習方法と注意点について解説していきます。
生成AIとはどんなもの？
「生成AIはどんなものなの？」と尋ねられて即座に答えることができる人は意外に少ないかもしれませんね。「生成AI」は、「文字情報や動画像、あるいは音声データなどの元に、新たな情報（コンテンツ）を作り出すAI技術」を意味しています。別の表現では「ジェネレーティブAI」とも呼ばれていますね。
この生成AIの核となるのは、「ディープランニング（深層学習）」という機能。人がAI側に与える大量のデータ（文字・動画像・音声）情報で独自学習を反復させながら、人が求めるコンテンツを導き出すのです。その様は専門家に質問して、即座に回答してくれるようなもの。この機能によって、多種多様なアウトプットを導き出してくれるので、プレゼン資料やマーケティング資料・商品設計・広告制作など、幅広い用途が期待できるのです。
生成AIの根幹をなすディープラーニングとは？
生成AIを機能的に活用するためには、AIに色々な情報を与えてAI自身に学習させなければなりません。この学習のキーとなるのが、「ディープランニング（深層学習）」です。
生成AIが新しいコンテンツを生成する場合、人間がプロンプトという情報入力枠に必要な情報をインプットします。その情報をもとにAI自身が学んでパターン化されたデータの中から最適なコンテンツ（回答）を作り出すのです。
このようなプロセスを経て人が求めるコンテンツを生成するために多くのデータから共通する特徴を見つけ出しますが、そこでディープラーニングが力を発揮します。そのような意味でディープランニングは、生成AIの根幹をなしていると言ってもいいかもしれません。
生成AIは従来のAIとは違う？
生成AIの「AI」は「人工知能」のことを指していますが、人によっては「AI=生成AI」というふうに理解しているケースが少なくありません。生成AIは確かにAIの1つですが、これまでのAIとは根本的に異なる点があるのです。
これまでのAIも多くの情報を分類したり整理して、新たな結果を見い出すことができます。しかし、その範囲はあらかじめ決められたルールの中で吐き出されるアウトプットであり、新しい創造的な回答を生み出すことができません。
片や生成AIは、ツールとして作られた後に人から色々な分野の情報を事前に与えられてディープランニング機能により、ビッグデータの中で必要な情報を自身で分類化。それをもとにパターン化して体系化していくので、必要な情報を創造することができます。
あたかも人間が頭を働かせて、判断していく流れを生成AIは可能にしていると言ってもいいでしょうね。
主な生成AIの種類
生成AIは、利用者の求める必要な情報（コンテンツ）を色々な形式で排出してくれます。具体的には以下のような形の生成AIがあります。
- テキスト生成AI
- 画像生成生成AI
- 動画生成生成AI
- 音声生成生成AI
1.テキスト生成AI
生成AIのコンテンツで最もポピュラーなものは、「テキスト生成AI」です。いわゆる文字を生成してくれるものですが、テキスト生成は利用者が「プロンプト」という指示するフォーマットに知りたいことを文字（テキスト）として入力をします。
すると、その指示文にまつわる回答をテキスト形式で表示してくれるのです。よく知られているテキスト生成AIの1つに「ChatGPT」がありますが、社内のイントラや企業などのWeb上の問い合わせで用意されている「チャットボッド」がありますね。
Web上のテキスト生成AIに文字で質問すると、Webの裏側に担当のオペレーターがいるような感覚を覚える人もいるくらいに、スピーディーに対応してくれるので、AIが稼働しているように思えないくらいです。
2.画像生成AI
2つ目のタイプは、「画像生成AI」です。利用者がプロンプトにテキストや画像をインプットすると、文字（テキスト）だけでなく、必要な画像データを表示してくれます。AIが吐き出す画像テータはオリジナルのもの。
利用者が求めるパターンとしては、新商品開発における設計（デザイン）や建物の設計などぼニーズが挙げられます。商品企画部門や設計部門での役割をサポートしてくれる期待がありますね。
3.動画生成AI
画像生成AIがあるなら、当然「動画音声AI」の存在が気になるところですが、言うまでもなく動画を生成するAIも世の中にツールとして提供されていますね。主な動画生成AIとしては、条件となる動画をインプットして必要な動画コンテンツを生成する「Gen-1」がありますが、この他にも要望する内容のテキスト（文字情報）をAIに与えて、新たな動画コンテンツを導き出してくれる「Phenaki」や「Make-a-Video」がサービスされています。
これらのツールを使うと、利用者が頭の中でイメージする動画をアプリ側が作り出してくれるので、YouTuberなどの人達には便利なツールかもしれません。
4.音声生成AI
テキスト・動画像生成AIに加えて、「音声生成AI」をすでに確立されていますね。GeminiやSiriの中にも音声生成AIの機能が搭載されていますが、まるで実際に人と会話しているようなレベル。知りたいことを自分の声にして機械側に投げかけると、それによって必要な回答を音声で返してくれるのです。
この他には人が声を出して読んだテキストを文字として表示することもできるので、会議の議事録作成などのニーズにも対応できるのです。またコールセンターなどでもテキスト主体のチャットボットと自動音声アシストとして、音声生成AIを併用することもあります。
生成AIを学習させる方法
生成AIが高度な判断をするためには、色々な情報を与えて、学習させる必要があります。まだ何もしらない赤ちゃんに物事を教えるような感じかもしれません。
現在知られる生成AIの学習方法には、以下のようなものがあります。
- プロンプトエンジニアリング
- RAG
- ファインチューニング
1.プロンプトエンジニアリング
生成AIの学習方法の1つ目としては、「プロンプトエンジニアリング」があります。この方法は、生成AIに入力する指示内容をAIが判断しやすい情報をインプットすることで、求めたい回答が高い精度で引き出される学習方法です。
赤子に分かりやすい言葉で語りかけるようなものですが、AIに精通していない人でも、比較的簡単にAIに学習させることができます。ただし、生成AIから適切なコンテンツを引き出すためには、前述のように判断しやすい情報を適切な記述形式で与えるノウハウが必要になったり、データ入力量に上限があったりするので、使い方が制限されてしまうことがありますね。
RAG
出典：https://smooz.cloud/news/column/retrieval-augmented-generation-ai/
次に紹介する方法は、「RAG（リトリーバル オーグメンテッド ジェネレーション）」という方法。この方法はプロンプトエンジニアリングと異なり、大量の情報を学習指せることができる点が利点と言ってもいいでしょう。そのため企業などで自社が蓄積してきたデータや過去の実績情報などをAIに学習させることで、業務効率化などが期待できます。
ただし、RAGをビジネスの中に組み込むためには、AI関連の技術的な知識を持っているエンジニアの存在が重要になったり、膨大なバッグデータを背景にAIが頭をフル回転しているので、導き出される回答に時間がかかる可能性があります。
ファインチューニング
出典：https://profab.co.jp/what-is-fine-tuning/
3つ目の学習方法は「ファインチューニング」というもの。これも企業が持つ情報をAI側に与えて学ばさせることができるので、自社オリジナルの生成AIツールを構築することができます。ビジネス向きの生成AIツールを構築しやすいため、事業戦略立案などの重要な判断材料を求める時に力を発揮できるわけです。
ツールは自社のニーズに沿った設計となっているので、多くの従業員が簡単に活用することができますが、導入するためには設計・実装に詳しい専門スキルを持つ人材が必要となる点が難点でしょう。
学習させた生成AIでも注意すべき点がある
生成AIを学習させることで、利用者の様々なニーズに対応することができるようになりますが、次のようなことを注意して活用する必要があります。
1. 誤った情報を生成する可能性がある
どんなに学習させても生成AIは、与えられた内容を理解して回答するものではありません。これは人が学習のために与えたデータの良し悪しを判断しているわけではないためです。そのためAIが導き出したコンテンツが常に正しいという保証がないのです。
2. 根拠が明確ではない
生成AIが必要なコンテンツを導き出すプロセスや根拠は明確になっていません。まさにブラックボックスな状態になっているため、導き出されたコンテンツの根拠が不明な場合も少なくありません。
3.学んでいない分野には対応できない
生成AIは与えられた学習情報の範囲内で判断をします。そのため学習していない分野に対して対応することができません。
4.同じ質問を投げかけても回答が異なることがある
生成AIに同じ質問をしても、異なる回答を表示することがあります。これは「ゆらぎ」という指標があるためで、同じ質問を繰り返しても前回とは違った回答をしてくることがあるので、情報の信ぴょう性をチェックする必要があるのです。
5.倫理的問題や著作権に抵触する恐れがある
生成AIが生み出したコンテンツは倫理的な問題を含んでいたり、著作権に抵触する可能性がある場合が否定できません。
差別的な見解が含まれているコンテンツや著作権に触れる動画像・テキストなどを生成する恐れもあるので、生成されたコンテンツの取り扱いには注意しなくてはならないのです。場合によっては学習させる情報の中に個人情報が含まれている場合、情報漏えいというセキュリティ問題を引き起こす可能性もありますね。
生成AIに社内データを学習させるための注意点
生成AIを学習させることで役立つコンテンツを提示してくれますが、そのためには自社の持つデータを学習させる段階でも注意すべき点があります。
1.データを適切な範囲で設定する
自社データをAIに学習させるためには、与えるデータを適切な範囲内に設定する必要があります。膨大なデータを与えることはできますが、分野外の情報を与えると、生成AIの応答時間が長くなってしまったり、情報漏えいの危険性もあるため、必要なデータと不要なデータを分けて与えなければなりません。
2.生成されるリスクを最小限に抑えるデータを与える
生成AIは人が与えるデータを学習して、必要なコンテンツを作り出すことができます。しかし、闇雲に情報を与えればいいというわけではありません。データの取り扱いによっては、先ほど説明したように倫理的な問題や権利侵害に当たるコンテンツを生成してしまう恐れがあるため、学習させるデータの正確性や客観性が重要になってくるのです。
3.社員に対する運用ルールの徹底
生成AIツールを社内で問題なく活用して最大限の効果を得るためには、前述のリスクを最小限にとどめる必要もあります。そのためツールの運用マニュアルを作成して、そのルールを徹底することが重要です。どのような目的で生成AIを使うのかや、生成されたコンテンツを取り扱う前にコンプライアンス的な問題が含まれていないかなどをチェックする意識を全社員に持たせることをしなくてはなりません。
4.最新のデータでアップデートする
生成AIで適切なコンテンツを導き出すためには、定期的に最新の学習データでアップデートしなくてはなりません。そうしないと社員が求めるデータに対して、古い情報でしか回答できないことがあるためです。
まとめ
この記事では、生成AIに対する学習のあり方について解説してきました。近年では生成AIの知識を有するエンジニアを登用する動きも見せつつあります。しかも、AIの関連知識を持つ人が収入アップの条件になるケースが想定されるので、より最新の情報を取り扱うニーズが重要になってくると思われるのです。
このようなことも考えると、生成AIに関する最新動向を常に把握していくことが生成AIを効果的に利用するための鍵を握っていると言ってもいいでしょう。
