ネット動画を見ていると、AIを使ったコンテンツが非常に多くなってきましたね。このようなコンテンツを作るために必要なのが「生成AI」というものなのです。この「生成AI」は、私たちが知っている「AI（人工知能）」とは何が違うのでしょうか？この記事では、生成AIとAIの違いやその活用例などについて解説していきます。
生成AIとは何？
「生成AI」は、別名「ジェネレーティブAI（Generative AI）」という名称でも知られていますが、すでに学習している情報をもとに、オリジナルの情報やデータを生成するAIのことを指しています。
この数年の間に生成AIがあらゆる業界で注目されており、”ChatGPT”などが私たちの身近なところで使われているツールと言ってもいいでしょう。
生成AIはどのような仕組みで機能する？
生成AIはどのような仕組みで機能していくのでしょうか？このツールが機能して、新たな情報を作り出すためには、さまざまなデータが必要になってきます。これまでAIでは人がAIに対して必要なデータをインプットしておくことで、予測的なアウトプットを新たなコンテンツとして導き出していました。
しかし、近年では「ディープラーニング」というAI自身が学習し続けていく機能を搭載したことで、AI独自の情報を作り出すことができるようになったのです。
生成AIと従来のAIとの相違点
では、従来のAIと生成AIでは何が異なるのか、相違点について見ていきましょう。
1.AI（識別系AI）との相違点
生成AIが登場する前までの従来のAIは、「識別系AI」と解釈してもいいかもしれません。従来のAI、すなわち「識別系AI」は、人が機会に与えた情報を参考にして、適切な回答を導き出していたのです。そのため決められた範囲内でスピーディーな仕事を担うことができていました。
一方の生成AIは、先に触れたディープラーニング機能によって、AI自らが学習することができようになり、新たな情報やコンテンツを生成していくのです。そのため生成AIはAI（人工知能）の1つではあるものの、自らが得た学習結果から新たな答えを創造していくと言ってもいいでしょう。
2.生成AIとRPAとの相違点
予め必要な情報を与えられて稼働していく「識別系AI」の他に、「RPA（Robotic Process Automation）」というものもビジネス業界で導入・採用されていますね。RPAもよく生成AIと混同されることがありますが、そのプロセスはかなり異なっています。
RPAはルーティンワークを自動化して、作業時間を飛躍的に短縮する自動化の仕組みです。これまで膨大な時間を必要としていた請求書処理や経理処理など定型業務を決められたプログラムに基づいて、処理していくもの。
一見すると、RPAも新たな出力結果を生成していくため、生成AIと思ってしまう人が少なくありませんが、生成AIのように学習したデータをベースに新した情報を創造するものではありません。
3.LLM（大規模言語モデル）との相違点
ここで「大規模言語モデル（LLM）」についても、触れておきましょう。LLMは生成AIと全く異なるものですが、両者には密接な関係があるため、「LLM=生成AI」と理解している人がいるのです。
LLMはAIの1つですが、自然言語処理であるNLPに特化したものです。NLPはAIの1つですが、自然言語処理であるNLPに特化したもの。NLPはAIに人の言葉を植え付けて処理する技術。SiriやAlexaのようなスマホの音声によるアシスタント機能を思い浮かべるといいでしょう。
LLMはNLPをもとに多くの文字情報を直庭させて、人が書いたような文章を生成させることができるのです。
生成AIにはいくつかの種類がある
生成AIは1つだけではありません。世の中にはいくかの種類が存在しています。ここからどのような生成AIがあるのか、ご紹介していきます。
1.音声を自動で生成するAI
1点目は音声を自動で生成するAIです。事前に色々な音声情報を大量に機械側に入力して、AIが声の特徴を分析。それをもとにして自動で声を生成するものなのです。ある特定の人物の声を学習させた音声生成AIなら、機械的な印象を残さず、その人に非常に似た声でスピーチさせることが可能になります。
2.動画を自動で生成するAI
2つ目は動画を生成するAI。あらかじめ人が提供して入力したテキストや画像情報をもとに新しい動画データを生成するものです。映画などの動画はこれまで非常に人々が手間をかけて制作してきました。そのため多くの時間と労力を必要としていたのですが、動画生成AIの登場によって、人手を介さずに、自動的に動画を作成できるようになったのです。
3.画像を自動で生成するAI
3つ目は画像を生成するAIですが、動画生成AIのように、この技術は文字情報などのデータで指示されたとおりにイラストを描いていくAIです。例えば「椅子に座って腕を組む老人」ということを文字を機械側に提示することで、AIがそれに見合った絵を描いていくことができます。
4.文字を自動で生成するAI
4つ目は「文字生成AI」です。機械の情報処理技術をベースにして、人間が書いたような文章をAIが作り出すもの。情報の元になるビッグデータの文章をリサーチしたり、学習したりして、利用者の問い合わせにマッチした文章を回答として作成することができるのです。
身近に使われている生成AIにはどんなものがある？
生成AIには、前章で説明したように文字・画像・動画・音声を自動的に作り出すAIがありますが、すでに私たちの身近な生活やビジネスの中でもすでに確立されています。
1.ChatGPT
生成AIの中で最も知られているのは、「ChatGPT」でしょう。私たちが調べ物をするシチュエーションがよくありますが、そのような際に非常に有効なツールとなりますね。
OpenAI社が開発した会話生成AIツールで、知りたいことをWeb上に文字入力することで、必要な情報やデータが自動的に生成されます。ChatGPTは自然言語生成技術をベースにしているため、あたかも人とチャットしているような感覚になります。
2.Gemini
「Gemini」はGoogle社が提供している生成AIツールで、従来からサービスされていた「Bard」もGeminiに集約されたことで知られています。現在ではGeminiは以下のような形でユーザーニーズに合わせた3種類がサービスされているのです
| モテル名 | 内容 |
|---|---|
| Gemini Nano | ベーシックなモデル。 外部サーバーに依存せず、チャットアプリ上での 返信や音声からテキスト要約するなどのタスクが可能。 |
| Gemini Pro | 幅広いタスクが可能なモデル。 元々はBardに搭載されており、現在はGeminiに統合。 |
| Gemini Ultra | 複テキスト・画像・音声・動画・コードなどの 種類の情報を分析してそれに基づき動作。 |
3.Adobe Firefly
Adobe社が提供している画像生成AIが「Firefly」ですね。AI機能によってオリジナルな画像を生成したり編集することができます。著作権に抵触しないコンテンツに限定してAIに学習させることもできるので、企業での利用も進んでいくと思われます。
生成AIの代表的な活用例
前述のように生成AIは色々なベンダーで確立されてサービスが提供されていますが、すでに私たちの身近なシチュエーションでも活用され始めています
キャッチコピーを自動で作成する
商品やサービスを売り出す際に重要になるのがキャッチコピーですね。誰が見ても分かりやすい平素な言葉で、製品の特長を表現したキーワードです。このキャッチコピーでも生成AIが使われています。
広告業界のみならず、どの企業も販売推進部門が、自社製品・サービスをPRするために、キャッチコピー作成に多大な時間と労力・コストをかけていますが、それだけキャッチコピーを簡単にスルーすることはできません。
商品の魅力をひとことで伝えるためのキャッチコピーは、商品・サービスの特性をユーザーに対して明確にアピールするために必要なもの。それをAIが幅広いデータからユーザーメリットを拾い上げて、自動でキャッチコピーを生成することができるのです。
会議音声などの議事録作成
生成AIでよく使われているケースは、議事録作成ですね。「文字起こし機能」を活用して、会議の議事録を自動で作成するのです。会議の議事録を作成するには、会議の後に録音データを聞きながら、作っていました。
これまでは非常に時間を要していましたが、文字生成AIを活用すれば、機械が音声を読み取って自動でテキスト化してくれます。そのため議事録作成にかかる時間が大幅に省略化することができるのです。
:論文の要約・外国語翻訳
論文の要約でも生成AIが力を発揮していますね。これは自然言語処理の技術が原動力となっており、長文や数ある論説分などのエッセンスをまとめて重要なポイントを明確に文書化するツールなのです。
大量データを分析して新たな価値を創造する
近年ではビッグデータの存在とその活用が重要視されてきました。ここでも生成AIが力を科発揮するケースが増えてきたのです。大量な情報を蓄積したデータベースに機械的な判断をするAIが融合したことで、過去にどのようなことが来たのかや、現在どんな状況になっているのかを分析して、将来に向けた費用な予測を弾き出すことができるのです。
その結果に基づき未来の予測が可能なため、各企業においては、モノの生産性向上や効率的な投資配分を行うことが可能になってきます。
生成AI活用における注意点
生成AIは私たちの日常生活やビジネスにおいて、非常に大きな利便性をもらたしてくれます。しかし、この技術を活用していく上で、注意しなければならないこともあります。
1.生成AIから導き出されたアウトプットを全て信用する
確かに生成AIは、私たちが求める必要な情報を自動で生成してくれるので、非常に便利なツールです。それはビッグテータから必要な情報を収集したり、学習したりしているため、人が参考になるアウトプットを短時間に生成することができますが、導き出された情報が必ずしも正しいとは限りません。
ある人がChatGPTを活用して、自社の製品のプレセン資料を作ろうとしたところ、その内容が正しいものではありませんでした。これは膨大なデータの中から近似値的な情報を集めたためだと思われます。
そのため生成AIから導き出された情報は、その内容が正しいかどうか人の目でチェックする必要があるのです。
2.入力データや生成データが著作権・コンプライアンスに抵触していないか
著作権やコンプラ餡巣に抵触しないかどうかも、十分に配慮しなくてはなりません。生成AIは人間が提供した情報をもとにして、必要な情報を導き出したり、コンテンツを生成してくれます。
生成AIが質の高い情報を生成するためには、ディープランニングがベースになっていくため、学習に必要な文章情報・画像情報・音声情報を人がAIに提供する必要があるのですが、その中に著作権の問題にひっかかないかを事前に確認しなくてはなりません。
また、AIで生成されたアプトプット情報もコンプライアンスに抵触していないかもチェックする必要があります。なぜならAIが導き出したものには、反社会的や倫理的に問題があるものが含まれている可能性があるためです。
そのことを意識せず情報を外に出してしまうことで、損害賠償を求められる恐れもあるので、生成AIに提供（入力）するデータや生成されたデータが法的な問題を含んでいないか、確認しなければなりません。
まとめ
従来のAIから大きく進化してきた生成AIは、これまでの仕事や生活のあり方・習慣を大きく変化させる可能性を秘めています。それだけに生成AIを使ってどのようなできるかを正しく理解して、使っていくことが重要になってくるのです。
