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生成AIとは？

生成AIは、新しいテキスト、画像、動画、音声、コード、または合成データを作成するために使用できるAIの一種です。


生成AIの仕組みとその歴史とは？

Techopedia社の編集者であるマーガレット・ラウス氏が、生成型人工知能（AI）について全般的に説明し、「新しいテキスト、画像、動画、音声、コード、合成データの作成に使用できる、あらゆる種類のAIを説明するために使用される幅広いラベル」と表現しています。この言葉は、ChatGPTやディープフェイク（人物の動画や音声などを人工合成する最新のAI処理技術）と結び付けられることが多いのですが、当初はデジタル画像補正やその反復処理を自動化するために使われていました」1。

生成AIには、予測を行う学習アルゴリズムと、プロンプトを利用して自律的に記事を作成したり、画像を生成できるアルゴリズムが含まれます。「したがって、機械学習とディープラーニングは本質的に生成プロセスに焦点を当てています。そのため、生成AIの一種とも考えられます」。 1  

ジャーナリストのジョージ・ロートン氏は、生成AIは最初に「テキスト、画像、ビデオデザイン、一部の音符、またはAIシステムが処理できる任意の入力形式のプロンプト、その後プロンプトに応答して新しいコンテンツ（エッセイ、問題の解決策、または人物の写真や音声から作成されたリアルな偽物など）を返すさまざまなAIアルゴリズムとなります」と述べています。2

ラウス氏は、初期の生成AIは「APIやその他の複雑なプロセスを経てデータを送信する必要がありました。そのため、開発者は特別なツールを使いこなし、Pythonなどのプログラミング言語でアプリケーションを作成する必要があったのです」と述べています。1

現代の生成AIは、エンダーユーザーがコードの代わりに言葉でリクエストを入力できる、はるかに柔軟なユーザーエクスペリエンスを備えています。「生成AIは、1960年代にチャットボットで導入されました。しかし、生成AIが本物に限りなく近い人物の画像、動画、音声を作成できるようになったのは、敵対的生成ネットワーク（以下、GAN）が導入された2014年以降のことです」2。GANと変分オートエンコーダー（VAE）は、画像とテキストの作成によく使用される2つの生成モデルです。

一部の生成AIモデルでは、ランダムノイズをインプットとして利用し、新しいアウトプットを生成できます。これを行うため、生成AIモデルは「ランダムなノイズベクトルを入力として受け取り、それをネットワークに渡し、トレーニングデータと同様の出力を生成します。新しいデータは、アート、音楽、テキスト生成などのクリエイティブなアプリケーションを作成するための追加の合成トレーニングデータとして使用することができます」1。

人間の創造性を高める手段として活用される生成AIは、拡張人工知能の一種に分類できます」。1

一般的な生成AIアプリケーションとは？

生成AIが備える計り知れない機能を踏まえると、テキスト、画像、動画、音声、コード、合成データの作成を検討しているエンドユーザー向けのさまざまなアプリケーションが無数にあるのも不思議ではありません。ここでは、最もよく知られている生成AIアプリケーションの具体例をいくつかご紹介します。

  • ChatGPT- 生成AIアプリケーションの中で最も賛否両論を巻き起こしました。2022年12月にAI専門の非営利研究機関、OpenAI によって作成された ChatGPT は、ユーザーが質問を入力すると、その質問に対する回答を生成して応答するオンラインAIチャットボットです。
  • Lensaアプリ- このアプリケーションはAIを活用し、ポートレートタイプの写真を動的なカスタムポートレートに変換します。Lensaは、2018年にPrisma Labs社によって構築されました。Lensa を使用すると、ユーザーは自撮り写真をスーパーヒーローやロックスター、その他無数のテンプレートに変身させることができます。
  • DALL-E 2- ユーザーが簡単な言葉で説明を入力すると、その説明に基づいてリアルな画像やアートを作成するAIシステムです。2022年4月にOpen AIによって作成されたDALL·E2は、オリジナルのDall-Eの離散変分オートエンコーダ（dVAE）よりも高品質の画像を生成する拡散モデルを使用しています。
  • Copy.ai- 機械学習（ML）を活用し、様々なタイプのテキストコンテンツを作成するAIライティングツールです。Copy.aiは、2022年10月にポール・ヤクービアン氏によってリリースされました。このツールを使用すると、各ユーザーのコピーライティングニーズに応じて異なるツールを利用し、長文のウェブコピー、メール、ソーシャルメディアコンテンツなどを作成することができます。
  • Midjourney- AIベースの画像生成プログラムとサービスです。2022年3月14日に利用開始となったMidjourneyは、賞を受賞したアート作品、児童書に使用されたアート作品、多くの論争を巻き起こした公人の画像を生み出すために活用されてきました。

生成AIと従来のAIの違いとは？

バーナード・マー氏は、従来のAI（別名、特定型AIまたは弱いAI）は「特定のデータを基に指定のタスクをインテリジェントに実行することに重点を置き、設計されたシステムを指す」と述べています3。上記の従来のAIシステムは、データを処理し、そのデータから学習した選択や予測を行うことができます。これらのシステムの一部では、IBMのスーパーコンピューターDeep Blueと同様の機能が備わっています。上記の機能では、膨大な量のデータ（Deep Blueの場合はチェス固有のデータ）を与えられ、それを使って対戦相手に勝つ戦略を立てたり、対戦相手の戦略に対応します。その他の従来のAIシステムは、SiriやAlexaと同様に動作します。家庭のニーズに応えて予測しますが、Google、Netflix、Amazon の推奨エンジンのように機能するシステムもあります。「特定のルールに従って仕事を遂行し、それをうまくこなすように訓練された人工知能は、何も新しいものを生み出しません」。3

従来のAIとは異なり、生成AIでは、ユーザーが簡単な言葉を入力すると、新しいもの（テキスト、アート、音楽、ビデオなど）を生成することができます。「生成AIモデルはデータセットで学習され、基礎となるパターンを学習し、学習に必要なデータセットを反映した新しいデータを生成します」3  。

生成AIがビジネスにもたらすメリットとは？

生成AIは、おそらく今の世の中で最もよく知られているタイプのAIです。企業が高品質のコンテンツをスピーディーに作成し、ユーザーが革新を巻き起こして新製品を作成できるように後押しするほか、顧客サービスとコミュニケーションを改善する手段を提供するという大きな可能性を秘めています。通常、生成AIモデルはビジュアルアートやオーディオアートの作成、ウェブコンテンツやエッセイの執筆、ウェブ検索の実行などに活用されます。

生成AIツールの活用を検討している企業様のために、こちらでは生成AIツールを活用して得られるメリットをご紹介します：

  • コンテンツを素早く作成- 生成AIを活用する上で最初に思い浮かぶ、最も享受しやすいメリットは、ブログ、マーケティングニュースレター、ソーシャルメディアなど、あらゆるコンテンツをスピーディーに作成できることです。Gartner社のジャッキー・ワイルズ氏は、「2025年までに、大企業からのアウトバウンドマーケティングメッセージの30％が合成生成されるようになり、2022年の2％未満から増加する」と報告しています4。
  • さらに優れた顧客体験を提供 — 通常業務で寄せられる問い合わせから技術的な問題の解決まで、製品やサービスに関する幅広い知識を備えた人間のようなチャットボットを活用することで、顧客がカスタマーサービス担当者やテクニカルサポートのエージェントと話すための待ち時間をなくすことができます。
  • パーソナライゼーションの向上-機械学習アルゴリズムは、エンドユーザーの検索履歴や購入履歴を追跡・分析し、そのデータを活用してターゲットを絞った製品を推奨したり、そのエンドユーザーの好みに沿ったコンテンツを作成できます。生成AIは、従業員のオンボーディングや継続教育にも利用できます。個々の従業員の学習スタイルに合わせてカスタマイズされたレッスンを作成できる場合もあります。
  • 開発、設計サイクルを加速させ、新しい製品やサービスを生み出す – 生成AIは、「創薬が製品の発売に10年以上かかる医薬品などの業界の開発を加速し、その過程で研究開発のタイムラインと予算を縮小する」ことができます。5
  • 複雑なプロセスを合理化 — ChatGPTやその他のさまざまな機械学習モデルを活用すると、開発者がJavaScriptや他の言語でアプリケーションコードを書いたり、コードをデバッグしやすくなります。また、機械学習モデルは、企業のさまざまな部門にまたがる多種多様なモデルの分析など、コンテンツの作成や分析にも使用できます。
  • 幅広い分析と応用 — 生成AIは、特定のテーマに関する大量のデータを分析した後、モデルを使用してそのデータを処理し、最終的にはビジネス戦略の策定に使用できる高水準のパターンを探す上で役立つこともあります。

関連情報

  1. マーガレット・ラウス、Generative AI（生成AIについて）、Techopedia社、2023年6月27日。
  2. ジョージ・ロートン、What is generative AI? Everything you need to know（生成AIに関する基礎知識）、TechTarget社2023年。
  3. バーナード・マー、The Difference Between Generative AI And Traditional AI: An Easy Explanation For Anyone（生成AIと従来のAIの違いを簡単に解説）、Forbes社、2023年7月24日。
  4. ジャッキー・ワイルズ、Beyond ChatGPT: The Future of Generative AI for Enterprises（ChatGPTを超えて：企業向け生成AIの未来）、Gartner社、2023年1月26日。
  5. ジョン・ムーア、7 top generative AI benefits for business（生成AIがビジネスにもたらす7つのメリットとは）、 TechTarget社、2023年4月19日。