近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの技術が急速に進展しています。皆さんの中にも実際に使ってみた方が多いのではないでしょうか。 生成AIは人間に代わって様々なコンテンツを作成できる技術で、誰でも簡単に質の高いコンテンツを作成することができます。

この記事では、生成AIの概要からその仕組み、生成AIが可能にすることやメリットまでをわかりやすく解説します。

生成AIとは

生成AIとは、人が作成するようなテキスト・画像・音楽などのデジタルコンテンツを自動生成する人工知能の総称です。

生成AIは膨大な量のデータからいくつものパターンを学習し、それに基づいてオリジナルのコンテンツを作成します。生成AIを利用するにあたって、必ずしも専門的な知識や特別なスキルは必要なく、誰もが簡単かつ短時間で新しいデジタルコンテンツを作成することが可能です。

生成AIが発達・普及することにより、アートやエンターテイメントをはじめ様々なシーンで生産性の向上が期待されています。

従来のAIとの違い

AI自体は以前から存在し、さまざまな分野で活用されてきました。ここでは、以前から存在していたAIを、生成AIに対して従来のAIと呼びます。従来のAIと生成AIの最も大きな違いは、AI自身によってコンテンツを創作できるか否かです。

従来のAIも生成AIも大量のデータを学習し、与えられた役割を果たす点は変わりません。しかし期待される役割や学習方法が異なります。

期待される役割の違い

従来のAIに期待されている役割は、データの予測や特定、従来から行われてきた行為の自動化です。従来のAIは、人間がこれまで行ってきたことを習得し、それを繰り返します。より具体的には、以下のような役割が期待されているのです。

【従来のAIに期待される役割の例】

• レコメンドシステム
• 売上と需要の予測
• 製品の傷や混入などの異常侵害
• 顔認証によるドアの施錠・開閉、本人確認
• 経費計算・データ入力などの定型業務の自動化

一方で生成AIの役割は、新しいデジタルコンテンツの生成です。生成AIはデータを学習した上でそのパターンや特徴を理解し、それをもとに新しいコンテンツを生成します。

たとえば従来のAIでは、絵をみて「この絵に描かれているのは猫である」と「特定」することが可能です。一方で生成AIは、猫の絵を１から描くことができます。

生成AIに期待される具体的な役割の例は、以下のとおりです。

【生成AIに期待される役割の例】

•   Webページに掲載する画像や動画の自動生成
•   メールや広告に使用する文章の作成
•   簡単なプログラミング
•   ニュース記事や論文の要約
•   プレゼン資料作成

学習目的の違い

従来のAIはデータの分析や予測の精度を向上させるため、情報の整理や分類、検索を目的として学習を行います。従来のAIは学習によってデータの特徴を理解するため、大量のデータが必要です。一方で生成AIの役割はデータ分析でなくコンテンツの生成が役割であるため、データ間の関連性・法則性を把握することを目的としています。

生成AIができること

生成AIは、オリジナルのデジタルコンテンツを作成することができます。それでは、具体的にどのようなコンテンツを作成できるのでしょうか。

テキスト生成

生成AIはコンテンツ記事やニュース記事、物語、詩など様々な種類のテキストコンテンツを作成できます。生成AIにブログやメールの下書きを任せることも可能です。

テキスト生成AIは、ニュースや小説、会話ログなど膨大な量のテキストデータから、語彙・文法・文脈を学習し、人間が書いたような自然なテキストコンテンツを生成できるようになります。

また自動翻訳やチャットボットなどによる会話といったテキスト生成も、生成AIに任せられる役割のひとつといえます。文章の要約や、自動翻訳も可能です。

テキスト生成に生成AIを活用している具体的なサービスには、以下のようなものがあります。

例)

• ChatGPT：質問内容に応じた回答文の作成。テキストでまとめられた指示（プロンプト）に基づく、ブログ記事・メール返答文などの作成。
• Google翻訳・DeepL：Webページの翻訳
• チャットボット：24時間のカスタマーサポートなど
• Perplexity：ユーザーが入力した検索内容に対し、検索結果を文章で返す

画像生成

生成AIはユーザーがテキストでまとめた指示に基づいて、画像を生成できます。

たとえば「ビルが立ち並ぶ近未来的な街並みのなかを、太古の恐竜たちが闊歩している絵が欲しい」と指示すれば、そのとおりの絵を描くことができます。さらに、既存の画像を修正・編集したり、新しい要素を追加したりすることも可能です。

【画像生成AIの例】

• DALL-E 3：テキストの指示に基づいた高解像度の画像を作成※ChatGPTやBing Image CreatorからDALL-E3を利用することも可能
• AIピカソ：テキストの指示や簡単な下絵に基づいて画像を生成
• Midjourney：テキストプロンプトを用いてアート的な高品質の画像を生成。リアリスティックな描写やスタイル表現が可能

音楽や音声の生成

生成AIは、音楽や音声の生成をすることも可能です。たとえば大量の既存楽曲や音楽理論、譜面パターンを学習し、新しい音楽を作り出します。生成AIに「自然のなかでリラックスするようなピアノ曲を作って」と指示すれば、そのとおりの音楽を生成してくれます。

また大量の音声を学習し、本物の人間が話しているような音色で新たな音声を作成することもできます。反対に特定の人物による音声を大量に学習させることで、あたかもその人が話しているような音声を作成し読み上げることも可能です。

コールセンターの自動応答や音声ガイダンス、ナレーションなど、生成AIによる音声生成が活用されるシーンは少なくありません。

【音楽・音声生成AIの例】

• Text-to-Speech AI（Google）・Amazon Polly：音声の生成
• AIVA：音楽の生成やBGMの編集

動画生成

生成AIではテキストでまとめた指示や既存の画像などから、新しい動画を生成できます。既存の動画に、新しい要素を追加することも可能です。トレーニング用のビデオやプロモーション・プレゼンテーション用の動画作成など、様々なシーンでの活用が考えられます。

【動画生成AIの例】

• Pictory.AI：テキストやスクリプトなどからリアルな動画を生成
• Pika：テキスト入力だけで3DCGアニメーションなどを作成

コードやプログラムの生成

生成AIは仕様や要件を指示することで、高い品質のプログラムコードを生成します。

生成AIは指示さえ与えれば、膨大な量のコードをすぐに作成することも可能です。そのためプログラマーの負担を軽減するとともに、生産効率の向上にも役立ちます。生成AIにソースコードの叩き台を作成させ、人間がカスタマイズをしてより高度なプログラムに仕上げるといった利用も考えられるでしょう。

また生成AIは既存のソースコードを分析し、問題点を指摘したり不足部分を補完したりすることもできます。うまく動作しないソースコードを読み込ませ、どう修正すればよいかアドバイスを求められるのです。

【コード生成AIの例】

• GitHub Copilot：GitHubとOpen AIが共同で開発したコード生成AI。指示を与えると、条件にあったソースコードを自動生成する。
• Amazon CodeWhisperer：Amazonが開発したコード生成AI。ソースコードをリアルタイムでスキャンしてレコメンデーションを提供したり、既存ソースコードの脆弱性を発見したりすることも可能。

生成AIの仕組み

生成AIは、機械学習の一種であるディープラーニングという学習方法によって実現しています。

ディープラーニングとは、簡単に言うと人間の脳の動きを参考に作られたAI技術です。ディープラーニングにより、従来ではデジタル化が難しかった自然言語や画像などの非構造化データを、AIが学習できるようになりました。

生成AIではまず、AIが大量のデータ（テキスト・画像・音声・動画など）を学習し、それらに潜在する特徴的なパターンを把握します。これらの学習により膨大な知識を獲得したAIを基盤モデルと呼びます。

また、対話型生成AIは、名前の通り人間と自然な文章で対話が可能なAIです。代表的な対話型生成AIとしてChatGPTが挙げられます。

対話型生成AIは、基盤モデルと組み合わせて使われるのが一般的です。たとえばChatGPTでは、GPT-4 /3.5と呼ばれる基盤モデルが組み合わせられています。

ユーザーが指示を入力すると、対話型生成AIと基盤モデルがその内容に応じたコンテンツを生成する仕組みです。テキスト・動画・画像・音楽・音声・ソースコードは、生成AIによって全てこの流れで生成されます。

生成AIを使うメリット

生成AIを使うメリットとして、以下が挙げられます。

• クリエイティブ作業の補助：生成AIは、企画・構想段階でのアイデアの土台を提供し、短時間で高いコンテンツを作成することができます。
• デジタルコンテンツの効率的な生成：テキストや画像の生成を高速に行うことができるため、手動では時間のかかるコンテンツ制作の負担を軽減します。作業効率や生産性の向上が見込めるとともに、労働不足の解消にもつながります。
• 新しい表現や発想の引き出し：生成AIは、人が思いつかなかったアイデアや表現を生み出すこともあります。生成AIを活用することで、新しいアイデアが生まれ、表現の幅が広がる可能性も期待できます。

まとめ

生成AIは、テキスト、画像、音楽、音声、動画、コードなど、多岐にわたるデジタルコンテンツを自動生成できるAI技術です。 ディープラーニングを活用し、膨大なデータからパターンを学習することで実現しています。従来のAIがデータの特定や予測を主な目的とするのに対し、生成AIは新しいコンテンツを創造することができ、クリエイティブな作業を効率化し、斬新なアイデアを生み出す支援も可能です。 

弊社では、生成AIを活用したシステム開発に豊富な知見があり、効率的なソリューション提供をお約束します。 次回の記事では、生成AIの普及で生まれる課題や、使用する際の注意点について解説していきます。

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