生成AIと呼ばれるAI技術があります。
従来のAIとは違い、学習したデータからクリエイティブな成果物を生産できるのが特徴です。
今回は、この生成AIの基本的な特徴、種類、仕組みなどを徹底解説します。
ぜひ参考になさってください。
生成AIとは？
生成AI（Generative AI）とは、学習済みのデータを利用して、会話、ストーリー、画像、動画、音楽など様々なオリジナルデータを作成できるAIです。
従来のAIとの違い
では、生成AIと従来のAIではどこが違うのかというと、創造性があるかどうかという点です。
従来のAIでもデータを学習し、出力を行うのですが、出力されるのは決められたパターンです。
数値データやテキストデータなど構造化されたものが主で、創造性はありませんでした。
一方、生成AIでは、学習されたデータを元に創造性のある新しいコンテンツを生成します。学習データについても構造化されていないデータセットになっています。
生成AIが注目される背景
生成AIが注目されるようになったのは、次のような理由によります。
今後も生成AIの進化は進み、ますます活用されるようになるでしょう。
生成AIの種類
生成AIの種類とできることを確認してみましょう。
テキスト生成
テキスト生成AIでは、「プロンプト」と呼ばれる指示文章を入力すると、自動的にテキストを生成してくれます。
代表的な生成AIに「ChatGPT」や「Bard」などがあります。
テキスト生成AIを利用すると、長文の要約、キャッチコピーの創案、プログラミングのコード作成などを自動で行うことが可能です。
WEB検索でも活用でき、まるで会話をしているような調べ物もできます。
画像生成
画像生成AIでは、テキストで指示することによってテキストからイメージされるオリジナル画像の生成が可能です。
代表的な画像生成AIに「Stable Diffusion」「Midjourney」「DALL·E」などがあります。
画像生成AIでは、人物画・風景画・抽象画など様々な画像も生成でき、趣味としての活用範囲も広がっています。
音声生成
音声生成AIはテキスト入力したものを音声として生成するAIです。
具体例を挙げてみましょう。ある人物の声による音声を大量に学習させたとします。
すると、音声生成AIはその人物の声質と全く変わらない声で様々な文章を発する音声を生成できるのです。その様子はまるで本人が話しているようです。
この特性を活用すると、本人の声を収録せずにナレーションができたり、アバターに音声を追加したりできるようになります。
動画生成
動画生成AIはテキスト入力したもののイメージに近い動画を生成できるAIです。
生成AIで動画を生成するのは難しかったですが、アメリカRunway社の「Gen-2」の登場以来、高品質な動画を生成できるようになりました。
ただ、現時点で生成できるのは数秒程度の動画です。
より長尺での動画生成は今後の課題です。
動画生成AIが進歩すれば、簡単なプロモーションビデオなども生成できるようになるかもしれません。
生成AIの仕組みとモデルは？
生成AIがコンテンツを生成する際は、いくつかもモデルが採用されますが、そのモデルの種類と仕組みを解説しましょう。
GPT
GPT-3はテキスト生成AIの言語モデルで、アメリカのOpenAI社が開発しました。
特徴は約45TBもの膨大なテキストデータを学習でき、単語の次の候補を高精度で予測でき、まるで人間が作成したのと変わらないような文章を生成できることです。
GPT-3を活用したテキスト生成の仕組みは以下のようになっています。
・GPT-3が質問の内容を解析し、最適な回答を生成
・GPT-3が回答を出力し、ユーザーに伝える
GPT-3から進化したGPT-4もあります。性能という点では遙かに上回り、非常に高い精度でテキストを生成します。
GPT-4では、より少ない指示でより多くの情報を生み出すことも可能になりました。
VAE
VAEは画像生成でよく用いられるモデルで、ディープラーニングを活用するのがポイントです。
AIの学習用データから特徴を学び、その特徴から学習用データと似ている新しいコンテンツを生成できます。
仕組みは下記の通りです。
・VAEが与えられた学習用データの特徴を学ぶ
・学んだ学習用データの特徴から新しいコンテンツを生成する
・生成されたコンテンツをユーザーに伝える
GAN
GANも画像生成でよく用いられるモデルです。VAEとの違いは、「Generator」と「Discriminator」という2つのネットワーク構造を活用することです。
Generatorとはランダムに作成されたデータのことで、Discriminatorは学習用の正しいデータのことです。
この2つのデータを競わせながら学習することで、より精度の高い画像生成が可能になっています。
GANの仕組みは下記の通りです。
・Discriminatorを用意
・GeneratorとDiscriminatorを比較して、Generatorが本物かどうかを判断
・上記3つを繰り返す
・繰り返しにより精度の上がった画像を出力する
拡散モデル
拡散モデルは画像生成AIの「Stable Diffusion」や「DALL-E2」に採用されているモデルです。
特徴は学習用の画像にノイズを加え、除去し、画像を復元するというものです。
このプロセスを繰り返しながら、AIに画像生成学習パターンを学ばせます。
仕組みは下記の通りです。
・ノイズを除去する
・「ノイズを除去する」を繰り返し、元の画像を復元する
・上記3つを繰り返し、高精度な画像を生成する
拡散モデルでは、GANよりも高精度な画像を生成できます。
生成AIの活用例
生成AIには様々な活用例があるので、紹介しましょう。
社内データから必要な情報を抽出
調べ物をする際に社内データにアクセスすることもあるでしょうが、社内には膨大なデータが蓄積されています。
その中から目当ての情報を抽出するのは大変なことです。
そこである企業では、調べたいことを質問すると、自動で必要な情報を取り出してくれる仕組みを生成AIで作ったそうです。
おかげで調べ物の効率が上がりました。
文章の要約
テキスト生成AIが得意なことの1つに文章の要約があります。
長文の文章を入力して、要約を指示するだけで、要点がまとまったコンパクトな文章にしてくれます。
会議文章の要約、WEBサイトニュース記事の要約などで利用できる機能です。
ただし、出力された文章に誤りがないか後でチェックする必要はあります。
キャッチコピーの創出
生成AIの活用で、キャッチコピーの創出もできます。
いいキャッツコピーが思いつかないときには、生成AIに次のような指示を出してみましょう。
「△△の商品につけるキャッチコピーのアイデアが欲しい」。これだけにいくつかのキャッチコピーの候補を提案してくれます。
生成AIは創造性豊かなAIですから、クリエイティブなキャッチコピーのアイデア創出でも大いに役立つでしょう。
WEBサイトに使う背景素材の作成
画像生成AIで、WEBサイトに使う背景素材を作成することもできます。
テキストでWEBサイトのイメージに近い画像を指示するだけでOKです。
著作権を侵害していない限り、画像生成AIで作成したWEBサイトの背景画像は自由に使えます。
プログラミングコード作成
テキスト生成AIの中には、プログラミングコードの作成やデバッグを行えるものがあります。
コード作成では、作成したいコードの内容を細かく指示すれば作成してもらえ、そのままコピー＆ペーストで活用できます。
コードの誤り部分も指示すれば教えてくれるので、デバッグにも使えるでしょう。
会議音声をテキスト化
文字起こしAIで会議音声のテキスト化もできます。
会議音声のテキスト化というと、これまでは手動で行うこともありましたが、効率がよくありませんでした。
その点、生成AIを使えば、自動的に早くテキスト化してくれます。会議を多く行う企業などでは、便利な機能です。
生成AIができないこと
ここまで生成AIの優れた特徴をいろいろと挙げてきましたが、生成AIでできないこともあります。次のようなことです。
・直感を活かした生成
・倫理的・道徳的な判断
生成AIもAIの一種であり、コンピューターが様々な作業を行います。
コンピューターには人間の感情を理解することはできません。表現だけはマネもできるでしょうが、実際の感情はこもりません。
同じくコンピューターができないのが直感を活かした創造です。AIのようなコンピューターには直感力はありません。
倫理的・道徳的な判断ができないのも生成AIです。倫理的・道徳的判断は人間が行うことです。
生成AIの危険性
生成AIに危険性がないのか、検証してみましょう。
生成AIは便利なツールですが、次のような危険性があると言われています。
・情報漏洩
・サイバー攻撃
・情報の真偽性
著作権侵害
画像生成AIや音声生成AIでは、著作権侵害が発生する恐れがあります。
例えば、画像生成AIに有名イラストレーターの作品を大量に学ばせたとしましょう。
その結果、そのイラストレーターが作ったのと変わらないような作品もできてしまいます。
それが著作権侵害になる可能性もあるし、イラストレーターとしても自分の知らないところで自分の作品と思われるものが広まってしまう危険性があります。
情報漏洩
情報漏洩も生成AIを利用する上で注意したいです。
生成AIに社員の個人情報や会議用の資料などを入力すると、そのまま記録されるので、他のユーザーが質問をした際に出力されてしまうことがあります。
セキュリティ上大きな懸念点といえるでしょうj。
サイバー攻撃
テキスト生成AIでは、新しい文章を自動的に生成できるのですが、ここに1つ落とし穴があります。
フィッシングメールの文面やサイバー攻撃用のプログラムコードも生成できてしまうのです。
生成AI自体は悪意のある文章かどうかの判断はできません。
すでに説明したように倫理的・道徳的な判断はできないのです。
情報の真偽性
生成AIで生成したコンテンツの真偽性は生成AI自体は判断できません。
誤ったコンテンツを出力してしまうこともあります。
また、最新の情報が反映されなかったり、リアルタイムの情報が提供されなかったりする場合もあり、注意しなければいけません。
まとめ
いかがでしたか。
今回は、生成AIについて解説しました。
活用することで業務効率化が図れますが、一方で情報漏洩や情報の真偽性等の課題もあります。
しっかりと特性を理解して、生成AIを活用していきましょう。
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