生成AIとは？一般的なAIとの違い、種類や活用事例を解説

生成AI（ジェネレーティブAI）は、テキスト／画像／音楽など…様々なコンテンツを生成できる技術のことです。この記事では、生成AIの基本的な仕組みから種類／活用事例／注意点までをわかりやすく解説します。生成AIを導入しようと思っている方は必見です！

弊社はシステム開発会社です。まさに様々な企業の生成AIの導入／開発支援をしている会社であり、生成AIを導入することでクライアント様の企業価値を高めることをしています。会社を立ち上げてから約25年経つこれまでの経験から本記事を通して生成AIについて解説していきます。

1.生成AIとは？基本を理解する

1章ではそもそも生成AIとは何なのか紹介したいと思います。

1-1.生成AIの定義と仕組み

生成AIは、人工知能（AI）の一分野であり、既存のデータセットから学習することで、新しいコンテンツやデータを作り出すことを目的とした技術です。これは、従来のAIが主にデータの分析や予測に焦点を当てていたのとは対照的です。生成AIは、深層学習（ディープラーニング）などの高度な機械学習アルゴリズムを活用して、テキスト／画像／音声／動画など…多様な種類のデータをAIが考えて自動で生成することができます。

具体的には、生成AIは、与えられたプロンプト（指示）に基づいて、新しい文章を作成したり、既存の画像に基づいて新しい画像を生成したり、既存の音楽スタイルを模倣して新しい音楽を作曲したりすることができます。このプロセスは、通常であれば大量のトレーニングデータを使用してAIモデルを学習させることから始まり、その後学習済みのモデルを使用して新しいコンテンツを生成します。

生成AIの背後にある基本的な仕組みは、確率的なモデルに基づいています。AIモデルは、トレーニングデータに含まれるパターンや構造を学習して、それらのパターンを組み合わせて新しいデータを生成します。例えば、テキスト生成AIの場合、AIは単語のシーケンスの確率分布を学習し、その分布に基づいて次の単語を予測することで、新しい文章を生成します。

1-2.従来のAIとの違い

従来のAIは、主にデータの分析／分類／予測といったタスクに重点を置いていました。例えば、スパムメールのフィルタリング／画像認識／顧客の購買行動の予測など…があります。これらのタスクでは、AIは既存のデータに基づいてパターンを認識して、それらのパターンを使用して新しいデータを分類したり、将来の出来事を予測したりしています。

一方、生成AIは、既存のデータから学習したパターンや知識に基づいて、完全に新しいコンテンツを生成することに特化しています。これは、単にデータを分析するだけでなく、創造的なタスクを実行できるという点で、従来のAIとは大きく異なります。例えば、生成AIは、与えられたテキストのプロンプトに基づいて、小説／詩／脚本などの文章を作成したり、特定のスタイルやテーマに沿った画像を生成したり、新しい音楽を作曲したりすることができます。

従来のAIは、主に効率性と精度を向上させるために使用されてきましたが、生成AIは、創造性と革新性を促進するために使用されています。生成AIは、新しいアイデアの創出／コンテンツの自動生成／パーソナライズされたエクスペリエンスの提供など…様々な分野で新たな可能性を切り開いています。

1-3.生成AIが注目される背景

生成AIが近年注目を集めている背景には、いくつかの要因があります。

これらの要因が組み合わさることで、生成AIはビジネス／エンターテイメント／研究開発など…様々な分野での応用が期待されるようになり、その注目度がさらに高まってきています。

 

2.生成AIの種類

2章では主な生成AIの種類を紹介していきます。

2-1.テキスト生成AI

テキスト生成AIは、与えられたプロンプト／キーワード／既存のテキストに基づいて、新しい文章を自動的に生成するAIの一種です。このタイプのAIは、自然言語処理（NLP）の技術を活用しており大量のテキストデータから学習することで、文法的に正しい意味的に一貫性のある、そして人間が書いたかのような自然な文章を作成することができます。

テキスト生成AIは、多様なタスクに適用できます。例えば、この記事みたいなブログ記事／ニュース記事／広告コピー／製品説明／メールの作成／チャットボットの応答生成／小説や詩の執筆支援など…様々な分野で活用されています。

代表的なモデルとしては、GPT（GenerativePre-trained Transformer）シリーズ、BERT（Bidirectional Encoder Representations fromTransformers）など…があります。これらのモデルは、Transformerアーキテクチャに基づいており、大量のテキストデータで事前学習することで、高い性能を発揮します。

テキスト生成AIを使用する際には、プロンプトの設計が重要です。明確で具体的なプロンプトを与えることで、AIはより適切で質の高い文章を生成できます。

さて、この記事はテキスト生成AIで作られているのでしょうか…？答えは…こちらまで。

2-2.画像生成AI

画像生成AIは、テキストによる説明やキーワードや既存の画像に基づいて、新しい画像を自動的に生成するAIの一種です。このタイプのAIは、コンピュータービジョンの技術を活用しており、大量の画像データから学習することで、様々なスタイル／構図／内容の画像を生成することができます。

画像生成AIは、広告素材の作成／デザインのアイデア出し／イラストレーションの作成／ゲームのアセット作成／仮想空間の構築など…様々な分野で活用されています。例えば、「夕焼けの海岸」というテキストプロンプトを与えると画像生成AIは、夕焼けの海岸の画像を自動的に生成することができます。

↑ちなみにこんな感じでできます。

画像生成AIの代表的なモデルとしては、GAN（GenerativeAdversarial Network）、VAE（Variational Autoencoder）、DiffusionModelなどがあります。それぞれの特徴を見てみましょう。

•  GAN（ガン）
  絵を描く人（AI）と、それを見て「本物っぽい／ニセモノだ」と言う審査員（AI）がケンカしながら成長します。絵描きが審査員をだませるようになると、とてもリアルな画像が作れます。
•  VAE（ブイエーイー）
  絵を一度ざっくりした「要点」に変えてから、それをもとにもう一度絵を描き直します。分かりやすく言えば、記憶だけで写真を描く感じ。全体は合ってるけど、少しぼやけます。
•  Diffusion Model（ディフュージョンモデル）
  最初に絵をわざと「砂嵐」みたいなノイズで真っ白にしてから、少しずつ元の絵に戻していく方法です。じっくり作るぶん、とてもキレイでリアルな画像ができます。

画像生成AIを使用する際には、プロンプトの設計に加えて、生成される画像のスタイルや品質を制御するためのパラメータを調整することも重要です。

2-3.音声・動画生成AI

音声・動画生成AIは、テキスト／画像／その他のデータに基づいて、新しい音声や動画を自動的に生成するAIの一種です。このタイプのAIは、自然言語処理（NLP）／コンピュータービジョン／音声処理など…技術を組み合わせることで、多様な種類の音声や動画コンテンツを生成することができます。

音声・動画生成AIの代表的なモデルとしては、WaveNet、Tacotron、Transformer、GANなどがあります。これらのモデルは、大量の音声データや動画データで学習することで、高品質な音声や動画を生成することができます。それぞれの特徴を見てみましょう。

• WaveNet（ウェーブネット）
  音の波（音声）を一つ一つていねいに描いていく職人タイプ。とても自然な声が出せるけど、時間がかかります。
• Tacotron（タコトロン）
  文章を見て「声の設計図（音の高さや長さ）」を作り、それをもとに声を出します。イントネーションが自然です。
• Transformer（トランスフォーマー）
  話の流れを一気に理解して、どんな声をどう出すか素早く決められる賢い司令塔。AI音声の頭脳としてよく使われます。
• GAN（ガン）
  「本物みたいな声を出すAI」と「それが本物か見破るAI」が対決して成長。競い合いの中でリアルな声を生み出します。

音声・動画生成AIを使用する際には、生成されるコンテンツの品質に加えて、著作権や倫理的な問題にも注意する必要があります。

3.生成AIの活用事例

それでは具体的にどのようなシーンで活用できるのか、見てみましょう。

3-1.ビジネスにおける活用

生成AIは、ビジネスの様々な領域で革新的な活用が期待されています。

マーケティング領域では、キャッチコピー／広告文／メールマガジン／SNSの投稿文などを自動生成し、コンテンツ作成の効率化と多様性の向上に貢献します。また、顧客の属性や行動履歴に基づいて、パーソナライズされたマーケティングコンテンツを生成することも可能です。

顧客対応領域では、チャットボットやFAQシステムに生成AIを組み込むことで顧客からの問い合わせに対して、より自然で適切な回答を自動的に生成することができます。これにより、顧客満足度の向上とカスタマーサポートの効率化が期待できます。

製品開発領域では、新製品のアイデア出し／デザインの作成／プロトタイプの作成などに生成AIを活用することで、開発期間の短縮とコスト削減に貢献します。また、顧客のニーズや市場のトレンドに基づいて、革新的な製品やサービスを開発することも可能です。

その他、人事、経理、法務など…様々な業務プロセスにおいて、生成AIを活用することで業務効率の向上とコスト削減を実現することができます。

ただし、生成AIをビジネスに導入する際には、データの品質／セキュリティ／倫理的な問題など…に注意する必要があります。

3-2.エンターテイメントにおける活用

生成AIは、エンターテイメント業界にも大きな変革をもたらしています。

ゲーム開発においては、キャラクターのデザイン／背景の作成／音楽の作曲／ストーリーの生成などに生成AIを活用することで、開発期間の短縮とクオリティの向上を実現することができます。また、プレイヤーの行動や好みに合わせて、ゲームの内容を動的に変化させることも可能です。

音楽制作においては、新しい音楽ジャンルの創出／作曲の支援／楽器の音色の生成などに生成AIを活用することで、創造性の幅を広げることができます。また、個人の好みに合わせた音楽を自動的に生成することも可能です。

映画制作においては、特殊効果の生成／キャラクターの作成／脚本の執筆など…に生成AIを活用することで、制作コストの削減と表現の自由度を高めることができます。また、観客の感情や反応に合わせて、ストーリーを変化させるインタラクティブな映画を制作することも可能です。

その他、アニメーション／漫画／小説など…様々なエンターテイメント分野において、生成AIを活用することで、新たな表現方法や体験を提供することができます。

ただし、生成AIが生成したコンテンツの著作権や倫理的な問題については、注意が必要です。

3-3.研究開発における活用

生成AIは、研究開発の分野においてもその可能性を広げています。

新薬開発においては、新しい分子構造の生成／薬効予測／臨床試験のシミュレーションなどに生成AIを活用することで、開発期間の短縮と成功確率の向上に貢献します。また、個人の遺伝子情報や生活習慣に基づいて、最適な薬を設計することも可能です。

材料設計においては、新しい材料の組成や構造の生成／物性予測／製造プロセスの最適化などに生成AIを活用することで、高性能な材料の開発を加速することができます。また、環境負荷の少ない持続可能な材料を設計することも可能です。

科学的なシミュレーションにおいては、複雑な現象のモデル化／シミュレーション結果の分析／仮説の検証などに生成AIを活用することで、研究の効率化と新たな発見を促進することができます。また、実験が困難な現象や未知の現象をシミュレーションすることも可能です。

その他、宇宙開発／エネルギー開発／環境問題解決など…様々な分野において、生成AIを活用することで、革新的な技術や解決策を生み出すことが期待されています。

ただし、生成AIが生成した結果の妥当性や信頼性については、慎重に検証する必要があります。

4.生成AIの課題と注意点

ここまで、良い点を挙げてきましたが、裏には注意すべき点も当然ながら存在します。4章では生成AIの導入にあたり注意点と課題となっていることを解説します。

4-1.著作権と倫理

ここまで何度か出てきましたが、生成AIの利用においては、著作権と倫理に関する問題が重要な課題として浮上しています。

生成AIが生成したコンテンツの著作権は、誰に帰属するのかという点が明確になっていません。AIモデルの学習に使用されたデータに著作権が存在する場合、生成されたコンテンツが著作権侵害に該当する可能性があります。また、生成AIが生成したコンテンツが既存の著作物と類似している場合にも、著作権侵害の問題が生じる可能性があります。

倫理的な問題としては、生成AIが悪意のある目的に利用されるリスクがあります。例えば、偽情報の拡散、詐欺行為、個人情報の悪用などに生成AIが利用される可能性があります。また、生成AIが生成したコンテンツが、偏見や差別を助長する可能性もあります。

これらの問題に対処するためには、著作権法の整備、倫理ガイドラインの策定、AI技術の開発者や利用者の倫理教育などが不可欠です。また、生成AIが生成したコンテンツの透明性を確保し、利用者がコンテンツの出所や生成プロセスを理解できるようにすることも重要です。

4-2.情報の正確性

続いて情報の正確性です。大量のデータから学習することで、人間のような文章や画像を生成することができますが、その情報って本当にあっているのか？気を付ける必要があります。学習データに含まれる誤った情報や偏った情報を学習してしまう可能性があるためです。その結果、生成されたコンテンツに誤った情報が含まれたり、偏った視点が含まれたりする可能性があります。

例えば、過去の偏ったニュース記事を学習したAIは、特定の民族や宗教に対して差別的な発言をする可能性があります。また、誤った科学論文を学習したAIは、誤った情報を科学的事実として生成する可能性があります。

生成AIが生成したコンテンツの正確性を確認するためには、複数の情報源を参照し、専門家の意見を聞くことが重要です。また、AIモデルの学習データを精査し、誤った情報や偏った情報を取り除くことも重要です。

生成AIは、あくまでツールであり、その情報を鵜呑みにするのではなく、懐疑的に内容を確認する方が良いでしょう。

4-3.セキュリティリスク

続いてセキュリティリスクです。少し前に中国の某AIツールが話題になりましたよね。そのように悪意を持った目的で存在するAIツールがあることを念頭に置いておく必要があります。みんなが使っているから～、使いやすいから～、そのAIツール大丈夫でしょうか！？例えば、フィッシング詐欺／偽情報の拡散／ディープフェイク動画の作成など…生成AIが利用される可能性があります。

また、生成AIモデル自体が攻撃の対象となる可能性もあります。攻撃者は、AIモデルを改ざんしたり、機密情報を盗み出したりする可能性があります。他にも生成AIが生成したコンテンツが、マルウェアやウイルスを拡散する媒体として利用される可能性もあります。

これらのセキュリティリスクに対処するためには、生成AIモデルのセキュリティ対策を強化することが重要です。例えば、AIモデルの改ざんを防止するための技術／機密情報を保護するための暗号化技術／マルウェアやウイルスの検出技術などを導入する必要があります。

また、生成AIの利用者を対象としたセキュリティ教育を実施することも重要です。利用者がセキュリティリスクを理解し、適切な対策を講じることができるようにする必要があります。

 

「生成AIとは」まとめ

ここまで生成AIについて、まとめてきました。生成AIは画期的な技術であることは間違いないです。クリエイターがやってきたことをAIが生成してくれる、しかも短時間でやってくれる。自分で考えなくてもAIが生成してくれる、しかも短時間で…こんな便利なものはないですよね。まだまだ発展途上な技術ではありますが、日々進化しておりその精度も上がっています。1年後にはさらにパワーアップした生成AIが出てくるのではないでしょうか。

しかし、生成AIには、著作権／倫理／情報の正確性／セキュリティなど…様々な課題も存在します。便利な反面これらの課題をクリアするにはなかなかハードルが高そうですね。技術的な進歩だけでなく、法制度の整備／倫理的な議論／教育の普及などが不可欠になってくるでしょう。この辺りは政府に期待したいところです。

そんな弊社は生成AIの導入／開発を支援する企業の1つであり、システム開発会社です。

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