生成AIが急速に進化し、ビジネスや日常生活のあらゆる場面で活用が進んでいます。しかし、生成AI（ジェネレーティブAI）とは何か、どのような種類があり、どのような場面で役立つのか、まだ明確に理解できていない方も多いかもしれません。本ブログでは、生成AIの基本的な仕組みや具体的な活用方法について、わかりやすく解説していきます。また、代表的な生成AIの紹介や、利用時に注意すべきポイントについても触れ、皆様が生成AIを安全かつ効果的に活用するための知識を提供します。
目次
生成系AI（ジェネレーティブAI）とは、機械学習のモデルの一つで、学習済みのデータを活用して新たなデータを生み出せるAIです。テキスト、画像、音声、動画など生成できるものは多岐にわたり、専門知識がなくても利用できることから近年注目を集めています。
生成系AIは主にディープラーニング（深層学習）によって構築された大規模な機械学習モデルです。事前に大量のデータを学習しておき、利用者は学習済みのAIから新たなデータを生み出して利用できます。
「従来のAI」と「生成AI」の決定的な違いは、一言で表すなら「AI自身が新しいコンテンツを生成できるか否か」です。
「従来のAI」は、人間が与えた大量の学習データをもとに結果を予測したり、あらかじめ決められた行為を自動的に行うことが主な役割でした。
一方で「生成AI」は、ディープラーニング（深層学習）によってAI自ら学習を重ね、人間が与えていない情報やデータさえもインプットし、新たなオリジナルコンテンツを生み出すことができます。
生成AIには、「テキスト生成」「画像生成」「動画生成」「音声生成」など、いくつかの種類があります。
テキスト生成
テキスト生成AIは、ユーザーがテキストボックスに質問を入力し、AIが質問の内容を解析して、回答となるテキストを生成するシステムです。使用されている言語モデルによっても精度は異なりますが、近年注目を集めている「ChatGPT」などでは、まるで人間が答えを返しているかのような高精度な回答が可能になっています。
テキスト生成AIは、例えばプログラミングでエラーが表示されたコードをそのままAIに入力して、エラー箇所を指摘してもらうなどの使い方も可能です。
ただし、Web上の情報を学習しているため、現在のところは必ずしも正しい回答が返ってくるとは限りません。回答を鵜吞みにせず、正誤を判断しながら活用することが求められます。
世界的に利用されているのは「ChatGPT」「Bing AIチャット」「Google Bard」などです。
画像生成
動画生成AIは、生成したい動画のイメージをテキストで入力すると、そのイメージに沿った短い動画を生成できるAIです。
動画生成系AIは生成系AIのなかでも開発の難易度が高いとされています。しかし、現在ではRunway社のGen-2のようにクオリティの高い動画を生成できるようになっています。
プロモーションビデオの作成など、将来的には多岐にわたって応用できる可能性も秘めており、さらなる進化が期待されている生成AIです。
音声生成
音声生成系AIもテキスト生成AI、画像生成AIと並んで利用される機会が多い生成系AIです。テキスト入力したものをAIが学習した音声で読み上げることができます。特定の人物の音声を学習することで、まるで本人が話しているかのように再現することも可能です。
例えば、Microsoftが開発した「VALL-E」（ヴァルイー）は、たった3秒分の音声サンプルを入力するだけで、本人そっくりの音声を忠実に再現することができます。
生成AI（ジェネレーティブAI）は、ビジネスからクリエイティブな活動まで多くの分野で活用されています。
コンテンツ作成のコストを削減
生成AIによって、内製や外注でかかっていたコンテンツ・クリエイティブ作成コストを削減することができます。例えば、製品紹介動画のイラストやBGMを画像生成AIや音楽生成AIで作成することで、外注費や人件費を削減できます。
AIが生成したコンテンツは、データ分析に基づいて最適化することも可能で、ターゲット層により効果的に訴求することができます。そのため、複数のAIが生成した広告コンテンツを用いてABテストを行えば、低コストで最も効果的なコンテンツを選定可能です。季節やイベントに応じて自動的にコンテンツを生成・更新することもできます。
プログラムのコード生成
テキスト生成系AIの応用例として、プログラムのコードを生成することも可能です。例えば、ChatGPTでプログラミング言語を指定し、特定の動作をするコードを記載するように指示すると、プログラムのコードが生成されます。その他にも、エラーが表示されたコードを入力し、AIによって誤りを修正してもらう、という使い方も可能です。
間違った情報（ハルシネーション）
生成AIは実際の事実とは異なる情報を作り出すことがあります。この現象を「ハルシネーション」（幻覚）と呼びます。学習に用いる情報が不正確であるために、誤った出力が生じるかのように誤解されることがありますが、実際には正確な情報での学習でも不正確な出力は生じ得ます。高度に説得力のある文章の中に誤情報が混ざるため、その情報を信頼してしまうことが決して珍しいケースではありません。
それぞれの利用者が生成AIの出力内容を慎重に確認することが必要不可欠です。 企業が従業員に対して生成AIの利用を許可する際には、こういった「ハルシネーション」という現象を十分に理解しないまま生成AIの出力結果を鵜呑みにしてしまう従業員への対策が不可欠となります。注意喚起を行うとともに、利用上のガイドラインを策定するなど、誤解や誤用を防ぐためのリスクマネジメントの実施が必要となります。
情報漏えい
セキュリティリスクにも注意が必要です。先述したように生成AIは機械学習を基盤としており、プロンプトに入力した情報は学習データとして利用される場合があります。たとえば従業員の個人情報や顧客情報、製品開発情報や会計情報などをプロンプトに入力すると、情報漏えいやプライバシー侵害につながるリスクが懸念されます。とくに生成AIを業務利用する場合、機密情報の取り扱いに関する厳格なルールの策定が必要です。
著作権などの権利侵害
生成AIは既存の著作物に酷似したコンテンツを生成する可能性があるため、意図せず他者の著作権を侵害してしまうリスクをはらんでいます。多くの生成AIは著作物も学習対象としているため、その影響が出力に反映されることがあるためです。
企業は生成AIが出力したコンテンツを使用する前に、既存の著作物との類似性を慎重にチェックする体制を整える必要があります。また、生成AIを使用して作成したコンテンツであることを明示し、必要に応じて著作権者の許諾を得るといった、法的リスクを最小限に抑える対策を講じることが重要です。
