基礎知識

生成AIとは?従来のAIとの違いやできることなどわかりやすく解説

生成AIによるコンテンツがSNSなどで話題になったりビジネスへのChatGPT導入がニュースになったりとAIがさまざまなシーンで活用されています。しかし、生成AIにはどんなことができるのか、明確に把握できていない人もいるのではないでしょうか。

当記事では生成AIの概要やできることをわかりやすく解説します。従来のAIとの違いなども説明するのでぜひ参考にしてください。

生成AIとは多様なコンテンツを作成できる人工知能の一種

生成AIは、Generative AI(ジェネレーティブAI)ともいわれ、多様なコンテンツを作成できる人工知能の一種です。

たとえば、生成AIのひとつであるChatGPTは、質問に対する回答などの文章作成ができ、さらに精度が高い対話ができるよう、新たなデータに基づき自ら学習していきます。また、仕上がりのイメージを入力すると、画像データをもとにその特徴をもつ新しい画像を生成するソフトウエアも生成AIの技術を活用したものです。

このように、生成AIはコンテンツなどを生成できるだけではなく、生成するための学習が可能な点が特徴です。

生成AIと従来のAIの違い

生成AIと従来のAIは学習データをはじめ、機械学習の手法や用途などさまざまな面で異なります。

【生成AIと従来のAIの違い】
項目 生成AI 従来のAI
目的(用途) 創造 成否の判別、予測など
学習データ 具体的なデータセット 構造化されていないデータセット
学習できる内容 データのパターンや関係 データの整理や分類
出力内容 新しい画像、文章、音楽など新しいコンテンツ 構造化された数値データ、テキストデータなど

たとえば、生成AIは画像や文章といった新たなコンテンツの創造を目的に活用するものです。一方、従来のAIは大量のデータに基づく特徴や傾向の学習によって成否の判別や予測を行うために活用します。

また、従来のAIはあらかじめ設定したデータやルールに基づく学習を行い、それらの特徴に基づく成否の判別や予測を行っています。しかし、生成AIは、与えられた条件に基づき新たな創造が可能なため、データやルールの設定が必要ありません。

このように、生成AIと従来のAIは、AIを用いる目的や出力できる内容だけでなく、機械学習に使用する学習データなどが根本的に異なっているといえるでしょう。

生成AIの種類および用途

生成AIは主に4種類に分類され、それぞれの特徴に応じた用途に活用されています。

【生成AIの種類と用途】
生成AIの種類 用途の例
画像生成
  • Webサイトなどの素材作成
テキスト生成
  • 文章の要約
  • プログラミングのコード生成
動画生成
  • 短い動画の生成
音声生成
  • ナレーションの生成

たとえば、テキスト生成AIはプログラミングのコード生成やデバッグなどに活用できます。また、音声データの内容をテキスト化し、効率的に議事録作成を行うことも可能です。ほかにも音楽生成やコーディング生成AIなどもあり、いずれも実用化されています。

なお、音声生成AIは入力した音声データを学習して音声データを出力します。他の種類のAIは、基本的にテキストで質問や作成したい動画のイメージを入力し、AIがその内容に沿ったコンテンツを出力する点が共通しています。

生成AIにできること

生成AIを活用してできることは複数あります。

【生成AIにできること】

  • 業務効率化
  • アイデアの提案
  • コスト削減

生成AIを活用すると、業務の時間的、金銭的なコストの削減につながる可能性があります。

一方で、効率的なアウトプットを行うためには生成AIに学習させるデータが重要になります。
たとえば、chatGPTが出力できる情報はWEB上に存在する情報を根拠にしているため、各社の持っているデータベースを元にしたアウトプットができません。
WEB上に無い専門性や個別性の高い情報や、自社の状況にあったアウトプットを出力するには、自社のデータベースを学習させてAIをカスタマイズすることが望ましいです。

JAPAN AI CHATは、chatGPTにも活用されているGPT4を活用した企業向けの生成AIサービスです。
蓄積しているCSVやCRMツールのデータベースと連携して、自社の業務内容にあったデータを学習させることにより、効率的なアウトプットを可能にします。

業務効率化

生成AIを活用すると業務効率化が可能になります。生成AIに限らずAIは、大量の定型業務を人間より早く処理できるのが特徴で、体調などによって対応の質が左右したり、人的なミスを起こしたりする可能性がないからです。

たとえば、顧客からの問い合わせ対応に生成AIを活用することで、回答を調べる時間を削減し、迅速かつ正確な回答を提供できるようになった企業があります。また、コードの記述を行える生成AIを活用して大量のサンプルデータ出力し、参照する効率化の方法もみられます。

だたし、生成AIは、チャットボットのように定型的な質問への回答は可能ですが、個別の質問などに対して正確な回答ができない場合があります。その場合、有人の対応とチャットボットをスムーズにつなぎ、顧客にストレスを与えることなく対応できるようにすることが課題となるでしょう。

アイデアの提案

生成AIを活用することで、新たなアイデアを提案してもらえます。

たとえば、生成AIは、1つのキーワードに対して複数のコンテンツを出力できます。生成AIが出力した複数のコンテンツから比較検討し、より優れたアイデアを参考にする活用方法もあります。また、人間に考案できないアイデアのコンテンツをバリエーション豊かに生成できます。

このように、生成AIが出力するコンテンツを、制作のアイデア考案で滞った場合の補助としても活用できます。

生成AIのなかには、人間が用意していない情報を自らインプットして、新しいコンテンツとして出力できるものもあり、コストを大幅に削減しながら競合と差をつける制作の助力となり得ます。

ただし、生成AIは、既存のコンテンツに酷似するものを出力したり、人間が国や宗教に基づいて抱く倫理観に基づいた結果と合致しないものを出力したりする可能性があります。生成AIをアイデアの提案に活用する場合は、AIへの指示にあたる「プロンプト」の内容を工夫してみてください。

コスト削減

生成AIを活用するとコスト削減が可能になります。生成AIは人間より短時間で目的に合ったコンテンツを生成できるため、の活用によって工数や人件費を削減できるからです。

たとえば、画像制作を外注していた場合は、生成AIを導入して社内で制作することによって外注費を削減できます。また、生成AIによって浮いたコストやリソースを社内のコア業務に回すことも可能になり、労働力不足の解消になる場合もあります。

このように、コンテンツの制作を行う企業にとって生成AIの活用は、工数や人件費などのコスト削減に有効な手段といえるでしょう。

生成AIの活用によって懸念されるリスク

生成AIの活用によって懸念されるリスクもあります。

【生成AIの活用によって懸念されるリスク】

  • 犯罪などへの悪用
  • 著作権問題
  • クリエイターの雇用や収入の減少

業務において生成AIを使う場合、AIの学習内容や生成したコンテンツが思いがけず情報漏洩や著作権に抵触してしまうリスクがある点には注意が必要です。
リスクを避けるには、コンテンツを公開する前にリーガルチェックを行うか、セキュリティ対策のなされている生成AIを利用すると良いでしょう。

JAPAN AI CHATを活用すれば、情報漏洩対策やリーガルチェックが可能な環境を自社の状況に合わせてカスタマイズできます。
設定は弊社エンジニアが行うほか、14日間の無料トライアルも利用できます。

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犯罪などへの悪用

AIによるコンテンツ生成の精度が向上したことによって犯罪に悪用される事例も発生しています。

たとえば、海外では、AIで生成した実在の人物にそっくりな音声と画像を悪用したなりすましによる詐欺事件が複数報告されています。また、生成AIに限らず、AIで扱うデータに個人情報が含まれる場合には情報漏洩がサイバー犯罪につながるリスクもあります。

生成AIを活用する場合だけでなく、生成AIが出力したコンテンツの真偽を含め、判断の難しさも生成AI活用のリスクといえます。

生成AIの活用におけるリスクを回避するためには、セキュリティ対策を含め、組織内のITリテラシーを向上させる必要があります。経済産業省が公開している「サイバーセキュリティ経営ガイドライン」を確認し、社内の規定を策定するとともに従業員に対するセキュリティ教育を行うようにしましょう。

著作権問題

生成AIの出力したコンテンツの類似度合いによっては著作権問題が発生する可能性があります。著作権法では既存データと同一、もしくは類似する生成データが著作権侵害になる可能性が明記されているからです。

また、『故意に、あるいは偶然生成された、他者の登録商標・意匠と同一・類似の商標・意匠を商用利用する行為』が商標権侵害や意匠権侵害に該当する場合もあります。

これらのリスクを回避するためには、「生成AI単独での創作」が著作権侵害に該当することを念頭に置き、「AI活用した創作」を行う必要があります。まずは、文化庁の「A I と 著 作 権」を確認し、AIと著作権の関係性を含め、著作権に抵触しない生成AIの扱い方を把握しておくようにしましょう。

クリエイターの雇用や収入の減少

生成AIが台頭した場合、クリエイターの雇用や収入が減少する可能性があります。生成AIを活用すると、コストや工数を抑えてコンテンツを量産できるため、クリエイターの需要が減る可能性が高まるからです。

クリエイターの雇用が減少した場合、クリエイター間での競争が激化することも考えられます。その場合、個々のコンテンツの質は高まりますが、結果的にクリエイターの収入は減少する可能性も高まります。

ただし、生成AIは既存のデータに基づいて複数のコンテンツ生成を繰り返しながらブラッシュアップしていくため、似たようなコンテンツしか生成できない場合もあります。そのため、唯一無二の作品を制作していくことがクリエイターの雇用や収入源を回避するための策となるでしょう。

生成AIに用いられている技術

生成AIに用いられている技術は生成するコンテンツによって異なります。

【生成AIに用いられている技術の例】
技術の名称 概要・特徴
VAE <概要>

  • VAEVariational Autoencoder)、変分自己符号化器ともいう
  • ディープラーニングによる画像生成モデル

<特徴>
データから特定の傾向を学習し、その特徴に類似する作品を生成できる
<活用例>
工業製品の形状検査、異常検知など

GAN <概要>

  • GANGenerative Adversarial Networks)、敵対的生成ネットワークともいう
  • VAEとは異なる仕組みのディープラーニングによる画像生成モデル

<特徴>
データから特定の傾向を学習し、その特徴に類似する作品を生成できる
<活用例>
低解像度の画像から高解像度の画像を生成、テキストや線画から新しい画像への変換など

拡散モデル <概要>

  • Diffusion Modelともいう
  • GANやVAEと異なるアプローチの画像生成モデル
  • 画像などのデータにノイズを付加し、ノイズを除去しながら元の画像を再構築する

<特徴>
GANよりも高解像度な画像の生成が可能
<活用例>
バーチャルモデルやQRコードの生成、画像編集など

GPT-3 <概要>

  • 深層学習の手法を用いた言語モデルの一種
  • 人工知能研究所OpenAIが開発したGPTシリーズの第3世代

<特徴>
直前の単語の次の単語を高精度で予測できる
<活用例>
記事や小説の自動生成、翻訳、プログラミングコードの生成など

PaLM <概要>

  • 言語、推論、およびコーディングが可能な次世代言語モデル
  • Google社が開発した大規模言語モデルの第3世代として生成AIによる検索体験(SGESearch Generative Experience)を提供

<特徴>
最大5,400億のパラメーターを採用、GPT-3やLaMDAを上回る自然言語処理能力が可能
<活用例>
慣用句やジョークなどのニュアンスを含む表現の理解、翻訳、生成など

Llama 2 <概要>

  • Metaが開発した新しい大規模言語モデル

<特徴>
1世代前の「Llama」より4割多いデータで訓練されているため高性能、有害なコンテンツを生成しない
<活用例>
記事作成、小説などの創作、動画のスクリプト作成、ソーシャルメディアの投稿

たとえば、画像生成には「VAE」「GAN」「拡散モデル」などが用いられます。「VAE」は連続的な画像データを生成できるため、手書きでイラストを描くことなく、モーションを生成でき「GAN」は高解像度な画像の生成が可能です。それにともなって、存在しない人の顔画像や、脚本に基づくアニメーションの生成ができます。

言語モデルの一種であるGPT-3は、テキスト生成に用いられており「ChatGPT」もGPT-3を活用しています。 また、GPTを開発したOpenAIは、2023年3月に性能が向上したGPT-4を発表しています。

GPT-4は、入力した画像を認識できるため、画像に関する質問に対して回答を返すことができます。ほかにも、大量の学習データによって、生物学や美術史、司法など専門的な分野に対する回答の精度も向上していることが研究データから確認されています。

さらにGoogle社は20238月に日本語版の生成AIによる検索体験(SGE)の試験運用を開始しました。SGEは、検索語句に対して検索結果とともに生成AIが生成した回答を掲載する機能で、検索結果から対話方式で検索できる特徴があります。

なお、20239月時点では、GPT-4が利用できるのは有料版ChatGPT Plusの契約者のみです。無料版のChatGPTにはGPT-3が利用されていることを留意しておきましょう。

まとめ

生成AIとは、ジェネレーティブAIともいわれており、多様なコンテンツを作成できる人工知能の一種です。生成AIは新たなコンテンツの創造を目的に活用する点において、大量のデータに基づく特徴や傾向の学習によって成否の判別や予測を行うために活用する従来のAIと異なります。

生成AIは主に4種類に分類されており、「画像生成」「テキスト生成」「動画生成」「音声生成」などそれぞれの特徴に応じた用途に活用されています。また、生成AIに用いられている技術は生成するコンテンツによって異なります。

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