生成AI（ジェネレーティブAI）の仕組みとは？種類や活用方法・課題・危険性を解説
INDEX
- 生成AI（ジェネレーティブAI）の仕組みとは？
- 「生成AI」と「AI」の違い
- 生成AIの種類
- テキスト生成AI
- 画像生成AI
- イラスト生成AI
- 音声生成AI
- 生成AIにできること
- 新しいアイデアを創出できる
- コンテンツ制作のコストを抑えられる
- 業務効率化を図れる
- 生成AIにできないこと
- 生成AIをビジネスで活用する方法
- 自動応答チャットボットを構築する
- プログラミングのコード生成やデバッグを行う
- 在庫管理やマーケティング戦略の立案に役立てる
- 製品やサービスを自動で開発する
- 生成AIを活用した代表的なサービスや技術
- ChatGPT
- Midjourney
- Voicebox
- 生成AIの現状の課題と危険性
- 著作権問題に発展する
- サイバー攻撃に悪用される
- 事実の真偽性を確かめる必要がある
- 情報漏洩・セキュリティ面に不安がある
- まとめ
- さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
メディアやビジネスでよく耳にするようになった生成AI。「AI=人工知能」という認識はあっても、生成AIについてまだ詳しく知らない方も多いでしょう。
生成AIで仕事の効率や日常の質が上がるのであればすぐにでも取り入れたいところですが、どのように使えるのか、リスクはないのかという疑問点もあります。
そこでこの記事では生成AIの仕組み・活用法などの基本的な情報から、使用する上での危険性といった気になる点までご紹介します。
生成AI（ジェネレーティブAI）の仕組みとは？
生成AIとは、あらかじめ学習したデータを活用して新たなデータ・コンテンツを生み出すシステムのことです。
人が新しいものを創造する際も、何もないところから新しいものを生み出すわけではありません。過去に取り入れた情報や経験から学んだ点を活用します。
同じように生成AIもまず膨大な量の情報を機械学習することが必要です。「ディープラーニング（深層学習）」をはじめとするあらゆる手法で学習します。
そして得た情報のパターンを識別することにより、全く新しくより高度なオリジナルのデータ・コンテンツを生成できるのです。
このシステムは「生産・生成」を意味する英語の「Generative」という単語から、ジェネレーティブAIとも呼ばれています。
「生成AI」と「AI」の違い
生成AIはAIの一種ですが、従来のAIよりもさらに進歩を遂げたシステムです。両者の大きな違いはAI自身が創造できるかどうかにあります。
従来のAIは、すでに記憶しているデータの中から求められている答えを導き出すのが目的でした。検索結果を提示する検索エンジンはその一例です。
これだけでも十分優れた機能ですが、生成AIは誰かの手によって作られたデータを示すのではなく、自らが一から生成する機能を持っています。
つまり簡単にいえばどちらもインプットはできるものの、アウトプットまでできるのは生成AIのみであるということです。
また従来のAIは用途に合わせた開発が必要です。たとえば用途が違うエアコンと自動車ではAIが担う作業も異なるため、同一のAIでは対応できません。
しかし生成AIは必要な情報が取り入れられていれば適応することが可能です。生成AIが誕生したことにより、AI技術の汎用性が大きく向上しました。
生成AIの種類
人間の知能をソフトウェアで人工的に再現しているため、人があらゆるものを生み出せるように生成AIが生み出せるものも多岐にわたります。
現在どのような種類の生成AIが活用されているのでしょうか？主な4つの生成AIについて詳しく解説します。
テキスト生成AI
テキスト生成AIは機能学習に加えて自然言語処理技術を利用して文章を生成します。言葉の羅列ではなく、人が理解できる文章を作れる生成AIです。
そのためにその言語の語彙を多く学習するとともに、文法の規則性・文脈を理解させます。こうしてまるで人が書いたような流暢な文章の生成が可能です。
具体的にはプログラミングのコード生成や広告・記事コンテンツの作成が自動化できます。既存の文章を要約したり翻訳したりできる機能もあります。
さらに、チャットボットと人がテキスト上でスムーズに対話できるのもテキスト生成AIの技術です。幅広い用途に使用できるため、多くの業界で注目されています。
画像生成AI
画像生成AIとはテキストを入力するコマンド「プロンプト」で指示されたキーワードに応じ、ユーザーが思い描くものに近い画像を自動で作る生成AIです。
プロンプトの内容を分析し、学習しているデータから関連する画像の特徴を引き出します。そこにノイズを加えてオリジナル画像を生成するのが特徴です。
入力するプロンプトは、単語だけでなく文章で指示することも可能です。指示が細かくなればなるほど複数の要素を組み合わせられるので、画像生成の精度が上がります。
自分で必要な写真・画像を用意するのが難しい場合でも、どこにも出回っていない唯一無二の画像がたった数秒〜数分で生成できるのが魅力です。
イラスト生成AI
イラスト生成AIは画像生成AIに含まれる機能です。テキスト、もしくは写真からAI独自のイメージでオリジナルイラストをデザインしてくれます。
なかにはユーザーが描いたラフスケッチをもとに、完成度を上げた高品質なイラストを生成したり異なるタッチのイラストに変更したりすることができます。
人間が描いたと思えるようなハイクオリティなイラストが生成されるので、絵が苦手な人もクリエイティブな仕事に興味を持つきっかけになるでしょう。
イラスト生成AIについて詳しく解説している記事はこちら
音声生成AI
音声生成AIとは、生成AIの中でも新しく出てきた注目のシステムです。収集した音声サンプルから音声の特徴を詳細に分析・学習して再現することができます。
まだ研究が進められている分野ではありますが、テキストや音声データを学習済みの音声を用いて人が読み上げているかのように再現できるまでになっています。
音声合成技術というとVOCALOIDがよく知られていますが、音声生成AIは話す内容によって抑揚が加わる人間の特徴を見事に捉えています。
それにより滑らかで自然な話し方を演出することが可能になりました。必要に応じて人が収録しなくても、本人の声・話し方に近い音声データを生成できます。
生成AIにできること
生成AIが優れた技術であることは明白ですが、メディアや各業界で大いに注目されるようになったのはどうしてなのでしょうか？
その答えは生成AIを使用することで得られる大きなメリットがあるからです。今後生活の必需品になるかもしれない生成AIの3つのメリットをまとめました。
新しいアイデアを創出できる
一人の人の思考には限界があり、たくさんのアイデアを捻出したいと思っても簡単ではありません。固定概念が邪魔をして出てこないこともあります。
一方、生成AIは学習容量に際限がなく、幅広い情報の中から新鮮なアイデアを創出できます。ひとつの単語から複数の案を提示することさえ可能です。
細かな指示を与えれば、専門性の高いコンテンツをバリエーション豊かに生成できます。想像もつかない画期的なアイデアとも出会えるでしょう。
人間であれば関係がないと除外してしまうような些細な情報の粒もアイデアの糧にできるのは、生成AIの強みといえます。
コンテンツ制作のコストを抑えられる
コンテンツ制作を行いたい場合、課題となるのがコストです。クリエイティブな生成を求めて外注に頼ると、コストはどんどん膨らんでいくのが一般的です。
その点、生成AIを活用すると大幅なコストカットが実現できます。外注するための費用が丸ごと不要になり、場合によっては社内の人件費も削減できるでしょう。
これは労働時間・雇用待遇などコストに関わるトラブルを回避することにも繋がります。そうして貴重な人材をよりコアな作業に当てられます。
顧客のニーズにさらに柔軟に対応できるので、顧客との関係を強められるのも良いところです。コストは抑えつつも利益を上げられるメリットは大きいでしょう。
業務効率化を図れる
生成AIは全く新しいアイデアをものの数分で創出できるものが増えてきました。人が数日かけて行っていた作業が短縮でき、業務の効率化が図れます。
人が生み出すコンテンツの精度には、その人のモチベーション・熟練度が影響を与えます。体調を崩して作業が大幅に遅れてしまうこともあるでしょう。
しかし生成AIなら自身の健康や周囲の影響を受けることはありません。前もって学習データの幅を広げておくだけで、常にハイクオリティな作業を行えます。
それまで人が時間をかけて行っていた作業を自動化することで、作業に伴う労力・ストレスを軽減し、全体としての生産性アップも期待できるでしょう。
生成AIにできないこと
さまざまなことに活用できてメリットも多い生成AIですが、できないこともあります。それは言い換えればAIにだけ任せることができない分野です。
まず、学習させていない内容のデータ・コンテンツを生み出すことはできません。画像を生成するための情報しかないのに音声を生成させることは不可能です。
すでに学習しているとしてもその情報が少ない、またはノイズが多い場合は思うような生成結果が出ないこともあるため、データの追加が必要になります。
そして重要な点として、どれほどのデータを学習しても人の心や倫理観を理解し生成に適用することはできません。
たとえば「結構」と言われた時に、人は表情・声色でどのような気持ちかを判断できます。しかしAIができるのは言葉そのものの意味を判別することだけです。
人間関係の間に生じる複雑なコミュニケーションが必要な分野では、生成AIが完全に人に成り代わって作業する日はこの先も来ないでしょう。
生成AIをビジネスで活用する方法
生成AIが特に活躍する場面は、おそらくビジネスシーンでしょう。人の手が回らない点を生成AIに任せることができたら仕事の効率アップが期待できます。
とはいえビジネスのどのような点で活用することができるのでしょうか？実用的な方法を4つ取り上げます。
自動応答チャットボットを構築する
生成AIは業務にかかわる自動応答チャットボットを構築するのに役立ちます。
たとえばネットショッピングなどのサイト・アプリで、一般的な問い合わせに対応するチャット機能を利用したことがあるかもしれません。
自動応答チャットボットが活用されるようになると、顧客からの全ての問い合わせにカスタマーサポートが対応する必要がなくなり、負荷を軽減できます。
そして顧客側もカスタマーサポートの業務時間を気にしたり、対応を長時間待ったりすることがなくなります。結果的に顧客満足度の向上に繋がるでしょう。
テキスト上でのチャット以外にコールセンターの自動音声ガイダンスにも適用する企業が増えてきているので、利用シーンの拡大が予想されます。
プログラミングのコード生成やデバッグを行う
プログラミングのコード生成AIなら、自然言語で指示を出しコードを自動生成できます。端的にいえばプログラマーでなくても開発が始められるということです。
使用しているプログラムのバグを瞬時に見つけられ、スピーディーなデバッグも行えます。これはゲームのバグの発見にも役立てられているようです。
生成AIは自動でバグを発見できるため、企業の業務時間外であっても即時対応が可能です。すぐにデバッグを行うなら被害を最小限に抑えられます。
実用化までには緻密なデータの学習とテストケースをこなし経験を積む必要がありますが、エキスパートチームとの連携で支援技術は格段に上がってきています。
在庫管理やマーケティング戦略の立案に役立てる
在庫管理は企業が健全な経営を行うため、また顧客の求める商品を提供するために重要な業務です。しかし人為的ミスで失敗に陥るケースは少なくありません。
生成AIを導入することによって種類が多く管理しにくい在庫も見落としなく把握しやすくなり、最適な状態で必要な量を保管することが可能になります。
欠品を防げることはもちろん、個数の発注ミスや不要な追加発注もなくなるので、倉庫のスペースを十分に確保しコスト削減を図れます。
また顧客の嗜好・行動パターンを詳細に分析できるため、個別またはターゲット層全体のニーズを引き出し、マーケティング戦略に役立てるのにも有効です。
こうして在庫を適正に確保するとともに余剰在庫を抱えるのを防ぐと、従業員にとっても顧客にとっても信頼度の高い企業に成長することができるでしょう。
製品やサービスを自動で開発する
生成AIの大きな魅力は、人間では思いつかないアイデアを無限に創出できることです。それにより多種多様な製品・サービスを自動で開発し立案することができます。
さらに、のちに問題が出そうな点をあらかじめ除外する指示を与えることで、事前に安全性を高めたアイデアを生成させられるのも良いポイントです。
たとえば幼児のおもちゃを開発する際には、怪我のリスクを減らすため角を丸くするなど注意を払います。生成AIはこの点を踏まえた立案を行ってくれます。
当然生成AIのみの稼働で実際に提供できる製品・サービスが誕生することはありませんが、柔軟なアイデアで技術者の創造性を刺激してくれるでしょう。
生成AIを活用した代表的なサービスや技術
今後ますます技術の進歩が期待される生成AIは、すでに私たちの生活に浸透し始めています。あなたもすぐに思い浮かぶサービスがあるかもしれません。
まだ利用したことがない方も、始めてみれば生活のさまざまなシーンできっと役立つはずです。生成AIの代表的なサービス・技術を3つご紹介します。
ChatGPT
最も多く耳にする生成AIの筆頭が「ChatGPT（チャットジーピーティー）」でしょう。ビジネス・教育現場で効率的に利用できるサービスとして注目されています。
ChatGPTはAI専門の研究機関「OpenAI」が開発したテキスト生成AIで、ユーザーからの質問を受けて自動で回答するチャットサービスです。
インターネット上の大量のテキストデータを学習した言語モデル「GPT（Generative Pre-trained Transformer）」がベースになっています。
人間のような自然な会話ができるのが特徴です。質問に回答したり求められた情報をまとめて提示したりするだけでなく、詩・小説の執筆にも対応できます。
2022年12月に公開されると、革新的で精度の高いサービスを無料利用できる点が話題に。わずか2か月で月間ユーザーが1憶人を突破しました。
ChatGPTについて詳しく解説している記事はこちら
Midjourney
画像生成AIが注目を集めるようになったのは、2022年7月にオープンβ版がリリースされた「Midjourney（ミッドジャーニー）」がきっかけです。
Discord Inc.が開発した人気のチャットアプリ「Discoed（ディスコード）」のアプリ上で、テキストを入力することで利用できます。
チャット形式で操作を進め、精度の高い画像・イラストを生成するサービスです。指示にはコツが必要ですが、細かい指示を重ねるとイメージに近い結果が生成されるでしょう。
魅力は絵画風・漫画風などさまざまなタッチのイラストのアイデアを提供してくれる点です。写真のようにリアルな画像を作ることも可能になります。
ユーザーのニーズに合わせた有料プランが設けられているので、誰でも手軽にクオリティの高い画像が作れる利用しやすいサービスです。
Voicebox
「Voicebox（ボイスボックス）」は2021年8月にリリースされた、ヒホ（ヒロシバ）開発のテキスト読み上げ用の音声合成ソフトウェアです。
提供されているキャラクターのサンプルボイスを使用し、入力したテキストをもとに音声合成を行います。生成した音声はwav形式で出力できます。
商用・非商用問わず無料利用が可能である上に品質が安定しているほか、文字単位でイントネーションの調整が細かくできるところが評価されている点です。
同じキャラクターでも「あまあま」「セクシー」など複数のスタイルが用意されています。そして詳細な調整を行うことでさらに幅広い結果が得られます。
操作画面がシンプルで直観的であることも人気の理由でしょう。パソコンが苦手なユーザーでも簡単に操作でき、あらゆるシーンで多様な利用を検討できます。
生成AIの現状の課題と危険性
生成AIがさまざまな分野で積極的に取り入れられるようになれば生活がもっと便利になるのでは、と期待する方も少なくないでしょう。
しかし使い方を誤って問題が生じたり、思わぬ危険に晒されたりする可能性もあるので注意が必要です。現状で考えられる4つの課題・危険性に注目します。
著作権問題に発展する
著作権は著作物を創作した人に与えられるものであることから、AIが生成した作品の著作権の所在が曖昧にされやすいのが現状です。
実際、米国では生成AIで作った画像をベースに作られた漫画や絵画品評会の優勝作品が、著作権保護を拒否された事例があります。
さらにあるアーティストの声を模倣した曲がSNSで拡散されたのを受け、のちに学習に利用された元楽曲のレーベルが生成楽曲の削除を求めたケースもありました。
他人が作成した著作物を入力する行為自体は著作権侵害とはなりません。とはいえ生成物が既存のデータと同一または類似していると著作権侵害となります。
生成AIを利用してデザインを制作しているアーティスト・デザイナーはもちろん、制作者ではなく単なる作品の投稿者も著作権侵害に問われる場合があるので注意が必要です。
サイバー攻撃に悪用される
チャット形式の生成AIがサイバー攻撃に利用される被害が多発しています。具体的には「WormGPT」「FraudGPT」といったチャットボットが誕生しました。
これらはユーザーに悪意あるリンクをクリックさせるためのメールの文面の作成や、ハッキングツールの作成などができてしまうようです。
生成AIが持つ迅速に高精度なアイデアを生成するという優れた機能を逆手に取り、卑劣な使用方法でユーザーを苦しめる犯罪者が後を絶ちません。
進歩が加速する生成AIが悪用されているため、取り締まろうにもいたちごっこです。サイバー犯罪をどのように食い止めるかが大きな課題となります。
事実の真偽性を確かめる必要がある
生成AIの優れた点は、学習データに沿う回答しかできない「過学習」を起こさないために調整されていることです。存在しないデータを生むのが生成AIです。
しかしこれが事実ではない情報をまるで事実かのように出力する原因ともなります。その情報が広く拡散されると社会問題になりかねません。
悪意ある人物が、本物と誤認させるディープフェイクと呼ばれる画像・動画・音声を生成して相手を騙すケースも増えてきています。
また、悪気がなくても投稿を見た人物が事実と受け取ったり偏見を持ったりする可能性があります。利用者も見る側も情報の真偽性をよく確かめるべきです。
情報漏洩・セキュリティ面に不安がある
生成AIに入力されたデータは、多くの場合性能向上のために学習材料として使用されます。そして学習のたびに成長していく機能があだとなる場合もあります。
生成AI側からすれば指定されない限りユーザー全てが一般の利用者です。その利用者が従業員か顧客かなどを自身で判断し個別に認識することはできません。
そのため、一度入力された個人情報・機密情報が、ほかのユーザーもしくは顧客に回答として提示されてしまうセキュリティ面での不安があります。
入力されたものが機密情報の一部でも過去のデータと組み合わせて学習し、その結果大切な情報が漏れる恐れがあるので、何を入力するかに十分注意すべきです。
まとめ
この記事では昨今大いに注目を集め、すでに多くのシーンで活用されている生成AIについて詳しく解説しました。
生成AIの勢いが加速し始めてから「いつかAIに仕事を奪われるかもしれない」と危惧する声が囁かれています。あなたもそのような心配をしていますか？
生成AIは便利なシステムですが万能ではありません。多方面での本格的な実用にいたるまでには、乗り越えなくてはならない課題もあります。
それでも人間よりはるかに膨大な量の情報を学習し、人の考えではたどり着けない新鮮な角度からデータ・コンテンツを生成するところは非常に魅力的です。
人と生成AIがそれぞれできないところを補い合っていくなら、きっと生活のあらゆる分野で無限の可能性を生み出すことができるでしょう。
大切なのは人がその技術をどのように用いるかです。ぜひ生成AIを上手に活用して、毎日の生活・仕事をワンランクアップさせてみてはいかがでしょうか。
さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！
