生成AI（ジェネレーティブAI）とは

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、学習したデータを活用してオリジナルのデータを生成するAI技術です。大量のデータからパターンを学習し、テキスト、画像、音楽、ビデオなどのコンテンツを自動生成できます。既存のデータをコピーするだけではなく、学習したデータを基にオリジナルのコンテンツを生成する点が特徴です。

生成AIは、業務効率化や新たなアイデア創出など、多様な使い方への応用が期待されています。テキスト生成AIの「ChatGPT」や画像生成AIの「DALL-E」など、一般的に広く活用されるサービスも増えてきました。

生成AIの進化のスピードも早く、生成AIを応用した新しいサービスも次々と登場する中で、ビジネスへの活用を検討する企業が増えています。この記事では、生成AIを業務に役立てるために、基本的な項目を解説します。生成AIを使った代表的なサービスや、活用事例も紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

生成AIの仕組みと特徴

生成AIは、ニューラルネットワークを使用して大規模なデータセットからパターンを識別し、新しいオリジナルのデータやコンテンツを生成するものです。

ニューラルネットワークとは、生物の脳の神経細胞を模して構築されたコンピュータモデルです。ニューロンやノードと呼ばれる単位でデータを受け取り、複数のニューロンやノードを結びつけ、伝達して処理します。それぞれのニューロンは重要さによって処理時に調整され、最終的な出力が構成されます。

何が重要な要素であるかを探し出し、最適な答えを出力するために、生成AIは大量のデータを処理して学習する必要ことが必要です。この学習工程がディープラーニング（深層学習）と呼ばれます。与えられた学習データをもとにAI自身が最適な回答を探すことで、高度なコンテンツを創造するのです。

従来の「AI」と「生成AI」の違い

従来のAIは、学習したデータから適切な回答を探して提示するものでした。それに対して生成AIはオリジナルコンテンツを創造できる点が大きく異なります。

従来のAIでは、機械学習が使われていました。機械学習では、データからパターンを識別し、正解を探して提示します。文字認識やOCRシステム、AIカメラなどのように、事前に大量のデータで学習して得た正解を元に、文字や画像などの識別を行います。

生成AIは、学習したデータを元に判断した答えを返すだけではなく、AI自身が自ら新しい答えを生成するのです。これによって、従来AIにはできなかった、オリジナルコンテンツが作成できるようになりました。

生成AIに用いられるモデル

生成AIがコンテンツを作成する際に用いられるモデルには、AIの性質や用途に応じていくつかの種類があります。ここでは、代表的なモデルを解説します。

GPT

GPTはアメリカのOpenAIが開発した自然言語処理モデルです。このモデルを使っているChatGPTが、生成AIを活用した代表的なサービスとして有名です。

GPTは非常に高い言語処理能力を持ち、人間が書いたかのような自然な文章を生成できます。GPT-3が開発される過程で、約45TBのテキストデータを学習し、高精度な単語予測と自然な文章生成が可能になりました。GPT-4では、さらに性能が向上しています。

少ない指示で多くの情報を引き出せるので、ビジネスメールの作成や業務マニュアルの作成など、様々なタスクにGPTが利用されています。

VAE

VAE（Variational Auto-Encoder）は、画像生成に適した、ディープラーニング技術を活用した生成モデルです。学習用データの特徴を抽出し、それに似た新たな画像を生成することを得意としています。

例えば、特定のイラストレーターの作品を大量に学習させると、その作風を使って新しいイラストを生成できます。著作権の問題はあるものの、特定の傾向を学習できる、利便性の高いモデルです。

また、VAEは複雑な画像の特徴を捉える能力にも優れています。形状が複雑な工業製品など、従来は異常検知が難しかったものにも活用が進んでいます。

GAN

GAN（Generative Adversarial Networks）も画像生成AIに使われるモデルです。ただし、VAEとは異なった生成過程を取ります。

GANでは、Generator（生成器）とDiscriminator（識別器）と呼ばれる2種類のネットワーク構造が使われます。ランダムに生成されたデータのGeneratorと、学習用の正しいデータであるDiscriminatorを繰り返し比較することで、生成する画像の精度を高めるモデルです。

GANを使うことで、解像度の低い画像から高解像度の画像を生成したり、テキストからオリジナルの画像を生成したりすることが可能です。

拡散モデル

拡散モデルは、GANの進化型とされる画像生成モデルです。学習用画像にノイズを加え、そのノイズを徐々に除去して元の画像を復元することを繰り返し、画像生成のプロセスを学習します。この方法により、元の画像に近づける精度が向上し、より高精度な画像が生成可能です。

拡散モデルは、Stable Diffusionや、DALL-E 2といった代表的な画像生成AIサービスでも採用されています。GANよりも解像度の高い画像を生成できるので、画像生成AIの精度と品質が大幅に向上しました。

生成AIを活用したサービス

生成AIを活用した技術が、実際にサービスとしてビジネス化される例が増えています。ここでは、生成AIが活用されている主な分野と、代表的なサービスを紹介します。

テキスト生成

テキスト生成AIは、テキストボックスに質問や要望を入力して送信すると、生成AIがそれに適した文章を作成し、返信してくれるというものです。

生成AIと会話をしているような対話形式で質問に回答してもらったり、長い文章を生成AIに読ませて要約してもらったりすることができます。ビジネスにおいては、ある会社の資料を読み込んで報告資料を作成する、マーケティング施作のアイデアを出すといった使い方もできます。

OpenAIが開発したテキスト生成AIのChatGPTが代表例です。言語処理精度が非常に高く、アメリカの司法試験に合格できるほどの知能を有しているとも言われます。

他に、マイクロソフトの提供するBing、Googleが開発しているGeminiなどがあります。

画像生成

画像生成AIは、どのような画像が欲しいかテキストで説明して入力するだけで、生成AIが画像を自動生成してくれるサービスです。「海を背景に微笑む日本人女性」のように文章で説明することも、「東京タワー　夕暮れ」などのキーワードでも生成可能です。また、実写・アニメ・水彩画のようなスタイルも指定できます。

MidjourneyとStable Diffusionが、画像生成AIが一般化したきっかけともなったサービスです。他に、データ学習元の著作権にも配慮したAdobe社のAdobe Fireflyなどもあります。

動画生成

動画を簡単に作成できる動画生成AIサービスも幅広くリリースされています。サービスによって用途や機能が異なるので、目的に合ったものを探して使いましょう。

Luma AIが提供する動画生成AIサービスのDream Machineは、テキストや画像を元に5秒間の動画を生成できます。テキストからでも動画が作れるので、初心者にも簡単です。

Lumen5はテキストだけでなく、PDFファイルやブログからでも動画を生成できます。テンプレートを選択し、文章を読み込ませるだけで、字幕付きの動画プレゼン資料などが作成可能です。

ナレーションや字幕をつけられるVislaなどのサービスもあります。

音声生成

音声生成AIサービスは、テキストデータを自然な音声に変換するサービスです。

Googleが提供するGoogle Text-to-Speechや、Microsoftが提供するMicrosoft Azure Speechなどが代表例です。

また、ゲーム開発やアニメーション制作に特化した音声合成サービスのReplica Studiosや、ユーザーの声を模倣して音声を生成できるDescript Overdubなど、特徴的なサービスもあります。

生成AIの活用方法

生成AIは幅広く使えるので、ビジネスの多くの場面で役立ちます。常に生成AIが活用できないか意識することで、多くのアイデアが生まれるでしょう。ここでは、現在すでに生成AIの利用が一般化しつつある項目を解説します。

定型業務の効率化

定型業務を生成AIに任せれば、必要な時間の圧縮や、業務効率の向上が期待できます。

例えば、テキストデータやCSVデータの形式を整えるような作業があります。伝票などの紙媒体からのデータ入力や、音声データを文字起こしするような、デジタルデータへの変換作業も可能です。

担当者が目視と手動でデータを修正したり、音声を聞いて議事録を作成したりする必要がなくなります。自動化によって時間や労力のコストを節約できます。

社内データの抽出や分析

社内の規定や申請・手続きの方法など、必要な資料を探すのが大変なことがあります。それらの資料データを生成AIに読み込ませておけば、そのデータに基づいて質問に答えてくれる仕組みの構築が可能です。

同様に、人力では収集や検索が難しい膨大なデータをビジネスに活かせます。過去の議事録やコールセンターへの問い合わせ内容を生成AIに読み込ませることで、データを活用できる幅が広がります。必要なデータや、いつのものだったか分からず探しにくい内容でも、AIなら抽出できるのです。問い合わせ内容で多いことや、ユーザーがわかりにくいと感じている点を生成AIにまとめてもらうこともできます。

クリエイティブ業務の補助

生成AIはアイデアを出すこともできます。活用すれば、クリエイティブな業務にかかる時間を短縮できます。

例えば、自社製品につけるキャッチコピーのアイデアや、WEB広告文のアイデアなどです。キャッチコピーや広告文の案を複数パターン、あるいは数十パターンでも生成できるので、アイデアをまとめ、絞り込む過程に役立ちます。

また、内製や外注で行っていたコンテンツ作成も、生成AIの活用に一部を移行できます。WEBサイトで使うイラストや動画のBGMなどから、将来的にはさらに活用が広がるでしょう。社内リソースや製作費の削減、制作時間の圧縮にもつながります。

まとめ

生成AI（ジェネレーティブAI）は、データやコンテンツを自動生成する技術です。大量のデータを学習し、GPT・VAE・GAN・拡散モデルなどのモデルを用いて、テキスト・画像・動画・音声を生成できます。生成AIが自ら学習し、新しいコンテンツを生成できることが特徴です。

ビジネスでも生成AIを活用する動きが広まっています。特に、定型業務の効率化やデータ分析、クリエイティブ業務の補助などで一般化しつつあります。さらに多岐にわたる用途での開発が拡大中です。

生成AIの活用が、ビジネスの生産性向上や、新しい価値の創造の助けになります。ぜひ自社のビジネスを進化させるためにも、この記事の内容を参考に、自社内での生成AI活用を検討してみてください。