ジェネレーティブAIと聞いて、しっかり説明できる方は少ないのではないでしょうか。この記事では、ジェネレーティブAIについて解説していきます。AIとの違いやジェネレーティブAIができること、企業の活用事例なども解説するので、ぜひ確認してみてください。

ジェネレーティブAIとは？

「ジェネレーティブAI（Generative AI）」は別名「生成AI」とも呼ばれ、学習したデータをもとに新しいコンテンツを生成する人工知能です。ジェネレーティブAIを利用することで、文章や画像、音楽などクリエイティブな成果物を生み出せます。

生成AIは「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれる手法を用いており、大量のデータからAIが自ら学び、オリジナルのアウトプットの作成が可能です。

ジェネレーティブAIとAIの違いとは？

「AI」と「生成AI」の違いは、オリジナルコンテンツの創造が可能かどうかです。

従来のAIは学習したデータを分析したり、データから適切な答えを提示したりします。一方、生成AIは学習データを元に新たなアイデアやコンテンツを生成できます。例えば、ChatGPTは、人間のように自然な会話や創造性に富んだアウトプットを提供できるのが特徴です。

ジェネレーティブAIでできること

ジェネレーティブAIでできることは、テキストの作成、画像の作成、動画の作成、音声の作成です。順番に確認していきましょう。

テキストの作成  

ジェネレーティブAIでは、テキストの生成ができます。ユーザーが入力した「プロンプト」という指示文に基づき、自動的にテキストを生成します。

資料作成、広告コピー・メルマガなどの作成が文章生成AIの活用例です。また、プログラムコード作成も可能で、コーディング作業の効率化もできるでしょう。小説や歌詞の創作

活動、翻訳、要約、文字起こし、文章の校閲にも利用できます。

OpenAIの「ChatGPT」やGoogleの「Bard」がその代表例です。

画像の作成  

ジェネレーティブAIで、画像を生成することも可能です。画像生成AIは、テキストで指示を与えるだけで、オリジナルの画像を数秒単位で生成できます。

画像生成する際のコツを紹介します。まずは、重要なキーワードをプロンプトの先頭に入力しましょう。プロンプトとは、生成AIに対するテキスト指示で、最初に入力されたものが優先されます。また、特定の要素を強調するには、括弧や数字を使って強さを調整しましょう。「Stable Diffusion」という生成AIツールでは、75個以内の単語を入力すると、より理想に合った正確な画像を生成することが可能です。質が低いと感じた場合は、「low quality」などと気に入らない部分をプロンプトで入力することで、画質を改善できます。

「Stable Diffusion」の他に、画像生成で代表的なツールは「Midjourney」や「DALL·E」などがあります。

動画の作成  

動画作成もジェネレーティブAIでできることの一つです。専門的な知識がなくても、効率的に高品質な動画を制作できます。さまざまな場面での利用が進んでおり、特にマーケティングや教育分野で多く活用されています。

「Gen-2」というアメリカのRunway社が発表した動画生成AIでは、テキストや画像を入力するだけで、質の高い動画を生み出すことが可能です。また、Meta社の「Make-a-Video」やGoogle社の「Phenaki」など、Gen-1を利用した動画生成AIもあります。

動画作成の生成AIで、より高いクオリティを求める場合は人間の介入が必要です。細かい要件を指定しにくく生成される動画が単調になる可能性もあるので注意してください。

音声の作成

ジェネレーティブAIでは、音声の作成もできます。声質を変換することやノイズキャンセル、バーチャルヒューマンのような多様な形態があります。特定の人物の声を多量に学習させることで、その声質を忠実に再現し、様々な文を自由に話すことも可能です。

音声作成の技術は、顧客対応や店舗案内、eラーニング、エンターテインメント、医療、自治体業務、交通などで導入が進み、効率化や多言語対応が実現されています。時間とコストの削減ができる上に、視覚障害者や声を出せない方の支援に役立てられるでしょう。

発音やイントネーションに不自然さが残ることや、言語の制限、商用利用の確認が必要な点には注意が必要です。

企業のジェネレーティブAI活用事例

 東京電力エナジーパートナー、 ヤフーの生成AIの事例を紹介します。

① 東京電力エナジーパートナー: ChatGPTでアンケート分析を革新  

東京電力エナジーパートナーでは、生成AIのChatGPTを用いてアンケートの分析の効率化を実現させました。東京電力エナジーパートナー株式会社では、組織診断アンケートの自由記述部分の分析に苦労していました。数千件の自由記述を読み、カテゴリ（人間関係や職場環境の改善など）を洗い出し、それぞれの回答を分類して部門別に整理するという手間のかかるプロセスを改善するためChatGPTを利用しました。

生成AIを活用する際、タスクを分割することに気をつけていたそうです。東京電力エナジーパートナーでは、アンケート分析のプロセスを次の3つに分けました。

1) アンケートを読み込み、適切な種目を定義 

2) 定義した種目に回答を分類

3) 部門別に課題を要約し、自動的に対策を提案

各プロセスで、データサイエンティストが中間品質を精査しました。これにより管理者は効率的に課題を把握し、組織改善に役立てられたそうです。

② ヤフー: 商品名から説明文を自動生成 

ヤフー株式会社のフリマアプリ「PayPayフリマ」では、OpenAIの生成AIを活用して商品名や説明文を自動作成する機能を導入しました。この機能は、ヤフーのサービスにおいて初めてOpenAIのAPIを利用したものです。

フリマアプリの利用者が直面する課題の一つは、「商品出品時の説明文を作成すること」で、適切な説明を考えるのに時間がかかります。しかし、新しい機能を用いて、出品時に商品名とカテゴリを入力することで、生成AIが自動的に商品説明を作成することが可能です。アプリ内で商品名とカテゴリを設定し、「AIからの提案（β）」を選択すると、説明文が生成されます。また、色やサイズ、商品の使用状態などの情報を追加することで、より適切な説明文を作ることが可能です。

まとめ

この記事では、ジェネレーティブAIとAIとの違いやジェネレーティブAIでできること、企業の活用事例を解説しました。

ジェネレーティAIとは、学習したデータから文章や画像、音楽など多様なオリジナルのクリエイティブ成果物を生み出すAIです。

また、ジェネレーティブAIでは、テキストの作成、画像の作成、動画の作成、音声の作成ができます。

ぜひジェネレーティブAIを活用して、クリエイティブな成果物を生み出したり、業務効率化を図ってみたりしてください。