近年、対話型AIのChatGPTをはじめとする「生成AI（ジェネレーティブAI）」が飛躍的な発展を遂げており、日常生活やビジネスシーンですでに幅広く活用されています。画像や音声、テキストなどさまざまなコンテンツを手軽に生成できる生成系AIによって、業務効率化や新たなアイデアの創出など、多くのメリットが期待できます。
また、次々と新しいサービスが登場する中で、最適なものを選び自社において役立てるためには、基礎的な知識を押さえておく必要があります。
本記事では、生成AI（ジェネレーティブAI）の種類や使い方、できることについて分かりやすく解説します。今後の市場動向や新サービスの登場に目が離せない生成AIについて知り、ビジネスや業務に活用するために、ぜひ参考にしてください。
目次
自動生成AI（ジェネレーティブAI）とは？
生成AIとは、「ジェネレーティブAI（Generative AI）」とも呼ばれるAI（人工知能）の一種です。AIを用いてクリエイティブな成果物を生み出すことができるのが特徴的で、生成できるものは楽曲や画像、動画、プログラムのコード、文章など多岐にわたります。
生成AIはAIが自ら答えを探して学習する「ディープラーニング（深層学習）」を用いて構築された機械学習モデルで、AIの中では比較的新しく生まれたモデルです。
「AIが人間のようにクリエイティブな成果物を生み出せる」点が従来のAIとは異なっており、画像生成AIの「Stable Diffusion」や、テキスト生成AIの「ChatGPT」などが一例として挙げられます。
生成AIは、人間の仕事や作業をサポートするツールとして活用が期待されています。音楽、画像、動画、プラグラミング、文章等、人間がつくるものをAIが自動的に生成することができます。例えば、テキスト生成AIでレポートの要約を行ったり、音楽生成AIで動画制作に使用する簡単なBGMを作ったりすることが可能です。
自動生成AIの基本的な使い方
生成AIを使用するためには、各AIツールに対応した形式でデータを入力する必要があります。例として、下記3つの生成AIの例を紹介します。
• テキスト生成系AI：テキスト（prompt）入力
• 画像生成系AI：画像入力
• 文字起こし生成系AI：音声入力
テキスト生成系AIにおいては、Web上のテキストボックスにAIへの要望や質問といった指示文（prompt）を記述して送信することで、AIが入力された内容を解析し、適切な答えを返します。
画像生成系AIには、テキスト生成系AIのようにpromptをもとに画像を生成するものや、学習元になる画像をAIツールに入力することで、入力された画像をAIが学習し、それらの画像の特徴を持った全く新しい画像を生成するものがあります。例として、ある作品を数十枚～数百枚読み込ませるなどの方法が挙げられるでしょう。
文字起こし生成系AIは、音声データをAIに入力し、テキストとして出力する「Whisper」などのAIツールが有名です。
AIとの違い・定義
AIは識別系AI（Discriminative AI）を指すことが多く、これは与えられたデータに対して正解か不正解かを識別するタイプのAIです。
文字認識やOCR、AIカメラなどで見られるように、識別系AIは事前に大量のデータで学習し、製品の品質チェックや画像認識などの分野で広く活用されています。しかし、2022年8月に画像生成系AIの「Midjourney」が登場して以降、生成系AIへの関心が高まり、AIの定義が変化しました。
生成系AIは、データから新しいコンテンツを生み出す能力があり、これまでの識別系AIとは異なるアプローチをとります。このように、近年AIの定義が識別系から生成系へと広がりつつあります。
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自動生成AIの種類
生成AIの種類には、画像生成やテキスト生成、動画生成や音声生成など、いくつかの種類があります。用途に応じて生成系AIを使い分けることで、希望している形に近い成果物を生むことができます。
近年特に注目されているのは画像生成や動画生成などの生成AIですが、テキスト生成や音声生成の生成AIも技術が発展しつつあります。ここでは、4つの生成AIについて詳しく解説します。
画像生成
画像生成AIは、ユーザーがテキストを入力すると、その内容に応じてAIがオリジナル画像を生成するシステムです。わずか数秒～数十秒程度で全く新しい画像を生成できるため、デザイン業界をはじめとして、さまざまなクリエイティブ業界において、業務のサポートや新たなアイデアの創出などの幅広い活用が期待されています。
画像生成AIの中でも有名なサービスには、「Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）」があります。Stable Diffusionでは、ユーザーが生成したい画像の具体的なイメージを英単語でテキスト入力することで、さまざまな画像をアウトプットできます。
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、回答文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。そのため、回答を鵜吞みにせずに正誤を判断しながら活用することが求められます。
動画生成
画像生成AIの発展形として、動画生成AIも登場しています。例えば、前述の「Stable Diffusion」の開発元は、入力した動画を全く新しい動画に作り替えることができる「Gen-1」というAIモデルを開発しています。
「Gen-1」を活用した動画生成AIとして、Meta社の「Make-a-Video」やGoogle社の「Phenaki」などが挙げられます。これらの動画生成AIでは、テキストで生成したい動画のイメージを入力すると、そのイメージに沿った短い動画を生成できるという仕組みです。
「既存の映像を変換する」という性質上、長い尺の動画を生成できるようにな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AIは、音声データを入力することによって、その音声の特徴を学習し、新しい音声データを生成できる生成AIです。例えばMicrosoft社が開発した「VALL-E」は、3秒間の音声サンプルを入力するだけで人間の声を高精度で学習し、忠実に再現できます。
一度学習すると、学習済みの声色を再現したテキスト読み上げモデルが完成するだけでなく、感情に合わせた表現も可能となります。音声生成AIの技術を活用することで、特定の人間の声を使ったナレーションを自動的に生成して、素材として利用するなどのオペレーションを実現できます。
生成AIの仕組み・用いられる生成モデル
生成AIがコンテンツを生み出すために用いられている生成モデルは、AIの性質に応じていくつかの異なるモデルが使われています。
ここでは、画像生成によく用いられる「VAE」「GAN」や、Stable Diffusionに採用されている「拡散モデル」、テキスト生成系AIに組み込まれている「GPT-3」の4種類の生成モデルについて解説します。
VAE
VAEとは、「変分オートエンコーダ」と呼ばれる、ディープラーニングを活用した生成モデルです。AIの学習用データから特徴を学び取り、そのデータの特徴をもとに「学習用データと似ている新しいコンテンツ」を生成することができます。
【VAEのコンテンツ生成イメージ】
- ユーザーが学習用のデータをAIに与える
- AIが与えられた学習用のデータから特徴を学ぶ
- AIが学習したデータの特徴から、全く新しいコンテンツを生成する
- 生成したコンテンツをユーザーに提供する
VAEは、特定の傾向を持つ複数の作品を学習し、その作風に近い作品を生み出すことに向いています。例えばイラストレーターや画家の作品を学ばせて、作家の特徴を持った新しいイラストを生み出すことなどに活用できます。
また、VAEは複雑性の高い画像の特徴を捉えることにも適しているため、構造が複雑な工業製品の異常検知などにも利用されています。
GAN
GAN（Generative Adversarial Networks）も画像生成モデルの一種ですが、VAEの仕組みとは異なり、「Generator」と「Discriminator」という2つのネットワーク構造を利用して新たな画像を生成します。
Generator＝ランダムに作成されたデータ、Discriminator＝学習用の正しいデータであり、GeneratorとDiscriminatorを競わせながら学習することで、精度の高い画像を生成できます。
【GANのコンテンツ生成イメージ】
- ランダムなノイズからGeneratorを生成する
- 正しいデータである「Discriminator」を用意する
- GeneratorとDiscriminatorを比較して、Generatorが本物かどうかを判定する
- 1～3を繰り返し、Generatorの精度を高める
- 十分に精度の高まった画像を出力する
GANを利用すると、解像度の低い画像から高解像度の画像を生成したり、テキストから全く新しい画像を生成したりすることが可能です。
拡散モデル
拡散モデルとは、画像生成系AIの「Stable Diffusion」や「DALL-E2」などに採用されているモデルです。
拡散モデルでは、学習用の画像にノイズを追加した上で、その画像からノイズを除去していき、元画像を復元します。このように、「与えた画像にノイズを付加し、元の画像を復元する」プロセスを繰り返すことで、画像生成を行う仕組みをAIに学習させます。
【拡散モデルのコンテンツ生成イメージ】
- 学習用の画像にノイズを付加する
- ノイズが付加された学習用の画像から、ノイズを除去する
- 2を繰り返し、元の画像を復元する
- 1～3の仕組みを繰り返して、高精度な画像を生成する
拡散モデルを活用することで、GANよりもさらに高解像度な画像を生成することが可能になります。拡散モデルは、いわばGANの発展形ともいえるでしょう。
GPT-3
GPT-3は米OpenAIが開発した言語モデルの一種であり、自動車メーカーのテスラやSNSのTwitterでCEOを務めるイーロン・マスクなどが参加したことで一躍注目を浴びることになりました。
AIが約45TBもの膨大なテキストデータを学習することで、ある単語の次に記述される別の単語の候補を高精度で予測できるようになり、人間が作成したかのような違和感のない文章を生成できるのが特徴です。
【GPT-3を利用したテキスト生成の仕組み】
- ユーザーがテキストボックスに質問を記述し、入力・送信する
- AIは質問の内容を解析して、最適な回答を導き出す
- AIは回答を出力し、ユーザーに伝える
近年特に注目されているGPT-3を利用したテキスト生成系AIのひとつとして、OpenAIが開発した「ChatGPT」などが挙げられます。長文の要約やリサーチ時間の短縮化、新たなアイデアの創出など、さまざまな場面で活躍が期待されています。
GPT-4
GPT-4は、GPT-3を開発したOpenAIが提供する大規模言語モデル（LLM）のひとつで、GPT-3の性能をはるかに凌駕する成果をおさめています。GPT-4は同社が提供するアプリ「ChatGPT」から利用でき、指示（プロンプト）に対して非常に高精度なテキストを出力します。
ユーザーはまるで人間と会話しているかのような体験ができ、例えば「ビジネスシーンにおける依頼メール」や「業務マニュアルの作成」、「クロスレビューの実施」などが行えます。
GPT-3モデルがリリースされた時点では、生成されたテキストの正確性を担保できない問題がありましたが、GPT-4モデルは完璧とは言えないものの非常に高い精度でテキストの出力を行います。したがって、より少ない指示でより多くのテキスト（情報）を引き出すことも可能になり、日々新しい活用法がユーザーによって発見されています。
ChatGPTでは、GPT-3をリリース以降、GPT-3.5、GPT-4と進化したGPTモデルを公開してきました。特にGPT-3.5とGPT-4モデルの性能差を比較すると興味深い結果が得られましたので、興味のある方はこちらの記事も参考にしてください。
自動生成AIの強み
生成AIを用いることで、定型業務の効率化やクリエイティブな提案の補助、コンテンツのゼロコスト作成などを実現できます。ビジネスに活かすことで売上向上やコスト削減などの課題解決につながるだけでなく、新商品企画のアイデア創出や、新たな製品開発などにも役立つでしょう。
ここでは、生成AIができる3つのことについて具体的に解説するとともに、メリットについても紹介します。
定型業務の効率化
生成AIを活用すると、定型業務の効率化が期待できます。前述のように、生成AIにはさまざまな種類がありますが、例として「文字起こし生成系AI」を活用したときの業務効率化について考えてみましょう。
文字起こし生成系AIは、入力された音声をAIが自動的に認識して、音声の内容をテキスト化することができるAIです。そのため、ビジネスにおいては、会議の録音データをテキスト化して議事録として保存したり、コールセンターの応対を録音したデータを文字起こししてシステムに登録したりといった使い方が可能です。
人間が手動で議事録を作成したり、録音データを聞き返したりする必要がなく、業務効率化につながります。
クリエイティブな提案の補助
クリエイティブな提案の補助にも、生成AIは役立ちます。例えば、ある小説家が新しい作品を執筆しようとしているとします。しかし、主人公に関するぼんやりとしたイメージは浮かんでいるものの、細部を詰めるための良いアイデアが見つからずに悩んでいました。
このような場面において、頭の中で考えているいくつかの情報をテキスト生成系AIに与えて、作品のアイデアをもらうような使い方が可能です。
例えば、「20代前半の男性が主人公の小説を書こうとしていて、特徴的な口癖を持つキャラクターにしたい。良い口癖のアイデアを教えて」などとAIにインプットすることで、AIがいくつかのアイデアを提案してくれます。
コンテンツのゼロコスト作成
AIを活用することで、内製や外注で対応していたコンテンツ作成を生成AIに代替させて、ゼロコストで作成することが可能になります。
例えば、自社のマーケティング活動の一環として製品紹介動画を制作している場合、外部のイラストレーターに外注していた動画内に使用するイラストを、画像生成系AIで作成すれば外注費を丸ごと削減できます。
また、動画内に使用する楽曲を社内で制作している場合に、音声生成系AIでBGMを生成すれば、人件費とリソースの削減が可能になります。これまでは「コンテンツを作成するための人材」が少なからず求められていましたが、将来的にはコンテンツ作成の大部分をAIが担うようになる可能性が指摘されています。
顧客との関係強化
生成AIは、顧客との関係強化にも役立ちます。顧客の購買履歴や好みなどのデータ分析を生成AIにより効率化すれば、パーソナライズしたコンテンツや製品の提供が可能となり、リピート率の向上や長期的なロイヤルティの獲得につながります。
カスタマーサポートでの顧客対応に生成AIを搭載したチャットボットを導入し、コミュニケーションコストを軽減するやり方は、すでに多くの企業が実施しています。生成AIによってオペレーターの業務負担を軽減しつつ、顧客はスムーズに対処法を知ることができるため、顧客満足度の向上が期待できます。
また、文書の生成やフィードバックによる改良、ナレッジ共有など社内コミュニケーションの高速化にも役立ちます。
生成AIにできないこと
生成AIはあくまでも「ディープラーニングによる機械学習を重ねることで、オリジナルのコンテンツを生成できるようになったAI」であり、人間のように思考してコンテンツを生成しているわけではありません。
つまり、「学習したデータに基づいた特徴を持つコンテンツ」を作ることは得意ですが、人間の感情を読み取って、一人ひとりに合うオリジナルコンテンツを提供するような挙動はまだ難しいと言われています。
上記のように「人間の感情に寄り添った、人間と同様の思考ができるAI」を「AGI（汎用性人工知能）」と呼びますが、現在のところ、AGIは現実に存在していません。
しかし、AI技術の発展は目覚ましく、予想よりもずっと早く、近い将来にAGIが登場する可能性が指摘されています。2023年2月24日には、会話型AIサービス「ChatGPT」をリリースした米OpenAIのサム・アルトマンCEOにより、AGIの社会への影響を懸念してロードマップが公開されるなど、AGIとの共存が想定される世の中になってきています。
生成AIの問題点との向き合い方
ChatGPTを筆頭とする生成AIの大規模言語モデル(LLM)では、現時点で主に以下3つの課題が懸念されています。
• モデルに依存する出力精度
• ハルシネーション（AIがもっともらしい嘘をつく）のリスク
• 敵対的プロンプトへの対策が不十分
ハルシネーションは、学習データの充実や経験値の向上により改善される可能性があるものの、完全に防止することが難しい状況です。また、プロンプトを使って言語モデルへ攻撃する「敵対的なプロンプト」を用いて悪用する人や組織が登場すれば、社会情勢が混乱するリスクも出てきます。
また、AIの発展スピードに対して、法律やインフラなどの社会基盤の整備が追いついておらず、法律で解決できないトラブルが多発する可能性もあります。AIの活用に関するルールが整備されるまでの間、開発された技術をむやみに普及させない取り組みも重要だと考えられます。
生成AIを活用したサービスの代表例
生成AIを活用したサービスには、次のようなものがあります。
- 画像生成系AI：Stable Diffusion、Midjourney
- テキスト生成系AI：ChatGPT、Gemini
- 音声生成AI：Text-to-Speech AI、VALL-E
- 音楽生成 AI：Suno、Music LM
- アイコン生成系AI：Canva
- 動画生成AI：Sora、Ranway Gen-2
自動生成AIの活用方法
コミュニケーション領域
コミュニケーション領域では、生成AIがビジネスにおいて重要な役割を果たしています。生成AIを活用することで、企業は顧客対応や社内コミュニケーションをより効率的に行うことができます。
例えば、カスタマーサポートにおいては、自動応答AIが導入され、顧客の問い合わせに迅速かつ正確に対応することができます。これにより、顧客満足度の向上とコスト削減を同時に達成できます。
さらに、社内では生成AIを用いた文書生成が業務効率を飛躍的に向上させます。社内ネゴシエーション用の文書作成や他社員へのナレッジ共有・引き継ぎ文書作成など、日常業務における多様なシーンで活用が進んでいます。AIを使って簡単な業務を行うことで、リソースを大幅に削減し、従業員がより戦略的な業務に集中できる環境を提供します。
クリエイティブ領域
クリエイティブ領域では、生成AIが従来の枠を超えた新たなビジネスチャンスを生み出しています。医薬品の開発から、建築設計・建築デザイン、アパレルデザインに至るまで、生成AIはこれまで人間が主導していた創造的プロセスを補完し、加速させています。
データ分析領域
生成AIは、膨大なデータを迅速に処理・解析する能力を持っており、データ分析領域においても大きな可能性を秘めています。この領域では、企業が持つ大量のデータをもとに、洞察を得たり、意思決定を支援したりする役割を果たします。
例えば、生成AIを用いることで、マーケットトレンドの予測や顧客行動のパターン分析が飛躍的に向上します。これにより、企業はより精緻なマーケティング戦略を構築し、ターゲット顧客に対して効果的にアプローチすることができます。
また、生成AIは異常検知やリスク管理にも対応でき、サイバーセキュリティや金融取引においても重要な役割を担っています。
活用事例：AI製品導入支援を開始
生成AIの危険性
偏見や誤情報の拡散
生成AIは、大量のデータを基に学習を行いますが、学習データには意図せず偏見や誤情報が含まれている場合があります。
そのため、生成されたコンテンツに偏見が反映されたり、不正確な情報が広まったりする可能性があり、特にニューズ記事やSNSの投稿においては誤情報が瞬時に広がり、社会に重大な影響を及ぼす可能性があります。
倫理的問題
生成AIが作成するコンテンツは、その出所や責任の所在が不明確であることが多く、これによりフェイクニュースの拡散や著作権侵害の問題が発生する可能性があります。また、AIが人間の創造的な活動に取って代わることで、雇用喪失や社会的不平等が拡大する懸念もあります。
さらに、ディープフェイク技術を使用することで、虚偽の映像や音声が生成され、個人や組織に対する信頼が損なわれるリスクも存在します。
自動生成AIは各システムの特徴を知り正しく活用を
クリエイティブなコンテンツを生成できる生成AIは、画像生成や音声生成、テキスト生成など多種多様なコンテンツを生成できるため、近年、個人・企業問わずさまざまな分野で注目を集めています。
定型業務の効率化やクリエイティブな提案の補助、コンテンツ制作のゼロコスト化など、さまざまなメリットをもたらす可能性を秘めています。また、顧客との関係強化につなげることも可能です。
生成AIの開発を成功させる国内企業が次々と登場する中、生成AIを活用した商品・サービスをリリースする企業も増えています。自社の状況や目的に応じた生成AIの導入・運用が、企業やビジネスの鍵を握っていると言っても過言ではないでしょう。
2024年に入ってからもさまざまな生成AIがリリースされており、今後も技術発展が期待できる分野です。
