生成AIとは何? 従来のAIとの違い・仕組み・種類などを徹底解説

 2024.02.27  2024.03.11

近年、「生成AI」が世界中で大きな注目を集めています。生成AIとは、自らオリジナルのコンテンツを生成できるAIのことです。テキストや画像、動画、音声など、さまざまな種類のコンテンツを簡単に生み出せます。本記事では、業務で生成AIの活用を考えている方に向け、生成AIの基本的な概念や仕組み、活用場面や問題点を解説します。

生成AIとは

近年AI市場では、「生成AI」が注目を集めています。生成AIとは、学習したデータを活用して、自らオリジナルのコンテンツを生み出せるAIのことです。「ジェネレーティブAI(GenerativeAI)」と呼ばれることもあります。

生成AIとしてすでに有名なものは、以下の四製品が挙げられます。
・OpenAI社「ChatGPT(チャットジーピーティー)」
・Google社「Gemini」(ジェミニ)(旧GoogleBard(バード))
・Microsoft社「Microsoft365Copilot(コパイロット)」

これらの生成AIが生み出せるコンテンツは、主にテキスト、画像、動画、音声の四つが挙げられます。業務の効率化やアイデアの創出などのメリットを期待できるため、生成AIはすでにビジネスのさまざまな場面で利用されています。

生成AIの中核を成しているのが「機械学習」と「ディープラーニング」という二つの技術です。
機械学習は、大量のデータから機械が学習し、統計学や確率論などの手法を用いて、ある一定のパターンやルール、関連性などを導き出します。
ディープラーニング(深層学習)は、人間が普段行う処理をコンピュータに学習させる手法です。この技術は画像認識や音声認識、自然言語処理などで幅広く活用されています。
後ほど、これらの技術について詳しく解説します。


 従来のAIとの違い

従来のAIと生成AIの違い
生成AIと従来のAI(生成AIが登場する前のAI)の違いは、「自身でオリジナルのコンテンツを生み出せるか」にあります。
従来のAIは「人工的につくられた、人間のような働きをするコンピュータ」という扱いでした。
つまり、「あらかじめ決められたタスクを自動的に行う」、「人間が行った入力に対して、正解あるいは適切と思われる情報・行動を出力する」ことが一般的でした。そのため、決められたタスクに対しては高パフォーマンスを発揮するものの、その力は限定的であり柔軟性に欠けていました。
学習データを与える場合は、人間が手動でデータのアルゴリズムを設定する必要があり、複雑になればなるほど労力がかかりました。
また、AIからの出力においても、主に構造化データや定型的行動が多く、文章生成や会話といったタスクは人間より劣るものであり、オリジナルコンテンツは生み出せませんでした。

いっぽう生成AIは、機械学習やディープラーニング技術の進化などにより、新しいデータやオリジナルコンテンツを生み出せるようになりました。また、計算能力の向上や大量データの活用が可能になったことで、高度で多様なタスクをこなせるようになり、柔軟性も向上しています。

このような生成AIの進化は、ビジネスにも大きな影響を与えています。たとえば、生成AIのひとつであるチャットボットは、コミュニケーションツールとしてあらゆる顧客の疑問や質問に的確に回答することで、企業の人件費や顧客の満足度向上に大きく貢献しています。また、想像力が必要な広告分野や商品デザイン分野でも、生成AIによるアイデア提供やコンテンツ作成が役立っています。生成AIは、今後も産業・分野を問わず、顧客体験の向上、作業効率化や労働時間節減による生産性の向上など、あらゆる範囲で活躍が期待されます。

機械学習と生成AIの関係

機械学習(マシンラーニング(MachineLearning))とは、コンピュータが大量のデータを読み込んでパターンや関係性などを学習し、その成果に基づいて特定のタスクを実現するAI技術のことです。特定のタスクとは、認識や分類、抽出、予測、特定、最適化などを指します。
機械学習には、「教師あり学習」と「教師なし学習」「強化学習」などのアプローチ手法があります。

「教師あり学習」とは、データに正解(教師データ)を与えた状態で学習させる手法で、人間が意図した正解を出せるようにします。教師あり学習は予測や特定を得意としており、たとえば以下のような活用法があります。

・故障診断
・画像認識
・スパムメールの検出
・機械翻訳
・需要予測

「教師なし学習」とは、データに正解(教師データ)を与えない状態で学習させる手法です。教師なし学習は、分類や抽出などを得意としており、データの構造やパターンを調査したいときなどに有効です。たとえば以下のような活用法があります。

・クラスタリング(傾向を踏まえてデータをグループ化)
・異常検知
・画像認識

「強化学習」とは、データを基にせず環境からフィードバック(報酬)を受けながら、環境に対して行動を最適化し、将来に対してもっとも価値ある行動を取るように学習させる方法です。たとえば以下のような活用法があります。

・自動運転
・株取引
・掃除ロボット
・将棋AI

ディープラーニングと生成AIの関係

「ディープラーニング」(深層学習)は機械学習手法のひとつで、その活用事例が生成AIです。ディープラーニングでは、ニューラルネットワーク(NeuralNetwork)と呼ばれる人工的な神経回路網を用いて学習します。この時、コンピュータ自身が与えられた学習データから自動的に「特徴量」を見つけ出すのが大きな特徴です。特徴量とは、コンピュータが物事や現象を認識する際に基準とすべき部分のことをいいます。

機械学習では、コンピュータにリンゴを認識させる際、色や形を特徴量として人間が指定する必要があります。一方でディープラーニングでは、人間が特徴量を指定しなくても、「色は参考になるだろう」「形も参考になるだろう」「もしかしたら光の反射率も関係しているかもしれない」などと判断しながら自ら学習していきます。
このことから、ディープラーニングは機械学習と比べてより人間に近い思考ができ、人間が深く関与しなくてもタスクを実行できます。
ディープラーニングには、たとえば以下のような活用法があります。

・画像検索
・ECサイトのレコメンデーション機能
・不良品の検品
・チャットボット 

生成AIの四つの種類

生成AIは、「テキスト生成AI」「画像生成AI」「動画生成AI」「音声生成AI」の四つに大きく分けられます。

テキスト生成AI

テキスト生成AIとは、テキストコンテンツを生み出す生成AIのことで、生成AIの中で代表的な存在です。入力フォームに、「○○とは何ですか?」「○○をしてください」などと指示や質問文を入力すると、コンピュータがその内容を理解して、回答となるテキストコンテンツを生成します。フォームに入力する指示文は、一般的に「プロンプト文」と呼ばれています。たとえばChatGPTやGeminiの仕組みが当てはまります。テキスト生成AIは、主に文章作成やアイデア出しなどで活用されています。

画像生成AI

画像生成AIとは、画像コンテンツを生み出す生成AIのことです。プロンプト文や見本となる画像データを入力すると、その内容に即して画像コンテンツを生成します。画像生成AIを利用すれば、高品質な画像を素早く作成でき、大幅な時間の節約が可能です。画像生成AIは、VFX(視覚効果)制作やCGキャラクター設計、医療イメージング(患部や分析標本などの画像化)、ゲームなどのキャラクターや背景制作、3D地図の生成など幅広く活用されています。

動画生成AI

動画生成AIとは、動画コンテンツを生み出す生成AIのことです。プロンプト文や見本となる画像データ・動画データを入力すると、その内容に即して動画コンテンツを生成します。一般的に動画作成には、専門的なスキルや時間を要するケースもあります。しかし動画生成AIを使えば、比較的短時間で簡単に動画コンテンツを作成でき、時間と費用を大幅に削減可能です。動画生成AIは、教育、映画やアニメ、企業のプロモーションやブランディング用動画作成などで活用されています。

音声生成AI

音声生成AIとは、人間らしい音声コンテンツを生み出す生成AIのことです。プロンプト文や見本となる音声データを入力すると、その内容に即して音声コンテンツを生成します。音声生成AIを利用すると、自然なイントネーションで聞きやすい高品質な音声を生成できるので、音声ガイドや音声ナビゲーションなどのほか、外国語を話す方や視覚に障害のある方向けの読み上げサービスなどにも活用されています。

生成AIの仕組み

四つの生成AIのうち、ここでは代表的なテキスト生成AIにフォーカスします。テキスト生成AIを実現する仕組みとしては、主に「大規模言語モデル」を用いる方法と、「小規模言語モデル」を用いる方法があります。

大規模言語モデル(LLM)

大規模言語モデル(LargeLanguageModels:LLM)とは自然言語処理で用いられている言語モデルのひとつで、ディープラーニングの技術を使って大量のテキストデータによってトレーニングされたモデルです。
自然言語処理とは、コンピュータに自然言語(人間が通常のコミュニケーションで使用している言語)を理解させる技術のことです。この自然言語処理を活用することにより、コンピュータは情報の分類や抽出、文章作成、質問応答といった、人間が行うような処理を行えるようになります。

大規模言語モデルは多層のニューラルネットワークで構成され、およそ数千億ものモデルパラメータ数を持っています。パラメータ数が多いほど計算量やメモリ量も増加するため、膨大な量のコンピュータリソースを必要としますが、より自然で流暢なコミュニケーションを実現できるメリットがあり、世界中から注目されています。この大規模言語モデルを採用している生成AIとして、ChatGPTが有名です。

大規模言語モデルは大規模であるが故、大量のコンピュータリソースを消費してしまうという課題があります。また、公開されているWebサイトのデータを学習対象とするのが一般的なので、間違った情報をもとに学習するリスクがあるという課題もあります。

小規模言語モデル(SLM)

大規模言語モデルの課題解決を目的とするのが、小規模言語モデルです。小規模言語モデル(SmallLanguageModels:SLM)は数万から数十億のパラメータ数が一般的で、学習に使用されるデータ量も少ないことが特徴です。教科書や論文といった、比較的品質の高い情報源からなるデータで学習します。コンピュータリソースの消費が抑えられる上に、信頼のおけるデータで学習を行うため、高い精度で回答を行えます。リソースが限られた環境でも専門性・信頼性の高い課題解決が可能です。
この小規模言語モデルを採用している生成AIとして、Microsoft社の「Phi-2(ファイツー)」が有名です。

ここで解説した大規模言語モデルと小規模言語モデルは、テキスト生成AIで使われることの多いモデルですが、いずれもテキスト生成AI以外の生成AIに対応できないわけではありません。制約はあるものの、テキスト生成以外でも応用的に使用することは十分に可能です。

生成AIが用いられる場面

ここからは、ビジネスのあらゆる場面で活躍している、生成AIの活用事例を紹介します。 

社内データを収集・分析する

社内規定や業務マニュアル、顧客情報、問い合わせデータ、事例といった社内データの収集・分析作業に役立ちます。あらかじめ社内データを生成AIに学習させておけば、必要な情報にすぐにアクセスしやすくなり効率的です。

たとえば、今までに蓄積された社内のさまざまな改善アイデアやノウハウのデータを、いつでも会話形式で引き出せるようになります。現場で従業員が「こういう場合、どのような解決事例があるか教えて」と言えば、その従業員が所属する部署や担当部門の業務に合致した解決事例を生成AIが提示してくれます。

また、単に必要な情報にアクセスしやすくなるだけでなく、次のように、特定の業務ニーズにあわせた対応も可能です。

・社内規定に即した業務マニュアルの作成
・問い合わせデータをもとにした広告作成
・特定の属性にマッチした顧客リストの作成

さらに、生成AIは社内の情報分析にも活用できます。大量の過去データを解析することで、ある種のパターンや関連性、傾向を見つけるのに役立ちます。これを利用して、マーケティング分野では市場分析や顧客の購買行動の分析などに役立てられます。また、商品やサービスの需要予測や在庫の最適化といった将来予測も可能です。

文章を要約する

生成AIは、文章の要約にも対応します。要約したい文章をプロンプトに入力して、「こちらの文章を要約してください」などと指示すると、重要な部分のみを抽出してまとめた文章を生成します。「1,000文字以内でまとめてください」「なるべく箇条書きを使ってください」など、文字数や書き方を指定することも可能です。これは、社内資料やWeb記事などの内容をスピーディに把握したい場合に役立ちます。ただし、せっかくの要約文であっても、その内容に間違いがあれば意味がありません。情報が正しいかどうかの確認作業は必須です。 

メールなどの文面を作成する

生成AIは、文面の作成にも対応します。多くのビジネスマンにとって、メールやレポート、マニュアルなど、文面作成は業務に欠かせません。生成AIに「このメールに返信してください」「顧客に対する打ち合わせ依頼メールの例を作成してください」などと指示をすると、適切な文面を生成できます。メールなどは相手によって適切な言い回しが異なるケースが多々あり、そこに時間と手間が取られてしまうことも少なくありません。しかし、その点にも生成AIは対応してくれます。相手の立場や役職、状況などを指定することで、相手に合わせた文面の作成が可能です。

プログラミングのコードを書く

生成AIは、プログラミングコードの生成にも対応します。プログラミング言語や具体的な動作などを指定すると、適切なコードを生成するので、コピー&ペーストするだけで使用できます。また、デバッグも可能です。作成したコードが動作しないときは、「このコードは機能しませんでした。間違っている部分を教えてください。」などと指示すると、コードの間違っている部分を指摘してくれ、大幅に効率化できます。

議事録を作成する

音声認識機能が備わった生成AIであれば、議事録の生成にも対応可能です。音声データを入力し、「入力した音声データに会議中の会話内容が記録されています。議事録を作成してください。」などと指示すると、議事録を生成します。自分で文字おこしを行う必要もありません。議題や会話の流れ、決定事項などは生成AIが自動でくみ取り、高品質で一貫性のある議事録を迅速に作成します。従業員は議事録作成に費やす時間や労力を節約できます。

画像イメージを共有する

生成AIは画像イメージの生成にも対応可能です。「キャラクターデザインをチームメンバーみんなで考えたい」「洋服のイメージをデザイナーに伝えたい」など、打ち合わせなどの場で、画像イメージを共有したいという場合に役立ちます。画像生成AIに具体的な指示や見本となる画像を入力すると、画像イメージを生成します。画像イメージの共有化は誤解や齟齬を減らし、コミュニケーションの円滑化や生産性の向上などが期待できます。

生成AIが抱える問題点

これまで紹介してきたように、生成AIはすばらしいツールですが、次のような問題点も考慮しなければなりません。
 

間違った内容を出力をするリスク

生成AIは、必ずしも正しい情報を出力しているとは限りません。学習のプロセスにおいて間違った情報を参照している場合もあるからです。あるいは、正しい情報であったとしても、その情報が最新ではない、ということも考えられます。そのため、ファクトチェックは欠かせません。

過度な依存を招くリスク

生成AIは、その便利さゆえ依存状態を生み出しやすいというリスクがあります。過度に依存してしまえば、思考力や判断力、コミュニケーション能力が低下し、生成AIを使えなければ何もできない、ということになりかねません。生成AIはあくまでも補助的なツールという位置づけで用いるのが理想です。

ディープフェイクのリスク

生成AIは、ディープフェイクのリスクがあります。ディープフェイクとは、ディープラーニングとフェイク(偽物)を組み合わせた造語で、特定の人物の顔や声などのデータを使用して、悪意のあるコンテンツを生み出す手法のことです。
生成AIを使用すると、このディープフェイクを簡単に実現できてしまいます。たとえば音声生成AIを使うと、ある人物の声と全く同じ声で任意の発言をする音声コンテンツを生成できます。このディープフェイクにより、「特定の人物の印象を下げる画像をインターネットで拡散させる」、「特定の会社の社長を装ってその会社の社員に電話をし、自分の口座にお金を振り込ませる」という被害が実際に発生しています。

他人の権利を侵害するリスク

生成AIは、著作権の問題に発展するリスクもあります。たとえば、画像生成AIに有名デザイナーの作品を学習させることで、そのデザイナーが作成するコンテンツと酷似するコンテンツを簡単に生成できてしまいます。たとえ悪意がなくても、そのようなコンテンツをブログなどで公開すると、著作権の問題に発展する恐れがあります。不適切なコンテンツを生成して抵触しないよう、指示内容を工夫することも重要です。

プライバシーやセキュリティに対するリスク

社内の機密情報や個人情報など、扱うデータの種類によってはプライバシー侵害やセキュリティ問題に発展する恐れがあります。特に個人を特定できてしまうようなデータは慎重に扱う必要があります。また、生成AIが公開されている場合、不正アクセスや情報漏えい、サイバー攻撃も懸念されます。そのため生成AIを扱う際は、適切なデータ保護策やセキュリティ対策が欠かせません。さらに、ガイドラインの策定やマニュアル作成などを行い、従業員教育を行って広く徹底することも有効です。

まとめ|ワークマネジメントツールAsanaの新機能「AI Intelligence」でもAIが活用

ChatGPTに代表される生成AIの大きな特徴は、学習済みのデータを活用して、自らオリジナルのコンテンツを生成できる点です。テキスト、画像、動画、音声と、さまざまな種類のオリジナルコンテンツを生み出せます。それらを利用することで、作業の効率化や生産性の向上も実現します。さらにはアイデア創出やデータ分析、将来予測などにも活用でき、顧客満足度の向上や売上増加につながります。生成AIは課題もあるいっぽうで、今後も大きく発展していくと予想されており、あらゆる分野での活用が見込まれます。

例えば、ワークマネジメントツールのAsanaの新機能にもAIが活用されています。
Asanaはひとつのプラットホームで日々のタスク管理やプロジェクトマネジメント、個人目標の管理などをおこなうワークマネジメントツールです。新機能である「AI Intelligence」では、AIの能力が業務管理に活かされています。

「スマートステータス」機能では、AIによってリアルタイムに業務の進捗状況や未解決課題の把握が可能です。業務上直面する可能性がある課題点を洗い出し、効率的な作業をうながす役割を果たします。
また、AIに業務上の質問を投げかけることができる「スマートアンサー」機能を活用すれば、過去のデータから最適な答えを導き出し、問題解決に寄与します。
さらには、個人の業務実績と業務特性を分析し、効果的な個人目標を設定してサポートする「スマートゴール」機能も実装予定です。これにより従業員の責任意識を向上させ、モチベーションアップを図れます。

一元的なワークフロー管理とAI Intelligenceを備えたAsanaは、AI導入により業務効率化と生産性向上を目指す企業にとって最適なソリューションです。

参照元:Asana Intelligence|Asana

【動画】Asana Intelligence 〜人間とAIが共創する、新しい働き方〜

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