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  • 2022/11/22 掲載

ジェネレーティブAI(生成AI)とは? 活用メリット・事例をわかりやすく解説

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最近、『Stable Diffusion』や『Midjourney』という画像を自動生成してくれるAIが話題になっています。この画像生成AIの台頭の背景には、画像認識の性能を向上させる目的で作られた「GAN(敵対的生成ネットワーク)」と呼ばれる技術や、文章を自動生成してくれる文章生成AIのコアとなる技術「GPT-3」の存在があります。これら技術の発展により、画像生成AIや文章生成AIだけでなく、いくつかの材料を読み込ませることで自動的にコンテンツを生成してくれるAI「ジェネレーティブAI(生成AI)」の技術はすでに実用レベルに達しており、マイクロソフトやAdobeといった大企業も自社製品へ技術を取り入れはじめています。本記事では、そんな注目の生成AIの仕組み、活用メリット、事例について解説します。

執筆:フリーライター 三津村直貴

執筆:フリーライター 三津村直貴

合同会社Noteip代表。ライター。米国の大学でコンピューターサイエンスを専攻し、卒業後は国内の一部上場企業でIT関連製品の企画・マーケティングなどに従事。退職後はライターとして書籍や記事の執筆、WEBコンテンツの制作に関わっている。人工知能の他に科学・IT・軍事・医療関連のトピックを扱っており、研究機関・大学における研究支援活動も行っている。著書『近未来のコア・テクノロジー(翔泳社)』『図解これだけは知っておきたいAIビジネス入門(成美堂)』、執筆協力『マンガでわかる人工知能(池田書店)』など。

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ジェネレーティブAI(生成AI)とは何か? 仕組み、活用メリット・デメリット、事例を解説します


ジェネレーティブAI(生成AI)とは?

 ジェネレーティブAI(generative AI)とは、生成AIとも呼ばれ、扱うタスクは画像生成に限らず、文章生成、音楽生成、図面生成などを含めた「0から1を生み出すAI」のことを指します。

 生成AIによって市場が大きく変わると報告したガートナー社は、生成AIを「コンテンツやモノについてデータから学習し、それを使用して創造的かつ現実的な、まったく新しいアウトプットを生み出す機械学習手法(産総研訳)」と定義しています。

 0から1を生み出すと言っても、実際には創作のきっかけとなる「人間の指示やプログラム」があるので、まったく何もないところからコンテンツを生成しているわけではありませんし、生成するコンテンツの元になる学習データは人間のクリエイターやエンジニアが作ったものです。この点については、人間のクリエイターと同じように「過去の作品から学び、インスパイアされている」と考えるとあまり違いはないかもしれません。

 ただ、生成AIは人間と違ってたった数秒から数分で1つのコンテンツを作り上げます。これは人間のクリエイターやエンジニアにとっては脅威であり、産業革命以降繰り返されてきた「機械に仕事が奪われる」という恐怖を身近に感じさせてくれるものとなりました。

 そんな生成AIは、どこかの天才が突然生み出したものではなく、実は人間が成長するのと同じようなプロセスを経て、少しずつ成長しながら出来上がったものなのです。ここからは、生成AIを構成する重要技術について解説していきます。

生成AIを支える技術:GAN(敵対的生成ネットワーク)

 生成AIの仕組みや学習の背景を理解するには、その成長の流れを見るのが近道です。

 まず、近年の人工知能ブームは「画像認識AI」の登場から始まり、これはディープラーニングが注目される大きなきっかけとなりました。この時点のAIのコンテンツ生成能力はたいしたことはなく、ぐにゃぐにゃした抽象的な物体を生み出すのが関の山でした。生成AIも人間の子供と同じように、コンテンツを生成する前に、まずは目の前に存在するコンテンツが「どういう存在なのか」を正しく認識できるようになるところから始まったのです。

 その認識AIの性能向上の過程で生まれたのが「GAN(敵対的生成ネットワーク)」と呼ばれる学習法です。これは認識AIと生成AIを同時に学習させることでAIの精度を上げる学習法で、従来の機械学習では難しかった「学習用データが少ないコンテンツ」の学習を可能にしました。

 この手法の特徴は人間が作成・収集した「リアルデータ」と、生成AIが作成した「フェイクデータ」を認識AIに識別させることで認識AIの判定精度を向上させつつ、生成AIのフェイクデータを少しずつリアルに近づけていくことができる点にあります。

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GAN(敵対的生成ネットワーク)のプロセスのイメージ

 データの元になるノイズデータはランダムな数値で与えられるため、作りたい顔は同じでも作り方が微妙に変わってくるため、まったく同じものが生成されることがありません。イメージとしては、粘土で顔を作る際に、使う粘土が毎回違うようなもので、粘土の質によって微妙に異なる顔になるのと似ています。

 GANは元々プライバシー保護の観点からデータの収集の難しかった顔や診断画像などの学習に使われていましたが、学習システムが洗練されたことで絵画やイラストなどにも広く用いられるようになりました。この学習法によって「生成AI」の学習能力は飛躍的に向上し、画像生成を中心にさまざまな生成AIが作られるようになります。

生成AIを支える技術:GPT-3

 生成AIが進化する決め手となったのが文章生成AIである「GPT-3」の登場です。GPT-3については「別の記事(「超高精度の言語AI「GPT-3」は何がスゴい?要約、小説、コーディングなど広がる可能性」)」で詳しく説明していますが、要するに「Transformer」と呼ばれる新しいディープラーニングの学習手法を用いて、言葉を効率的にパラメータ化(Word to Vector)することで、言葉の意味を捉えつつ、文脈に合った文章を生成できるようにした技術です。

 この文章生成AIが行うタスクの本質は「与えられた文章と関連性の高い文章を生成する」という点にあります。つまり、AIに問題文が与えられた場合、その問題文と関連性の高いものをAIは「問題に対する正しい回答」と考え、「回答文を生成する」といった具合に質問に答えるAIが作られているのです。それと同様の仕組みを基に「報告:概要」や「要点:記事」のような対応関係が作れれば、求めに応じて関連性の高い「概要文」や「記事」を作ってくれるというわけです。

 突き詰めると「データベースから関連性の高いものを見つけてくる」という商品購入ページや動画視聴サイトにおける「おすすめ機能」と似たようなタスクを文章生成の過程において実行しているのです。違いがあるとすれば「おすすめ機能」が言葉を組み合わせて作った「文章」になっているということぐらいかもしれません。

人間の指示からコンテンツを生成する仕組み

 ただ、ここまでは言語生成AIの話です。人間の指示や言葉からコンテンツを作り出すAIにはもう1ステップ進んだタスクが必要です。それは、複雑な言語情報処理が可能なGPT-3のような「言語モデル」を使って「画像と言語の関連性を見つけ出すタスク」です。

 検索エンジンのように入力されたキーワードと関連性の高いコンテンツを見つけつつ、言語処理能力を持たない生成AIに数値化した情報を渡し、最適なコンテンツを出力させるといった仕組みです。

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GANのプロセスに言語処理AIを落とし込んだプロセスのイメージ

 生成AIにも色々な種類があるため、必ずしも上記の図のようなプロセスを経ているわけではありません。しかし、生成AIに対して「人間が作りたい生成物のイメージ」を伝えるための手段は限られており、GPT-3のような言語処理AIは非常に大きな役割を果たします。実際には、画像生成AIの場合は言葉で伝えなくとも「作りたいイメージの画像」と「ラフスケッチ」を提示することで、ラフスケッチを作りたいイメージに近づけてくれるというような非言語的なコンテンツ生成も可能です。

 また、生成AIは画像生成や文章生成が注目されがちですが、音楽・動画・設計・デザイン・プログラムなどの生成も可能になっており、AIに対してプロンプトと呼ばれる指示を上手く与えることができれば、優れたクリエイターと同等のコンテンツを生成することも可能になりつつあります。

生成AIのメリット

 生成AIはさまざまな可能性を秘めた技術ですが、良いことばかりではありません。メリットがあればデメリットもあります。

■生成AIのメリット
  • 作業の効率化
    品質向上、工数削減、生産量増加、特注生産を実現できる

  • アイデアの革新
    バリエーション、新しい発想、豊富な比較検討が可能になる

  • 技術の民主化
    技術的ハードルの低下、クリエイターの増加を実現できる

 生成AIを利用することで、当然ながら作業全般の効率が上がります。作業時間が短縮されるだけではなく、コンテンツの最低ラインが生成AIの性能によって決まるので品質の底上げが可能になります。クリエイターや技術者は生成AIが作った下地を利用して、余裕をもって品質向上に時間を割くことが可能です。必然的に生産数も増加しますし、デザインを少しだけ変更したカスタム品や特注品の生産コストも大幅に下がるでしょう。

 生成AIは1つのキーワードやタスクに対し、多数のコンテンツを同時に生産することが可能です。さらに、優れたコンテンツをベースにして色違いや微調整を指示することで、簡単にバリエーションを増やすことができ、バリエーションの中から比較検討をすることでより優れたアイデアを見つけ出すことが可能です。また、生成AIは「ランダム性の調整」をすることが可能で、既存の作品やデータベースに存在するコンテンツから「どれくらい外れたものを作るか」といった加減の調整ができるため、今までにないまったく新しい作品を作ることが可能です。

 技術の民主化というのは、従来は特殊な技能を持った技術者だけに独占されていた技術が多くの人々に共有されることを意味します。高度な技術を必要とするイラスト・デザイン・設計・プログラムをある程度は生成AIに任せられるようになることで「生成AIにできることなら誰にでもできる」という環境が作られるのです。これにより、創造的な作業に従事するクリエイターや技術者の絶対数が増加します。

生成AIのデメリット

 デメリットの中で最も懸念されているのが、生成AIによってフェイクコンテンツが作られ、悪用されることです。本物そっくりの画像・ニュース・ウェブサイトを生成し、誤った情報を広め、詐欺に利用し、社会を混乱させる恐れがあります。また、特定の人物そっくりの画像を生成できるので、なりすましやコラージュに利用され、誹謗中傷などに利用される可能性が高まります。フェイクコンテンツの精度が上がるにつれて、コンテンツだけでは本物と区別がつかなくなるため、新しい真偽判定の手法が必要になるでしょう。

生成AIのデメリット
  • フェイクコンテンツの生成
    フェイクニュース、詐欺サイト、コラージュ、なりすましのリスクがある

  • 不安定な品質
    同じような作品、非常識な作品を生み出してしまう可能性がある

  • クリエイターの雇用・収入減
    競争激化、平均値向上によりクリエイターの雇用・収入の減少につながる可能性がある

  • 複雑な権利問題
    学習データの権利、生成データの権利についてトラブルに発展する可能性がある

 一方で、優れた品質のコンテンツを作り続けることは簡単ではありません。生成AIを使う場合、指示に対して複数のコンテンツを生成し、優れたコンテンツをベースにブラッシュアップしていくことで品質を向上していきますが、最終的には同じような構成のコンテンツになってしまいます。大きく変化させる場合には、ふたたびゼロから指示を与えなければならない場合も多く、生成AIで独創性のある優れた品質のコンテンツを作り続けるというのは意外と難しいのです。

 また、生成AIはクリエイターや技術者に対し、さまざまな不安を与えます。一定レベルのコンテンツは生成AIによって駆逐される恐れがあり、競争が激化することで収入や雇用が失われるほか、生成AIに「作風を学習される」ことによってクリエイターのアイデンティティが喪失するほか、他のクリエイターの作品を生成AIでブラッシュアップしてみずからの作品とした場合の著作権の帰属問題などが解決されていません。生成AIが普及するにつれて、クリエイターや技術者との間に抱える問題はより複雑で大きなものになるでしょう。

【次ページ】すぐ使える生成AIツール7選を解説

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