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ChatGPTを代表とする生成AI（生成系AI）は、近年急速に私たちの生活に馴染んできています。
AIの歴史は1950年にその概念が誕生してから、流行と衰退を繰り返し、2000年代から現在へと続く第3次ブームへと成長してきました。
そんなAIの中でも、生成AI関連の投資額は年々増加しており、2023年には114億円、そして2028年には、なんと2023年の9倍を超える1041億円に達するとも言われています（出典：日本経済新聞）。
今回は、そんな生成AIについての記事です。人間の質問や希望に沿って、新たなコンテンツを生み出す「生成AI」と従来のAIの比較や、生成AIの基礎知識、活用事例まで解説していきます。
生成AIとは何か知りたい方や、仕事やプライベートで活用したい方、自社プロダクトに生成AIの導入を考えている方に、読んでいただきたい内容となっています。ぜひ最後までご覧ください。
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『AIは味方か、敵か。AIの歴史とシンギュラリティから考える』
まず、そもそもAIとは何か？から押さえていきます。AIとは、Artificial Intelligence（人工知能）の頭文字を取った言葉です。AIは概念がとても広く、明確な定義はないとされていますが、一般的に「人間の知覚や知性を人工的に再現した技術」とされています。
今では当たり前になっている、Google翻訳やお掃除ロボット、SiriやAlexaなどの音声認識・バーチャルアシスタント、自動車の自動運転といった技術など、幅広い分野に活用されています。
AIは元々、シングルモーダルという、1種類のデータのみを処理する方法をとっていました。例えば、シングルモーダルAIでテキストデータの処理を行う場合には、画像や動画など他形式のデータの同時処理はできません。
しかし、機械学習の注目とともに新しくマルチモーダルの研究が行われるようになります。マルチモーダルとは、1度に複数形式（テキスト・画像・動画）のデータをまとめて処理することが可能な処理方式です。
このマルチモーダルAIにより、回答精度の高いAIや、より人間に近づけた判断のできるAIの開発が可能になりました。
AIの種類は、「問題解決能力」と「知性」の観点から、それぞれ分類することができます。
【問題解決能力の観点】
・特化型AI（ANI）
特化型AIは、特定の分野に問題解決を得意とするAIで、膨大なデータの中から最適な回答を探し当てます。現在誕生しているAIは全て、この特化型AIに分類されます。
・汎用型AI（AGI）
分野問わず、複数問題に幅広く対応可能な汎用型AIは、人間のように過去の経験を学習し、高度な判断ができると言われています。また、特化型AIとは違い、人間がプログラムしたこと以外も対応できます。
【知性の観点】
・弱いAI
弱いAIは、知性や感情を持たず、原則として人間がプログラムした以上のことはできないと言われており、問題解決に特化しています。
・強いAI
強いAIは、人間のような知性や意識を持ち、人間の言葉を理解し、表情から感情を汲み取ってコミュニケーションが取れます。現状存在していませんが、もし、シンギュラリティが起こるとすると、そう遠くない未来に誕生するかもしれません。
※ シンギュラリティとは…日本語訳で「技術的特異点」と訳され、AIの知能が人間の知性を超える歴史的な転換点のことを指す。
このように、特化型AIと弱いAI、汎用型AIと強いAIはそれぞれ似ている部分もあり、同義として扱われることもありますが、厳密には異なる観点から見た分類になります。
ちなみに、強いAIは現状存在しないと言いましたが、イメージとしては、フィクションの世界に出てくる、人間の言葉を理解し、表情や感情を汲み取りコミュニケーションが取れるようなAIです。
また、汎用型AIが進展した「人工超知能（ASI）」と呼ばれる種類のAIもあります。これは、人間の意識を遥かに超え、人間に従うことなく、AI自身で意思決定を行い、発生したタスクを処理していくというAIです。
生成AIとは、生成系AIやGenerative AIとも呼ばれ、様々なコンテンツを生み出すことのできるAIを指します。また、入力されたプロンプトから、新しいコンテンツを自動で創作することが可能なため、自動生成AI（自動AI）と呼ぶ場合もあります。
※ プロンプトとは…AIなどの機械と人間がやり取りする際に、人間が入力する質問や指示のこと。
生成AI誕生以前の従来のAIでは、データやパターンを整理・分類し、それに基づき、必要になりそうな情報を予測し、結果の出力を行っていました。このように、予測や特定を簡単に行えることで、「決められたアクションを自動化し、タスクを効率的に遂行可能にする」のが、従来のAIの大きな目的でした。
一方で生成AIは、データやパターンを自ら学習・分析した上で、蓄積したデータをもとに「新しいコンテンツを創造しアプトプットする」ことが目的とされています。
まず従来のAIは、人間から与えられたデータを学習し、知識として蓄積、入力されたプロンプトに対して、学習したデータから回答を出力していました。
一方生成AIの仕組みは、ディープラーニング（深層学習）という手法で、膨大なデータを学習します。ディープラーニングとは、AI技術の中でも、人間が自然に行うようなタスクの処理を、コンピュータに学習させるという機械学習の手法の1つです。人間のニューロン（神経細胞）構造を模した仕組みとなっており、与えられたデータをより階層的に学習・分析し、膨大なデータの中から条件や特徴をもとに、欲しい情報を探し出せる技術です。
この技術を活用した生成AI、従来のAIの仕組みにはどのような違いがあるか、データの入力からコンテンツの出力までの流れを見ていきます。
【従来のAI】
学習データの入力
↓
データを学習、知識化し、記憶する
↓ 〈プロンプトの入力〉
適切な答えを予測
↓
元々あるコンテンツを答えとして出力
【生成AI】
学習データの入力
↓
ディープラーニングという手法で膨大なデータを学習してデータを知識化し、記憶する
↓ 〈プロンプトの入力〉
特徴などから関連する知識を探し出し、それをもとに新たな答えを創造する
↓
全く新しいオリジナルのコンテンツを出力
このように生成AIは、データの構造や規則性、特徴を学習し、入力されたプロンプトを解析した上で、特徴など合致する部分を見つけ、それをもとに回答として最も適切な新しいコンテンツを生み出します。
また、生成AIに関連して出てくる言葉が、LLM（大規模言語モデル）です。LLMとは、AI技術の中でも、自然言語処理分野で用いられるディープラーニングモデルの一種です。膨大なテキストデータを学習した上で、入力されたプロンプトを理解し、まるで人間が作成したかのような、自然な言語生成（テキスト生成、要約、翻訳など）を行います。
テキスト生成AIといえば、世界中で社会的に注目を浴びた「Chat GPT」ですが、ChatGPTにもLLM（大規模言語モデル）が活用されています。LLMにより、新しい独創的なコンテンツを、まるで人間と対話しているかのような自然な文章で回答を生成してくれます。
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ChatGPTとは？今さら聞けないChatGPTについて解説
先ほども例に挙げたChatGPTは、生成AIの名を世間に広めた立役者と言えます。ここでは以下に、生成AIが注目されるようになった理由を挙げていきます。
・スピーディーかつハイクオリティな生成
コンピュータの性能が進化し、学習データが一気に増加したことにより、回答の生成スピードが格段に上がりました。そしてテキスト生成AIの場合、回答の精度や文章の自然さが格段に向上し、ビジネスでも使えるレベルにまでなってきています。
・クリエイティビティの向上
従来のAIでは0→1の創造はできませんでしたが、生成AIでは可能になっています。質問に対して蓄積しているデータから、近いものを回答として出力するのではなく、自ら回答を考えるというクリエイティビティさが革新的でした。
・操作性の向上
生成AIはWebアプリやモバイルアプリなどで提供されており、初めて使う人でも説明書を見ずに操作ができるような、分かりやすくシンプルなUIになっています。これにより、操作性が向上し、誰でも簡単にプロンプトの入力を行えるようになっています。
・無料サービスの普及
生成AIの代表例として挙げられるChatGPTはOpenAIアカウントを作成するだけで、誰でも無料で使えるサービスです。このように、革新的な技術が無料で使えることで、ユーザーにとって使用のハードルがぐんと下がり、普及のきっかけになったと言えます。また、テキスト生成AIだけでなく、画像生成AIなど他ジャンルでも無料サービスが誕生し、普及も加速しています。
生成AIには、私たちの生活を便利に豊かにしてくれるメリットと、メリットを最大限に享受するために知っておきたいデメリットがあります。ここでは、AIのメリット・デメリットの具体例を挙げていきます。
【メリット】
・時間短縮
テキスト生成AIであれば、書類や企画立案の作成など、こちらが作成した文章の添削を行なってくれるため、本来であれば多くの時間を必要とする作業も、大幅に短縮することができます。
・アイデアの創出
生成AIはアイデアを出すことも可能です。コピーライトやイラスト制作など、クリエイティブな面も担うことができます。また、急速に変化するビジネス市場に対応するためのビジネスアイデア創出も可能です。
・人手不足解消とコスト削減
AIは24時間365日自動で対応可能なため、もともと人の手作業でかかっていた時間や人件費などのコストを大幅に削減することができます。労働人口減少により、多くの現場で人手不足が叫ばれていますが、この解消にも繋がる可能性があります。
【デメリット】
・情報の正確性
生成AIはインターネット上の様々な情報を学習し回答を作りますが、参照している情報が古かったり、誤っている可能性があります。特にテキスト生成AIには、分からないことを質問する機会があるため、生成AIで生成した情報は鵜呑みにせず、情報の信憑性を見極める力が必要です。
・法や規則の整備
嘘の情報や、不適切な情報を出力してくる可能性も否定できません。また、生成AIによって生成されたコンテンツの著作権や責任の所在など、まだまだ不確定なところも多いです。そのため、子供の利用は特に注意が必要です。
生成AIで生成できるコンテンツは多岐に渡ります。以下で、代表的なものを挙げていきます。
・テキスト
自然言語処理技術を活用し、あらかじめ提示した条件をもとに文章を自動で生成します。企業の提案書やマニュアル、プレゼンテーション資料の作成や添削を行うことができるため、業務効率化に一役買います。また、小説や記事、キャッチコピーを生成することも可能です。
例：Chat GPT、Notion AI
・画像
画像生成AIでは、作りたい画像の雰囲気や完成のイメージのテキストデータとして与えることで、高精細な画像を自動的に生成してくれます。サービスによってはAIによる描画だけでなく、実写やアニメ、3Dモデルも生成することが可能です。
例：Stable Diffusion、DALL・E
・動画
テキストデータや画像データをもとに、新しく映像を生成します。現時点では、テキストや画像と比較するとクオリティに限界があるため、人の手により最終調整が必要ですが、エンタメ分野から教育分野と幅広く需要があるため、今後の進化に期待が寄せられています。
例：Vrew、Spirit Me
ここに挙げたものの他にも、音声や音楽、プログラムコード生成など、生成AIによって生成できるものは増えています。
国としてDXを進めている中で、生成AIの活用がビジネスシーンでも活発になり、様々な業務が自動化されています。その中でも多くの企業で活用されている事例を紹介します。
・カスタマーサポートのAIチャットボットによる自動化
質問に対する回答に必要な情報を瞬時に見つけ出し、自ら回答が可能なAIチャットボット多くの現場で活用されています。本来人を配置し、多くの時間とコストを割いていたカスタマーサポートや社内ヘルプデスクの一部をAIチャットボットに置き換えることで、24時間365日対応が可能になり、時間とコストの削減を実現しています。また、人材の適切な配置が可能になり、ユーザー満足度向上も見込めます。
・テキスト作成の自動化
広告文やニュース記事、資料作成などの文章を生成AIに任せ、最終調整を人の手で行うことで、他のタスクに充てれる時間が増やせます。特に、ニュース速報など時間を争うテキストの作成は、必要な情報を与えることでスピーディーに記事を作成してくれます。
シンギュラリティが2045年に起きるという論争や、人間の仕事がAIに替わってしまうなど、AI技術の進化とともに、私たちの生活とAIの関わり方が問題になっています。
そんな中で、AIに関する新しい話題と言えば「AIエンジン最適化」です。
現代社会で、何か情報を得たい時、インターネットで検索するのが当たり前になり、それに伴い企業は「SEO（検索エンジン最適化）」へ取り組むことを重要視されてきました。
しかし生成AIの普及により、知りたい情報があれば生成AIに質問を投げることで解決できるようになりました。そして、プラグインを利用することでインターネットから情報を引っ張ってくることが可能になり、引用や出典元付きであらゆる情報を得ることができます。
これに関連して、Microsoftの共同創設者であるビル・ゲイツ氏が「AIがパーソナルアシスタントになる未来」について、自身のブログで論じました。ビル・ゲイツ氏によると、今のようにタスクごとにアプリを使い分けることなく、デバイスにやりたいことを伝えるだけでAIが回答し、また自身の情報をAIに詳細に共有すればするほど、よりパーソナライズされた回答が得れるというのです。
このパーソナルAIアシスタントの誕生により、重要になると予測されているのが「AIエンジン最適化」です。SEOはGoogleの検索でユーザーの目に止まるようにするための戦術でしたが、AI検索が主流になると、今までのSEOでは意味がなくなってしまいます。
ビル・ゲイツ氏はパーソナルAIアシスタントを開発した会社が、将来的にAI市場で競争優位に立つという予測もしており、今後のAIを活用した技術の進化に注目が集まっています。
ここまで、急速に普及し、私たちの生活を豊かにしてくれる生成AIについて解説してきました。
従来のAIと違い、自ら学習し0から1の創造が可能な生成AIは、間違いなく私たちの生活に多くのメリットをもたらしてくれています。しかし、情報の正確性などの課題も残るため、全てを鵜呑みにするのではなく、注意をしながら利用していくことが必要です。
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