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生成AIとは? 従来のAIとの違いや仕組み・活用例・注意点をわかりやすく解説

OpenAI社が開発した、生成AIを活用したチャットサービス「ChatGPT」が2022年11月に公開されたことを契機として、世界的に生成AIが注目されています。

その後、画像生成に特化した生成AIなど、多種多様な生成AIが登場してきています。「ChatGPT」をはじめとする、こうした生成AIの多くは、従来のAIにはできなかった、さまざまなコンテンツ(文章や画像など)を独自に生成できるという点が大きな特徴です。

昨今ではこうした生成AIをビジネスなどでも活用する動きが活発になっています。そこで本稿では、生成AIとはどのようなものなのか、その仕組みや従来のAIとの違い、具体的な活用例や活用にあたっての注意点などについて解説します。
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生成AIとは?

AIというのは、人間の知能をコンピューター・プログラムなどによって人工的に再現したものです。

生成AIとは、端的にいえば「多種多様なコンテンツを生成できるAI」のことだと定義付けられます。もとは「Generative AI:ジェネレーティブAI」という英語で、このGenerativeを生成と訳したことで、日本語では生成AIと呼ばれるようになりました。

従来のAIとの違い

AI自体の研究・開発は長い歴史がありますが、1980年代に登場した機械学習(Machine Learning)や深層学習(Deep Learning)と呼ばれる技術によって、近年では目覚ましい進化を遂げています。

機械学習は、AIが与えられたデータなどを学習して、新たなデータを判別・識別するモデルを構築しますが、その際、モデルの精度を高めるための特徴量を人間が与える必要がありました。これに対して、深層学習は人間が特徴量を与える必要がなく、AIが自動でモデルを作成できます。

機械学習、深層学習ともに、従来のAIの場合には、学習済みのデータから最適な回答を探索して提示することを基本とします。

これに対して今日の生成AIは、大量のデータを学習した上で、オリジナルのコンテンツなどを生成できる、つまり創造することができるという点が、最も大きな従来のAIとの違いであり、優れた点だといえます。

また従来のAIは、高度な専門知識をもつ人材が認識、予測、判別、分類等を行う必要がありました。しかし生成AIの場合は、専門知識がなくても、自然言語で生成AIに対して回答を促すことができ、回答自体も自然言語等を駆使してアウトプットされるという点も従来のAIとの違いであり、生成AIの大きな特徴といえます。

生成AIの活用に期待が高まっている背景

今日、企業はもちろん、行政機関や教育・研究機関など、あらゆる領域で生成AIの活用に期待が高まっています。その背景には、以下の3点があると考えられます。

1.入手可能なデータ量の増加

今日では、インターネットの発達などもあり、大量のテキスト、画像、音声形式のデータを取得し、利用することが可能となっています。こうした大量のデータを活用できるようになったことで、生成AIはより複雑なパターンを学習し、高品質なオリジナルのコンテンツを生成・出力できるようになりました。

2.コンピューターの計算能力の向上

コンピューターの処理能力が飛躍的に進化したことにより、以前にはできなかったような大規模なネットワークでの訓練(学習)が可能になったことで、生成AIのより高い精度の出力を可能にしました。

3.アルゴリズムの進化

ChatGPTの「GPT」とは、「Generative Pre-trained Transformer」の略で、OpenAI社が開発した大規模言語モデルです。このトランスフォーマーモデルの技術を活用して、ChatGPTはコンテンツを生成できます。

このトランスフォーマーをはじめとする、新たなアルゴリズムや学習手法の開発・進化は、生成AI自体の性能を向上させました。それにより活用領域を拡大することができ、近年の注目につながっています。

生成AIで生成できるもの

今日、生成AIによって生成できるものとしては、以下の4つが挙げられます。

1.テキスト

翻訳文の作成、大量の文章データの要約、指定された条件に沿った物語の生成、ビジネス文書などの誤りを訂正するといったことが可能です。

2.画像

各種のイラストやキャラクター、風景画をはじめとするアート作品の生成も可能なレベルにあります。画像生成においては、高い精度が実現していますが、高い精度を担保するためには、どんな画像を生成させたいのかを指示するプロンプトのカスタマイズが重要となります。

3.動画

オリジナルのキャラクターを動かすなど、さまざまな条件に合致した動画を生成することが可能です。最近では、OpenAI社が公開した動画生成AI モデルSoraが話題になりました。Soraは、作成したい動画の内容をテキストで指示することで、最長1分の高画質な動画を作成することが可能です。

4.音声

任意の音声サンプルをインプットし、併せて任意の言語テキストをインプットすることで、その音声サンプルに似せた声音を生成し、用意された言語テキストを読み上げさせることが可能です。

生成AIの活用例

生成AIは、チャットボットでの活用や翻訳処理など自然言語処理のタスク、大量のデータを解析し、パターンや洞察を出力するタスク、クリエイティブなコンテンツの生成などには向いています。

一方で、高速での応答が必要なタスクや、厳密な正確性を求められるようなタスクには、生成AIは不向きだといわれています。

そうした向き・不向きがある中で、以下に挙げるような分野での活用が進んでいます。

1.定型業務の効率化

会議の議事録、業務上の報告書、さらには決裁申請のための書類作成などに関して、生成AIを使うことで業務効率化を図ることが可能になります。

2.コンテンツ作成の補助

営業やマーケティングなど、ビジネスで利用される各種資料の作成においても、生成AIの活用は効果的です。例えば、営業提案書を作成したい場合に、提案書の目次構成などを入力すると、その情報に基づいて自動で提案書の草案を生成することが可能です。

3.自動応答チャットボットの構築

Webサイト上でのチャットボットに関して、生成AIを活用することで、より自然に文章で表現することが可能になります。

最近では、市場調査などにも活用され、あたかも人間と会話しているような自然さでアンケート業務などを実施することも可能になっています。

4.プログラミングのコード生成、デバッグ

生成したいプログラミング・コードの内容を詳しく指示することで、精度の高いコードを生成することが可能になります。また記述済みのコードをデバッグにかけて、コードの誤りを訂正することも可能です。

5.ビジネスの予測と洞察

株価チャートのデータから当該株価が今後どう推移するかを予測することや、ある企業の有価証券報告書や決算書データなどをインプットして、当該企業の今後の業績推移を予測するといったことが可能になります。

その正確性については検証が必要になりますが、予測に至った根拠、洞察の理由などについても自然言語で出力可能である点は、従来のAIにはない大きな利点のひとつだといえます。

生成AIの仕組み・用いられる生成AIモデル

生成AIに用いられる代表的なモデルを以下に紹介します。

1.GPT

GPTとは、Generative Pre-trained Transformerの略称です。GPTは、既述の通り、トランスフォーマーのモデルであり、文脈を理解し、文脈に沿った新しいテキストを生成します。ChatGPTが代表的ですが、その他にBard、Claude、Microsoft Copilotなどがあります。

 2.VAE

VAEとは、Variational Autoencoderの略称です。変分オートエンコーダとも呼ばれます。訓練(学習)用のデータの特徴を読み取って(学習して)、類似の画像を自動で生成するモデルです。Stable Diffusion、DALL-E 2などが代表的です。

3.GAN

GANとは、Generative Adversarial Networkの略称で、敵対的生成ネットワークと呼ばれます。生成器と識別器の2つのネットワークが相互に競争しながら学習を進めて、生成されるアウトプットの精度を高めるというモデルです。たとえば、生成器が偽札を生成し、それを識別器が偽物だと判断します。その結果を受けて生成器はより高度な偽札を生成し、それらを識別器が偽物かどうかを判断する、その過程を繰り返して、アウトプットの精度を高めます。Artbreeder、StyleGAN、Midjourneyなどが代表的です。

4.拡散モデル

拡散モデルとは、Diffusion Modelsのことで、画像生成のための学習モデルのひとつです。初期データに徐々にノイズを加えていく過程(拡散)と、そのノイズを段階的に取り除いていく逆過程(逆拡散)を使用して新しいデータを生成します。Stable Diffusion、DALL-E 2などが代表的です。

生成AI利用時の注意点

ビジネスシーンでも活用の余地が大きい生成AIですが、その利用においては、いくつかの注意点もあります。代表的な3点について、以下に取り上げます。

1.生成AIの回答の真偽を精査

生成AIは、インプットされた大量の学習データに基づいて独自の回答を生成します。しかし、学習用のデータそのものの真偽は確認できないため、学習したデータに誤りが含まれていれば、誤った回答を導出してしまうおそれもあります。そのため、生成AIによる回答の真偽については、精査する必要があります。

2.プライバシー保護や著作権の問題

真偽の精査が必要なケースと同様に、大量のデータの中に含まれる個人情報や著作権侵害となり得る情報を元にコンテンツが生成されてしまうリスクがあります。独自に生成AIを活用する場合には、入力する学習データから個人情報や著作権保護の対象となるコンテンツを事前に削除するなどの対策を講じる必要があります。

3.情報漏洩等セキュリティ上のリスク

生成AIが学習するデータに機密情報が含まれている場合があります。そのため学習データを厳格に管理する必要があります。またコンテンツを公開する前に、機密情報が含まれていないことを確認することも重要です。

自社の課題解決のために生成AIを活用

昨今、生産性向上を目的として、ChatGPTなどの生成AIを企業などが内部で活用するケースが増えています。

データの収集や文章の要約、ソフトウェア開発など、生成AI活用の用途は各社によって異なります。重要なことは自社に課題解決に合った活用方法を検討することだと言えます。

丸紅I-DIGIOホールディングスでは、生成AIのビジネスへの活用を積極的に推進しており、丸紅グループ内で得られた生成AI活用のノウハウを蓄積し、国内外のお客様に向けて、生成AI基盤構築導入サービス「I-DIGIO next-AI series Chatbotサービス」を提供しております。自社内で安全に生成AIをご利用いただける環境を短期間で構築できることが本サービスの大きな特徴となります。

今後もグループ内で蓄積したテクノロジーやノウハウを融合し、新たな価値を提供し続けることで、社会全体の生産性向上に貢献していきます。

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