生成AIはどのように機能するのか？仕組みと活用事例を詳しく解説

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

生成AIは近年ますます注目を集めていますが、その具体的な仕組みや実際の活用方法についてはまだまだ理解が浅いかもしれません。画像、文章、音楽など多岐にわたるコンテンツを生成できるこの技術は、本当に人間の代わりになるのかという疑問もあります。生成AIは私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらす可能性を秘めており、その仕組みや活用方法、将来の影響を理解することは、これからの時代を生き抜くために非常に重要です。

この記事では、生成AIはどのように機能するのかをわかりやすく解説し、具体的な活用事例や未来予測、倫理的な課題についても詳しく説明します。生成AIの可能性を最大限に活かすための知識を一緒に深めていきましょう！

生成AIの基礎知識

まず、生成AI導入について知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
関連記事：生成AI導入の徹底ガイド：基礎知識から応用事例、未来展望まで

生成AIはどのように機能するのか？基本概念と歴史

生成AIは、機械学習モデルを利用して新しいコンテンツを作り出す技術です。機械学習モデルとは、人間の知能の一部を模倣することを目指したコンピュータプログラムで、コード、テキスト、画像、音声、動画など様々な形式のコンテンツを生成することが可能です。例えば、OpenAIのChatGPTはテキストコンテンツを理解し生成するモデルとして広く知られており、他にも異なる生成AIモデルがコーディングや視覚、科学、人間の言語理解に活用されています。

生成AIの歴史は、1947年のアラン・チューリングによる「インテリジェントマシン」の概念から始まり、1950年のチューリングテスト、1961年のELIZAチャットボットの開発など、様々な進化を遂げてきました。1980年代にはリカレントニューラルネットワーク（RNN）が進化し、1997年には長短期記憶（LSTM）ネットワークが発明されました。

2014年には敵対的生成ネットワーク（GAN）と変分オートエンコーダ（VAE）が開発され、2017年にはトランスフォーマーモデルが登場しました。これらの進化により、生成AIは自然言語テキストを生成する能力を持つようになり、2018年にはOpenAIがGPTをリリースしました。2021年にはDALL-Eが発表され、2022年にはChatGPTとMidjourneyがリリースされました。これらの技術の進化は、生成AIが多様なコンテンツを生成する能力を持つことを可能にし、私たちの生活やビジネスにおける新たな可能性を切り開いています。

生成AIの仕組み

生成AIは、既存の素材を基に新しいコンテンツを生成するプロセスを経ます。まず、ユーザーがプロンプトを入力すると、AIモデルがそのプロンプトに基づいてコンテンツを生成します。このプロセスは以下のステップに分かれます。

ステップ1：ユーザーがプロンプトを入力する
ユーザーが自由形式のテキストベースのプロンプトを入力することで、生成AIはその指示に従ってコンテンツを作成します。例えば、新しいeコマース商品の説明文を生成する場合、簡単なChatGPTのプロンプトは「[製品の詳細を挿入]の100語の製品説明を書いてください。フレンドリーで明るい口調を使用してください。」のようになります。一部のAIツールでは、自由形式の入力ではなく、キーワードやテキストの長さ、読みやすさ、口調などのパラメータを使用してプロンプトを入力します。

ステップ2：生成AIモデルがコンテンツを生成する
ユーザーのプロンプトを受け取ると、生成AIモデルは機械学習に基づいてコンテンツを生成します。これらのモデルは数十億個の既存のコンテンツを学習し、その構成要素や構造を理解します。学習した内容を基に新しい素材を生成しますが、これは既存のコンテンツに基づくものであり、完全に新しいものではありません。生成されるコンテンツの種類に応じて、以下のようなモデルが使用されます。

• 大規模言語モデル（LLM）：大規模なデータセットを使用し、テキストの次の単語を予測するアルゴリズム。
• 敵対的生成ネットワーク（GAN）： 2つの競合するニューラルネットワークを使用して新しい出力を生成するモデル。主に視覚や音声コンテンツの生成に使用されます。
• 変分オートエンコーダ（VAE）： 入力をエンコードおよびデコードして新しい出力を生成するニューラルネットワークシステム。視覚やコードコンテンツの生成によく利用されます。

生成AIと他のAIとの違い

生成AIは、あらゆる種類のAIを含むわけではありません。通常のAIは新しい出力を生成するのではなく、データの分析や合成に重点を置きます。生成AIとは異なる他のAIの例としては、以下のものがあります。

• 会話型AI： 自然言語処理（NLP）技術を用いて人間の言語を分析し、ユーザーの発言や入力内容を理解し、関連性の高い応答を提供します。チャットボットやAIアシスタントでよく見られます。
• 予測型AI： 過去のデータを基に特定のイベントの結果を予測し、実行可能な手順を提案します。リスク管理やデータに基づいた意思決定を必要とする分野で利用されます。

代表的な生成AIツール

ChatGPT

ChatGPTは、OpenAIが開発したAIチャットボットで、ユーザーのプロンプトに対してテキスト応答を生成します。リスト作成、コード生成、質問回答、アウトライン作成、クリエイティブなコンテンツ生成など、多岐にわたるタスクをこなします。ChatGPTは生成的事前学習済みトランスフォーマー（GPT）技術を使用しており、カスタマイズも可能です。例えば、ブランドボイスに合わせてコンテンツを編集するカスタムGPTを作成することができます。

Claude

ClaudeもChatGPTと同様にプロンプトに対してテキスト応答を生成するAIチャットボットです。スプレッドシートやPDFなどのコンテンツを分析し、要約を提供したり質問に答えたりすることができます。AIコピーライティングやコンテンツ生成にも役立ち、プロンプトには作成するコンテンツの形式やスタイルに関するガイドラインを含めることができます。

Gemini

Gemini（旧Google Bard）は、ChatGPTやClaudeと同様にプロンプトに対してテキスト応答を提供するAIチャットボットです。Google製品との統合が特徴で、ワンクリックでGoogle検索を介して応答を確認したり、Googleドライブ内のファイルを要約するなどの機能を持っています。

Microsoft Copilot

Microsoft Copilotは、プロンプトに対してマルチメディア応答を生成するAIチャットボットです。テキストによる回答だけでなく、Bingの検索結果から関連する画像やリンクも表示します。

DALL-E

DALL-Eは、OpenAIが開発したテキストから画像を生成するツールです。具体的で詳細なプロンプトを入力することで、要求に合った画像を生成します。DALL-Eは拡散モデルを用いて、学習したパターンから独自のAI画像を組み立てます。

Midjourney

Midjourneyは、拡散モデルと大規模言語モデル（LLM）を使用してリアルなコンテンツを生成するテキストから画像を生成するツールです。プロンプトにスタイルや構図のガイドラインを含める必要があり、Discordボットとして利用されます。ユーザーはMidjourneyのDiscordサーバーに参加し、ボットにプロンプトを入力することで画像を生成します。

生成AIの活用事例

マーケティング

生成AIツールは、マーケティングキャンペーンのアイデアを迅速にブレインストーミングしたり、ブログ記事や記事の草稿を作成するのに役立ちます。AIマーケティングソフトウェアは、コンテンツの書き直しや一貫した口調の適用にも寄与します。例えば、SemrushのContentShake AIは、書かれたコンテンツと視覚コンテンツを数秒で生成し、アイデア出しから公開までのプロセス全体をサポートします。

また、SEOライティングアシスタントなどのツールを使用すると、オンラインマーケティングコンテンツをより速く書くことができ、作成したコンテンツのSEO効果もチェックできます。このツールは、ターゲットキーワードの入力やコンテンツ草稿の作成、AIによるライティングの改善などを支援し、コンテンツの正確性とスタイルを確認しながら編集を行います。

広告

AI広告ツールを活用することで、有料プロモーションのコピーやクリエイティブを自動的に生成することができます。例えば、SemrushのAIライティングアシスタントを使用すれば、広告見出しを迅速に作成することが可能です。また、AdCreative.AIを利用すれば、ブランド要素を自動的に識別し、広告プラットフォームに最適なクリエイティブ形式を選択して、完全な広告クリエイティブを生成することができます。

メディア

映画、アニメーション、ゲームスタジオでは、生成AIを利用してクリエイティブなコンテンツを効率的に制作しています。高度なAIツールを用いてリアルな3Dモデルやアバター、ビデオコンテンツを生成することで、制作プロセスを大幅に効率化しています。例えば、大規模なゲームスタジオでは、生成AIを使用してフォトリアルなキャラクターを作成し、ゲームデザインのワークフローを高速化しています。

コーディング

ソフトウェア開発者は、GitHub Copilotのような生成AIツールを活用してプログラムやアプリケーションのコーディングを行います。これにより、さまざまなプログラミング言語で一貫性のあるコードを記述できるほか、コードのデバッグが迅速に行えるため、開発効率が向上します。

ヘルスケア

生成AIモデルは医療分野でも幅広く活用されています。医学研究者はゲノムシーケンシーングや創薬研究に生成AIを利用し、医療従事者は医用画像の解析や正確な医療コードの割り当てに役立てています。これにより、医療の質が向上し、患者へのサービスがより迅速かつ正確に提供されるようになっています。

自動車

自動車メーカーは、生成AIを用いて車両設計の改善や車載AI搭載バーチャルアシスタントの実装を進めています。例えば、BMWのVision Next 100コンセプトカーでは「Alive Geometry」により、ドライバーと対話する形状変化する部品が実現されています。また、生成AIを使って基本的な顧客サービスを提供することで、顧客対応の効率化を図っています。2023年のDeloitteのレポートによれば、生成AIの導入で自動車業界の設備稼働率が20％向上し、年間メンテナンスコストが10％削減されると予測されています。

データ合成

生成AIモデルは、トレーニングデータが不足している場合でも、合成データを生成することで学習を続けることができます。これにより、あらゆる業界やユースケースに対応するためのトレーニングデータを補完することが可能です。また、生成AIの使用は、データセットのバイアスや不正確さを軽減し、より公平なデータセットを生成することにも寄与します。

生成AIのメリットとデメリット

生成AIのメリット

生成AIモデルを効果的に活用するためには、その利点を理解することが重要です。主なメリットは以下の通りです。

• ほぼあらゆる種類のデジタルメディアの生成が可能：短いプロンプトに基づいて、テキスト、画像、音声など多岐にわたるコンテンツを生成できます。
• 一貫したスタイルや形式でのコンテンツ作成：ユーザーが定義したスタイルや形式に従って、様々な種類のコンテンツを作成することができます。
• 大量のコンテンツの作成を可能にする：個人やチームが規模を問わず、大量のコンテンツを効率的に生成できます。
• 時間とコストの節約：コンテンツ作成プロセスにおける時間とコストを大幅に削減することが可能です。
• 長いコンテンツの簡素化や短いコンテンツの拡張：数秒で長いコンテンツを簡潔にまとめたり、短いコンテンツを詳細に拡張したりすることができます。

これらのメリットは非常に魅力的ですが、生成AIが提供するコンテンツだけに頼るのではなく、人間のフィードバックやファクトチェック、手動での編集が必要です。これにより、コンテンツの品質と正確性を向上させることができます。

生成AIツールのデメリット

一方で、生成AIツールには以下のようなデメリットも存在します。

• トレーニングコンテンツに存在するバイアスや不正確さを反映する可能性：AIモデルが学習したデータセットにバイアスや不正確さが含まれている場合、それが生成されるコンテンツにも反映される可能性があります。
• 元のソースを引用せず、概念を正確に帰属させない可能性：生成AIは元の情報源を明示しないため、著作権や情報の正確な帰属に問題が生じることがあります。
• 技術や方法の透明性が不十分：生成AIモデルの内部動作が不透明であるため、信頼性や透明性に欠ける部分があります。
• 独立して新しいアイデアを生み出せない：生成AIは既存のデータに基づいてコンテンツを生成するため、独自の新しいアイデアを創出する能力は限定的です。
• 直接的な経験や個人的な意見がない：AIは人間のような経験や感情を持たないため、個人的な視点や感情に基づくコンテンツ生成はできません。

これらのデメリットに対しては、生成AIを使用する際に人間の知能を活用してバイアスや倫理的な問題を検出し、必要に応じてコンテンツを調整することが重要です。

生成AIを取り巻く懸念

ディープフェイクと偽情報の拡散

生成AIに関連する主要な懸念の一つが、ディープフェイクの生成です。ディープフェイクとは、デジタルで改変された写真や動画で、被写体が別の人物のように見えるようにしたものです。これらは悪意を持って偽情報を拡散するために使用される可能性があり、社会的な混乱を引き起こすリスクがあります。

ディープフェイク検出器はこれらの偽情報を識別する能力を向上させていますが、完全な解決策はまだ存在しません。そのため、コンテンツを注意深く分析し、異常がないか確認することが必要です。また、機密情報を保護するためのセキュリティプロトコルの遵守も重要です。

ソーシャルエンジニアリングとプライバシーの懸念

生成AIは人間の言語を模倣する能力が高いため、ソーシャルエンジニアリングに利用される可能性があります。例えば、AIモデルは人々に機密情報を漏洩させたり、個人のプライバシーや企業のセキュリティを危険にさらすようなコンテンツを生成することができます。欧州連合サイバーセキュリティ庁は、ソーシャルエンジニアリングを「違法な理由で、ターゲットに特定の情報を明らかにさせたり、特定の行動を取らせたりすることを目的としたすべての技術」と定義しています。

インフラストラクチャと持続可能性の問題

生成AIの発展に伴い、必要とされるインフラストラクチャの規模が増大し、これに伴う資金調達や計算需要への対応が重要な課題となっています。AIモデルの開発者は、これらのリソースを持続可能な形で確保する方法を模索し続ける必要があります。

生成AI開発の歴史

生成AIの進化と主要なマイルストーン

生成AIは、2022年11月にChatGPTがリリースされて以来、急速に進化を遂げています。しかし、その技術的な基盤はそれ以前から存在しており、以下のような主要な進歩がありました。

| 生成AIの簡単な歴史 |
| — |
| 1947 | インテリジェントマシン
アラン・チューリングが「インテリジェントマシン」という用語を使用。機械が合理的な行動を見抜けるか検討。
| 1950 | チューリングテスト
チューリングが機械と人間の会話を評価するテストを開発。
| 1956 | ダートマスAI会議
AIの誕生とされる会議が開催され、AI専門家が集結。
| 1961 | ELIZAチャットボット
ジョセフ・ワイゼンバウムが人間と会話できる心理療法プログラムを開発。
| 1980年代 | RNNアーキテクチャ
リカレントニューラルネットワーク（RNN）が進化。双方向人工ニューラルネットワークが開発。
| 1997 | LSTMネットワーク
ヨゼフ・ホッフライターとユルゲン・シュミットフーバーが長短期記憶（LSTM）ネットワークを発明。
| 2014 | GANとVAE
敵対的生成ネットワーク（GAN）と変分オートエンコーダ（VAE）の開発により生成AI技術が飛躍的に進歩。
| 2017 | トランスフォーマーモデル
トランスフォーマーモデルの開発により、生成AIが自然言語テキストを生成可能に。
| 2018 | OpenAI GPT
OpenAIがGPTをリリース。人間のようなテキスト生成と会話が可能に。
| 2021 | OpenAI DALL-E
DALL-Eが発表され、プロンプトからデジタル画像を生成。
| 2022 | OpenAI ChatGPT、Midjourneyベータ版
ChatGPT（GPT-3.5）がリリースされ、Midjourneyもベータ版を発表。

生成AIの未来

生成AIの今後の発展と業界への影響

生成AIのタイムラインは比較的長いですが、近年急速な進化を遂げてきました。この進化を考えると、生成AIの未来は非常に明るく、多くの分野で重要な役割を果たすことが予測されます。以下に注目すべき進展をいくつか紹介します。

• 生成AIツールの導入の増加：多くの業界で企業が生成AIツールの導入を進めており、顧客体験の向上や業務効率化を目指しています。例えば、Qualtricsの調査では、75％の企業がビジネスに生成AIを使用するプレッシャーを感じています。
• より高度なAIプロンプト：生成AI戦略を採用する企業が増えるにつれて、ユーザーはより具体的で微妙なプロンプトを開発し、高品質なコンテンツを生成するスキルを向上させていくでしょう。
• AI生成コンテンツの増加：生成AIツールの普及により、AIが生成するコンテンツの量は増加し続けます。ハーバード大学のラターニャ・スウィーニー教授は、オンラインコンテンツ作成の90％が人間ではなくなると予測しています。
• AI検出の向上：生成AIツールが進化するにつれて、AI検出ツールもより高度化します。これにより、サイバーセキュリティやディープフェイクなどの懸念事項に対処し、AIコンテンツの信頼性が向上するでしょう。

高度なAIツールを使用してコンテンツを改善する

最適な生成AIツールの選び方と活用方法

生成AIを使い始めたばかりでも、既にAIスキルを持っている場合でも、適切なツールを選ぶことが重要です。Claude、ChatGPT、SemrushのAI搭載スイートなど、様々なツールが存在し、各々異なる機能とメリットを提供しています。どのツールを選ぶべきかわからない場合は、市場で最高のツールの機能、メリットとデメリット、価格を分析した、上位5つのAIライティングジェネレーターに関する詳細なガイドを参考にすることをお勧めします。

生成AIの活用は、コンテンツ作成の効率化や質の向上に大きく貢献しますが、適切なツールの選択と効果的な活用方法を理解することが成功の鍵となります。さらに、AIが生成するコンテンツを適切に編集し、品質を維持するための人間のフィードバックが不可欠です。