生成AIを始める方法：初心者から専門家までの完全ガイド

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という言葉を最近耳にする機会が増えましたが、具体的に何ができるのか、どのように活用すれば良いのか、疑問に思っている方も多いのではないでしょうか。実際、多くの人々が同じような疑問を抱えています。生成AIは私たちの仕事や生活に大きな変革をもたらす可能性を秘めている一方で、その複雑さからどこから手をつけて良いか迷ってしまうことも少なくありません。

この記事では、「生成AIを始める方法」を中心に、初心者から専門家まで段階的に学べるロードマップを提供します。基礎知識から実践的な活用法、倫理的な課題までを包括的に解説し、生成AIの可能性を最大限に引き出すための具体的なステップを紹介します。

生成AIの基礎知識

まず、生成AI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とは何か？

• 生成AIとは、既存のデータから学習し、テキスト、画像、音楽などの新しいコンテンツを作成する人工知能の一種です。アルゴリズムを使用して、トレーニングされたデータのスタイルや特徴を模倣した出力を生成し、斬新で独創的なコンテンツを生成できます。
• 詳しく説明すると: ほとんどのAI技術は、既存のデータから学習し、パターンを理解し、それに基づいて予測を行うことに優れています。生成AIはさらに一歩進んでいます。画像、ビデオ、人間の声、テキスト、さらには音楽など、新しいコンテンツを作成できます。

生成AIの仕組みは以下のとおりです。

• 学習: まず、多くの例を見ることで学習します。たとえば、物語を書く場合は、最初に多くの物語を読みます。コードを書く場合は、何行ものコードを読みます。これはすべて、機械学習モデル、特にGenerative Pre-trained Transformers（GPT）や特定の種類のニューラルネットワークなどの生成モデルに基づいています。
• パターンの理解: 次に、パターンを理解し始めます。物語のように、登場人物が通常どのように行動するかを学習したり、写真のように、木が通常どのように見えるかを知ったりします。
  
• 作成: 最後に、何かを作るように頼むと、学習したことを使って新しいアイデアをまとめます。宇宙冒険の物語を求めると、宇宙、冒険、物語についての知識を組み合わせて、新しい物語を書きます。

簡単に言うと、生成AIは学習した情報（トレーニングデータ）を取得し、その情報のパターンとルールを見つけ、それらのパターンを使用して、以前に見たものと似ていますが、まったく同じではない新しいものを作成します。

このため、これまで存在していた他のAIとは異なります。

生成AIの重要性2024年版

2、3年前には、生成 AIについて話したり考えたりしていたのは、ごく一部の人だけでした。私たちのほとんどは、それが存在することを知らず、知っていたとしても、それがほぼ一夜にして与える影響に気づいていませんでした。

生成 AIの能力にスポットライトを当てたのは、ChatGPT（2022年11月にリリース）のようなプラットフォームの登場でした。そして、それがリリースされると、あらゆる業界の人々が一斉に実験を始めました。実際、ChatGPTはリリースから2か月以内に、月間アクティブユーザー数が1億人に達するという驚異的な記録を達成しました。

この採用を促進したのは、好奇心でした。多くの人々がこのツールの可能性を探求し、自分の生産性やビジネスの効率化にどのように役立つかを試しました。2024年を迎えた今、生成 AIに対する当初の恐怖は、ほぼなくなりました。しかし、興奮と好奇心は残っています。

そして、2022年には誰もが初心者としてスタートしましたが、マスターになる人が出てきています。プロンプトのマスター、新しいツールの構築のマスター、新しいユースケースを見つけるマスターです。つまり、あなたもマスターにならなければ、業界に取り残されるリスクがあるということです。

Gartnerの2023年10月のレポートによると、調査対象となった1,400以上の組織のうち、半数以上が生成AIへの投資を強化していることが明らかになりました。そのため、近い将来、生成AIの採用と習得が仕事の必須条件になると予想されます。AIは従業員の生産性を最大66％向上させることが示されています。

大規模言語モデル（LLM）の役割

LLMは、自然言語処理（NLP）を使用して、コードを含む人間のようなテキストと言語を理解し、作成します。これにより、生成AIがオリジナルの、文脈に関連するコンテンツを生成する能力が大幅に向上します。

大規模言語モデルとは？

最も高度な生成AIツールのいくつかの中核には、LLMと呼ばれる技術があります。これらは、NLPを使用して人間の言語を理解、解釈、生成する洗練されたプログラムです。

LLMの主な特徴は、その膨大なサイズ（多くの場合、数十億のパラメータに基づいて構築されます）と、幅広いデータソースから学習する能力です。これらのデータソースには、以下のようなものがあります。

• テキスト
• 画像
• ビデオ
• 音声

この学習により、新しいコンテンツを生成することができます。

 生成AIにおけるLLMの役割

LLMは、多くの生成モデルの原動力となっています。実際、生成AIはLLMのサブセットと考えることができます。言語のニュアンスを高度に理解しているため、生成AIは新しいだけでなく、文脈に関連し、首尾一貫したコンテンツを作成することができます。

この機能は、AIとの対話方法を変革し、創造的および分析的なタスクにおける協調的なパートナーとなっています。AIが支援できる反復的なタスクの種類は、時間の経過とともに進化していきます。特に、さまざまな言語から学習していくためです。これは、話し言葉だけに限ったことではありません。

むしろ、以下のような言語も含まれます。

• アート
• ダンス
• 絵文字
• 記号
• モールス信号
• 遺伝子コード
• 象形文字
• 暗号
• 手話
• ボディランゲージ
• 楽譜
• コード生成
• 化学信号
• 動物のコミュニケーション
• 触覚コミュニケーション
• 交通標識
• 数学

これらの多くは、すでにLLMによって学習され、使用されています。そのため、生成AIの使用方法の範囲を広げる時期かもしれません。

生成AIのビジネスにおける実践的な応用

生成AIは、さまざまなビジネス分野で革新的なアプローチを可能にしています。以下に、具体的な応用例をいくつか紹介します。

ソフトウェア開発

ソフトウェア開発において、生成AIはコーディングプロセスを加速させます。コードの提案、バグの特定、コードのリファクタリングや簡素化、さらには単純なプログラムの作成も可能です。これにより、開発がスピードアップするだけでなく、コードの品質も向上し、より堅牢で効率的なソフトウェアソリューションが実現します。

そして、これはほんの始まりに過ぎません。AIの支援により、ソフトウェア開発は変革を遂げようとしています。Allie K. Miller氏のLinkedIn投稿からの抜粋です。彼女は、AIが現在そして将来、開発者をどのように支援しているかについて、自身の見解を共有しています。

HatchWorksでは、AIがどのように生産性と効率を向上させることができるかを常に模索しています。これらの学習と応用はすべて、クライアントがより価値の高い、より良い、より費用対効果の高いソフトウェア開発サービスを受けられるようにするためです。

HatchWorksがAIを活用したソフトウェア開発をどのようにリードしているかをご覧ください。当社のは、最先端のAIを活用して、ソフトウェアプロジェクトを最適化します。当社のページでその違いをご覧ください。

マーケティング

コンテンツ作成と最適化

生成AIは、マーケティングコピーから技術文書まで、高品質の文章コンテンツを作成するためのアシスタントとして使用できます。この技術は、既存のコンテンツを最適化してエンゲージメントを向上させることができ、企業が魅力的なオンラインプレゼンスを維持することを保証します。たとえば、AIはウェブページのパフォーマンスを分析し、改善を提案することで、ターゲットオーディエンスにとってコンテンツをより魅力的なものにすることができます。

また、アイデア出しやコンテンツ作成自体にも役立ちます。そして、テキストベースのコンテンツだけに限定されません。マーケティングキャンペーンや他の部門でも使用できる、ビデオや画像の作成を強化するツールがあります。

データ分析

データ解釈の自動化

何千行もの顧客フィードバックデータがあると想像してみてください。これを手動で分類して、共通のテーマや感情を見つけるのは、気が遠くなるほど時間のかかる作業です。

ここでChatGPTの出番です。このデータをChatGPTに入力することで、企業は顧客の主な感情、提起された共通の問題、さらには改善のための提案の概要をすばやく把握できます。このプロセスは、手動で行うと数日かかる場合がありますが、数分で完了できるため、企業は顧客のニーズに迅速に対応できます。

製品/デザイン

画像とビデオの生成

もう1つの重要なアプリケーションは、画像生成です。企業は、生成AIを使用して、ユニークなグラフィック、製品デザイン、さらにはバーチャルモデルを作成しています。

この技術は、デザインプロセスを合理化し、時間とリソースを節約しながら、創造性を発揮するためのプラットフォームを提供します。たとえば、AIは複数のデザインプロトタイプを生成できるため、企業はさまざまな視覚オプションをすばやく検討できます。

カスタマーエクスペリエンスとサポート

パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンス

生成AIは、カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズするのにも役立ちます。AIは、顧客データを分析することで、カスタマイズされた推奨事項を作成し、顧客のエンゲージメントと満足度を高めることができます。たとえば、eコマースサイトでは、AIを使用して閲覧履歴に基づいて商品を提案することで、ショッピング体験を大幅に向上させています。

生成AIを始めるための最初のステップ

適切なプラットフォームの選択

どの生成AIプラットフォームが適切かは、生成AIで何を達成したいか、無料版と有料版のどちらを使用したいかによって異なります。初心者の方には、使いやすく、広くサポートされているオプションが最適です。

人気のある選択肢としては、以下のようなものがあります。

– 言語ベースのタスク、データ分析、コーディングには、OpenAIのGPT-3またはGPT-4
– 画像生成には、DALL-EとMidjourney
– より技術的でカスタマイズ可能なAIプロジェクトには、TensorFlowまたはPyTorch
– チャットボット、バーチャルアシスタント、その他のインタラクティブなアプリケーションに最適な、MetaのLlama
– アクセスしやすいAIの研究開発のための、Hugging FaceのBloom
– 金融やヘルスケアなどの特定の業界に合わせたAIアプリケーションを作成できる、Technology for domain-specific solutionsのFalcon LLM

出典：Getting Started with Generative AI: A Beginner’s Guide to Mastery

各プラットフォームにはそれぞれ強みがあります。ChatGPTはテキスト生成に優れ、DALL-Eはビジュアルコンテンツの作成に優れ、TensorFlowとPyTorchはさまざまなAIアプリケーションに対応できる柔軟性を備えています。最後の3つはオープンソースモデルであり、企業は独自の生成AIアプリケーションを構築するために使用できます。

ChatGPTなどの一部のツールには、機能を強化するために使用できるプラグインもあります。初心者の方は、テキスト生成や画像作成など、具体的な目標を念頭に置いて、その目的に最適なプラットフォームを選択する必要があります。

最初のプロジェクトの設定

プラットフォームを選択したら、最初の生成AIプロジェクトを設定するには、いくつかの基本的な手順を実行する必要があります。ChatGPTのようなクラウドベースのプラットフォームを使用している場合は、通常、アカウントを作成し、API（アプリケーションプログラミングインターフェース）を探索することから始めます。

スムーズに開始するには、以下を実行します。

• チュートリアルに従う: 選択したプラットフォームで利用可能な豊富なオンラインチュートリアルとドキュメントを活用します。これらのリソースは、多くの場合、ステップバイステップのガイダンスを提供します。
• 小さく始める: ツールの機能と制限事項を理解するために、簡単なプロジェクトから始めます。
• 専門家と協力する: 自分より数歩先を行っている人の経験を活用します。HatchWorksでは、専門的なトレーニングプログラムを通じて、AIに関する専門知識をビジネスの他の人々に公開しています。
• コミュニティに参加する: オンラインフォーラムやコミュニティは、ヘルプの入手、アイデアの共有、生成AIの最新情報を入手するのに非常に役立ちます。

生成AIを活用するためのヒント

好奇心から始める

初心者の方にとって、最良のアプローチは、好奇心を持って始めることです。さまざまなプロンプトを試してみてください。さまざまな出力を探索し、入力を少し変更すると結果がどのように変わるかを観察します。この探索的なプロセスは、生成AIの機能と限界を理解するための鍵となります。

プロンプトの書き方を学ぶ

プロンプトの書き方を学ぶ必要があります。より良い出力を得るためにプロンプトを操作する方法がありますが、それは必ずしも私たち人間にとって自然なことではありません。「お願いします」や「ありがとうございます」と言う必要はありませんが、生成AIに求めていることを理解してもらうために、使用するフレーズや言語の種類に関するニュアンスもあります。

生成AIにおけるプロンプトとは、AIモデルに特定の指示や入力（プロンプト）を与えることで、AIが関連性が高く、ターゲットを絞った応答や出力を生成できるようにすることです。これは、質問をしたり、AIに完了させるタスクを設定したりするようなものです。

テンプレートと例を活用する

多くのプラットフォームでは、テンプレートやプロンプトの例が用意されており、すぐに使い始めることができます。これらは、プロジェクトの基礎として役立ち、既存の例を変更したり、それを基に構築したりすることで学習することができます。効果的なプロンプトがどのように構成されているかを理解するのに最適な方法です。

試行錯誤を受け入れる

間違いを恐れないでください。生成AIは、試行錯誤が特に啓発的な分野です。成功したかどうかにかかわらず、試行するたびに貴重な学習の機会が得られます。このアプローチは、創造的な思考を促進し、テクノロジーに関する実践的な経験を積むのに役立ちます。

AIと協力する

生成AIを共同作業者と考えてください。AIに課題を提示し、アイデアをブレインストーミングしたり、概念を洗練したりするために使用します。この協調的なアプローチは、すぐに明らかにならない革新的なソリューションや創造的なアイデアにつながる可能性があります。

継続的に学習し、適応する

生成AIの分野は急速に進化しています。最新の開発、ツール、テクニックについて常に情報を入手してください。継続的な学習は、プロジェクトでこれらのテクノロジーの可能性を最大限に活用するために不可欠です。

生成AIスキルを構築するためのチュートリアルとリソース

生成AIの実験を始めたら、次は習得に目を向けましょう。「習得」の多くは実験から得られますが、AIの旅であなたより数歩、あるいは数歩先を行っている人や企業に目を向けることもできます。その多くは、コース、無料の教育コンテンツ、コミュニティやフォーラムを通じて、学習内容、ヒント、コツを公開しています。

オンライントとコース

初心者の方は、基本的な概念を網羅した入門コースから始めるのが良いでしょう。経験豊富な学習者の方は、ニューラルネットワークや自然言語処理などの分野の専門コースを探すことができます。また、学んだことを応用する機会が得られる、実践的なプロジェクトを提供するコースを選択することも有益です。

コミュニティとフォーラム

フォーラムやコミュニティに参加することで、知識を共有したり、フィードバックを得たり、この分野の最新のトレンドや課題について最新情報を入手したりすることができます。Stack Overflow、GitHub、Redditなどのウェブサイトには、活発なAIコミュニティがあり、初心者と専門家の両方が集まってアイデアを議論し、問題を解決しています。

OpenAIのGPTやTensorFlowなどの特定のプラットフォーム専用のコミュニティも存在し、これらのテクノロジーに特化した豊富なリソースとサポートを提供しています。これらのコミュニティに参加することで、実践的なヒントを得たり、新しいプロジェクトのアイデアを得たり、洞察を得たり、潜在的な協力者とつながったりすることができます。あなたのネットワークで聞いてみたり、あなたの業界のリーダーを探してみてください。彼らはどのコミュニティに参加しているか、またはあなたに推奨していますか？見つからない場合は、自分で始めてみてはいかがでしょうか？

高度なテクニックとツール

生成AIをより多く使用すればするほど、より多くの実験をしたくなり、より上達していきます。この段階では、高度なテクニック、ツール、カスタムGPTを検討する必要があります。それらが何であるか、どのように使用できるかをご紹介します。

高度な機能の探索

高度な機能には、特定のニーズに合わせてモデルを微調整したり、AIをIoTやブロックチェーンなどの他のテクノロジーと統合したり、洗練された自然言語理解および生成テクニックを探索したりすることが含まれます。これらの機能により、さまざまな専門的なアプリケーションに適した、より微妙でカスタマイズされたAIソリューションを作成できます。

効率を高めるツール

上級ユーザー向けに、生成AIプロジェクトの効率と効果を大幅に向上させることができる、さまざまなソフトウェアやツールが用意されています。インタラクティブなコーディングのためのJupyter Notebooks、カスタマイズされたモデルトレーニングのためのAIプロバイダーからの高度なAPI、Hugging Faceなどのプラットフォームにより、より深い実験と開発が可能になります。これらのツールは、モデルのホスティング、微調整、コラボレーション機能などの高度な機能を提供し、開発プロセスを合理化し、より洗練されたプロジェクト成果を実現できます。

カスタムGPTの使用

カスタムGPTを使用すると、設定された特定のペルソナを持つAIエージェントを作成し、何度も繰り返し使用できます。タスクのコンテキスト、従うべきプロセス、設定したいルールなど、仕様に基づいて構築されたカスタムの指示に従います。また、ファイルをアップロードしてGPTモデルの「頭脳」を作成することで、カスタムの知識ベースに設定することもできます。これは、ChatGPTを使用する次のステップです。一般的なGPT 3または4に頼るのではなく、独自のトレーニング済みモデルに頼ることができます。

生成AIの課題と倫理への対応

初心者によくある課題

初心者が生成AIの世界に飛び込むと、いくつかの課題に直面することがよくあります。大きなハードルの1つは、技術的な複雑さです。初期設定、AIモデルの理解、さまざまなプラットフォームの使い方を学ぶことは、気が遠くなるような作業です。これを克服するには、忍耐と粘り強さが必要です。初心者の方は、使い勝手の良いプラットフォームから始め、徐々に複雑なツールに移行していくことをお勧めします。オンラインチュートリアルやコミュニティのサポートは、この学習プロセスを大幅に容易にすることができます。

もう1つの課題は、習熟するまでに必要な時間です。生成AIは広大な分野であり、一夜にして習得できるものではありません。現実的な期待を設定し、学習と実験に一貫して時間を割くことが重要です。

倫理的な考慮事項

倫理は、生成AIの責任ある使用において重要な役割を果たします。そして、AI関連の事件や論争の数は急増しており、2012年以降26倍に増加しています。主な懸念事項の1つは、誤解を招く情報や不正確な情報を作成したり、知的財産権を侵害したりするなど、悪用の可能性です。ユーザーである私たちは、これらの倫理的な意味合いを理解し、正直で、敬意を払い、合法的な方法でAIを使用することにコミットすることが重要です。

考慮すべきもう1つの側面は、AIモデルにおけるバイアスです。AIシステムはデータから学習するため、そのデータにバイアスが含まれている場合、AIモデルのパフォーマンスと出力は、そのバイアスを反映する可能性があります。たとえば、生成AIに小学校の教師の絵を作成するように依頼すると、おそらく女性の絵が作成されます。医師の絵を作成するように依頼すると、おそらく男性の絵が作成されます。これらの出力は、AIの形をした人間のバイアスを表しており、ステレオタイプを不当に永続させる可能性があります。

つまり、これらの倫理的な考慮事項を認識し、公平性と包摂性を促進する方法でAIを使用および開発するよう努める必要があります。AIが私たちをどこに連れて行くのかを知ることは困難ですが、適切な人材と適切なユースケースがあれば、AIが人類の最悪の部分ではなく、最良の部分を前進させる未来を創造できる可能性が高まります。

生成AIの未来に備える

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AIテクノロジーの変化のペースは速く、今日の最先端技術が明日の標準になる可能性があります。最新情報を入手するには、AIに特化したニュースウェブサイト、学術雑誌、テックブログなどのさまざまなリソースを活用してください。主要なAI研究所のニュースレターを購読したり、ソーシャルメディアでAIの専門家やインフルエンサーをフォローしたりすることも、タイムリーな洞察を得るのに役立ちます。

[Talking AIニュースレターに登録]して、AIに関する学習内容やAIエキスパートとのインタビューを共有することができます。AIに特化したウェビナー、カンファレンス、ワークショップに参加することも、最新の進歩を把握するための効果的な方法です。

将来の見通しと機会

今後、生成AIはさらに進化していくでしょう。AIが創造性と複雑な問題解決を必要とするタスクをますます巧みにこなせるようになり、AI生成コンテンツと人間が作成したコンテンツの境界線がさらに曖昧になる進歩が期待できます。この進歩により、AI開発、倫理、政策立案における新しいキャリアパスだけでなく、ヘルスケア、エンターテイメント、金融など、AIを応用できる分野での仕事の役割も開かれる可能性があります。

また、将来的には、よりアクセスしやすく、ユーザーフレンドリーなAIツールが登場し、あらゆる階層の人々がAIを使って実験したり、創造したりできるようになるでしょう。そして、AIが私たちの日常生活にますます統合されるにつれて、このテクノロジーを理解し、関与することは、今日のコンピューターリテラシーと同様に、不可欠なスキルになるでしょう。

5年から10年後には、生成AI以前の時代について懐かしさと、それがなかった時代を信じられない気持ちで語るようになるかもしれません。そして、そのとき、あなたは導入初期に使い方を学んでいてよかったと思うでしょ。