【生成AI入門】わかりやすく解説：テキストと画像生成の世界

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います。Azure OpenAI Service や AWS Bedrock などを使用し、生成AIを活用したシステム開発を得意としています。

生成AIとは、テキスト、音声、画像などの新しいコンテンツを自動的に作り出すことができる人工知能のことです。

特に、ChatGPTのようなツールは、無料でアクセス可能なチャットボットとして、多くの人々に利用されています。しかし、生成AIにはまだ完璧ではない点が多く、時には不正確または不適切な結果を生み出すことがあります。

​そのため、生成AIを使用する際には、訓練データの選択やモデルのカスタマイズ、人間による確認が重要となります。このような点に注意しつつ、我々人間はAIとうまく付き合っていくことが求められる時代になりました。

生成AI技術は急速に進化しており、今後も多くの新しい機会を提供してくれることが期待されます。

この記事では、生成AIとはそもそもどういうものなのかを知りたいという読者へ、生成AIの基礎と、活用事例を紹介したいと思います。

生成AIの基礎と応用　テキスト・画像生成の新時代

生成AIとは：革新的なコンテンツ作成ツール

生成AIは、新しいコンテンツ作成を実現する技術として、急速に注目を集めています。この技術は、音声、プログラム、画像、テキスト、ビデオなど、多様なコンテンツを生成することができます​​。

ChatGPTのような生成AIを使用したサービスは、新しいアートや音楽、バーチャルワールドなどの興味深いコンテンツを生み出す能力を持っています。これらは単なるエンターテイメントにとどまらず、新しい製品デザインの作成やビジネスプロセスの最適化など、実用的な用途にも使用されています​​。

ChatGPTは特に注目を集めており、質問に対する回答を生成する能力により、多くのユーザーに利用されています。このようなツールは、プログラム、大学レベルのエッセイ、詩、ジョークなどを生成することができますが、不正確または不適切な結果を生み出すこともあります。そのため、これらのモデルは、訓練に使用されるデータの質によって大きく左右されます​​。

生成AIは、広範な機械学習カテゴリの一部であり、大量のデータからパターンを学習して人間の知性を模倣することを目指しています。これまでは予測モデルに主に限定されていましたが、生成AIの出現により、単に写真を認識し分類するだけでなく、要求に応じて画像やテキストの説明を作成する能力が付加されました​​。

生成AIの開発は、主に大手テクノロジー企業が取り組んでいます。これらの企業は、世界トップクラスのコンピュータ科学者やエンジニアを雇用しており、OpenAI、DeepMind、Metaなどが代表的な例です​​。しかし、生成AIの利用はビジネス界においても広がりを見せており、多種多様な書き込みを瞬時に生成し、目的に合わせて編集することが可能です。これにより、IT、ソフトウェア業界をはじめとする多くの業界が恩恵を受けています​​。

最後に、生成AIモデルの出力は非常に説得力がありますが、時には間違った情報や偏見を含むことがあります。これらのリスクは、初期データの選択、特化したモデルの使用、一般モデルのカスタマイズによって軽減することができます。また、重要な決定においては人間の介入を維持し、生成AIモデルを使用する際の倫理的、法的リスクに対処することが重要です​​。

ChatGPTの活用事例：テキスト生成の新たな可能性

​ChatGPTは、テキスト生成の分野で革新をもたらしています。このシステムは、さまざまな質問に対して、それに応じた回答を生成する能力を持っています。

このサービスは、ユーザーが提供するプロンプトに基づいてプログラム、大学レベルの論文、詩、ジョークなど、多様なテキストコンテンツを生成することができます。

また、テキストを生成する能力を活かして、世の中に公開されている情報に対して質問したり、要約してもらったりすることができます。これにより、今までは知りたいことをいろんなキーワードで検索したり、詳しい人に聞いたりしていた手間が大幅に削減され、チャットに聞けば概要は一瞬で知ることができるようになりました。
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​ChatGPTは個人で使用することもありますが、もちろん業務上も非常に有用です。例えば議事録の作成、企画書のアウトラインの作成、ブログ記事のアウトラインの作成、システムの要件定義のアウトラインの作成、アイデア出し、、、などなど、たくさんの用途が想定されます。

これまで人手でやっていた作業の一部をかなりの精度で自動化できるため、生産性を大きく向上することができます。逆に​ChatGPTを業務にうまく活用できないと、生産性の面で大きく遅れをとってしまうでしょう。

ChatGPTの業務利用にかんしては、下記ホワイトペーパーをご覧ください。

→ダウンロード：『ChatGPTのビジネス活用術 〜入門から応用まで〜』無料セミナー資料

画像生成AIの可能性：ビジネスやエンターテイメントでの活用

画像生成AIは、ビジネスとエンターテイメントの両分野において注目されています。この技術により、写真のようにリアルな画像、アート風の画像、アニメ風の画像など様々な画像がAIによって自動的に生成されます。

画像生成AIによって従来の方法では考えられなかった新しいビジュアル表現が可能になっています。ビジネスでは、製品デザインのプロトタイピングやマーケティング素材の生成に利用され、エンターテイメント業界では、映画やゲームのための独創的なビジュアルエフェクトの作成に貢献しています。

​ただし、生成される画像の品質や実用性は、使用されるAIモデルと訓練データに依存するため、その点には注意が必要です。この分野は急速に発展しており、今後もさらなる可能性が期待されています​​。

AIによる学習とモデル開発の進化

AIによる学習とモデル開発は、近年大きな進化を遂げています。特に、機械学習の分野では、モデルが膨大なデータセットからパターンを学習し、これまでにない新しいアプローチを可能にしています。

​従来は予測モデルに限定されていた機械学習が、生成AIの出現により、新しい画像やテキストの生成にまで及ぶようになりました。これにより、自然言語処理や画像認識の精度が向上し、より複雑なタスクの解決が可能になっています。しかしながら、これらの進歩は、大規模なデータセットと高度な計算能力を要求するため、大手テクノロジー企業が主導する傾向にあります​​。

生成AIの実用性と限界　ビジネスと社会への影響

生成AIの実用的応用：業務プロセスの最適化

生成AIは業務プロセスの最適化において重要な役割を果たしています。この技術を用いることで、企業は製品設計、マーケティング戦略、顧客サービスなどの面で生産性を圧倒的に高めることができるようになりました。

​特に、AIによるテキストや画像の自動生成は、コンテンツ作成の時間とコストを大幅に削減し、さまざまな業界で新しい事業機会を創出しています。しかし、生成AIの能力には限界もあり、出力されるコンテンツの正確性や適切性、倫理的な問題に注意を払う必要があります​​。

つまり、業務上、人間の手でやるべき部分と、生成AIに任せる部分を適切に切り分ける必要があり、それを前提として業務プロセスそのものを見直し、最適化する必要が出てきます。

生成AIに業務の一部を任せることを前提とした業務プロセスの最適化が進むと、組織の生産性は圧倒的に高まることでしょう。

不正確な結果とその対策：生成AIの課題

生成AIは多くの可能性を秘めていますが、不正確な結果を生み出すこともあります。文章としては非常に自然なものであっても、事実と異なる回答をすることがあるということです。この問題は、AIが訓練に使用するデータの品質やバイアスに大きく依存しているため生じます。

​例えば、ChatGPTは基本的な数学問題が解けなかったり（筆者も、単純な足し算に誤って回答されたり、三角形の面積が求められなかったりする出力を何度も経験しています）、性別や人種の偏見に満ちたインターネット上の内容を反映した回答を提供することがあります。

これらの課題に対処するためには、技術的にはトレーニングデータの厳選、モデルのカスタマイズが必要ですが、ユーザーの立場としてはAIを鵜呑みにしないという姿勢が必要です。そして最終的な出力に対する人間の確認が必要です。これにより、AIの出力の正確性と適切性を高めることができます​​。

倫理的な懸念とリスク管理：生成AIの使用における注意点

生成AIの使用には倫理的な懸念とリスク管理が重要です。
AIモデルは、訓練データに含まれる性別、人種などの偏見を反映する可能性があります。

これらのリスクを軽減するためには、訓練データの選択に注意を払い、特化したモデルの使用や一般モデルのカスタマイズを検討することが必要です。さらに、AIモデルの出力を人間がチェックし、重要な決定や人間の福祉に関わる事柄では使用を避けるべきです。これにより、生成AIがもたらす倫理的、法的リスクに対処することができます​​。

ChatGPTはこの点にかなりの注意を払っているようで、少しでも偏見、差別、暴力と解釈されるような言葉を入力すると、回答を得ることができません。

例えば私の経験ですと、ChatGPTに金閣寺の写真をアップロードして、金閣寺がゴジラに攻撃を受けているという画像の生成をお願いしてみたのですが、暴力的な表現と解釈され（実際に暴力的なのかもしれませんが・・・）、出力を断られました。

生成AIの未来展望　技術進化の可能性と挑戦

生成AIの社会への影響：教育、エンターテイメント、その他の分野

​生成AIは教育、エンターテイメント、その他の分野においても大きな影響を与えています。

教育分野では、個人の能力や興味に応じてパーソナライズされた学習体験の提供や、教材の自動生成により、教育の質を高めることが期待されています。

エンターテイメント業界では、リアルタイムな動画生成や音楽作成などにより、新しい形の芸術表現が可能になっています。

​これらの分野における生成AIの活用は、従来の方法とは異なる新しいアプローチを提供し、さらなるイノベーションの道を開いています​​。

生成AI技術の急速な進化、今後の期待

生成AI技術は急速に進化しており、その可能性は計り知れません。

​実際、2022年の12月にChatGPTがローンチされてから、本記事を公開した2023年12月時点で、実現されている機能も出力されるコンテンツの精度・種類も全く異なります。

画像生成で有名なStable Diffusionも、生成する画像の品質はこの一年で比較できないくらい向上しています。

この分野では、コンテンツ生成のみならず、予測分析、データ解析、さらにはインタラクティブなアプリケーションの開発においても、新しい可能性を開いています。

​特に、自然言語処理や画像認識の進歩は、AIのさらなる応用範囲を広げています。しかしながら、これらの進歩は、データの品質や倫理的な問題、計算資源の必要性など、新たな課題をもたらしています。今後、この分野は引き続き大きな注目を集め、ビジネスや社会に多大な影響を与えることが期待されています​​。

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