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今さら人に聞けない生成AIとは?わかりやすく解説

AIとは

「ChatGPT」をはじめとした様々な生成AIがビジネスシーンや日常生活で活用され始めているこの頃、なんとなく耳にする機会は増えているけれどその実、どういうものかよくわからなかったりしませんか。
本記事では、生成AIについて、基本的な概念や仕組み、活用するメリットや注意点についてわかりやすく解説します。

生成AIとは

生成AIとは、ジェネレーティブAI(generative AI)、生成的人工知能とも呼ばれ、学習したデータの蓄積を元に、新たなコンテンツを生成してくれるAIです。生成できるコンテンツは、画像、文章、音楽、図面、プログラミングのコードなど多岐に渡ります。
今までもAI=人工知能の開発は進められており、お掃除ロボットや音声アシスタントなどすでに日常生活に浸透しているものもあります。そんな中に、近年新たに登場したのが生成AIですが、その最大の新規性はAI自らが新たにコンテンツを生み出す、つまり「0から1」を生み出すことができるという点です。次項でその仕組みについて詳しく解説します。

生成AIの仕組みと従来のAIとの違いについて

生成AIは大量の学習データを与えることで新しいコンテンツを生み出します。その仕組みについて理解するうえで重要なのが、似たような意味を持つ「AI」「機械学習」「ディープラーニング」というそれぞれの言葉をきちんと区別して捉えることです。言葉の定義の広さから言うと「AI>機械学習>ディープラーニング>生成AI」という関係になり、つまり生成AIは、機械学習の方法の1つであるディープラーニングで知識を積み重ねることでオリジナルのコンテンツを生成できるAIの一種ということになります。それぞれの意味について下記にまとめます。

AI(人工知能)

人間が普段行っているさまざまな知的活動(認識・思考・判断・学習など)を、コンピューターで再現しようとする技術全般を指します。顔認証システムや自動運転車、チャットボットなどがその一例です。

機械学習

大量のデータを読み込ませることでAIにルールやパターンを学習させ、その蓄積に基づいて未知のデータを予測・判断できるようにする技術を指します。 主に「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類があり、教師あり学習は問題と正解の情報を与えて学習させます。教師なし学習は問題のみを与え、その正解となる情報は与えずに学習させます。強化学習では正解の無い課題に対して、機械自身が試行錯誤を繰り返し最適な行動ができるように学習させます。

ディープラーニング

ディープラーニングとは、コンピューターが自動で大量のデータを解析し、データの特徴を抽出する技術です。人間や動物の脳神経回路(ニューロン)を模し、パターン認識をするように設計されたニューラルネットワーク(NN)を基に、中間層と呼ばれる構造を設けることで多層化したディープニューラルネットワーク(DNN)を使った学習で、「データの判別に必要な情報(=特徴量)を、人間が事前に指定しなくてもAIが自動で抽出できる」点が、従来の機械学習との大きな違いです。ディープラーニングにより、人力での特徴量の指定が難しかったテキストや画像、音声といったデータも、AIで取り扱えるようになったのです。 
そして、ディープラーニングを用いた研究が急速に進んだ結果、ChatGPTのような高度な文章生成能力を持つ生成AIが開発されました。

以上のような仕組みにより0から創造することができるようになった「生成AI」に対し、従来のAIは「識別系AI」ともよばれ、あらかじめ学習させた問題と答えをもとに、入力されたデータが正解か不正解かを識別するものでした。文字認識やOCR、AIカメラなどに代表されるように、従来は多くの人が「AI=識別系AI」と認識していたといえます。

生成AIを活用するメリットと注意点


ここでは生成AIのメリットと注意点について解説します。

メリットその1:時間、コストの節約


人間がデータを生成する際には、人件費も作業プロセスにかける時間も必要ですが、生成AIのデータ生成に要する時間は長くても数分程度と手作業とは比べ物にならないくらいの早さです。生成するデータが多く複雑な場合などには、時間もコストもかなり節約することができるでしょう。

メリットその2:クオリティの均一化


生成AIが生み出すのは膨大な学習から抽出する最適なデータであるため、例えば、イラストなど個人の特別な技術に頼ることなく誰もが一定のクオリティのデータを生み出すことができます。さらに、作業者による品質のばらつきも抑えることができます。

注意点その1:著作権への抵触に注意


生成AIは、既存のコンテンツからの学習をもとに新たなコンテンツを生成するため、著作権に抵触してしまうおそれがあります。例えば、画像生成AIでは、完成した画像が学習元のイラストの絵柄やタッチと類似し、トラブルになるケースがあります。

注意その2:情報漏洩に注意


生成AIを利用する際には情報漏洩にも注意が必要です。例えば、ChatGPTは、インターネット上の情報に加えて、ユーザーからの質問やその回答を蓄積・学習しています。そのため、ChatGPTに個人情報や機密情報を入力してしまうと、データベースにその情報が記録され、ほかのユーザーへの回答として提示される可能性が避けられないのです。

まとめ


ディープラーニングという機械学習の発達により従来のAIから飛躍的に進化した生成AI。今後さまざまなシーンで活用されるのではないでしょうか。注意点を考慮しながら、ぜひビジネスシーンでも役立ててみてはいかがでしょうか。

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