生成AI（ジェネレーティブAI）とは？初心者向けに解説！
こんにちは。
『AI CREATE LAB』代表の杉本です。
「生成AIって一体何？どうやって使えばいいの？」
と疑問に思っている方へ、本記事がその悩みを解決します。
この記事では、生成AIの基礎から初心者向けに分かりやすく解説します。
ぜひ最後までお読みいただき、生成AIの可能性を最大限に引き出してみてください。
この記事を執筆している私は、複数のAIプロジェクトやAIコミュニティの運営に携わり参画してきた実績があります。
生成AIの学びをより深めたい方は、『AI CREATE LAB』にご相談ください。
｜生成AIの定義と基礎知識
生成AIの言葉は知っていても、その定義と基礎については知らない人が多いと思います。
以下で詳しく解説します。
生成AIとは何か？従来のAIとの違い
生成AIとは、新しいデータやコンテンツを生成する能力を持つAIのことを指します。
従来のAIは主に既存データを分析し、そのデータからパターンや傾向を見つけることに特化していました。
一方、生成AIはそうした既存データをもとに、新たなデータやコンテンツを創り出すことができるのが特徴です。
具体的には、文章を自動生成するテキスト生成AIや絵を描くことができる画像生成AI、音楽や音声を創る音声生成AIなどが該当します。
生成AIが注目される背景と理由
生成AIが注目を集めている理由の一つは、その応用範囲の広さです。
例えば、企業は生成AIを使って商品の宣伝コピーを自動生成したり、顧客対応のためのチャットボットを効率的に運用したりしています。
また、クリエイティブな分野でも、デザイナーやアーティストが生成AIを活用して新しいデザインやアートを生み出すことが増えています。
生成AIはビジネスの生産性向上や、クリエイティブな作業の効率化に寄与しています。
私もクリエイティブの分野で10年以上仕事をしていますが、生成AIが出てきた時はとても衝撃でしたが今では当たり前に活用中です。
｜生成AIの種類
生成AIの種類は以下の4種類です。
それぞれ詳しく解説します。
・テキスト生成AI
・画像生成AI
・動画生成AI
・音声生成AI
テキスト生成AI
テキスト生成AIは、自然な文章を自動生成する技術です。
たとえば、ChatGPT等の自動テキスト作成ツールやチャットボットが該当します。
最近では、言語モデルの技術発展により人間らしい文章生成が可能です。
私の知り合いには、あまりにも人間的すぎる対応に恋心を芽生えた方もいらっしゃいますｗ
画像生成AI
画像生成AIは、写真やイラストを自動で生成する技術です。
特に、DeepDreamやStyleGANなどの技術が注目されています。
これらの技術は、芸術作品の作成や広告素材の制作などで活用されています。
元々写真が好きな私は、画像生成が楽しすぎて暇さえあれば生成していますｗ
動画生成AI
動画生成AIは、映像を自動生成する技術で、特に映像編集や特殊効果の分野で利用されています。
SoraやLuma Dream Machineが代表的な動画生成AIです。
たとえば、映画の制作過程でCG映像を生成したり、広告映像を自動で作成することが可能です。
音声生成AI
音声生成AIは、人間の声や音楽を自動生成する技術です。
SunoやRiffusionが代表的な音楽生成AIです。
この技術は、ボイスアシスタントや音声案内システム、さらには音楽の自動作曲などで活用されています。
｜生成AIに用いられる技術と仕組み
生成AIに用いられる技術と仕組みには以下の4つがあります。
それぞれ詳しく解説します。
・GPT
・VAE
・GAN
・拡散モデル
GPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、生成AIの中でも特に有名な技術で、主にテキスト生成に利用されます。
事前に大量のデータを学習し、その知識を基に新しい文章を生成する仕組みです。
この技術により、自然な会話や文章が生成されるため、さまざまなアプリケーションで利用されています。
VAE
VAE（Variational Autoencoder）は、生成モデルの一つで、特に画像生成に適しています。
この技術は、入力データの分布を学習し、それに基づいて新たなデータを生成します。
画像の特徴を抽出して、新しい画像を生成することが可能です。
GAN
GAN（Generative Adversarial Network）は、二つのニューラルネットワーク（人間の脳の神経網を模した数理モデル）を競わせることで、より精度の高い生成を実現する技術です。
一つのネットワークがデータを生成し、もう一つのネットワークがそのデータを評価します。
このプロセスを繰り返すことで、よりリアルな画像や音声を生成が可能です。
拡散モデル
拡散モデルは、データを徐々にノイズから再構築することで、新しいデータを生成する技術です。
特に、生成の過程での制御がしやすく、さまざまな応用が期待されています。
｜生成AIのデメリットとメリット
様々な分野で注目されている生成AIですが、一方でデメリットとメリットが存在します。
下記で詳しく解説を行います。
デメリット
生成AIにはいくつかのデメリットやリスクが存在します。
一番のデメリットとして、機密情報を入力してしまうと、その情報が意図せず流出する可能性があるでしょう。
また、生成されたコンテンツが誤った情報を含む場合、そのまま公開することで信頼性を損なうリスクもあります。
メリット
生成AIの最大のメリットは、その生産性向上です。
たとえば、マーケティング担当者は生成AIを使って大量の広告コピーを短時間で作成する事が可能です。
また、クリエイティブな仕事でもアイデア出しやデザインの初期段階で生成AIを活用すると、効率的に作業を進めることが可能です。
｜生成AIを安全に使うためのポイント3選
生成AIを安全に使うためのポイントは以下の3点です。
それぞれ詳しく解説します。
・個人情報や機密情報を入力しない
・AIの出力内容を人が検証する
・生成AIに対するガイドラインの策定
ポイント①：個人情報や機密情報を入力しない
生成AIを使用する際には、個人情報や機密情報を入力しないことが重要です。
生成AIは入力された情報を基にコンテンツを生成しますが、そのデータが外部に漏れる可能性があるためです。
ポイント②：AIの出力内容を人が検証する
生成AIが生成した内容は、必ず人間が検証する必要があります。
生成AIは非常に高精度なコンテンツを作成できますが、時には誤りや不適切な内容を含むこともあります。
そのため、生成AIが作成したコンテンツをそのまま使用するのではなく、必ずチェックすることが必要です。
ポイント③：生成AIに対するガイドラインの策定
生成AIを安全に利用するためには、企業や個人がガイドラインを策定することが必要です。
たとえば、生成AIを使って作成されたコンテンツの取り扱いや情報の管理方法について明確に定めると、リスクを最小限に抑えることが可能です。
｜おすすめの生成AIサービス
初心者にもおすすめの生成AIサービスは以下の2つです。
無料でも利用可能なのでまずは無料で試してみてください。
ちなみに私は、ChatGPTの有料版を主に使っています。
・ChatGPT
・ImageFX（Imagen3）
ChatGPT
ChatGPTは、OpenAIによって開発された高度な言語モデルの一種で、自然言語処理技術を活用して、文章の生成や質問への回答を行うAIです。
具体的には、膨大な量のテキストデータを元に学習し、人間のように会話をしたり、テキストの生成、編集、要約などを行うことが可能です。
DALL·Eを使った画像生成も可能です。
ImageFX（Imagen3）
ImageFX（Imagen3）は、Googleが提供する最先端のAI技術を活用して、誰でも簡単に高品質な画像を生成できるツールです。
専門的なデザインスキルがなくても、テキストで指示を入力するだけで、プロフェッショナルな仕上がりの画像をパソコンだけでなくスマホでも作成できます。
日本文化の理解度が高く、日本の表現の幅も広いです。
▼詳しい使い方はコチラの記事で解説しています。
｜まとめ
生成AIは、テキスト・画像・音声・動画などさまざまなコンテンツを自動生成する技術として、急速に普及しています。
その利用範囲はビジネスからクリエイティブな分野にまで広がっており、生産性の向上や新しいアイデアの創出に大きく貢献しています。
ただし、生成AIの利用にはリスクも伴いますので、安全に利用するためのガイドラインや注意点を守りましょう。
これからの時代、生成AIはますます重要な役割を果たすことになるでしょう。
生成AIの学びをより深めたい方は、『AI CREATE LAB』にご相談ください。
一緒にAIの学びを深めましょう。
【活動紹介】
『AI CREATE LAB』は、オフラインを中心としたクリエイティブ分野のAIを研究し学び合うAIサークルです。
オンライン上での情報共有やオフラインの交流会などを行い日々AIを研究しています。
半導体産業が盛り上がっている熊本県を拠点に活動しています。
一緒にAIの学び合える仲間を随時募集中です。
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