生成AIを完全理解ーーテキストから動画まで5つの分野を徹底解説

前回の記事ではGPTシリーズのバージョンについて詳しくご紹介しましたが、今回は生成AIの種類ごとにその特徴や技術についてお話しします。

生成AIは、大きく分けて「テキスト」「画像」「音楽」「音声」「動画」の5つに分類されます。それぞれの技術的な特徴を具体的に見ていきましょう！

テキスト生成AI

まずはテキスト生成AIについてです。この分野では、人間が書いたような自然な文章を生成するために、自然言語処理（NLP）と機械学習が使われています。NLPは、人間が使用する言語のルールや文脈をコンピューターに理解させる技術です。一方、機械学習では、大量のテキストデータを学習し、そのデータから新しい文章を生み出す仕組みを構築します。

テキスト生成AIの代表例としては、チャットボットや記事の自動生成ツールが挙げられます。たとえば、GPTシリーズは文脈を深く理解しながら適切な表現を生成できるため、多くの場面で活用されています。

画像生成AI

次に画像生成AIについて見ていきましょう。画像生成AIでは、リアルな写真やイラストを生成するために、GAN（Generative Adversarial Networks）やVAE（変分オートエンコーダー）、そしてCNN（畳み込みニューラルネットワーク）といった技術が用いられます。

GANは、生成モデルと識別モデルが互いに競い合うことで、現実的な画像を生成する技術です。一方、VAEはデータの潜在的な特徴をもとに画像を生成します。そしてCNNは画像データの特徴を抽出し、その構造を解析するために使用されます。これらの技術の組み合わせにより、写真のようにリアルな画像から、アート風のイラストまで多彩なビジュアルが作られます。

音楽生成AI

音楽生成AIは、楽曲の自動生成やメロディの提案を行う技術です。MIDIデータやリズムパターンといった情報を基に楽曲を作ることが一般的です。この生成プロセスでは、RNN（リカレントニューラルネットワーク）が重要な役割を果たします。

RNNは、音楽のような時間的な流れを持つデータに適しており、楽曲全体の一貫性を保ちながらメロディやリズムを生成します。これにより、自動作曲ツールや音楽制作アシスタントなどの応用が可能になっています。

音声生成AI

音声生成AIは、音声データを生成するための技術です。例えば、音声案内やナレーション生成などで活用されています。一般的に教師あり学習によってモデルのトレーニングがされています。

教師あり学習とは、テキストデータとそれに対応する音声データをセットで学習させる手法です。この技術により、人間が話しているような自然な音声を生成することが可能です。また、話し方や声の抑揚も学習できるため、特定の話者の声を模倣することも可能です。

動画生成AI

最後に動画生成AIについてです。動画生成AIでは、複数の静止画像を連続的につなぎ合わせて動画を生成します。このプロセスでは、フレームごとの生成精度だけでなく、各フレーム間の一貫性を保つことが重要になります。

動画生成では、GANやVAEが各フレームの生成を担い、さらにRNNが時間的なつながりを管理します。この技術によって、短いアニメーションやリアルな動画の生成が可能になっています。

まとめ

生成AIは、それぞれの分野で異なる技術を活用し、多彩な応用が可能です。今回は「テキスト」「画像」「音楽」「音声」「動画」の5種類について、その特徴と技術をご紹介しました。これらを理解することで、生成AIパスポートの出題範囲も網羅できます。