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生成AI

KenjiOno

皆さん、こんばんは。Kenji Onoです。

今回は生成AIに関してダラダラと書いてみたい。ちなみに、私は生成AIの専門家ではないものの、業務上でチョコチョコと使ってはいる。ただ、本稿では上手な生成AIの活用方法について述べるものではないことを伝えておきたい。良質な記事が既に多く存在しているため、後発的なポジションな上、浅識にも関わらずぶち上げる勇気はない。

さて、ビジネス業界において「生成AI（Generative AI）」という単語が登場したなと思ったら、瞬く間に定着したように思う。また、比例してAIツールも物凄い数が世に放たれている。一体どのくらいの数が存在しているのだろうか？その答えに近づくため、個人的に利用させて頂いているWebサイト「sayhi2.ai (👋 Say Hi to AI)」を確認すると、「5000以上のAIツールを掲載するメディアの管理人が～」との一文があることから、少なくとも5,000以上のAIツールが存在していることが分かる。

【生成AI】※NRIの用語解説より
　生成AI（または生成系AI）とは、「Generative AI：ジェネレーティブAI」とも呼ばれ、さまざまなコンテンツを生成できるAIのことです。従来のAIが決められた行為の自動化が目的であるのに対し、生成AIはデータのパターンや関係を学習し、新しいコンテンツを生成することを目的としています。

では、これらのAIの殆どが多くの方が耳にしたことがあるだろうChatGPTなのか？というと全く異なる。せっかくなので、生成AIツール群をChatGPTを活用して分類化すると概ね以下のようになる。

※以下の文章はChatGPTから示された内容となる。
↓ココから＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
生成AIツールは、主に入力されたデータや指示に基づいて新しいコンテンツや情報を生成するための人工知能技術です。これらのツールは様々なタスクに利用され、異なるアプローチやモデルが使われています。以下は、生成AIツールの一般的な分類です：

  1. 言語生成モデル（Language Models）：

    • テキスト生成モデル（Text Generation Models）: GPT (Generative Pre-trained Transformer)などが代表的で、自然言語処理タスクにおいて高度な文章や回答を生成します。

    • 対話モデル（Chatbots）: ユーザーとの対話を通じて応答を生成するモデル。一般的にはテキストベースでのやり取りが主流です。

  2. 画像生成モデル（Image Generation Models）：

    • GANs (Generative Adversarial Networks): ランダムノイズから新しい画像を生成するモデル。一つのモデルが生成し、別のモデルがそれを判定することで生成品質を向上させるアプローチを取ります。

    • VAE (Variational Autoencoders): 潜在空間から画像を生成する手法。画像の変化を滑らかに表現できるのが特徴です。

  3. 音声生成モデル（Speech Generation Models）：

    • WaveNet、Tacotronなど: 自然な音声合成を行うモデル。テキストから音声を生成する際に利用されます。

  4. 動画生成モデル（Video Generation Models）：

    • 動画生成GANsなど: 静止画から動画を生成するためのモデル。時間的な連続性を考慮して生成を行います。

  5. その他の生成モデル：

    • ゲームや音楽の生成モデル: ゲームや音楽を自動的に生成するためのモデルも存在します。

これらのモデルは、トレーニングデータ、アーキテクチャ、ハイパーパラメータの設定によって異なる性能と特徴を持ちます。生成AIツールは進化が続いており、新しい手法やモデルが定期的に提案されています。
↑ココまで＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

どうだろうか？ChatGPTは1.言語生成モデルに該当することが分かるが、それよりも大枠を掴むには十分な情報を得られたのではないだろうか？
もちろん、分類の正確性については、自分自身でも調査することを強く勧めるが、ものの数秒程度でこのレベルの回答を提示することに驚かされる。
従来の検索と言えば、Google等の検索エンジンに「生成AI　分類」等のキーワードを入力し、検索結果に引っかかった膨大な量のWebサイトへアクセスし、その内容を一つ一つ精査しつつ、それらから拾ったキーワードでさらに検索といったことを繰り返していた（いる）のではないだろうか？

ただし、生成AIにも誤情報や偽造内容等の問題点が強く懸念されていることも事実であるため、このあたりに十分注意を払いながらビジネスパートナーのように共創していくことが望ましいのかもしれない。

最後にもう一つ。
Gartnerから生成AIのハイプ・サイクルが提示されていたため、そのURLを紹介しておく。
https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20231012

以上、駄文・悪文を許されたし。

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