生成AIの基本的な仕組み
生成AIは、下記のプロセスでコンテンツを出力します。
1.学習データの読み込み
2.プロンプトの解析～生成
このように、生成AIは、単に回答を生成するのではなく、生成するために自ら学習できるのが特徴です。
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従来のAIと生成AIとの違い
従来のAIは、学習済みのデータの中から「最も適切な回答を探して提示する」性質を持っています。一方、生成AIには「新しいコンテンツを生み出す能力」があります。この違いは、学習方法の違いに起因します。
従来のAIが利用する機械学習
従来のAIが利用する機械学習には、3つの主要な種類があります。
| 機械学習の種類 | 学習方法 |
| 教師あり学習 | あらかじめ正解が付けられたデータ（ラベル付きデータ）を使ってAIを訓練する方法。正解を教えながら学習させることで、正しく判断できるようになる。 |
| 教師なし学習 | データに正解のラベルを付けずにAIを訓練する方法。AIはデータそのものを分析して、共通するパターンや特徴を見つけ出す。 |
| 強化学習 | AIが「行動」を試し、その結果に応じて「報酬」を受け取ることで学習する方法。試行錯誤を通じて最適な行動を判断できるようになる。 |
従来のAIは、これらの学習方法を組み合わせることで、さまざまなタスクに対応できる能力を身に付けます。
生成AIは「ディープラーニング」が基盤
生成AIは、前述の機械学習に加えて、機械学習の一種である「ディープラーニング」という技術を基盤にしています。ディープラーニングは、人間の脳神経系を模した人工ニューラルネットワークを使用し、データを何層にも分けて分析します。この「層」が脳の神経回路（ニューロン）に似ています。例えば、画像を分析する場合、最初の層は「線や色」を、次の層は「耳や目の形」を、その次の層は「顔全体」を理解するといった具合に、段階的に複雑な特徴を学んでいきます。
従来の機械学習との大きな違いは、データの判別に必要な情報をAI自身が自動的に抽出できる点です。従来のAIでは、「画像を判別するには色や形が重要」といった特徴を人が教える必要がありました。一方で、ディープラーニングはこれを自動で見つけるので、テキストや画像、音声など複雑なデータも扱えるのです。
この技術の発展によって生成AIが誕生し、現在は画像認識や音声認識、文章生成といった幅広い分野で活用されています。
生成AIの主な種類
生成AIには、さまざまな種類があり、それぞれの特性に応じた活用が可能です。代表的な種類を紹介しましょう。
種類1｜会話タイプ
会話型AIは、人間と自然な会話ができるチャットボットやバーチャルエージェント（仮想エージェント）を指します。このタイプの生成AIは、会話を楽しむだけでなく、ブログ記事の作成やSNS投稿内容のアイデア出しなど、幅広い用途に対応しています。
種類2｜要約タイプ
要約型AIは、長い文章やドキュメントの要点を抽出し、簡潔にまとめる機能を持つ生成AIです。このタイプは、ニュース記事やレポートの要約、ビジネス文書の整理といった用途で使用されます。
種類3｜コンテンツ生成タイプ
コンテンツ作成に特化したAIは、特定のトピックに基づいて自然な文章を生成します。ブログやSNSの投稿文、広告のキャッチコピー、ランディングページ、顧客レビューへの返信文など、幅広い活用が可能です。
種類4｜画像生成タイプ
画像生成AIは、テキストや指定されたテーマに基づいて画像を作成します。このタイプは、広告やマーケティング分野での使用が増加しており、従来のデザインプロセスを効率化するツールとしても注目されています。
種類5｜動画生成タイプ
動画生成AIは、静止画像やテキストから動画を生成する機能を持っています。プロモーションビデオや商品紹介動画など、マーケティングや広告分野での利用が期待されています。
種類6｜音楽生成タイプ
音楽生成AIは、テーマやジャンルに基づいて音楽を生成します。ゲームや広告のオリジナル音楽の作成、プロデューサーや作曲家のアイデア出しなど、音楽制作の補助として利用されています。
種類7｜コード生成タイプ
コード生成AIは、開発者が入力した要件に基づいてコードを自動生成する技術です。初心者向けのプログラミング支援や作業効率の向上に活用されています。
ただし、生成されたコードにはセキュリティホールがないか、確認が必要です。
種類8｜その他
上記以外にも、スケジュール管理や3Dモデルの作成など、特定の用途に特化した生成AIがリリースされています。
生成AIに活用されるモデル
生成AIには、さまざまなモデルが活用されており、それぞれが特定のタスクに適した特徴を持っています。下記に主要なモデルを紹介します。（※2024年11月時点）
モデル1｜VAE
VAE（Variational Auto-Encoder）は、データから重要な情報を抜き出し、それをもとに新しいデータを作り出すモデルです。このモデルは、イラスト制作や医療画像の修正といった分野で利用されるほか、人間の顔認証やデータのパターン分析にも役立っています。
モデル2｜GAN
GAN（Generative Adversarial Network）は、生成器と識別器という2つのネットワークが競い合いながら学習するモデルです。生成器は新しいデータを作り出し、識別器はそのデータが本物か偽物かを判定します。このプロセスを繰り返すことで、生成されるデータの質が向上します。
具体的な活用例として、低解像度の画像を高解像度に変換する技術や、テキストから新しい画像を生成する技術があります。
モデル3｜拡散モデル
拡散モデルは、画像生成に特化した技術で、まず元の画像にノイズを加え、そのノイズを徐々に取り除くことで新しい画像を生成します。この手法により、モデルは画像の重要な部分を認識し、高品質な画像を生成できます。
主にアート作品の生成や写真の高解像度化に活用されており、近年注目されている技術の一つです。
モデル4｜GPT-3
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）は、自然言語処理に特化した生成モデルで、膨大なテキストデータを分析して自然な文章を生成します。
ChatGPTのリリースにより、GPT-3の高度な能力が広く知られるようになりました。
モデル5｜GPT-4
GPT-4は、GPT-3をさらに進化させたモデルで、より多くのデータを学習し、複雑なタスクに対応できる高い性能を持っています。このモデルは専門的な知識を要するタスクにも対応可能で、生成されるテキストの精度も向上しています。
ChatGPTでは、GPT-4 TurboやGPT-4oといった進化型も公開されており、幅広い分野での活用が期待されています。
まとめ
生成AIは、膨大なデータを基に新たなコンテンツを生み出す技術で、従来のAIとは異なる仕組みを持ちます。会話型や要約型、コンテンツ生成型、画像生成型などさまざまな種類があり、業務効率化や創造的な分野での利用が進んでいます。
また、VAEやGAN、GPT-4などの高度なモデルが、それぞれの用途に応じた成果を提供しています。導入を検討する際は、それぞれの特性を理解し、自社に合った生成AIを選定しましょう。導入手順について詳しくは、下記の記事もご覧ください。
関連記事：「【導入事例あり】生成AIの導入手順と導入効果を高めるポイントを紹介」
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