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生成AI（ジェネレーティブAI）は、従来のAIとは一線を画す新たな可能性をもった最新の技術です。
この記事では生成AIと従来のAIの根本的な違いから生成AIが持つ独特のメリットやできること、そして実際の活用事例までをわかりやすく紹介していきます。
テキスト、画像、音声など、様々なデータを自動生成する能力を持つ生成AIの魅力について深掘りしていくため、ぜひ参考にしてみてください。
情報系が得意です。
「生成AI（ジェネレーティブAI）」「AI」とは？特徴の違い
生成AI（ジェネレーティブAI）は、学習済みのデータを基にして新しいコンテンツやデータを自動生成するAI技術で、コンテンツを「創出」する技術でもあります。
ここでは、この生成AIについてその概念や仕組みを具体的に解説していきます。
生成AI（ジェネレーティブAI）の特徴
生成AI（ジェネレーティブAI）は、学習済みのデータを基にして新しいコンテンツやデータを自動生成するAI技術です。
この技術は従来のAIと異なり、単にデータを分析・処理するだけでなく新しい情報やコンテンツを「創出」する能力を持っています。
生成AIの応用範囲は広く、テキスト、画像、音楽、ビデオなど多岐にわたるコンテンツ生成に利用されています。
例えばテキスト生成ではニュース記事や物語の自動作成、画像生成ではリアルな画像やアートワークの創出、音楽生成では新しい楽曲の作曲などが可能です。
生成AIはディープラーニングの進化によってより複雑でリアルなデータの生成が可能になっており、クリエイティブな分野だけでなく、教育、エンターテイメント、広告などの多様な業界での活用が期待されています。
AI（人工知能）の特徴
AI（人工知能）はデータを解析し、パターンやルールを学習する能力を持っています。機械学習アルゴリズムを用いて、継続的に学習し、自己改善することができます。
反復的なタスクを自動化することができるため、人間の労力を省き、業務プロセスの効率化が可能となります。
大量のデータからパターンや相関関係を見つけ出すこともできます。これは画像認識、音声認識、自然言語処理などに使われている能力です。
複雑なデータを分析し、意思決定のプロセスをサポートすることができます。ビッグデータ解析や予測分析により、より正確な意思決定が可能となります。
人間の言語を理解し、生成する能力も持っています。チャットボットや仮想アシスタントなどはこれによって実現されています。
物理的な行動を制御するためにロボットに組み込まれることがあります。自律移動ロボットや製造業での自動化が可能となります。
「AI」と「生成AI」仕組みの違い
「AI」と「生成AI」は内部的な仕組みがどのように違うのでしょうか。
| AI | 生成AI | |
| 定義 | 人間の知能を模倣して、推論、学習、問題解決などのタスクを実行するシステム | テキスト、画像、音声、動画などのコンテンツを生成するAI |
| 代表的な技術 | 機械学習、ディープラーニング | 敵対生成ネットワーク (GAN)、Transformer |
| 学習方法 | 大量の教師データを使って学習する | 教師データなしで学習できる |
| タスク | 画像認識、音声認識、自然言語処理、ロボット制御など | テキスト生成、画像生成、音声生成、動画生成など |
| 特徴 | 推論、学習、問題解決などのタスクに強い | 創造性、独創性、革新性が高い |
| 活用例 | 自動運転、医療診断、金融詐欺検知など | 広告、アート、エンターテイメントなど |
| メリット | 人間ができないタスクを実行できる | 新しいアイデアや製品を生み出すことができる |
| デメリット | 偏見や差別を生み出す可能性がある | 悪用される可能性がある |
生成AIの仕組み
生成AI（ジェネレーティブAI）はディープラーニングという人工知能の一分野を基盤として、新しいデータやコンテンツを自動で生成する技術です。
大量のデータからパターンを学習し、それを基にして全く新しい画像、テキスト、音楽などを創出できます。
生成AIの進化によってクリエイティブな作業を支援するツールとしてだけでなく、データの拡張、シミュレーション、予測など、多岐にわたる分野での応用が期待されています。
例えば商品の説明文を自動生成したり、ユーザーの問い合わせに対する回答を生成したりすることが可能です。
また、従来のAIと生成AIの最大の違いはオリジナルコンテンツを創造できるかどうかにあり、従来のAIは学習済みのデータから最適な回答を探し出すのに対し、生成AIは0から1を生み出す能力を持っています。
AIの仕組み
AIの仕組みは多岐にわたりますが、一般的な深層学習アプローチを紹介します。
AIは大量のデータを入力として受け取り、それを解析し、パターンやルールを学習します。
この過程で、多層のニューラルネットワークが使用されます。
ニューラルネットワークは、入力層、中間層（隠れ層）、そして出力層から構成されます。
データは入力層に入力され、各ニューロンは重みとバイアスを持ち、それらの組み合わせにより情報を処理します。
中間層を通過することで、データは特徴を抽出し、最終的に出力層で結果が生成されます。
学習の過程では、モデルが与えられたデータに対して誤差を最小化するように調整されます。
これにより、モデルはデータの特徴を捉え、未知のデータに対しても予測を行う能力を獲得します。
そして、訓練されたモデルは新しいデータを解析し、予測や分類を行うことができるようになります。
このようにして、AIは複雑なデータのパターンを理解し、意思決定の支援などさまざまなタスクを実行します。
「AI」と「生成AI」のできることの違い
生成AIはデータを基に新しいコンテンツを作り出す技術であり、ビジネス、クリエイティブ産業、科学研究など多岐にわたる分野でその可能性が模索されています。
しかしこの技術が持つ能力には限界もあり、その適用範囲を理解することが重要となるでしょう。
ここでは、「AI」と「生成AI」のできることとできないことを解説していきます。
AIにはできて生成AIにはできないこと
単純な繰り返し作業の自動化
AI全般は、単純な繰り返し作業を自動化することが得意です。
例えば、工場の製造ラインでの部品の組み立て、金融業界でのトランザクションの監視、物流の最適化などが含まれます。
これらの作業は明確なルールに基づいており、大量のデータ処理や高速な計算が要求されるため、AIが効果的に利用され、生成AIにはできません。
リアルタイムの物理的な制御と操作
AIはロボティクスや自動運転車など、リアルタイムで物理的な制御と操作を行う分野でも広く利用されています。
例えば、自動運転車はカメラやセンサーから得られるリアルタイムデータをAIが処理し、適切な操作を瞬時に行う必要があります。
これは、生成AIが得意とするテキストや画像の生成とは異なる能力です。
音声認識と音声合成
AI技術の一部である音声認識と音声合成は、日常生活で広く使われています。
例えば、SiriやAlexaのような音声アシスタントは、AIがユーザーの音声指示を認識し、それに応じたアクションを実行します。
これらの技術は自然言語処理と密接に関連していますが、生成AIの専門分野とは少し異なります。
生成AIにはできてAIにはできないこと
複雑なテキストの生成と編集
生成AIは、AIにはできない人間が自然に感じるテキストを生成することができます。
例えば、ChatGPTはユーザーからの質問に対して自然な会話を生成したり、指定されたテーマに基づいてエッセイや物語を作成したりが可能です。
創造的なコンテンツの生成
生成AIはAIと違い、アートやデザインなどの創造的な分野でも利用されています。
例えば、DALL·EやStable Diffusionなどのモデルは、ユーザーが入力したテキストに基づいて新しい画像を生成することができます。
この能力は、従来のAIでは達成できなかった新しいコンテンツの創造を可能にしています。
プログラムコードの自動生成と提案
生成AIは、プログラムコードの生成や修正提案にも利用されています。
GitHub Copilotのようなツールは、開発者が書き始めたコードに基づいて、その続きを推測し自動で生成します。
これにより、開発者は生産性を大幅に向上させることができます。
特定のシナリオに基づいた動画生成
生成AIはAIにはできない、特定のシナリオやテキスト記述に基づいて、動画コンテンツを生成する能力も持っています。
例えば、マーケティング資料やエンターテインメントコンテンツの短い動画クリップを自動生成することが可能です。
これは、従来のAIでは実現が難しかった分野です。
「AI」と「生成AI」の種類の違い
「AI」と「生成AI」にはどのような種類があり、どのような違いがあるのでしょうか？
ここからは、種類の違いを解説します。
生成AIの種類
VAE（変分オートエンコーダ）
VAEはディープラーニングを活用した画像生成モデルの一つで、入力されたデータを低次元の潜在空間に圧縮してその潜在空間から新しいデータを生成することができます。
このプロセスはデータの本質的な特徴を捉え、それを基に新しい画像の創出を可能にします。
VAEは、顔画像の生成やスタイル変換など画像データの多様化に利用されたり、データの欠損値補完や異常検知などのタスクにも応用されています。
GAN（Generative Adversarial Networks）
GANは生成器（Generator）と識別器（Discriminator）という2つのネットワークを競わせることで、高解像度の新しい画像を生成するモデルです。
生成器が新しいデータを生成して識別器がそのデータが本物か偽物かを判断します。
この競争を通じて生成器はよりリアルなデータを生成する能力を向上させることができます。
GANは、ファッションやアートの分野での新しいデザインの生成、ゲームや映画でのリアルな背景の生成などに利用されています。
拡散（Diffusion）モデル
拡散モデルは、データを徐々にノイズで破壊してそのノイズを取り除くプロセスを学習することで高解像度な画像を生成する新しいアプローチモデルです。
このモデルは、ノイズの加減過程を逆転させることで非常にリアルで詳細な画像を生成することが可能になります。
拡散モデルは、特に複雑なテクスチャや細部が重要な画像生成タスクにおいて優れた性能を発揮します。
GPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）はOpenAIによって開発された大規模な自然言語処理モデルで、GPT-3やGPT-4などのバージョンがあります。
GPTは膨大なテキストデータから言語のパターンを学習し、それを基にして新しいテキストを生成します。
このモデルは文章の自動生成、質問応答、翻訳、要約など、多様な言語タスクに応用されています。
GPTの進化によって人間に近い自然なテキスト生成が可能になり、コミュニケーションやコンテンツ制作の分野での活用が進んでいます。
AIの種類・分類は様々
AIの種類や分類は、その能力や学習方法、目的などに基づいて様々な観点で行うことができます。
能力に基づく分類
弱いAI（ナローAI）・・・特定のタスクに特化したAI。例えば、チェスのプログラムや音声認識システムが該当します。
強いAI（ジェネラルAI）・・・幅広い知識と能力を持つAI。人間と同等またはそれ以上の能力を持つことが目指されますが、現在の技術では実現されていません。
学習方法に基づく分類
教師あり学習・・・ラベル付きのデータを使用して学習する方法。分類、回帰、機械翻訳などがこれに該当します。
教師なし学習・・・ラベルのないデータを使用して学習する方法。クラスタリング、次元削減、異常検知などがこれに該当します。
強化学習・・・環境との相互作用を通じて学習する方法。報酬を最大化するように行動を選択することで学習が進行します。
応用分野に基づく分類
自然言語処理（NLP）・・・テキストデータを解析し、理解するAI。機械翻訳、感情分析、テキスト生成などがこれに該当します。
画像処理・・・画像やビデオを解析するAI。画像認識、物体検出、画像生成などがこれに該当します。
ロボット工学・・・ロボットに制御能力と知能を与えるAI。自律走行、物体操作、人間との対話などがこれに該当します。
目的に基づく分類
予測・・・未来の状態や動向を予測するためのAI。株価予測、天候予測などがこれに該当します。
最適化・・・特定の目標を最大化または最小化するためのAI。経路最適化、スケジューリングなどがこれに該当します。
生成・・・新しいデータやアートワークを生成するためのAI。画像生成、音楽生成、テキスト生成などがこれに該当します。
国内の生成AI実例
生成AIの技術は日本国内でも多様な業界で活用され始めています。
ここでは、大日本印刷株式会社（DNP）、NEC（日本電気株式会社）、Zoom、ヤフー株式会社（PayPayフリマ）の4つの企業がどのように生成AIを実践しているかを見ていきましょう。
大日本印刷株式会社（DNP）
大日本印刷株式会社（DNP）は生成AIを活用して、顧客のニーズに合わせたパーソナライズされたコンテンツの生成に取り組んでいます。
具体的にはDNPはマーケティング資料や広告コンテンツの自動生成に生成AIを利用しており、顧客の過去の購買履歴や好みに基づいて、一人ひとりに最適化されたメッセージを生成しています。
これにより、マーケティングの効率化と顧客満足度の向上を実現しています。
NEC（日本電気株式会社）
NECは生成AIを活用した顔認証システムの開発に成功しました。
このシステムは大量の顔データから特徴を学習し、新たな顔画像を生成することができます。
これにより顔認証システムの精度向上に貢献しており、NECはこの技術をセキュリティ分野に応用して、より高度な認証システムの構築を目指しています。
Zoom
Zoomは、生成AIを活用して会議の要約を自動生成する機能を導入しました。
この機能によりオンライン会議中に話された内容をリアルタイムでテキスト化して、会議後に要約として提供することが可能になりました。
この機能は会議の効率化と情報共有のスムーズ化を実現しています。
ヤフー株式会社（PayPayフリマ）
ヤフー株式会社は、フリマアプリ「PayPayフリマ」において商品説明文の自動生成機能を導入しました。
出品者が商品名とカテゴリを入力するだけで、生成AIが適切な商品説明文を自動で生成します。
これにより出品者の負担を軽減し、より多くの商品がスムーズに出品されるようになりました。
日本国内のAI活用事例
続いては、日本国内でどのようにAIが活用されているのかをご紹介します。
ウェルスナビ株式会社
ウェルスナビでは、顧客のリスク許容度や目標に基づいて、AIアルゴリズムを活用して最適な資産運用戦略を提案しています。
これにより、個々の顧客のニーズに合わせたパーソナライズされた投資プランを提供し、リスクとリターンのバランスを最大化します。
また、AIは、市場の動向やデータをリアルタイムで分析し、ポートフォリオのリバランスや再調整を行うため、市場の変化に柔軟に対応し、ポートフォリオのパフォーマンスを最適化することができます。
AIチャットボットを活用して、顧客の質問や疑問に迅速に対応します。
顧客の投資行動や嗜好を分析し、より適切なサービスを提供するための洞察を得ることもできます。
AIは、過去のデータや市場の動向を分析して、潜在的なリスクを特定し、投資戦略を調整するため、リスクを最小限に抑えつつ、リターンを最大化する投資戦略を構築します。
MLOps導入（ヤマト運輸）
ヤマト運輸では、MLOpsを使用して配達ルートを最適化することで配達効率が向上させ、配達時間やコストを削減しました。
配達状況をリアルタイムで監視しており、配達遅延やトラブルを予測し迅速な対応を行なっています。
また、AIチャットボットや自然言語処理（NLP）を活用することで、顧客からの問い合わせやフィードバックを自動的に処理するシステムを構築しお問い合わせも効率化。
さらに、配達中のパッケージの破損や紛失などのリスクを予測することでリアルタイムで品質管理を行い、顧客満足度の向上にも成功しました。
CareWiz ハナスト（エクサウィザーズ）
ハナストは利用者の医療記録やセンサーデータを解析し、転倒や病気のリスクを予測するモデルを構築しました。
これにより、ケアプランの質を向上させ、利用者の生活の質を改善したり、介護施設の業務効率を向上させたりすることに成功。
利用者のフィードバックや行動データを解析して、サービスの改善点や問題点を特定し、適切な対策を講じ、顧客のロイヤリティも向上させています。
exaBase ロボティクス粉体秤量 for NEXTAGE（エクサウィザーズ）
エクサヴィザーズ exaBase ロボティクス 粉体秤量 for NEXTAGE
カワダロボティクス exaBase ロボティクス粉体秤量 for NEXTAGE
NEXTAGE（エクサウィザーズ）はAIを使用することで製造プロセス全体をモニタリングし、粉体の計量や投入の精度を向上させました。
リアルタイムでデータを分析し、製造ラインの調整や最適化を行うことで製品の品質や生産の効率化を実現し、また、粉体の計量や投入の過程で発生する異常を検知し適切な対応を行ったり、需要予測や在庫状況を分析し生産計画を最適化したりしています。
粉体の計量や投入の作業量を調整し、在庫の過剰や不足を防ぎながら、生産ラインの効率を向上させることを成功させました。
ロボティクスシステムを自己学習型にすることも可能で、過去のデータや操作履歴から学習し、粉体の計量や投入のプロセスを改善し、より効率的な作業フローを確立させています。
まとめ：AIと生成AIの違いを理解して正しく活用しましょう
生成AI（ジェネレーティブAI）は、従来のAIとは異なり新しいコンテンツやデータを自動生成する能力を持ち、ビジネスやクリエイティブな分野で新たな変化をもたらす可能性が大いにあるでしょう。
この記事では生成AIとAIの基本概念、仕組み、できることとできないこと、国内での実例までを幅広く紹介してきました。
技術発展においては、今後の新たな可能性を見つけるためにも、より多くの人が生成AIやAIに触れていくことが重要となるでしょう。
AI開発やシステム開発における悩みや案件をお持ちの方は、Jitera社に一度ご相談してみてはいかがでしょうか。
