生成 AIとは？種類やメリット、活用方法をわかりやすく解説
生成AIによって、文章や画像、動画など手軽にコンテンツの生成が可能となり、さまざまなビジネス領域で活用が進んでいます。そもそも生成AIとは何か、生成AIの活用によってビジネスではどのようなメリットがあるのでしょうか。
生成AIとは？
生成AIは、ユーザーの指示（プロンプト）に対して、事前に学習したデータをもとに、AIが文章や画像、プログラムコード、動画、音声等のさまざまなコンテンツを自動で生成してくれる技術です。代表的なものとしては、2022年11月にOpenAI社からリリースされた「ChatGPT」があります。ChatGPTは、まるで人間が考えたような自然な文章を生成してくれることから、ビジネスのさまざまなシーンで活用可能であり、業務の大幅な効率化やコストの削減等のメリットがあると期待されています。生成AIの開発は、近年急速に進められており、世界中で日々新たなサービスがリリースされるなど、多くの分野で注目を集めています。
生成AIが注目される理由
かつて、コンピュータの発明やインターネット・携帯電話の普及が人々の生活に大きな変革をもたらしたように、AIは、もはや現代社会において不可欠の存在になりつつあります。特に生成AIは、人間による労働に取って代わり得るものとして、大きな社会的懸念をもたらすほどに発展しつつあり、もはや無視できない存在となっています。
生成AIと従来のAIの違い
従来のAIは、学習データの中からプロンプトに適合する情報を「抽出」し、その結果をアウトプットすることが主な機能であったのに対して、生成AIは、学習データをもとに、アウトプットを新たに「生成」しているという点に大きな特徴があります。 このような特徴から、生成AIには、学習データの制約を受けずに独自の表現やアイデアを生成することができるというメリットがありますが、他方で、アウトプットのクオリティが、ユーザーのプロンプトエンジニアリング（AIから望ましいアウトプットを得るために最適なプロンプトを入力するスキル）に大きく左右されるというデメリットもあります。
生成AIの仕組み
こうした生成AIの根幹を支える技術が、「機械学習（machine learning）」です。機械学習は、入力された大量のデータからパターンやルールを発見・学習し、新たに入力されたデータを分類・予測する一連の技術であり、生成AIの開発では、機械学習の中でも特に「深層学習（deep learning）」という学習方法が採用されることが一般的です。深層学習によって、入力されたデータからより多層的に特徴量を抽出することができ、より複雑で精度の高いタスク処理が可能になります。
一般的には、こうした機械学習を経て生成された基盤モデルのうち、より具体的なタスクに適合させたものが「学習済みモデル」と呼ばれ、これを製品やサービスに組み込んだものを総称して「生成AI」と呼ばれます。つまり、「具体的なタスク」の内容に応じて、生成AIにはさまざまな種類があるということです。
生成AIの種類
以下では、生成AIの主な種類について解説します。
テキスト生成AI
「ChatGPT」等に代表されるテキスト生成AIは「GPT-4」等の大規模言語モデル（LLM:Large Language Model）を基盤としています。大規模言語モデルは自然言語の取り扱いに適合させたモデルであり、数十億から数百億のパラメータを持つことで、とても自然なテキストの生成を可能にしています。これにより、例えば、議事録の作成やメールの返信、広告コピーの作成や小説の執筆など、幅広い場面で活用することが可能です。
画像生成AI
「Stable Diffusion」や「Midjourney」に代表される画像生成AIは、テキストや画像から新たな画像を生成してくれるもので、例えば、最終的に出力したい画像のイメージをテキストで入力するもの（t2t:text to image）や入力した画像をもとにして異なるイメージに再構成するもの（i2i:image to image）など、目的や用途に応じてさまざまなものがあります。
音声生成AI
音声生成AIは、音声データを入力すると、新たな音声データを生成してくれるAIです。例えば、ある人物やキャラクターの音声を大量に入力し学習させると、その音声でさまざまな文章を読み上げさせることができます。さらに、特定の感情に合わせたトーンや多言語での読み上げもできることから、一度音声を学習させてしまえば、ナレーションやコールセンターの自動応答などさまざまな場面で活用することができます。Googleの「Text-to-Speech AI」などが有名です。
動画生成AI
動画生成AIとは、テキストや画像から、AIが映像や音源を組み合わせ、新たな動画を自動生成する技術です。2024年2月にOpenAIが発表した「Sora」は、テキストから動画を生成してくれるもので、数秒程度の短い動画しか作れなかった従来の動画生成AIと比べ、最長で1分間の動画生成が可能であり、また、複数のシーンに渡る動画でも登場人物や空間の一貫性を保ち、物理法則を正しく反映した自然な動きを再現できることから、現在とても注目を集めている生成A Iの一つです。
3Dモデル生成AI
3Dモデル生成AIとは、テキストや画像から、AIが3Dモデルを自動生成する技術です。ゲームのキャラクターやオブジェクト、アニメや映画のCGコンテンツの制作などの業界において活用することが期待されており、今勢いのある生成AIの種類の一つです。「LumaAI」や「Tripo」、「Meshy」などが代表例です。
その他の生成AI
他にも曲のムードやジャンル、テーマを選択するだけで著作権フリーの楽曲を生成することができる音楽生成AI「SOUNDRAW」などがあります。
生成AI活用のメリット
このように、生成AIは日々続々と登場しており、さまざまな業界での活用が期待されています。生成AIを活用することで、業務の大幅な効率化とコストの削減が期待できるだけでなく、新たなアイデアやパターンの発見につなげる示唆を得られるという点で、従来のAIとは異なる、活用上の大きなメリットがあると言えるでしょう。
生成AIのビジネス活用シーン
具体的には、以下のようなビジネスシーンで生成AIを活用することが考えられます。
カスタマーサポートにおける対応の自動化やアシスト
メールの返信や電話対応などのカスタマーサポートは、日常的な業務の中でも多くの時間と労力を要する作業の一つですが、これらの業務は生成AIとの相性が良いものと考えられています。テキスト生成AI によって、顧客からの問い合わせの内容を理解して適切な文章を作成することはもちろんのこと、音声生成AIと組み合わせることで、24時間365日、自動で電話対応が可能なサービスが登場するなど、現時点でも実際に多くの企業が生成AIを導入している業務の一つです。
広告コピーやWeb記事のアイデア出しやたたき台の作成
また、前述のとおり、新たにアウトプットを生成してくれる生成AIの特徴を生かして、広告コピーやWeb記事その他のコンテンツ制作においてアイデア出しやたたき台の作成に利用することもとても有効な活用方法です。商品の特徴やターゲット層、文字数などを指定してプロンプトを入力すれば、より適したアウトプットを生成することが可能であり、また、人間が考えるよりも早く多くのアイデアを出してくれることから、生産性の向上に大きく寄与してくれることでしょう。
データ分析のサポートと、レポートの自動生成
大量のデータを迅速に処理可能な生成AIは、人間が見逃してしまうパターンやトレンドを発見することも期待できることから、データの分析や予測のほか、それらを基にしたレポートの作成にも活用することが可能です。出力形式等を指定すれば、ニーズに応じてフォーマットをカスタマイズすることができます。
生成AIの利用における注意事項
以上のように、生成AIには活用する大きなメリットがありますが、正しく利用するためには、注意しなければならない点も少なくありません。
AIの幻覚（ハルシネーション）
生成AIは、学習データをもとに、プロンプトに対して確率的・統計的に見て「もっとも確からしい」回答をしているにすぎないため、虚偽の情報が出力されてしまうことも少なくありません（このような問題を一般的に「ハルシネーション」と呼びます）。また、生成AIによっては、学習データの取得期間に制限があるために、最新の情報が反映されていない回答を出力することもあります。したがって、生成AIのアウトプットを業務で利用する場合には、必ず人間による品質確認や検証といった工程を踏まえる必要があります。
セキュリティ面
また、企業が生成AIを利用する際に特に注意しなければならないのがセキュリティ面です。生成AIによっては、入力したデータが機械学習に利用されてしまうものもあり、仮に個人情報や企業秘密を入力してしまうと取り返しのつかない事態になりかねません。そのため、入力したデータの取り扱いに関しては、利用規約等でしっかりと確認しましょう。
法的規制等
また、近年、生成AIに関する法的規制の在り方については、著作権法や個人情報法保護法などを中心に盛んに議論されていることに加え、業界や業種に応じて、独自のAI倫理を定めている分野もあることから、企業のコンプライアンスとしては、法的規制やこうしたAI倫理の動向にも注意する必要があるでしょう。
注意点を踏まえてAIを活用するならAzure OpenAI Serviceがおすすめ
この点、Microsoft Azureが提供する「Azure OpenAI Service」は、OpenAI社が提供している各種AIモデルをMicrosoft Azure上で利用できる唯一のサービスです。入力したデータが機械学習に利用されることがなく、Microsoft Azureの認証機能も使用できるため、セキュリティ面での安全性が高いのが特徴です。さらに、Azure OpenAI Serviceは、日本法を準拠法とし、東京地方裁判所を専属管轄とする契約が可能であることから、法的リスクの予測可能性が高い点でもおすすめです。
TD SYNNEXでは「Azure OpenAI Service」導入のご相談を承っております。Azure OpenAI Serviceの詳細はこちらもご覧ください。
適切なリスク対策を行い、生成AIサービスを活用する
日々続々と登場する生成AIサービスは、有効に活用すれば、業務の大幅な効率化やコストの削減が期待できます。しかし他方で、生成AIサービスを有効に活用するためには、そのリスクを正しく把握したうえで、導入を考えている業務との関係で、どのような機能や仕様であればそのリスクを抑えることができるのかを慎重に検討する必要があります。特に企業においては、社内ガイドラインの策定や従業員への周知、トレーニングの実施といった対策も重要であり、生成AIサービスを業務に導入するにあたっては、このような多角的視点で、各サービスを比較検討すると良いでしょう。
【筆者プロフィール】
河瀬季／かわせ・とき
モノリス法律事務所 代表弁護士
小3でプログラミングを始め、19歳よりIT事業を開始。
ベンチャー経営を経て、東京大学法科大学院に入学し、弁護士に。
モノリス法律事務所を設立し、ITへの知見を活かして、IT・ベンチャー企業を中心に累計1,075社をクライアントとしている。
