生成AIとは何か？仕組みや従来のAIとの違いについて解説

・生成AIの仕組みや種類について知りたい
・生成AIと従来のAIとの違いについて知りたい
・生成AIのメリットとデメリットについて知りたい

今回は、上記のような疑問について解説していきます。 

近年、AI技術は目覚ましい進化を遂げており、私たちの生活に様々な変化をもたらしています。
従来のAIは、データ分析や予測などに活用されてきましたが、近年注目を集めているのが「生成AI」です。
生成AIは、学習したデータをもとに、新しいデータやコンテンツを創造することができます。
本記事では、生成AIの技術と仕組みや従来とのAIとの違い、メリット・デメリットについて詳しく解説したいと思います。

1. 生成AIとは？

生成AIは、Generative AIの略称で、「生成型人工知能」とも呼ばれます。従来のAIが過去のデータに基づいて分析や予測を行うのに対し、生成AIは学習したデータをもとに、新たなデータやコンテンツを創造することができます。

具体的には、以下のようなことができます。

  • 文章生成: 小説、詩、ニュース記事、広告文など、様々な文章の生成
  • 画像生成: 写真、イラスト、絵画など、様々な画像の生成
  • 音楽生成: 楽曲、効果音、BGMなど、様々な音楽の生成
  • 動画生成: アニメーション、映画、広告動画など、様々な動画の生成
  • コード生成: プログラムコード、Webサイト、アプリなど、様々なコードの生成

生成AIは、教師データ（AIが機会学習に利用するデータ）あり学習と、教師なし学習の2つの方法で学習することができます。

  • 教師あり学習: 正解データと入力データをペアにして学習することで、入力データに対してどのような出力を生成すればよいかを学びます。
  • 教師なし学習: 正解データを与えずに入力データのみを与えて学習することで、データ間の潜在的な関係性を学び、新しいデータやコンテンツを生成します。

2. 代表的な生成AIの仕組み

生成AIには、様々な種類があり、それぞれ異なる仕組みを持っています。以下に、代表的な生成AIの種類と概要をご紹介します。

敵対型生成ネットワーク（GAN）

GANは、2つのニューラルネットワークで構成される生成AIです。
生成ネットワークは、新しいデータやコンテンツを生成し、識別ネットワークは、生成されたデータが本物かどうかを判断します。
生成ネットワークは、識別ネットワークを騙すように学習することで、よりリアルで高品質なデータやコンテンツを生成することができます。
GANは、画像生成や動画生成などに広く利用されています。

変換モデル

変換モデルは、既存のデータを別のデータに変換する生成AIです。例えば、画像を別のスタイルに変換したり、音声を変声したりすることができます。
変換モデルは、画像編集や音声処理などに利用されています。

言語モデル

言語モデルは、文章を生成したり、言語を翻訳したりする生成AIです。
言語モデルは、チャットボットや翻訳ツールなどに利用されています。

３． 従来のAIとの違い

従来のAIは、過去のデータに基づいて分析や予測を行うことに重点が置かれていました。一方、生成AIは、学習したデータをもとに新たなデータやコンテンツを創造することができます

従来のAIと生成AIの主な違いは以下の表の通りです。

区別項目生成AI従来のAI
目的新しいデータやコンテンツを生成学習データに基づいて判断や予測を行う
能力文章生成、画像生成、音楽生成、動画生成、コード生成など画像認識、音声認識、自然言語処理、機械翻訳、異常検知、ロボット制御など
学習データテキスト、画像、音声、動画、コードなどテキスト、画像、音声、動画、センサーデータなど
出力新しいデータやコンテンツ確率、推論結果、制御信号など
活用例小説、詩、音楽、画像、動画、ゲーム、プログラミング医療診断、金融、マーケティング、製造、自動運転など

生成AIは、従来のAIと組み合わせることで、さらに強力なツールとなります。
例えば、従来のAIで画像を認識した後、生成AIでその画像に合わせた文章を生成するといった活用が考えられます。

４. 生成AIのメリット・デメリット

メリット

生成AIには、以下のようなメリットがあります。

  • 創造性の向上: 人間では思いつかないような、独創的なアイデアやコンテンツを生み出すことができます。
  • 作業効率の向上: 文章生成、画像生成、コード生成など、様々なタスクを自動化することができます。
  • コスト削減: 人件費や開発費などを削減することができます。
  • 新商品・サービスの開発: これまでにない新商品やサービスを開発することができます。
  • 顧客満足度の向上: 顧客のニーズに合わせた、よりパーソナライズされた商品やサービスを提供することができます。

生成AIは、様々な分野で効率化やイノベーションをもたらす可能性を秘めています。

生成AIのデメリット

一方で、生成AIには以下のようなデメリットもあります。

  • 倫理的な課題: 差別的なコンテンツや、フェイクニュースなどを生成してしまう可能性があります。
  • 著作権侵害: 既存のコンテンツを模倣したようなコンテンツを生成してしまう可能性があります。
  • 安全性への懸念: 悪意のある者が、生成AIを悪用してサイバー攻撃などを仕掛ける可能性があります。
  • データ偏り: 学習データに偏りがあると、生成されるデータも偏ってしまう可能性があります。
  • 専門知識が必要: 生成AIを効果的に活用するには、AIに関する専門知識が必要となります。

生成AIを活用する際には、これらのデメリットを理解し、倫理的な問題や安全性に十分に配慮する必要があります。生成AIは、創造性を解き放ち、様々な課題解決を支援し、データの価値を高める可能性を秘めた革新的な技術です。
今後、技術革新と社会実装に向けた取り組みが進むことで、生成AIは私たちの生活や社会に大きな変化をもたらしていくことが期待されます。

しかし、倫理的な課題や安全性への懸念も存在するため、これらの課題を克服するための取り組みも重要です。
生成AIは、人類にとって大きな可能性を秘めた技術であると同時に、慎重な議論と対応が必要な技術でもあります。

これからも生成AIがどのように社会に実装されていくのか、注目していきましょう！