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生成AIの登場は、多くの業界に変革をもたらしつつあります。その精度の高さから、登場以来あっという間にユーザーが増加し、ビジネスに導入する企業も急増しています。本記事では、生成AIとは何か、従来のAIとの違いや生成AIで実現可能なこと、活用シーンや注意点などについて解説します。

生成AIとは

生成AIとは、コンピューターが学習した膨大なデータを基に、新しいデータやコンテンツを自動的に生成する技術のことです。「生成系AI」や「ジェネレーティブAI（Generative AI）」とも呼ばれます。

生成AIは、私たちの私生活や仕事にも影響を与えはじめました。テキスト生成AIの「ChatGPT」や、画像生成AIの「DALL-E」をはじめ、さまざまな生成AIが作られています。

従来のAIと生成AIは何が違う？

従来のAIは、データ整理や分類方法などのルールをコンピューターが学習し、そのルールに従って予測を行い、結果を出力するものでした。

たとえば、チェスのルールを人間がAIに学習させると、AIはルールに沿って次の相手の動きなどを高速に計算して予測して対応していました。

一方、生成AIは、ディープラーニングで膨大なデータを自動的に学習して、そこからAI独自の新たな考えや答えを創造できます。これにより、柔軟にさまざまなタスクに対応でき、新たなアイデアやコンテンツを生成します。

生成AIは、学習したデータを基に、0から1を作り出すことができるということです。従来のAIとの大きな違いを簡単に表すと以下のようになります。

• ➤ 従来のAI……決められたルールの範囲で問題解決や予測を行う
• ➤ 生成AI……学習したデータを活用して、独自の問題解決方法や答えを創造する

生成AIで実現可能なこと

生成AIを活用することで、何ができるのでしょうか。ここでは、生成AIでできる主な4つのことについてみていきましょう。

テキスト生成

テキスト生成AIは、フォームに入力されたプロンプトを基に文章を自動生成します。プロンプトとは、生成AIに対する指示のことです。

たとえば、「〇〇のテーマに従った小説を書いてください」などといったプロンプトを与えるだけで、小説を自動生成することが可能です。

テキスト生成に活用できる主なサービスとしては、「ChatGPT」や「Gemini」などが提供されています。

画像生成

画像生成を行う生成AIは、出力してほしい画像のイメージをテキストで指示すると、これまでにコンピューターが学習した画像データを基にしてオリジナルの画像を生成します。

たとえば、「〇〇をしている動物の画像」などをテキストで入力すれば、生成AIはプロンプトのイメージに最も近い画像を生成することが可能です。

画像生成AIには、「DALL-E」や「Bing Image Creator」、「Canva」などが提供されています。

動画生成

動画生成AIは、テキストで指示した動画のイメージに近いオリジナル動画を生成できます。

動画生成AIは難易度も高いといわれており、2024年2月の執筆時点では、短時間の動画生成AIが主流です。しかし近い将来には、長編ムービーなども動画生成AIで作成できるようになるでしょう。

動画生成AIには、「GliaStudio」や「Pictory」などのサービスが提供されています。

音声生成

音声生成AIもまた、テキストで生成してほしいイメージを入力することで、オリジナルの音声を生成するAIです。

たとえば、特定の人物の声をデータとして学習させることで、その人の声で文章を読ませることができます。動画のナレーションを自分で読み上げるのではなく、音声生成AIに作成してもらうといった使い方もできるでしょう。
AIでの3Dモデリングについて、「AIで3Dモデリングができる？AIを活用するメリットや注意点、生成AIツールの種類を紹介」の記事で解説してますのでご覧ください。

生成AIが苦手なこと

生成AIはさまざまなものを自動生成できますが、苦手な分野もあります。

まず、人間の感情を理解したり表現したりすることは苦手分野の一つです。生成AIはあくまでも学習したデータを基に創造するため、複雑で抽象的かつ主観的な人間の感情はデータとして生成しにくいのです。

たとえば、人間の“笑顔”は、優しさを表す笑顔もあれば、負の感情を表す笑顔もあり、文脈によって意味が変わります。このような微妙なニュアンスは、生成AIには理解が難しいものの一つです。

また、人間の直感力などは表現できません。生成AIはあくまでもコンピューターであり、人間がプロンプトで指示した範囲で動くものです。そのため、環境に対応して直感的に動く（臨機応変に生成する）ことは難しいのです。生成AIは、あいまいで抽象的なものの創造が苦手分野だといえるでしょう。

生成AIの活用シーン

生成AIは今、さまざまな分野で使われはじめています。ここでは、生成AIの活用シーンをみていきましょう。

自然言語による対話

生成AIを活用することで、自然言語による対話が可能です。

たとえば、自動応答をするチャットボットに生成AIを活用すれば、顧客の質問や問い合わせに対して自然な日本語で自動応答ができます。これにより、カスタマーサービスに関わる担当者の負担を軽減でき、質問や問い合わせをした顧客の待ち時間も解消されます。

文章の生成や要約

テキスト生成AIを活用することで、文章の生成や長文の要約、言語翻訳などが可能です。

たとえば、ECサイトの商品説明文作成に生成AIを導入すれば、作業の負担が軽減されます。商品名や商品のカテゴリを生成AIに学習させておくことで、自動的に商品説明文を作成することも可能です。これにより、商品を出品する度に文を考える必要がなくなります。

また、業務に必要な長文の資料確認をしなければならないケースでは、生成AIに文章を要約してもらうことで資料確認時間の短縮ができます。

コンテンツ生成の補助

生成AIを、新たなコンテンツのアイデア出しに活用することもできます。

たとえば、新商品やサービスの広告を作成する際、キャッチコピーのアイデアをいくつか自動生成してもらうことで、考える糸口になるでしょう。
より質の高いものにブラッシュアップできる時間が取れるなど、業務のパフォーマンス向上にもつながります。今後のコンテンツ作成では、生成AIを補助として活用することが珍しくなくなるでしょう。

プログラミングやデバッグ

ソフトウェアやサービスなどの開発において、プログラミングやデバッグなどの作業を生成AIで行うことも可能です。

どのような機能が必要なのかをプロンプトで生成AIに作成させれば、プログラミングコードを生成してくれます。また、プログラムが動作しない場合は、生成AIにデバッグをさせることもできます。

開発業務に生成AIを活用すれば、プログラミングやデバッグ作業の効率化が可能になるでしょう。

生成AIを活用する際の注意点

生成AIを活用することで、多くの業務が効率化できます。しかし、生成AIを扱うときには注意すべき点もあります。ここでは生成AIを活用する際の注意点をみていきましょう。

生成される結果はチェックが必要

生成AIが作成する文章などは、その時点でコンピューターが学習したデータを基にした情報で構成されています。そのため、最新の情報が取得できていない可能性もあるのです。

たとえば、時事問題などに関する記事を生成AIに書かせた場合、執筆時点の最新情報とは異なる古い情報で構成される場合があります。特にニュース記事などでは、古い情報を基に生成された文章をそのまま記事としてWeb上に掲載するわけにはいきません。

そのため、生成AIが作成するコンテンツは必ず人間の確認が必要です。誤解を生む記事や、著作権に抵触してしまう文章を生成する可能性があることを、生成AIを活用する者が理解しておかなければなりません。

悪用のリスク

生成AIを悪用すれば、フェイクコンテンツを作成することが可能です。

現存しないコンテンツを生成することで、一見本物の情報に見えるフェイク情報を簡単に作成できてしまいます。これが悪用されれば、詐欺やなりすましが起こったり、偽情報で特定の人物を攻撃するようなコンテンツが作られたりする可能性があるのです。個人にとどまらず、政治や国を偽るフェイクニュースも作られるかもしれません。

こうしたリスクを回避するためには、生成AIを使う側のリテラシーやモラル、倫理観を向上させることが必須です。また、情報を受け取る側も、生成AIにはそのような注意点があることを理解しておかなければなりません。

画像生成AIの「SketchUp Diffusion」とは

建築業界で建築物のデザインをする際には、画像生成AIの活用が考えられます。実際に、画像生成AIは3Dモデリングソフトに搭載されはじめているのです。

SketchUpでは、生成AIを活用した「SketchUp Diffusion」というツールが提供されています。3Dモデルなどを使ってレンダリングしたかのような画像を生成できるプラグインです。

たとえば、プレゼンテーションの作成やコンセプトを決める際に活用すればデザインアイデアを即座に生成できます。生成したい画像について、プロンプト（テキストによる命令）を入力したり、すでに用意されているスタイルプリセット（テンプレート）を使用したりすることで、さまざまなスタイルの画像生成が可能です。アイデアに直結する多くのヒントになるでしょう。

また、生成したい表現をプロンプトとして入力すれば、元となるモデルの形状はそのままに、設定スライダーを使って入力したプロンプトの影響を強めたり弱めたりするなど、効果の調整が可能です。

SketchUp Diffusionの詳細については、「SketchUp Diffusionを使ってアイデアやビジョンを具現化しよう」の記事で詳しく解説しています。実際の使い方については、「【アルファコックス ウェビナー】生成AI×SketchUp デザインアイデアを生み出す Diffusion」のウェビナー動画で操作を含めて詳細を解説しているのであわせてご覧ください。

※Diffusion使用時にはTrimble の一般製品規約及びプライバシーへの取り組みに従って、匿名化されたデータを収集します。詳細はこちらをご覧ください。

SketchUp Diffusionについてはこちら

できることと注意点を把握すれば生成AIは広く活用できる！

生成AIを活用することで、さまざまな業務の効率化が期待できます。テキスト・画像・動画・音声などの生成AIは、情報収集や資料作成のみならずコンテンツの作成や人材育成などにも広く導入されています。ただし、生成AIが創出するコンテンツはすべてが正しいわけではないため、情報の信憑性などは人間の目でチェックする必要があります。また、生成AIを使う者のモラルやリテラシーのレベルによっては、悪用されたり、意図せずともフェイクニュースを作ってしまったりする可能性もあるため注意しなければなりません。生成AIへの指示として入力するプロンプトや、それによって作られる生成物は、学習材料としてデータ収集される場合もありますので、企業の機密情報などを生成AIへ安易に入力してはいけません。
生成AIでできることや注意点などをしっかりと把握して、アイデア出しや業務効率化などに活用してみましょう。

 

参考：

生成AI（ジェネレーティブAI）とは？仕組みや種類・活用事例をわかりやすく解説 | テクフリ

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