生成AIとは？？AIとの違いや仕組みについてわかりやすく解説してみた！！

最近、「生成AI」という言葉を耳にすることが多くなりましたが、どのような技術で、どのように私たちの生活や仕事に影響を与えるのか、気になっている方も多いのではないでしょうか。

特に、生成AIは今までのAIと比べてどう違うのか気になりますよね。

そこで今回は、生成AIと従来のAIとの違いや生成AIの課題などについて紹介していきます。

生成AIとは？？

生成AI（Generative AI）は、学習したデータをもとに新しいコンテンツを自動的に生成する技術です。

これにより、テキスト、画像、音声、動画などが作られます。

ディープラーニング技術を利用し、大量のデータからパターンを学習して、オリジナルのコンテンツを生み出します​。

従来のAIがデータの分類や予測に重点を置いていたのに対し、生成AIは創造性に関わる作業に特化しており、クリエイティブな分野での応用が広がっています。

例えば、ChatGPTによる文章生成や、Midjourneyを使った画像生成がその例です​。

生成AIの種類

生成AIには大きく以下の5つの種類があります。

それぞれ紹介していきます。

テキスト生成AI

主に文章を自動で生成します。

質問応答や文章の要約、自動翻訳、コピーライティング、プログラミングコード生成など幅広く活用されています。

ChatGPTやGoogleのGeminiが代表的です。

画像生成AI

入力されたテキストに基づいて新しい画像を生成します。

アート作成、Webデザイン、広告ビジュアル、ゲームのキャラクターなど多様な分野で利用されています。

代表例にはDALL-EやMidjourneyがあります。

動画生成AI

テキストや画像から動画を生成します。

短い映像の作成に強みがあり、教育用の解説動画やエンターテインメントコンテンツ、アニメーション制作などに応用されています。

音声生成AI

テキストや音声から新たな音声を生成します。

ニュースの読み上げやナレーション、音声アシスタントなど、音声関連のタスクに幅広く使われます。

音楽生成AI

曲のメロディやアレンジを生成するAIです。

歌詞やスタイルの指定に応じて音楽を作成し、作曲やリミックスなどに役立ちます​。

生成AIと従来のAIとの違い

生成AIと通常のAIとの違いを以下の3つの観点から紹介します。

• 目的の違い
• 出力の違い
• 仕組みの違い

目的の違い

通常のAIは、データを使って判断したり、分類したり、予測を行ったりします。

例えば、天気予報を予測したり、スパムメールを自動的に検出するようなことです。

生成AIは、学習した情報をもとに新しいコンテンツを「作る」ことができます。

例えば、文章を書いたり、絵を描いたり、音楽を作ったりするのが生成AIの得意分野です。

出力の違い

通常のAIは、入力データを基にして最適な答えを選んだり、既存のデータに基づいて結果を導き出します。

例えば、医療診断AIが症状を基に病気を予測するような使い方です。

生成AIは、新しいデータやコンテンツそのものを作り出す能力があります。

例えば、ChatGPTが人のような文章を生成したり、画像生成AIが写真のような画像を作り出すといったことができます。​

仕組みの違い

通常のAIは主にパターン認識やルールに基づいて動きます。

一方、生成AIはディープラーニングという技術を使い、大量のデータから学んだ情報を元に新しいものを生み出します。

このため、より創造的な仕事をこなすことができるのです。

生成AIの仕組み

生成AIは、大量のデータから学んで新しいものを作り出す人工知能の技術です。

まず、AIがたくさんのデータ（例えば文章や画像）を見て、その中のパターンや特徴を学びます。

そして学んだことをもとに、似たような新しい文章や画像を作ることができるようになります。

例えば、文章生成AIでは、大量の本や記事を学習し、それを基に人間が書いたような文章を作ります。

画像生成AIの場合、写真や絵のデータを学んで、新しい画像を描きます。

これは、人間がいろいろな本を読んだり絵を見たりして、イメージを膨らませるのに似ています。

生成AIの仕組みを支える技術には、以下のようなものがあります。

ディープラーニング

ディープラーニングは、AIが大量のデータを使って学ぶ仕組みです。

この技術は人間の脳の働きをまねていて、脳の「ニューロン」という細胞のように、AIも「ニューロン」のような部品をたくさん使って情報を処理します。

例えば、たくさんの写真を見て「これは犬だ」「これは猫だ」と判断する方法を学び、だんだんと上手に判断できるようになるのです。

Transformer

Transformerは、AIが文章を理解して生成するのに使われる技術です。

普通の文章を読んでいるとき、人間は文の前後関係を理解して内容を把握しますよね。

Transformerも同じように、文全体の流れを一度に見渡して、どの言葉が他の言葉とどう関係しているかを理解します。

これにより、文章を作るときに「意味が通る」文を生成できるようになります。

GAN（敵対的生成ネットワーク）

二つのAIが競い合いながら学習する方法です。

一つは本物のようなデータを作り、もう一つはそれが本物かどうか見分ける役割をします。

この競争によって、AIが作るものの質がどんどん高まります​。

生成AIの課題について

生成AIはさまざまな分野で利用される一方で、その技術には以下のような課題があります。

誤情報と偽情報の拡散

生成AIが作成したコンテンツは、一見本物のように見えることがあります。

これにより、誤った情報やディープフェイク（AIが作成した偽の画像や動画）が簡単に広まり、混乱を引き起こすリスクがあります。

例えば、政治家のディープフェイク動画が話題になった事例もあり、情報の信頼性が問われる場面が増えています。

バイアスの問題

生成AIが学習するデータに偏りがあると、出力される結果にも偏りが生じます。

例えば、画像生成AIが特定の職業や人種に偏ったイメージを作成することがあり、それが社会的な偏見を助長する可能性があります。

この問題を解決するために、より多様なデータでAIを訓練する試みもありますが、根本的な解決にはまだ時間がかかりそうです。

著作権と倫理の問題

生成AIが既存の作品を参考にして新しい作品を作る際、元の作品の権利が侵害される可能性があります。

特に音楽やアートの分野では、元の作品のスタイルをコピーしたような生成物が問題視されることがあります。

プライバシーリスク

AIが扱うデータに個人情報が含まれると、その情報が外部に漏洩するリスクがあります。

生成AIが個人情報を学習することで、プライバシー侵害の可能性が生じるため、データの取り扱いには厳重な注意が必要です。

職業への影響

自動化によって一部の仕事がAIに置き換えられるリスクがあり、特に単純作業やクリエイティブな職業での影響が懸念されています。

これにより、労働市場の変革が進む中で新たなスキルや役割が求められるようになります。

今後の生成AIについて

今後、生成AIは精度が向上し、自然な文章生成がさらに進化することで、ビジネスや日常生活での利用が広がります。

また、テキスト、画像、音声など複数のデータ形式を同時に処理できるマルチモーダル対応が進み、ユーザー体験の高度化が期待されます。

特定の業界や専門分野に特化した自動化ツールも増加し、業務効率化が進むでしょう。

その一方で、フェイクニュース対策やデジタル偽造のリスクに対応するため、AIの透明性やプライバシー保護の重要性が高まり、倫理や規制の整備が進展することが予想されます。

さらに、生成AIはユーザー個々の好みに応じたパーソナライズされた体験の提供や、アートやゲーム開発などのクリエイティブ分野における活用が増えることで、さまざまな業界において新たな価値を生み出すでしょう。

まとめ

今回は、生成AIについて紹介しました。

生成AIは、テキストや画像、音声、動画などを自動で作る技術で、創造的なことが得意です。

しかし、誤った情報が広がったり、著作権の問題があったりと、気をつけるべき点もあります。

今後はさらに技術が進化し、ビジネスや普段の生活で役立つ場面が増えていくでしょう。

便利な使い方がどんどん広がる一方で、安全に活用するための工夫も大切になってきます。