生成AIとは｜概要と仕組み、従来のAIとの違いについて徹底解説！

近年は多くの人が生成AIを利用するようになってきました。種類が増えたことによって、無料で利用できるサービスも拡充され、誰でも簡単に利用できるようになったからです。皆さんの中にも生成AIを活用したことがある人がいるでしょう。

身近なツールになってきたものの、その概要や仕組みを理解していないままの人は多いはずです。今回は、生成AIの基本知識から、従来のAIとどのように違うのかなどについて解説します。

生成AIとはなにか

生成AIとは、各種AIの中でも、新しくコンテンツを生み出すことに特化したものを指します。他にも「生成系AI」「ジェネレーティブAI」などと呼ばれることがありますが、どれも意味合いとしては同じものです。

「生成」の意味合いは利用するAIによって異なり、テキストを生成するものもあれば、画像や動画を生成するものも登場しています。また、音声を生成できるものや3Dを生み出せるものなど、非常に種類が増えていることが特徴です。

また、生成AIのポイントとして、事前に準備しておけば誰でも簡単に利用できることが挙げられます。例えば、生成AIの代表例であるChatGPTは、ITスキルが極端に高い場合でも負担なく利用できるでしょう。簡単に多くのコンテンツを生成できるものが、生成AIであるといえるのです。

生成AIと従来のAIとの違い

生成AIが登場する前にもAI（人工知能）と呼ばれるものは利用されていました。これらはどちらも人工知能には違いがありませんが、新しいコンテンツを生成できるかという点で、従来のAIとは大きく異なっています。

そもそも、従来のAIは事前に与えられた情報を学習して、そこから自動的に回答を呼び出したり決められた作業を自動化したりするものでした。つまり、人間が作業すると負担がかかる部分を中心に、やや複雑な内容でもサポートする役割を担っていたのです。

対して、生成AIはディープラーニング（深層学習）と呼ばれる技術を利用して、AIが「学習」できる仕組みが整えられています。単純に人間が与えたデータを処理できるだけではなく、データの傾向や関係性などを学習して、それをコンテンツの出力などに反映できるようになったのです。

人間が学びを得るように、AIも大量のデータから学びを得られる仕組みがディープラーニングともいえます。その結果、与えられていない情報についても処理したり生成したりできるように進化しました。

生成AIの主な種類

生成AIと集約されることが多いですが、生成するコンテンツの内容によって種類があります。

テキスト生成AI

テキスト生成AIは、ユーザーの入力内容を読み取って、テキストを生成したりテキストによってコミュニケーションを取ったりできるAIです。一般的には、ユーザの指示に沿ってテキストを生成したり、質問に答えたりする作業に対応できます。自然言語処理が進化していることで、人間に近い対話を実現できることが特徴です。

有名なテキスト生成AIとしては「ChatGPT」「Gemini」などが挙げられます。世界的に利用されている生成AIはもちろん、日本語に強いテキスト生成AIの「CyberAgentLM」なども登場しています。テキストを生成したい場合は、どの言語に強いかを考慮することで、より自然な結果を得られやすいです。

画像生成AI・動画生成AI

入力された文字列や提供された画像を利用して、新しい画像を生成するAIです。被写体やその条件や背景などさまざまな指示を与えることによって、それに沿った画像を生成します。例えば「空を見上げている20代の日本人の男女」などと指定すると、これを出力するのです。また、以前は完全に新しい画像を生成するものでしたが、現在は取り込んだ画像の一部を加工するなども可能になってきました。

なお、現在は画像だけではなく動画も生成できるようになっています。画像生成AIとは少々性質が異なりますが、どちらにも対応できると理解しておいて良いでしょう。

音声生成AI

与えられた指示と読み上げるテキストをもとに音声を生成できるAIです。以前からテキストを読み上げるツールは存在していましたが、AIと組み合わせることで、より人間の声に近くなっています。以前のような機械音を感じる読み上げツールではなくなりました。

人間の声に近くなったことで、今までと比較すると違和感なく聞き取れるようになっています。その反面で、本人が発言したかのようにその情報が流されることもあり、社会的な問題にもなってきています。「Amazon Polly」など、多言語に対応した生成AIが登場し、多くの音声を作成できるようになりました。

生成AIの仕組み

生成AIが人工知能技術を活用して新しいコンテンツを生み出すためには、いくつもの技術が利用されています。どのような仕組みであるのか、重要なものをピックアップして解説します。

ニューラルネットワーク

生成AIの中心技術として、ニューラルネットワークが存在します。これは、ディープラーニングと呼ばれる技術の一部で、深層学習とも呼ばれるものです。ニューラルネットワークは、人間の脳の構造を模倣した仕組みであり、多層の「ニューロン」から構成されています。

ニューロンは、入力データを処理したりパターンや特徴を学習したりできるという特徴を持ちます。そのため、学習した結果を踏まえて、新しいコンテンツを生み出すこともできるのです。人間が、他者のコンテンツにインスピレーションを受けるように、生成AIも他のコンテンツを大量に理解してコンテンツを生成します。

ただ、ニューラルネットワークでコンテンツを生成するためには、事前の学習作業が必須です。何も学習していない状態から、完全に新しいものを生み出すことは理論的に実現できません。

生成モデル

生成AIの背後には生成モデルと呼ばれるものが存在します。これは、新しいデータを生成することを目的とした機械学習モデルです。与えられたデータの分布を学習して、新しいデータを生み出せるという特徴を持ちます。多くの生成AIは、プロントの指示内容を理解してコンテンツを生み出すため、この背景で生成モデルが動いているとイメージしましょう。

詳細は割愛しますが、生成モデルには、以下のような種類があります。

• VAE
• GAN（敵対的生成ネットワーク）
• フローベース生成モデル
• 拡散モデル

どのようなAIを作成したいかによって、採用する生成モデルを選択しなければなりません。例えば、画像に適したモデルや音声に適したモデルなどがあるため、最終的なアウトプットやインプットに合わせてモデルを選択するのです。

モデルのトレーニング

モデルを準備すれば、自動的にコンテンツを生成できるわけではありません。生成AIの仕組みとして、事前にトレーニングと呼ばれる作業が必要です。トレーニングとは、コンテンツの生成に必要なデータをAIに学習させることを指します。例えば、画像生成AIならば、事前に大量の画像を学習させておくのです。

また、画像を取り込むだけではなく、その画像に何が写っているかや描かれているかなどの情報を人間が与えます。例えば、画像Aは猫の画像、画像Bは犬の画像などと補足して学習させるのです。与える情報に誤りがあると、生成AIは思うような効果を発揮してくれません。

近年はインターネットの情報などを利用して学習するケースが多く、このような誤りデータ(ノイズ)と呼ばれるものが増えています。誤った情報をもとにトレーニングすることで、誤情報を出力することがあり、これが生成AIの内容を鵜呑みにしてはいけないと言われる理由ともなっているのです。

生成AIを安全に活用するための注意点

生成AIは非常に便利なものではありますが、利用する際には注意点があります。どこを意識して利用すべきか理解しておきましょう。

生成されたコンテンツの正確性

生成AIが出力したコンテンツの正確性を確認することが重要です。概要や仕組みでも解説したとおり、生成AIは大量のデータを学習し、その結果を踏まえてコンテンツを出力します。言い換えると、学習したデータの正確性は評価しておらず、それに誤りがあると生成されたコンテンツも誤ったものとなってしまうのです。まるで真実であるかのように生成する「ハルシネーション」と呼ばれる事象が起きてしまいます。

また、学習できるデータ量が少ない場合、AIが十分に学習できず誤った内容を生成する可能性があります。例えば、特定の業界でのみ使用されている用語について尋ねても、学習データが少なく、新しい意味を文章で答えられないかもしれません。これは一例ですが、生成AIは間違いを犯す可能性が十分にあり、生成された内容の正当性を最終的に評価しなければなりません。

コンテンツの著作権

生成AIは、基本的に人間が作成したコンテンツを学習して新しいものを生み出します。この学習に利用されたデータに著作権が認められる場合、生成AIが生み出したコンテンツにも同様の著作権が認められるため注意が必要です。

特に注意が必要なのは、どのようなデータを学習に利用しているのか示されていない生成AIです。このような生成AIの場合、学習データの著作権を無視している可能性があります。そのため、特にビジネスで利用する際は、著作権上の問題やコンプライアンス上の問題が生じてしまうかもしれません。

なお、近年は著作権フリーのデータから学習していることを示す生成AIが登場しています。例えば、画像生成AIの｢Adobe Firefly｣は、著作権上の問題が発生しないことが、公式に示された製品です。もし、ビジネス利用などで権利侵害を特に意識しなければならない場合は、このような著作権フリーのデータが使用されている生成AIを選択することが望ましいでしょう。

情報の入力による漏えい

生成AIにコンテンツを生み出してもらう際は、プロントで出力内容を指示しなければなりません。基本的には、出力するための指示を与えるために入力しますが、生成AIによっては入力内容を学習していると考えられます。そのため、機密情報などをプロントに入力してしまうと、その内容を学習して情報漏洩が起きる可能性があるのです。

例えば、プロントに入力した内容を学習し、別のユーザーに表示してしまうかもしれません。その結果、知らず知らずのうちに情報漏えいを引き起こしてしまうことが考えられるのです。ただ、これに関しては、学習を制御できる生成AIが増えているため、利用者側が注意することが求められるでしょう。

例えば、ChatGPTはオプションでプロントの入力値を学習させないという設定が用意されていて、これを有効にしておくことで、入力内容から生成AIが学習してしまうことを防げます。意図しないうちに情報漏えいが発生しないようにするためにも、設定で回避できる部分は徹底しましょう。

まとめ

利用者が増え、エンジニアに関わりが深くなってきた生成AIについて解説しました。大量のデータから学習し、その結果を踏まえて、様々なものを生成してくれます。エンジニアはもちろんのこと、一般的な人々にも活用するものであり、これからさらに発展するでしょう。

ただ、生成AIの登場と同時に、今までにはなかったような問題が増えています。例えば、ディープフェイクと呼ばれる誤った情報が頻繁に発信されるようになりました。非常に便利なツールではありますが、生成AIの利用には一定の注意が求められます。