生成人工知能(AI)は、多くの産業やクリエイティブな活用例に限界のない可能性を持った急速に進歩している分野です。テキスト、画像、音楽などの新しいコンテンツを生成する機能により、我々が技術を作成、設計し、操作する方法に革命をもたらしています。この記事の目的は Generative AI (ジェネレーティブAI)、その基礎となるモデル、長所と短所、および活用例と将来の傾向について包括的に理解することを目指しています。

ジェネレーティブAIとは?

生成AIの意味

Generative AI (ジェネレーティブAI - 生成人工知能とも呼ばれる)とは新しくオリジナルのコンテンツを生成できるモデルの作成のための機械学習と人工知能の分野です。アルゴリズムをトレーニングして既存のデータからパターンと構造を学習し、その知識を使用して元のデータセットに似た新しいデータサンプルを生成することが含まれます。

生成AIとAIの比較

AIは通常人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピューターシステムの開発を含む幅広い定義です。機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョンなどの技術やアプローチが含まれます。

一方、AI生成 は特に新しいコンテンツの生成を扱うAIの分野を指します。多くの場合、敵対的生成ネットワーク(GAN)や変分オートエンコーダー(VAE)などの機械学習アルゴリズムを利用して、トレーニングに使用されたトレーニングデータのパターンや特性に似た新しいデータを作成するものです。生成AIは大規模なデータセットから学習して、創造性と独創性を示す新しい出力を生成することができます。

パターン認識と分類をメインにする従来のAIと異なり、ジェネレーティブAI には画像、音楽、テキスト、さらにはビデオなどのクリエイティブな出力を生成するためのモデルのトレーニングが含まれます。

Generative AIモデル

ジェネレーティブAIモデルとはトレーニングデータから学習したパターンと特性に基づいて新しいコンテンツを生成するアルゴリズムまたはシステムです。トレーニングされたデータに似たオリジナルで現実的な出力を作成するように設計されました。一般的に使用される生成AIモデルは下記の通りです。

• 敵対的生成ネットワーク(GAN)：GANはGeneratorとDiscriminatorの 2 つの部分で構成されます。Generatorは新しいデータ サンプルを生成し、Discriminatorは生成されたサンプルとトレーニングデータからの実際のサンプルを区別しようとします。反復的なトレーニングプロセスを通じて、Generatorは現実的な出力を作成する能力を向上させます。一方、実際のデータと生成されたデータを区別することにさらに熟達するのがDiscriminatorです。
• 変分オートエンコーダ(VAE)：VAEはトレーニングデータの基礎となる潜在空間表現を学習する生成モデルです。入力データを低次元の潜在空間にマッピングするエンコーダーネットワークと、その潜在空間内の点から新しいデータサンプルを生成するデコーダーネットワークで構成されます。VAEは潜在空間からポイントをサンプリングし、それを意味のある出力にデコードすることによって、新しいデータを生成できます。
• リカレントニューラルネットワーク(RNN)：RNNはシーケンシャルデータをモデル化できるニューラルネットワー構造の一種です。テキストや音楽の生成によく使用されます。 依存関係をキャプチャし、トレーニングデータから学習したパターンに基づいて新しいシーケンスを生成できるようにする内部状態を維持するのがRNNの役割です。
• トランスフォーマーモデル：人気の GPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルなどのトランスフォーマーモデルは、テキストおよび言語ベースのコンテンツの生成において目覚ましい結果を達成しました。セルフ アテンション メカニズムを使用してコンテキストの依存関係をキャプチャし、一貫したコンテキストに関連したテキストを生成することができます。
• 深層畳み込み敵対的生成ネットワーク(DCGAN)：DCGAN は画像を生成するために特別に設計された GAN の一種です。GeneratorとDiscriminatorに畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を採用して、空間特徴をキャプチャし、視覚的にリアルな画像を生成します。

生成 AIの応用は?

生成 AI には多くの分野にわたる幅広い活用例があります。生成 AI の一般的な例について理解しましょう。

• コンテンツ生成：生成 AI モデルを使用して画像、ビデオ、音声、テキストなどのリアルで創造的なコンテンツを生成できます。また、AI が音楽を生成する方法、AI が生成するアートの作り方、さらにはリアルな人間の顔を生成する方法など、Generative AI が日常生活を向上させるために作成できる優れたコンテンツです。
• データ拡張：ジェネレーティブAIを使用して合成データを生成し、既存のデータセットを拡張できます。限られた量の実データを使用して機械学習モデルをトレーニングする場合に特に便利です。合成データはモデルの性能と一般化を向上させるのに役立ちます。
• チャットボットと仮想アシスタント：ジェネレーティブAIモデルは会話エージェント、チャットボット、仮想アシスタントを強化できます。応答を生成し、対話をシミュレートし、動的で状況に応じたユーザーとの対話を提供できます。
• 個人性および推薦システム：generative AIモデルはユーザーの好みや行動に基づいて個人化された推薦を生成できます。例えば、個人化された製品の推奨事項、映画の推奨事項、または個人化されたニュースの概要を生成できます。
• シミュレーションとトレーニング用のデータ生成：AI生成は、自動運転車、ロボティクス、シミュレーションなどの分野でモデルをトレーニングするための合成データを生成できます。これにより、安全で制御されたトレーニングシナリオが可能になり、現実世界のさまざまな状況に適応できるようになります。

生成AIの長所と短所

生成AIには利点とメリットがありますが、特定の課題と制限もあります。Generative AIの長所と短所は次のとおりです。

生成AIの市場トップは?

生成AIチャットボット

自動生成されたAIを使用して人間のような会話をシミュレートし、ユーザー入力に応答できるモデルです。自然言語の会話をシミュレートする、一貫性があり、文脈に関連したテキストを生成することを目的としています。

チャットGPT

OpenAIによって開発されたChatGPTはユーザーのコンテンツ作成を支援するように設計されたAIライティングツールです。自然言語処理と Generative AI を使用して、ユーザーのプロンプトに基づいてテキストを生成できます。記事、ブログ投稿、エッセイ、そしてその他の形式のコンテンツを作成するために使用できます。

• 価格：無料或いは有料プラン（＄20/月）

Bing AI

新しいBing検索エンジンには Generative AI が導入されて、リンクのリストを表示する代わりに、様々なインターネットソースから抽出された長い文書による回答が提供されます。また、人間のようなやり取りをシミュレートするAIチャットボットとユーザーが会話できるチャット機能も含まれています。

• 価格：無料

>> 続きを読む：最新のAI チャットボットトップ 5

テキスト生成AI

このモデルは、テキストデータから学習したパターンと構造に基づいて、一貫性があり文脈的に関連性のある文、段落、さらには文書全体を生成できます。

ジャスパーAI

JasperはAIテキスト生成の分野で有力なAIです。様々な長さの一流のコンテンツを作成できることで知られており、生成されたテキストをブランドの独自の声やスタイルに完全に合わせて調整できる柔軟性を提供できます。

• 価格

• クリエイタープラン - ＄39/月：フリーランサーおよび小規模の企業向け
• チームプラン - ＄99/月：中規模の企業向け

Writesonic

Writesonicは主要な無料AIテキストジェネレーターとして際立っており、毎週のブログ投稿に適した最大10,000語を生成できるという長所があります。GPT-4で生成されたコンテンツはGPT-3に比べてコストが高くなりますが、コピーの最高品質は最高の結果を達成するための投資に見合ったものになります。

• 価格

• 無料トライアル
• プロプラン：＄19/月

画像生成AI

画像のデータセットからパターンと特性を学習し、トレーニング データに似た新しい画像を生成する生成AIです。

DALL・E 2

DALL・E 2 が主要な画像生成AIの 1 つとして大きな認知を得ているのには十分な理由があります。魅力的で視覚的に魅力的な画像を生成できる、AIを活用した先駆的なシステムです。幅広いユーザーがアクセスしやすいことが、このAIの人気点です。

• 価格

• 無料トライアル
• 有料プラン：~$0.13/条件また~$0.0325/画像
•  

MidJourney

MidJourney は、テキストベースの説明をアートワークに変換できる、AI を活用した革新的なツールです。生成される画像はより一貫性があり、テクスチャと色が改善され、全体的により魅力的で視覚的に楽しい結果が得られます。

• 価格
• 基本プラン：$10/月
• 標準プラン：$30/月

音声生成AI

様々なジャンルやスタイルのメロディー、ハーモニー、さらには楽曲全体を生成できる生成AIです。

Lovo.ai

Lovo.aiはAIに基づいた音声生成およびテキスト読み上げプラットフォームとして有名であり、その優秀性が認められています。実際の人間の音声によく似た音声を生成できる、最も信頼性が高くユーザーフレンドリーなプラットフォームの 1 つとして際立っています。

• 価格

• 無料トライアル
• 基本プラン：$19/月
• プロプラン：$24/月
• プロ+プラン：$75/月

Synthesis

Synthesisは、万能かつ高度な音声生成AIとして絶大な人気を獲得しています。ユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、誰でも簡単な手順でプロのAIナレーションやAIビデオを簡単に作成できます。

• 価格

• Audio Synthesys：$23.25/月
• Human Studio Synthesys：$31.16/月
• 完全ウェブベース：$47.16/月

生成AIの状況とトレンド

多くの分野で利用されており、企業が Generative AI をアプリケーションやサービスに組み込んでいます。また、生成AIが顧客と収益に真の価値を提供できる具体的な分野を特定する必要があります。生成AIの長所と短所を理解することは、技術を効果的に適用するために重要です。生成AIが本当のメリットを提供できる分野に焦点を当てることで、生成AIが適切でない、または信頼できない状況でのAIの導入を避けることができます。

• ジェネレーティブAIの分野で注目すべき今後の動向を下記のように紹介します。

プロンプトベースの作成

• ジェネレーティブAIは芸術、音楽、自然言語処理などの分野で画期的な応用が見られています。この分野でより良いコンテンツを制作するには、迅速なエンジニアリングスキルを習得することが不可欠です。その結果、ユーザー体験を向上させるためのプロンプトベースの作成ツールのニーズが高まるでしょう。

ただし、ITの意思決定者はこのツールを利用しながら企業のデータと情報を保護することを優先する必要があります。生成AIの使用を安全に保護するには、適切なセキュリティ対策を実装することが重要です。正しく導入されれば、AIを活用したプロンプトベースの作成ツールを使用して既存のワークフローにシームレスに統合でき、スムーズなユーザー体験を提供できます。

APIにより企業での活用が可能に

APIは、企業の活用における生成AIの可能性を引き出す上で重要な役割を果たします。チャットアプリケーションが注目を集めていますが、本当の力は生成AI機能を多くの季語湯の活用にシームレスに統合できるAPIの可用性にあります。

MicrosoftやSalesforceなどの企業は生産性や顧客関係管理(CRM)アプリケーションにAIを統合する革新的な方法をすでに模索しています。生成AIのAPIを利用することで、既存のソフトウェアソリューションにAI機能を導入することができ、強化された機能とサービスをユーザーに提供できるようになります。

バーチャルリアリティ

生成AI、特にビデオや3Dモデルの形式は大幅な成長を遂げており、仮想現実(VR)および拡張現実(AR)テクノロジーに多大な影響を与える準備ができています。ゲームやエンターテイメントメディアはすでに生成AIの進歩のメリットを受けていますが本当の期待はメタバース、つまりユーザーが相互に対話したりデジタルコンテンツを操作できる仮想領域に潜在的な影響を及ぼしたりすることにあります。

生成AIモデルの改良は、より魅力的で信頼できるVRおよびAR体験の作成に貢献し、デジタル コンテンツとの対話方法に革命をもたらし、ゲーム、教育、トレーニング、シミュレーションを含むさまざまな業界にわたって新たな可能性を切り開きます。

自然言語インターフェース

生成AIがより直感的でユーザーフレンドリーな自然言語インターフェイス(NLI)の開発において重要な役割を果たすことが期待されています。Nexer Groupの取締役社長であるTodd Johnson氏は、NLIを使用すると、ユーザーは自然言語を使用してコンピュータ システムと対話できるため、プログラミング言語や構文が不要になると強調しました。

サプライチェーン運用の分野では、AIを利用した生成型NLIは実用的な活用例となる可能性があります。たとえば、倉庫配送センターでは、従業員はメーカーのエンタープライズ リソース プランニング(ERP)システムに接続されたオーディオインターフェイスを使用できます。生成AIを活用することで、自然言語コマンドを通じて倉庫内を移動し、特定の品目を見つけ、在庫を管理できます。これにより、プロセスが合理化され、エラーが減り、全体的な効率が向上します。

ヘルスケアアプリの改善

生成AIがヘルスケアアプリを大幅に改善し、患者の転帰と医療従事者の両方に利益をもたらす可能性を持っています。TXIのチェカル氏によると、ジェネレーティブAIがヘルスケア業界にいくつかの進歩をもたらすことができるということです。AIが個別化医療と治療法に貢献できます。幅広い医療、ライフスタイル、遺伝子情報を整理することで、生成AIのアルゴリズムはこのデータを分析・解釈し、治療や介入について個人化された提案を行うことができます。

生成AIが個人化された推奨事項、投薬リマインダー、症状追跡の改善を通じて患者対応を強化できます。患者データを活用し、カスタマイズされた提案を生成することで、患者が効果的に健康を管理し、自身のケアに積極的に参加できるようにサポートします。

結論

Generative AI はクリエイティブなコンテンツ生成の状況を再構築し、業界全体に革新的なソリューションを提供しています。ジェネレーティブAIの世界を理解する時に、本記事を読めば、その概念、活用例、考慮事項を包括的に理解できるようになるでしょう。技術の急速な進歩により、生成AIは今後数年間で新たなレベルのイノベーション、芸術的表現、自動化を推進する態勢が整っています。