生成AI(ジェネレーティブAI)とは?定義やできること、活用時の注意点を解説

執筆者 水落 絵理香(みずおち えりか)
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生成AI(ジェネレーティブAI)とは?定義やできること、活用時の注意点を解説

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生成AIは、テキストによる指示でオリジナルコンテンツを生み出す技術です。

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近年、質問に対して自然文で回答を返す「ChatGPT」や、テキストによる指示で高品質なオリジナル画像を生成できる「Stable Diffusion」など、生成AI技術を活用したさまざまなサービスが登場しています。

生成AIをビジネスシーンに導入すると、制作業務やアイデア出しなどの効率化や、コンテンツのクオリティ向上が期待できます。ただし、生成AIをはじめとするAI技術を活用する際は、権利関係や情報の信頼性などに注意が必要です。

本記事では、生成AIの仕組みや種類、代表的なサービスなどを紹介します。ビジネスシーンでの具体的な活用例も紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

生成AI(ジェネレーティブAI)とは

まずは、生成AIの定義やモデルの種類、従来型AIとの違いについて解説します。
 

機械が新たなコンテンツを生み出す人工知能の一種

生成AIとは、人間の指示に従って、機械がオリジナルコンテンツを生成する技術です。「Generative AI(ジェネレーティブAI)」ともいいます。

生成AIのデータ出力には、大規模言語モデル(LLM)・自然言語処理(NLP)と呼ばれる技術が用いられています。これらは、インターネット上の膨大な情報を自動的に学習し、人間が使う自然文を理解したうえで新たなコンテンツを出力する仕組みです。

AIに命令を与えるには、「プロンプト」と呼ばれるテキストを利用します。「男性、宇宙、ピアノ」といった形で、複数の単語を組み合わせて指示を与えると、その内容に即したコンテンツが出力されます。

プロンプト

生成可能なコンテンツは、テキストや画像、音声、動画など、多岐にわたります。コンテンツ制作に関して特別な知識がなくても、質が高いオリジナルコンテンツを作成できるのがメリットです。
 

生成AIに用いられているモデル

生成AIには、テキスト系や画像系、音声系などのサービスがあり、それぞれのサービスで使用されている生成モデルが異なります。

▼テキスト生成AIの代表的なモデル

  • GPT-3:
    OpenAI社が開発した第3世代の言語モデル。45TBにも及ぶ膨大なテキストデータを学習させ、特定の単語の次に現れる単語を高精度で予測。
  • GPT-4:
    2023年10月時点におけるOpenAI社の最新型の言語モデル。出現単語に対する予測精度が向上し、より少ないプロンプトで多くのテキストを出力できるようになった。

▼画像生成AIの代表的なモデル

  • VAE:
    画像生成AIの最も基本的な生成モデル。ユーザーがコンピュータに学習用データを与え、AIがデータごとの法則性を学び取る。
  • GAN:
    学習用の正解データと、ランダム生成のデータを比較し、出力データの整合性を自動的にチェック。この作業を繰り返すことで高精度な画像の生成が可能。
  • 拡散モデル:
    コンピュータにノイズ入りの学習データを与え、不要物を除去しながら本来の画像を復元する方法。高解像度の画像を生成できるのが特徴。
     

従来型のAI(識別系AI)との違い

生成AIは、「識別系AI」と呼ばれる従来型のAIとは根本的な仕組みが異なります。

従来型のAI(識別系AI)との違い

従来型のAIと生成AIは、学習時の視点や役割が異なります。

従来型のAIは、与えられたデータを整理し直し、分類した状態で出力するのが得意です。人間の指示を反復的に実施することに長けているため、単純作業の繰り返しや、入出力データの変換などに向いています。

一方の生成AIは、従来型のAIでは実現が難しかった、機械による出力データの創造が可能です。学習したデータをもとに、世の中に存在しないコンテンツを生み出せるため、特にクリエイティブ業務に向いています。

 

生成AIが注目されている背景

米コカ・コーラ社は、2023年9月に生成AIを活用した新たな商品パッケージを開発しました。企業が生成AIを活用する流れが加速している背景として、次のような点があげられます。
 

ITの進化

ITの発展によってAI技術が高度化したことで、機械が自らコンテンツを生み出せるようになりました。コンテンツの質も向上し、ビジネスで活用できるレベルになってきたといえるでしょう。

これには、AIの進化に欠かせない「学習データ」の飛躍的な増加が深く関係しています。例えば、テキスト生成AIの代表的なモデルであるGPT-3の場合、学習データの総量は45TBにも及びます。一度に処理できるデータ量の増加が出力精度の向上を促し、AI技術の発展を後押しした形です。
 

生成AIサービスの台頭

生成AI技術の土台が醸成されたことにより、関連サービスが充実してきたことも生成AIの活用が進んでいる理由の一つです。テキスト生成AIの「ChatGPT」や、画像生成AIの「Stable Diffusion」は、生成AIの代表的なサービスです。

生成AIサービスが開発された当初は、悪用のリスクがあることから、一般公開が控えられていました。しかし、OpenAI社のGPTシリーズが一般公開されたことを皮切りに、続々と関連サービスがリリースされ、2022年頃から数多くのメディアで取り上げられています

関連サービスを通じて、生成AIが誰でも利用できるようになったことが、現在の躍進につながる大きな要因だといえるでしょう。
 

生成AIの種類・できること

生成AIは、種類によって対応領域や役割が異なります。それぞれの特徴は次の通りです。

  • テキスト生成:
    テキストボックスに質問を入力することで、AIがその回答結果を返す。約45TB(GPT-3の場合)もの膨大なテキストデータをインプットすることで、単語の次に来る単語を正確に予測し、人間が書いたような文章を出力できる。
  • 画像生成:
    テキストによる指示と、出力する画像の雰囲気など、簡易的な設定を行うだけで独自の画像を生成する。短時間で高品質な画像を作成できるのが特徴。
  • 動画生成:
    画像生成と同様、テキストによる指示でイメージに近い動画を生み出す。2023年10月時点では、数十秒から1分程度の短尺動画しか生成できないが、技術の進歩により長尺動画の作成も可能になると考えられる。
  • 音声生成:
    特定の人物の声を何度も機械に学習させ、まったく同じような声質の音声を出力可能。実際に音声生成AIのサービスを利用する際は、すでに学習済みのシステムが採用されているため、数秒程度の音声サンプルを入力するだけで済む。
  • 3Dモデル生成:
    テキストから3Dモデルを生成する。従来、3Dモデルの生成には、数千・数万単位のモデルを作成する必要があったが、生成AI技術の場合はテキストから3Dモデルの生成が可能。

詳細については、こちらの記事で詳しく解説しています。業務によって向き・不向きが異なるため、事前に種類ごとの仕組みを把握しておきましょう。

 

生成AIのビジネスシーンでの活用例

生成AIは、アイデア次第で幅広いビジネスシーンでの活用が可能です。ここでは、代表的な活用方法を3つ紹介します。

  1. 難解な資料や論文などの要約
  2. キャッチコピーやタイトルのアイデア出し
  3. 背景素材や挿絵の作成
     

1. 難解な資料や論文などの要約

長文で理解が難しい資料や論文の内容を整理する際は、テキスト生成AIサービスが役立ちます。要約したい文章をテキストボックスに入力し、「この文章を要約してください」と指示を与えるだけで、短時間で文章の要約が可能です。

会議用資料の作成や、Webサイトからの情報収集などの工数削減につながります
 

2. キャッチコピーやタイトルのアイデア出し

テキスト生成AIサービスは、キャッチコピーやタイトルなどのアイデアに煮詰まった際に活用できます。商品やサービスのジャンルを指定し、出力内容の方向性をテキストで指示することで、複数の選択肢を提案してくれます。プロンプトを付け加えると、異なるアイデアの再提案も可能です。

理想的な内容が確実に出力されるとは限りませんが、出力結果を微調整するだけで、新たなキャッチコピーやタイトルの創出につながることもあります。
 

3. 背景素材や挿絵の作成

Webサイトや動画の背景素材、資料の挿絵などを作成する際は、画像生成AIサービスが最適です。イメージに近い内容をテキストで指示すると、短時間で複数の素材パターンを生成してくれます。SNSのオリジナルアイコンやアバターなど、幅広い用途で活用できます

ただし、サービスによって商用利用の可否が異なる点には注意が必要です。ビジネスシーンで生成AIサービスを利用する場合、商用利用が認められているものを使用しましょう。

そのほか、生成AIの活用事例を参考にしたい方は、こちらの記事をご覧ください。

 

生成AIの代表的なサービス

生成AIのサービスを利用すると、学習データのインプットやプログラムの設計といった作業を行うことなく、誰でも簡単に生成AIを活用できます。

ここでは、生成AIの種類ごとに代表的なサービスを紹介します。
 

1. テキスト生成AIサービス

テキスト生成AIの代表的なサービスは次の通りです。

  • ChatGPT:
    OpenAI社が開発したテキスト生成AIサービス。シンプルなUIと、無料で利用できる点が特徴。
  • Google Bard:
    テキストに加え、画像や地図などの視覚情報を回答結果に表示できる。Google の検索エンジンや、Google アシスタントなどへの実装が予定されている(2023年10月時点)。
  • Bing Chat:
    MicrosoftのWebブラウザ「Edge」に搭載されているテキスト生成AIサービス。Bingの検索アルゴリズムをもとに、回答や検索エンジンでの関連情報を表示する。

テキスト生成AIサービスは、テキストコンテンツの作成やプログラミング、チャットボットのシナリオ作成など、幅広いシーンで活用できるのが特徴です。コンテンツを生み出すだけでなく、問題解決手段や未知の情報を探す際にも活用できます。

 

2. 画像生成AIサービス

画像生成AIサービスには次のような種類があります。

  • Stable Diffusion:
    一般公開されているソースコードを用いて、無料で利用できるのが特徴。シンプルな操作性で使い勝手に優れる。
  • Midjourney:
    チャットツール「Discord」のBotコマンドからプロンプトを入力。出力する画像のテーマやスタイルを柔軟にカスタマイズできる。
  • DALL-E 2:
    テキストによる指示以外に、画像のアップロードが可能。プロンプトを補完できるため、理想的な画像に仕上がりやすい。

画像生成AIサービスを利用すると、短時間で品質の高い画像を作成できるのがメリットです。抽象的なイメージを具体化したり、ラフ画を加工したりと、AIによるサポートでクリエイティブ業務の時間短縮が期待できます。

 

3. 動画生成AIサービス

2023年10月時点において、AIによって作成できる動画には多くの制限があります。出力後の動画の画質は粗く、再生時間も短めですが、今後の技術発展により、高精細の長時間動画を生成できるようになる可能性も考えられます

動画生成AIサービスには次のような種類があり、現在も開発が進められています。

  • Gen-2:
    素材元の動画から新たな動画を生み出すGen-1から進化し、テキスト指示や画像のアップロードによって動画を生成できるようになった。
  • Pictory:
    動画生成や映像のトリミング、自動キャプション設定などに対応したサービス。
  • Synthesia:
    アバター動画に特化したサービス。テキストファイルを読み込むと、アバターが会話する動画を作成できる。
     

4. その他の生成AIサービス

テキストや画像、動画以外にも、生成AIサービスには幅広い種類があります。さまざまな生成AIサービスに着目することで、対応可能な業務の領域が広がり、クリエイティブ業務全般での業務効率化に結び付きます

代表的なサービスは次の通りです。

  • DreamFusion:
    テキストから3Dモデルを生成するサービス。新たに生み出された3Dモデルは、ゲームや映像コンテンツ、AR・VRなどに活用可能。
  • Soundraw:
    最長5分の音楽を生成できるサービス。ジャンルやムード、テーマを指定することで、複数の出力データが提案される。
  • Sendsteps:
    プレゼンテーション資料の作成や、出力データの編集が可能。会議参加者の意見や回答を自動的に集計する機能も搭載。
     

生成AIにできないこと

テキストや画像など、幅広いコンテンツを生み出せる生成AIですが、2023年時点の技術では実現可能な範囲に限界があります。特に、次のような業務は、AIでの実現が困難です。

  • 基盤となる情報が存在しない、一次情報を構築するための調査
  • 経験や体験にもとづいたコンテンツの作成
  • 主観が求められる芸術作品や商品・サービスの評価

生成AIはあくまで、すでに世の中に存在するデータをもとに、最適解へと導くよう訓練されています。そのため、新たな手法や独自の切り口からコンテンツを創出することはできません。

そのため、企業のコンテンツ制作では、生成AIに不足している個性(personality)と視点(perspective)が、より重要となります。独自性が高く、ユーザーのニーズに適ったコンテンツ制作を従来以上に意識することで、強力な競争優位性が生まれるでしょう。
 

生成AIを活用する際の注意点

登場して間もない生成AIは、安全性を保護する仕組みや法律が十分に整備されていないのが現状です。次の点には特に注意を払い、対策を講じる必要があります。

  1. 権利侵害に対する配慮が求められる
  2. 情報の真偽性を確かめる必要がある
  3. 企業の機密情報を入力しない
     

1. 権利侵害に対する配慮が求められる

生成AIによって作成したコンテンツを世の中に向けて公開する場合、著作権や商標権、意匠権などに抵触する可能性があります。

生成AIは、既存の文章や画像などを学習してコンテンツを生み出す仕組みです。そのため、学習元のコンテンツと生成物が似通ってしまい、権利侵害へと発展する可能性もゼロではありません。

ビジネスシーンで生成AIを活用する際は、各種権利が帰属する人物や適用範囲を明確にすることが大切です。
 

2. 情報の真偽性を確かめる必要がある

生成AIで出力された結果は、必ずしも正確な内容とは限りません。

例えば、テキスト生成AIでは、Web上に存在する大量のテキストデータを機械が読み取ります。そもそもインプットした情報に誤りがあれば、出力結果にも誤認や情報漏れの傾向が現れます。また、単に文章を要約するだけでも、機械が言葉の意味を正確に捉えられない可能性も考えられるでしょう。

情報の真偽性を確認せず、そのままコンテンツを世の中に公開してしまうと、信頼を損なうことがあるので注意が必要です。

最近では、出力結果の根拠となる情報を表示できる生成AIサービスが徐々に増えています。特にテキスト生成AIサービスでは、AIに情報ソースやエビデンスを尋ねたり、自身で入念にファクトチェックをしたりと、情報の真偽性を確かめることが大切です。
 

3. 企業の機密情報を入力しない

生成AIサービスで使用するプロンプトは、AIの学習モデルに流用されることがあります。指示したテキストの内容をコンピュータが記憶し、別のユーザーの回答に使用されるようなイメージです。

企業の財務情報や技術情報、顧客の個人情報、取引先データなど、機密性の高い内容をプロンプトに使用しないよう、十分に注意しましょう。最悪の場合は機密情報の外部流出や、サイバー犯罪に悪用される恐れがあるためです。

要約のために社内向け資料や会議の議事録を利用する際は、機密情報を入力する機会が増えます。このようなケースでは特に、利用するサービスのセキュリティ面に注意しましょう。
 

生成AIの仕組みを理解してビジネスに取り入れよう

生成AIは、マーケティングや営業の業務に、さまざまな影響を与えることが想定されます。

特に、過去のデータを分析し、改善策を導き出すようなマーケティング活動は、AIに代替されやすいといえるでしょう。他社が簡単に真似できない独創的なアイデアを取り入れることが、AI時代のマーケターに求められる重要なスキルの一つです。

一方で生成AIは、営業活動の効率化などの良い側面もあわせ持ちます。近年は消費者の購買行動の変化や広告費の高騰などをきっかけに、数を増やすアプローチは最善とはいえなくなってきました。施策の質を高めてアプローチしていく手法がより重要となりつつあり、生成AIは営業活動を支える役目を果たします。

生成AIは人間の創造性を補完してくれるツールであり、何かを作り出すのはあくまでも人間の役目です。この事実を念頭に置いて、自社のビジネスへの導入方法を検討しましょう。

HubSpotのCRMツールにも、生成AIの技術を活用した機能が搭載されています。

例えば、「AIアシスタント」の機能を使うと、ブログ記事のアイデア出しや営業メールの作成などの作業を、テキストによる指示で実行可能です。

ChatSpot」では、CRMツールに蓄積された顧客情報をもとに、レコードの追加やレポート作成などの作業を自動化できます。

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