フリーランス求人を探す生成AIとは？何ができる？どんな種類がある？活用のメリットやデメリットを解説
昨今、ChatGPTをはじめとする「生成系AI（ジェネレーティブAI）」が注目されています。 生成AIは日常生活やビジネスシーンですでに幅広く活用され、画像や音声、テキストなどさまざまなコンテンツを手軽に作ることが可能になっています。 本記事では、生成AIの種類や使い方やできる事、主な生成AIサービスなどについて解説します。
目次
そもそも生成AI（ジェネレーティブAI）とは？
生成AI、またはジェネレーティブAIは、人工知能の一分野であり、新たなコンテンツやデータを自ら生成する能力を持つ技術を指します。このAIは、既存のデータセットを学習し、それを基にして新しいテキスト、画像、音楽、さらにはビデオなどのメディアを作り出すことができます。たとえば、テキスト生成AIは、与えられたプロンプトに基づいて記事や物語を書くことができ、画像生成AIは、簡単な説明から複雑なイメージを創造することが可能です。
これらの技術は深層学習モデル、特に大規模なニューラルネットワークに基づいており、膨大な量のデータからパターンを抽出し、それを模倣することで新しい創造物を生み出します。生成AIの魅力は、単にデータを解析するだけでなく、創造的なプロセスに貢献し、人間の作業を支援または拡張できる点にあります。
なぜ生成AIが注目されているか
生成AIが注目される理由は多岐にわたりますが、その核心には、この技術が提供する創造性と効率性の向上があります。第一に、生成AIは無限の創造可能性を提供し、デザイン、芸術、コンテンツ作成などの分野で革新を促進しています。例えば、デザイナーは生成AIを使用して独創的なデザイン案を迅速に生成し、作家やコンテンツクリエイターは新しいアイデアやテキストを即座に形にすることができます。第二に、生成AIは効率性を大幅に向上させることができ、時間のかかる作業を自動化し、生産性を高めることができます。
さらに、カスタマイズされたコンテンツの生成によって、よりパーソナライズされたユーザー体験を提供することが可能になり、教育、エンターテイメント、マーケティングなどの分野での応用が期待されています。これらの要素により、生成AIは技術革新の最前線で注目を集め、多くの業界での採用が進んでいます。
生成AIで生成できるコンテンツの種類
生成AIの技術進化により、様々な種類のコンテンツを生成することが可能になりました。この進化は、クリエイティブな作業の枠組みを根本から変えつつあり、さまざまな業界での応用が期待されています。生成AIは、以下で紹介する幅広いコンテンツタイプに対応しており、それぞれの領域で独自の可能性を開拓しています。
画像生成
画像生成において生成AIは、具体的な指示や抽象的なアイデアに基づいて新しい画像を作り出す能力を持っています。この技術は、アート作品からリアルな画像、ファンタジーの世界まで、想像力の限界を超えた創造物を生み出すことができます。利用者は、テキストベースのプロンプトを使用して、特定のスタイルやテーマに合わせた画像を要求することが可能で、生成AIはそれを解釈して独自のビジュアルコンテンツを生成します。この技術は、広告業界、エンターテイメント、デザインなど、視覚的創造力が求められる分野で特に価値を発揮します。
テキスト生成
テキスト生成では、生成AIは与えられたテーマや初めの数語から完全な記事、物語、詩などを生成することができます。この能力は、ニュース記事の作成、ブログ投稿、創作物語、さらにはコードの自動生成に至るまで、多岐にわたります。生成AIは、特定のスタイルやトーンに合わせてコンテンツをカスタマイズすることも可能で、クリエイティブな書き手やコンテンツクリエーターに新たなツールを提供しています。
動画生成
動画生成においては、生成AIは静止画から動的なビデオコンテンツを作り出すことができ、これにはショートクリップの生成や既存のビデオの編集が含まれます。AIが生成する動画は、特定のシナリオやストーリーラインに基づいてカスタマイズ可能で、教育資料、マーケティングビデオ、エンターテイメントコンテンツの制作に革命をもたらしています。
音声生成
音声生成では、生成AIはテキストを自然な音声に変換するだけでなく、音楽やその他のオーディオコンテンツを作成することも可能です。この技術は、ポッドキャスト、オーディオブック、インタラクティブなアシスタントなど、聞き手に合わせたパーソナライズされた音声体験の提供を可能にします。
3Dモデル生成
3Dモデル生成では、生成AIは建築、ゲーム開発、バーチャルリアリティなどの分野で利用される、複雑な3Dオブジェクトや環境を作り出すことができます。この技術により、設計者や開発者は、リアルなシミュレーションやインタラクティブなエクスペリエンスを迅速に、かつ効率的に創出することが可能になります。
生成AIの仕組み・用いられる生成モデル
生成AIは、複雑なアルゴリズムと数学的モデルを用いて、新しいデータを生成する技術です。このプロセスは、特にコンピュータビジョン、自然言語処理、音声合成などの分野で革新的な進展をもたらしています。生成AIの核となる技術には、VAE、GAN、拡散モデル、GPT-3、そしてGPT-4などがあり、それぞれが独自のアプローチでコンテンツ生成を実現しています。
VAE
変分オートエンコーダ（VAE）は、入力データを高度に圧縮した後、その圧縮表現を用いてデータを再構築することで新しいデータを生成するモデルです。このプロセスでは、データの潜在的な特徴を学習し、それらの特徴から新しいインスタンスを生成します。VAEは、画像生成や画像のスタイル変換など、ビジュアルコンテンツの生成に特に有効です。
GAN
敵対的生成ネットワーク（GAN）は、二つのニューラルネットワーク、生成ネットワークと識別ネットワークを競わせることによって、高品質なデータを生成するモデルです。生成ネットワークは新しいデータを生成し、識別ネットワークはそのデータが本物か偽物かを識別します。このプロセスを繰り返すことで、生成ネットワークはよりリアルなデータを生成する能力を向上させます。GANは非常にリアルな画像、ビデオ、音声の生成に広く用いられています。
拡散モデル
拡散モデルは、データにノイズを加えて徐々にそのデータの構造を破壊し、その逆プロセスを通じて新しいデータを生成する手法です。このモデルは、元のデータセットの潜在的な分布を学習し、その分布に基づいて新しいデータを生成することができます。拡散モデルは、特に画像や音声の生成で優れた結果を示しており、生成AIの分野で注目されています。
GPT-3
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）は、OpenAIによって開発された自然言語処理モデルで、テキスト生成における先駆的な技術です。大規模なデータセットから学習し、その知識を用いて高品質なテキストを生成する能力を持っています。GPT-3は、文章作成、対話生成、コード生成など、多岐にわたる応用が可能です。
GPT-4
GPT-4は、GPT-3の後継モデルであり、さらに進化した自然言語生成能力を持っています。より大きなデータセットと洗練されたアルゴリズムにより、GPT-4は前モデルよりも精度の高いテキスト生成、より深い理解と応答の生成が可能です。このモデルは、テキストベースのアプリケーションにおいて、より自然で人間らしい対話やコンテンツの生成を実現します。
生成AIの活用メリット
生成AIの技術は、多様な分野でその利点を発揮しています。業務の自動化からクリエイティブな作成プロセスの支援、新製品開発に至るまで、顕著なメリットを提供します。
作業効率化
生成AIを活用することで、多くの業務プロセスが効率化されます。例えば、報告書やプレゼンテーション資料の自動生成、メールの自動返信、またはデータ入力作業の自動化など、時間を要する繰り返し作業をAIが担うことで、人間の従業員はより創造的で価値の高い業務に集中することができます。
顧客対応の強化
顧客サービスの分野では、生成AIを用いたチャットボットや自動応答システムが、顧客からの問い合わせに対して迅速かつ24時間体制で対応することを可能にします。これにより、顧客満足度の向上とともに、人的資源の適切な配分が実現されます。
バリエーション作成のサポート
商品やサービスのデザインプロセスにおいて、生成AIは無限に近いバリエーションの提案を可能にします。これにより、企業は顧客のニーズに合わせたカスタマイズオプションを容易に提供できるようになり、市場での競争力を高めることができます。
クリエイティブ作成のサポート
広告キャンペーンやソーシャルメディアコンテンツの制作、アートワークの生成など、クリエイティブな作業において生成AIは無限の可能性を開きます。AIによるアイデアの生成やコンテンツの自動作成は、クリエイターが新しい創造の領域を探求するのを助けるだけでなく、制作過程を加速させます。
新製品の開発
生成AIは新製品の設計やコンセプトの開発段階で有効です。AIが提供するデータ駆動型のインサイトは、市場のトレンドや消費者の好みを反映した製品開発を可能にし、成功率を高めます。
プログラミングコード生成やデバッグ
プログラミングでは、生成AIを活用することでコードの自動生成や既存コードのデバッグ作業が効率化されます。これにより、開発プロセスが加速され、エラーの可能性が減少します。また、AIは最適なコーディングパターンを提案することで、ソフトウェアの品質向上にも寄与します。
生成AIの活用デメリット
生成AIの進化は、多くの利点をもたらす一方で、様々なデメリットや課題も存在します。これらの課題には、フェイクコンテンツの生成、悪用のリスク、そして人間の仕事を奪う可能性などが含まれます。
フェイクコンテンツを生成する可能性
生成AIがリアルで説得力のあるコンテンツを作成できる能力は、フェイクニュースや偽の画像、動画の生成に悪用される危険性を持ちます。これらの偽コンテンツは、公共の情報に対する信頼を損ない、社会的な混乱や個人の名誉を傷つける原因となる可能性があります。
悪用のリスク
生成AIは、サイバーセキュリティ攻撃や詐欺などの犯罪活動に利用されるリスクも持ち合わせています。例えば、個人を模倣したフィッシングメールの生成や、セキュリティシステムを欺くための偽のデータ生成などが考えられます。
人間の仕事を奪う可能性
生成AIの高度な自動化能力は、特に単純な作業やルーティンワークを行う職種において、人間の仕事を置き換える可能性があります。このような変化は、職業の未来に対する不安を引き起こし、再教育や職業訓練の必要性を高めることになります。
生成AIをより活用するポイント
生成AIをより効果的に活用し、デメリットを最小限に抑えるためには、以下で紹介するポイントが重要です。
適切な指示を与える
生成AIに対して明確で具体的な指示を与えることは、期待通りの結果を得るために不可欠です。AIは与えられた指示に基づいて作業を実行するため、目的やコンテキストを正確に理解させることが重要になります。
人による検証や編集
生成AIによって生成されたコンテンツは、最終的に人間による検証や編集が必要です。これにより、フェイクコンテンツの誤った情報や不適切な内容を排除し、品質を保証することができます。
結果から効果的な活用方法を検討
生成AIを用いた結果を分析し、その効果を評価することで、より効果的な活用方法を見つけることができます。また、AIの活用における倫理的な考慮や、社会的な影響を常に意識することが重要です。
生成AIを活用する際の注意点
生成AIは、文章や画像、音声など多様なコンテンツを自動的に生み出せる便利なツールとして注目を集めています。
しかし、便利である一方で、利用する際には慎重さも求められます。特に著作権や情報管理、倫理的な側面を意識しないと、予期せぬトラブルにつながる可能性があります。
ここでは、生成AIを安全かつ効果的に活用するために知っておくべき注意点を紹介します。
著作権侵害がないか確認をする
生成AIは、インターネット上の膨大なデータを学習し、それをもとに文章や画像などを生成します。そのため、生成されたコンテンツの中に第三者の著作物と類似した内容が含まれてしまう場合があります。
たとえば、特定のキャラクターに酷似したイラストや、既存の文章の一部を模倣してしまうことがあります。これらを無断で商用利用した場合、著作権侵害として問題視される恐れがあります。
特に商用利用や公開を前提とする場合には、生成された内容が独自のものであるかどうか、慎重に確認することが重要です。最近では、著作権対応済みの生成AIも登場しており、利用用途に応じたツールの選定もポイントになります。
機密情報を入力しない
生成AIの利用において、もう一つ気をつけたいのが「入力情報の管理」です。特に業務で生成AIを活用する際、業務上の機密情報や個人情報をそのまま入力してしまうと、情報漏えいのリスクが発生します。
一部の生成AIでは、入力された情報が学習に再利用される可能性があるため、意図せず情報が他者に見えるかたちで再現されてしまうことも考えられます。社内資料、顧客情報、開発中のプロジェクト内容など、外部に出してはいけない情報は入力しないことが原則です。
安全に使うためには、生成AIを導入する前に社内ポリシーや利用規定を整備しておくことが求められます。
倫理性を確認する
生成AIが出力するコンテンツは、必ずしも社会的・文化的に適切とは限りません。たとえば、人種や性別、宗教に関する表現において差別的・偏見的な要素が含まれてしまうことがあります。
また、事実と異なる情報やフェイクニュースのようなコンテンツを生成するケースもあるため、発信者側がその内容をしっかりとチェックする姿勢が求められます。
さらに、AIを用いて虚偽の情報を意図的に作成するなどの行為は、倫理的にも社会的にも問題があり、法的責任を問われる可能性もあります。生成AIの便利さに依存しすぎず、出力内容の検証と責任をもって使用することが重要です。
生成AIのできないこと
生成AIは人間のように自然な会話ができるだけでなく、さまざまな業務をサポートできるツールとして注目されています。
しかし、万能ではありません。AIにも苦手な領域や限界が存在し、これを理解せずに使うと誤解や誤用につながる恐れがあります。ここでは、生成AIが苦手とする代表的な3つの項目を紹介します。
感情の理解
生成AIは、あたかも人間のように返答することができますが、本質的に「感情」を持っているわけではありません。ユーザーの発言から感情を推測することは可能でも、それはパターンに基づいた分析であって、本当の意味での「共感」や「気持ちの理解」はしていません。
たとえば、悲しみや怒りに対して励ましの言葉を返すことはできますが、その背景や個人の文脈を深く理解しているわけではありません。カウンセリングや人間関係の微妙なやりとりなど、繊細な対応が必要な場面では、AIに任せきりにするのではなく、人間の判断とサポートが不可欠です。
非合理的判断
生成AIは、あくまで論理的・合理的に物事を判断するよう設計されています。
しかし、人間はときに非合理な判断をすることもあります。たとえば、「あえて損をしてでも相手のために行動する」といった場面や、「感情を優先して決断する」といったことは、AIには理解しづらい行動です。
AIは最適解を探すことに長けていても、人間らしい感情に基づく判断や矛盾を受け入れる柔軟性には限界があります。人間社会においては、そうした非合理性も重要な要素であるため、AIだけに頼らないバランス感覚が必要です。
学習データ範囲外の生成
生成AIは、あらかじめ与えられたデータを学習することで新しい出力を生成します。そのため、学習データに含まれていない情報については、正確な回答を出すことが難しいです。
特に最新のニュースや法律、技術情報などは、学習モデルが更新されていなければ正確に反映されません。
また、マイナーな専門領域や個別の文脈に基づく質問に対しては、誤情報や曖昧な回答をすることがあります。
生成AIを利用する際は、必ずファクトチェックを行い、情報の正確性を自ら確認する姿勢が求められます。
主な生成AIサービス
生成AIの技術は、日常の作業からクリエイティブなプロジェクトまで、幅広い用途で活用されています。以下は、現在利用可能な主な生成AIサービスの概要です。
Microsoft 365 Copilot
Microsoft 365 Copilotは、ビジネスプロフェッショナルを支援するために設計されたAIツールです。このサービスは、文書作成、メールの返信、会議の要約など、多様なオフィス作業を自動化することが可能です。Microsoft 365のエコシステムと統合されており、効率的な作業フローを実現するための強力なアシスタントとなります。
Google Bard
Google Bardは、Googleが開発した生成AIツールで、ユーザーが日々直面する質問や課題に対する創造的な解決策を提供することを目的としています。Bardは、情報検索から文章作成、アイデアの生成まで、多岐にわたるタスクに対応可能です。
Perplexity AI
Perplexity AIは、質問に対して直接的かつ正確な回答を提供する検索と情報取得を目的としたAIサービスです。ユーザーが投げかける複雑な質問に対し、信頼できる情報源からのデータに基づいて具体的な回答を生成します
Notion AI
Notion AIは、人気のあるノートアプリケーション、Notionに統合されたAI機能です。このAIは、文書の自動整理、アイデアの生成、文章の校正など、文書管理とコンテンツ作成をサポートします。効率的な情報整理と生産性の向上を目指すユーザーにとって有用なツールです。
Adobe Firefly
Adobe Fireflyは、クリエイティブプロフェッショナル向けに開発された生成AIツールです。主に画像やデザインの生成に特化しており、ユーザーが提供する指示に基づいて独自のビジュアルコンテンツを作成することができます。Adobeのクリエイティブソフトウェアとの統合により、デザインプロセスの効率化が期待されます。
Stable Diffusion
Stable Diffusionは、高品質な画像を生成するためのAIモデルです。ユーザーがテキストで指示を与えることにより、リアルな画像やアートワークを短時間で生成することが可能です。クリエイティブなプロジェクトやビジュアルコンテンツの製作に役立ちます。
Midjourney
Midjourneyは、ユーザーが旅するように新しいアイデアやビジュアルを探求できる生成AIサービスです。このツールは、独自のビジュアルコンテンツの生成に特化しており、新しいデザインのインスピレーションを提供します。
VALL-E
VALL-Eは、特定の声を模倣して自然な音声コンテンツを生成することが可能な音声合成AIです。数秒間の音声サンプルから、その人の声の特徴を捉え、その声で話す任意の音声テキストを生成することができます。ポッドキャスト制作、オーディオブックのナレーションなど、多様な音声コンテンツの制作に応用が可能です。
生成AIの活用事例【日本】
日本国内でも、生成AIを活用する企業が増えてきました。業務の自動化、コンテンツ制作の効率化、社内情報の活用など、さまざまな場面で導入が進んでいます。以下に、具体的な活用事例を3つ紹介します。
株式会社フレイ・スリー：動画マーケティング領域における効率化
株式会社フレイ・スリーでは、Amazon Bedrockを活用して、企業の動画活用における課題特定と解決策提示を自動化しています。
動画制作後の運用面で、「どんな動画を作ればよいのか」、「視聴データの指標の見方がわからない」、「何を改善した良いのかわからない」といった課題がありました。
そのような課題に対して、Amazon Bedrockを活用することで、動画活用の課題特定と解決策提示の自動化、サポート部門の作業負荷軽減、動画活用の継続的な改善サイクルの構築といった効果を得ることができました。
参考：https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-hurray3/
小田急電鉄株式会社：議事録作成のコスト削減と社内情報資産の検索等
小田急電鉄は、会議の議事録作成や社内情報の整理・検索に生成AIを導入しています。Teams会議での音声を自動でテキスト化し、その内容を要約することで、議事録作成にかかる作業時間を大幅に削減しました。
さらに、社内ナレッジの検索機能もAIによって強化され、従業員が必要な情報に迅速にアクセスできるようになっています。これにより、社内業務の効率が向上し、従業員満足度の向上にもつながっています。
参考：https://www.acroquest.co.jp/archives/18045/
株式会社ラック：株主総会の準備を大幅に効率化
情報セキュリティの分野で知られる株式会社ラックでは、株主総会の準備業務に生成AIを活用しています。特に、想定問答集の作成や過去の議事録の要約などに社内専用AIを使うことで、作業のスピードが飛躍的に向上しました。
これまでの膨大な準備時間を削減することができ、担当者の負担も軽減されました。AIの活用により、人的リソースの有効活用と質の高い情報提供の両立が実現されています。
参考：https://www.lac.co.jp/lacwatch/casestudy/20250115_004248.html
生成AIの活用事例【海外】
海外では、日本よりも早い段階から生成AIの活用が進んでおり、さまざまな業種で導入事例が生まれています。ここでは、世界的に注目されている3つの事例を紹介します。
Shutterstock, Inc.：DALL·E 2を使った画像生成サービスの提供
画像素材を提供するShutterstockでは、OpenAIの画像生成技術「DALL·E 2」を活用し、テキスト入力から画像を生成する有料サービスを展開しています。
ユーザーは簡単な文章を入力するだけで、商用利用可能な画像を即座に入手できます。従来のように画像を探す手間が省け、ニーズに合ったオリジナルのビジュアルが手に入る点が評価されています。
参考：https://www.shutterstock.com/ja/ai-image-generator
Walmart Inc.：ショッピングアシスタントによる顧客体験向上
世界最大の小売企業であるWalmartは、生成AIを使ったショッピングアシスタントを自社アプリに実装しています。
アプリ上でショッピングアシスタントがユーザー1人ひとりのニーズや利用シーンに合った商品を提案してくれることを目指しており、アイデア探した商品比較、最終的な選定まで幅広くサポートしてくれます。
この仕組みにより、購入までの導線が短縮され、ユーザー体験の質が向上しました。
阿里巴巴集团控股有限公司：自社の大規模言語モデルを活用した独自AIモデル群や生成AIツールの発表
中国の阿里巴巴（アリババ）グループでは、自社の大規模言語モデル「通義千問（Tongyi Qianwen）」をベースにトレーニングされた業界特化型のAIモデル群に加え、デジタルアバター作成ツールやテキストから画像を生成するAIツールを発表しました。
キャラクター作成＆AIチャットモデル、読書支援AIモデル、カスタマーサービス向けAIモデル、バーチャルキャラクター生成ツール、スケッチを多彩なスタイルの画像に変換するツール、デジタルアバター作成アシスタントといった様々なツールの提供を発表しており、こうした独自AIモデルを生み出す企業が今後増えていくことが予想されます。
参考：https://www.alibabacloud.com/blog/alibaba-clouds-new-ai-tools-spotted-at-apsara-2023_600550
まとめ
生成AIは、画像、テキスト、動画、音声、3Dモデル生成など、多岐にわたるコンテンツの自動生成を可能にする革新的な技術です。この技術は作業の効率化やクリエイティブ制作のサポートなど、様々な利点をもたらします。しかし、フェイクコンテンツの生成による悪用リスクなど、デメリットも存在。適切な指示の提供や人による検証を行うなど、効果的な活用方法の検討が重要な課題だと言えます。
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