生成 AI とは？
生成 AI は、プロンプトから抽出された基準に基づいて大規模なデータセットを分析し、同じパターンと構造でテキスト、画像、動画、音声、コードなど新しいコンテンツを作成できる人工知能の一種です。生成 AI モデルは、利用可能なデータでトレーニングや学習を続け、コンテンツのエンドユーザーに継続的に進化する新たな対応を提供します。
生成 AI ソリューションは、創造性を刺激し、ビジネスプロセスを改善し、より良い体験を提供し、意思決定に情報を提供するために、さまざまな業界で利用されています。新しい実装が日々注目を集めており、世界中の組織が生成 AI を運用し、革新的な価値を獲得する方法を模索しています。
しかし、思想的なリーダーは、雇用の排除、プライバシーに関する懸念、誤った情報の可能性、倫理的なジレンマなど、生成 AI の利用に関する深刻な懸念にも注意しています。したがって、企業は生成 AI ソリューションを検討し、導入するにあたり、リスクを理解し、軽減するために意識的な努力をすることが極めて重要です。
生成 AI のユースケース
企業が生成 AI をどのように適用するかは、解決しようとしているビジネス課題によって異なります。
テキスト生成
おそらく生成 AI の最も一般的な用途はテキスト生成です。大規模なニューラル・ネットワークでサポートされているこのテクノロジーにより、テキストを理解し、人間のようなテキストを作成できます。テキスト生成は数十年にわたって存在していますが、過去数年間でかなりの勢いを得ています。一般的な用途としては、チャットボット、マーケティング・コンテンツ、言語翻訳サービス、要約ツール、カスタマーサポートの回答、ビジネスレポートなどがあります。プロジェクトで何らかの書き込みが必要な場合、組織はクリエイティブなプロセスの一環として、テキスト生成を検討する可能性があります。
画像、動画、スピーチ、音楽の生成
既存の数百万の画像から成る大規模なデータセットを基盤として使用することで、生成 AI はパターンを学習し、テキストプロンプトに含まれる基準に基づいて、新しいオリジナルな画像を作成できます。広告、ゲーム、製品設計の企業は、このテクノロジーを活用して、クリエイティブなコンセプトを迅速に検討・発展させ、プロトタイプの開発プロセスを加速しています。
組織はまた、動画や音声作成に生成 AI を活用しています。既存の動画に追加のフレームを生成する、まったく新しいシーンを作成する、あるいは音声やオーディオを操作・追加するなど、いずれの場合であっても、これらの作業を生成 AI で行うことで得られる時間とコストの節約効果は、多くのケースで魅力的です。
生成 AI は、膨大な音楽データセットでトレーニングされたニューラル・ネットワークを使用して、構造、スタイル、感情的なコンテンツを理解することで音楽を制作することができます。音楽は極めて主観的なもののため、リスナーがその作品を好むかどうかは、人間が作った音楽と同様に、個人の主観の問題となります。
コード生成
生成 AI は、コードを生成することで開発者の生産性を向上させることができます。これは、既存のコードベースとドキュメントからパターンを学習することで実現します。このテクノロジーは、自然言語のプロンプトや仕様に基づいて、関数、クラス、プログラム全体を生成することができます。多くの組織は、生成 AI をソフトウェア開発の加速、ルーチンのコーディング・タスクの自動化、デバッグの支援に活用しています。同時に、品質、セキュリティー、プロジェクト要件との整合性を確保するために適切な量の人による監督の実施を求めます。
チャットボット
迅速で効率的かつ有用なカスタマーサービスは、あらゆる組織にとって妥協できない要件です。そのため、非常に多くの企業が、テキストや音声を通じてユーザーが対話できるダイナミックで知的な会話型 AI モデルを実装しています。生成 AI は、人間のようなテキスト応答を理解し、生成することで、チャットボットを強化します。カスタマーサービスに加えて、生成 AI チャットボットはマーケティング活動を補完し、社内コミュニケーションをサポートすることができます。また、ウェブサイト、メッセージング・アプリ、音声アシスタントに統合することもできます。
データ拡張
生成 AI を使用して、開発者は合成データを作成し、マシンラーニングとディープラーニング・モデルのトレーニング・データセットを補強したり、モデルのパフォーマンスと汎化能力の向上に役立てることができます。このテクノロジーは、画像、テキスト、その他のデータ形式の AI バリエーションを生成し、制限されたデータセットの拡張に役立ちます。
生成 AI の仕組み？
あらゆるユースケース向けに生成 AI ソリューションを実装するには、データ・サイエンティストと開発者による多大な努力が必要です。生成 AI は、大規模なデータセットと複雑にトレーニングされた生成 AI アルゴリズムにより実現されるためです。このテクノロジーは、言語 AI および自然言語処理 (NLP) と組み合わせて構築されています。これにより、生成 AI が人間の言語を処理して理解できるようにします。生成 AI と NLP は、テキスト、動画、画像、音声のいずれかでユーザーのプロンプトを理解し、適切なレスポンスを生成します。
生成 AI ソリューションは、大規模言語モデル (LLM) と呼ばれる生成 AI システムを利用し、ディープ・ニューラル・ネットワークを使用してテキストを処理して生成します。大量のデータでトレーニングされ、類似したデータ形式と情報間に共通点を見つけ、新しい一貫性のあるアウトプットを作成して提供します。
LLM は、トランスフォーマー・アーキテクチャーを活用し、入力シーケンスを並列処理することで、従来のニューラル・ネットワークと比較してパフォーマンスと速度が向上しています。モデルのトレーニングは、より正確な出力を実現するために導くデータ・サイエンティストと各分野のエキスパートの入力によって行われ、アルゴリズムの学習を支援し、より正確な出力へと導きます。
生成 AI ソリューションを実現するために、企業は生成 AI モデルをゼロからトレーニングするか、特定のニーズに合わせて微調整できる事前トレーニング済みモデルを選択することができます。例えば、生成 AI チャットボット・アルゴリズムは、組織の顧客基盤とビジネスモデルの特定の属性に合わせてトレーニングできます。また、コンテンツ・マーケティング用のテキストを生成することを目的としたモデルを、さらに専門化したり、特定の業界や対象者に焦点を当てたり微調整したりすることもできます。さらに、より多くの分野に特化したモデルも次々と登場しています。これらは、大規模なモデルよりも小規模で、ターゲットが絞られたデータセットでトレーニングされています。新たな結果は、慎重に取得したデータでトレーニングすることで、これらの小型モデルで大型モデルの精度を再現できることを示しています。
また、開発者は検索拡張生成 (RAG) を使用して、推論中にベクトル・データベースから最新の独自のデータで事前トレーニング済みモデルを補完することもできます。これにより、カスタマイズと更新が簡素化され、生成された情報のソースを特定できるようになります。
以下は、3 つの一般的な生成 AI モデルの簡単な (技術的には高度な) 概要です。
- 敵対的生成ネットワーク (GAN): これらは、ジェネレーターとディスクリミネーターという 2 つのニューラル・ネットワークで、同時にトレーニングされます。ジェネレーターは新しいデータ・インスタンスを作成し、ディスクリミネーターはそれらを実際のデータのセットと照らして評価します。ジェネレーターの目標は実際のデータと区別できないデータを生成することであり、ディスクリミネーターの目標はこれら 2 つのデータを正確に区別することです。ジェネレーターは時間とともに改善され、ますます現実的なデータを作成します。
- 変分オートエンコーダー (VAE): VAE は、ニューラル・ネットワークと確率モデリングの原則を組み合わせ、エンコーディングとデコーディングのプロセスを通じて新しいデータ・インスタンスを生成します。VAE モデルは、入力データをその特徴の単純化された表現に圧縮することから始まります。その後、簡素化されたバージョンをデコードし、入力データを元の形に再構築しようとします。このプロセスを通じて、VAE はデータの基本的な特徴とパラメーターを学習し、より現実的でカスタマイズ可能な出力を生成するのに役立ちます。
- トランスフォーマー・モデル: Generative Pre-trained Transformer (GPT) などのモデルは、非常に一貫性があり、文脈に即したテキストを生成できます。これらのモデルは、もともと自然言語処理用に設計されており、大規模なデータセットでトレーニングされています。そのため、テキスト・プロンプトを完了したり、言語を翻訳したり、質問に回答したり、クリエイティブな文章を生成したりすることもできます。
生成プロセス中に、創造性と一貫性のバランスを取るために、さまざまな戦略を使用できます。継続的な研究は、これらのモデルの透明性を高め、バイアスを軽減し、事実の精度を向上させることを目的としています。また、テキスト、画像、音声など、複数のタイプのデータを同時に処理できるモデルへの移行も進んでいます。
生成 AI のメリット
生成 AI の価値は、生成されたコンテンツを個人や企業が日常生活を向上させ、目標を達成するためにどのように使用するかによって実現されます。
- パーソナライズ: 生成 AI は、個人の好みとニーズに基づいて製品、サービス、体験をパーソナライズするために使用できます。例えば、医療分野において、生成 AI は、患者の病歴と検査結果に基づいてパーソナライズされた治療計画を生成するのに役立ちます。金融機関は、このテクノロジーを活用して、市場データと顧客の好みに基づいて投資の推奨事項を生成することができます。
- カスタマーサービスの向上: 生成 AI は、反復的なタスクを自動化し、より効率的で効果的なカスタマーサービスを提供することができます。これにより、お客様は質問に対してより迅速に回答を得て、問題をより簡単に解決できるようになります。
- 創造性の向上: 生成 AI は、音楽、アート、文章など、パターンと好みに基づいて、新規でユニークなコンテンツを作成できます。例えば、小売業では、生成 AI が顧客向けの E コマース・ウェブサイトで製品の説明と画像を生成するのに役立ちます。
- アクセシビリティーの向上: 生成 AI は、動画のキャプションの生成やテキストの音声変換など、障害のある人が製品やサービスをよりアクセスしやすくするために使用できます。
- 効率性の向上: 生成 AI は、データ入力、文書のレビュー、言語関連のタスクなど、反復的で時間のかかるタスクを自動化できます。これにより、組織や顧客は生産性を高め、目標をより簡単に達成できるよう支援できます。例えば、輸送や物流では、生成 AI を使用して、交通データと顧客の好みに基づいて配送スケジュールを生成できます。
- より優れた意思決定: 生成 AI は、大量のデータに基づいてインサイトと提案を生成し、個人や企業が情報に基づいた意思決定を容易にできるようになります。例えば、製造業では、生成 AI を使用して、既存の製品と顧客の好みに基づいて、新しい製品設計のアイデアを生成できます。
- 新しくエキサイティングな体験: 生成 AI は、仮想現実や拡張現実など、テクノロジーなしでは不可能な、新しくエキサイティングな体験を生み出すことができます。
生成 AI の課題
ほとんどの初期のテクノロジーや継続的に進化するテクノロジーと同様に、生成 AI の実装と利用には課題があります。原則として、意思決定者は、データ・セキュリティーとプライバシーのリスク、コンピューティング・リソースとコスト、倫理的および社会的な影響 (誤った情報が拡散する可能性など) を認識する必要があります。
ユースケース固有の課題
生成 AI のユースケースは、それぞれ独自の課題を示します。
- テキスト生成: 毎日驚異的な進歩を遂げているにもかかわらず、テキスト生成は決して万全とは言えません。したがって、実際の人間がプロセスを監督し、生成コンテンツの正確性と適切性を確保し、多くの場合、生成 AI テクノロジーにより作成者の最初のドラフトにオリジナルで思慮深く、価値のあるアイデアと言葉を提供することが極めて重要です。
さらに、クリエイティブな理由と法的な理由の両方から、組織はテキスト生成の責任ある使用に関するガイドラインを策定し、潜在的なバイアスに対処し、AI で生成されたコンテンツを公開前に検証する必要があります。 - 画像、動画、スピーチ、音楽の生成: テキスト生成と同様に、生成 AI を画像作成に利用する際には、特に創造性、信頼性、知的財産権に関するリスクと潜在的な懸念事項が伴います。生成 AI ツールを効果的に提示するだけでなく、このテクノロジーで生成された画像をレビュー、改良、カスタマイズする能力を持つ人間のデザイナーも必要です。
生成 AI の動画と音声で潜在的な課題には、不注意による虚偽表示からディープフェイクまで、重大な倫理的リスクが含まれます。したがって、生成 AI の動画と音声は、正式なブランド・ガイドラインと組織の監督に従う専門家が、責任を持って使用する必要があります。
生成 AI を音楽に活用する際、組織は音楽家が数千年にわたり曲、サウンド、ビートを書き、演奏、共有してきたことに留意する必要があります。彼らはこのプロセスと結果に人間特有のメリットをもたらすと言えるでしょう。 - チャットボット: 生成 AI チャットボットは、ルーチン業務の問い合わせに 24 時間 365 日対応できるため、人間をより複雑な問題に割り当てることができます。しかし、他の生成 AI の実装と同様に、このテクノロジーが達成できることには限界があります。組織は、必要に応じて人的な支援が利用できるように確保する必要があります。さらに、効果的な導入には、ユーザーとのインタラクションとフィードバックに基づく継続的な監視と改良が必要です。
- データ拡張: データ拡張は、実用的なメリットに加えて、データセットのバイアスを軽減し、モデルをより堅牢にします。ただし、組織は、合成データが実環境のシナリオを正確に表し、新しいバイアスやエラーを生み出さないようにする必要があります。
生成 AI に関する考慮事項
生成 AI イノベーションのリーダーたちは、これらのリスクを軽減しながら、社会に貢献するテクノロジーのメリットを最大限に高めるために、生成 AI の実践に協力し、取り組んでいます。生成 AI の主な特性は次のとおりです。
- 安全、信頼性、倫理的な方法で生成 AI システムを開発、評価、導入し、多様なチームによって作成されたた包括的な生成 AI を実現します。
- 人権を尊重し、人による監督を実施し、透明性と説明可能性を要求し、セキュリティー、安全性、信頼性、個人のプライバシー、公平性と包括性、環境の持続可能性にコミットします。
- 強力な内部および外部ガバナンスを順守し、これに基づく責任を明確にすること。
- マルチステークホルダーによる調査とコラボレーション・イニシアチブに携わり、責任ある 生成 AI 開発の負担を軽減します。
生成 AI の未来
楽観的な見方と熱意によって、あらゆる組織が効率を高め、新しいビジネスチャンスを促進する生成 AI ソリューションを検討するよう促されています。今後、科学研究から設計までの分野で新しい導入がみられる可能性が高くなります。
- AI が生成するシナリオと予測を通じて、意思決定プロセスを強化し、ほぼすべての業界で価値あるインサイトを提供します。
- 製品設計とプロトタイプの開発プロセスは、より効率的で革新的になり、市場投入までの時間を短縮します。
- チャットボットと仮想アシスタントは、ますます複雑化するインタラクションを処理するために進化し、カスタマーサービスと内部サポートを向上させます。
- 大規模なパーソナライズされたコンテンツ作成は、マーケティングとカスタマー・エンゲージメント戦略に革命をもたらす可能性があります。
可能性は、計り知れないほどエキサイティングです。ただし、組織は、責任ある利用を確保するために、堅牢で倫理的な人工知能フレームワークとガバナンス構造を構築する必要があります。また、ワークフローを適応し、従業員のスキルを向上させ、革新することで、ますます増加している幅広い機会を活用できるようにする必要があります。