生成 AI とは？
生成 AI は、プロンプトから抽出した基準に基づいて大規模なデータセットを分析し、同じパターンや構造を持つテキストや画像、動画、音声、コードなどのコンテンツを新たに作成できる、人工知能の一種です。生成 AI モデルは、利用可能なデータからトレーニングと学習を継続して、進化し続ける新しい応答をコンテンツの最終消費者に提供します。
生成 AI ソリューションは、創造性を刺激してビジネスプロセスを改善し、より良い体験を提供し、意思決定を支援するために、さまざまな業界で使われています。新しい実装は毎日のようにニュースで取り上げられ、あらゆる組織が生成 AI を運用して、その革新的な価値を取り込む方法を模索しています。
しかし、オピニオンリーダーたちは、雇用の喪失やプライバシーの懸念、誤情報の可能性、倫理的なジレンマなど、生成 AI の使用に伴う深刻で妥当性の高い懸念も指摘しています。したがって、生成 AI ソリューションを検討して導入する際に、企業がリスクを理解し、軽減するために意識的に努力することが重要です。
生成 AI のメリット
生成 AI の価値の実現は、個人や企業がその生成されたコンテンツをどのように活用して、日常生活を改善し目標を達成するかにかかっています。
- パーソナライズ: 生成 AI は、個々の好みやニーズに基づいて、製品やサービス、体験をパーソナライズするために活用できます。例えば、ヘルスケアにおける生成 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の作成を支援します。金融機関は、このテクノロジーを使って、市場データと顧客の好みに基づいた投資の提案を作成できます。
- 顧客サービスの改善: 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顧客サービスの提供を可能にします。これによって、顧客は質問の答えをすみやかに得て、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、パターンや好みに基づいて、音楽やアート、文章などのユニークなコンテンツを新たに作成できます。例えば、小売業における生成 AI は、顧客向け E コマースのウェブサイトのために、商品説明や画像の作成を支援します。
- アクセシビリティの向上: 生成 AI は、動画のキャプションを生成したりテキストを音声に変換することで、障がいのある人々が製品やサービスに、より簡単にアクセスできるようにします。
- 効率性の改善: 生成 AI は、データ入力や書類のレビュー、言語関連の作業など、繰り返しが多く時間のかかる作業を自動化できます。これは、組織や顧客の生産性を高め、彼らがより簡単に目標を達成できるようになるのに役立ちます。例えば、輸送や物流において生成 AI を活用することで、交通データと顧客の好みに基づいた配送スケジュールを策定できます。
- より良い意思決定: 生成 AI は、大量のデータに基づいたインサイトや提言の作成を可能にして、個人や企業が情報に基づいた意思決定を行いやすくします。例えば、製造業における組織は、生成 AI を使用することで、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み出せます。
- 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、テクノロジー抜きでは実現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 の仕組み
あらゆるユースケースに対応できる生成 AI ソリューションを導入するには、データ・サイエンティストや開発者による多大な努力が必要です。これは、生成 AI が、大規模なデータセットと入念にトレーニングされた AI アルゴリズムにより可能になっているためです。このテクノロジーを言語 AI と自然言語処理 (NLP) と組み合わせて構築・展開することで、人工知能が人間の言語を処理し、理解できるようになります。生成 AI と NLP は連携してユーザープロンプトを理解し、テキストや動画、画像、音声のいずれにおいても、適切な応答を生成することができます。
生成 AI ソリューションは、ディープ・ニューラル・ネットワークを採用した大規模言語モデル (LLM) と呼ばれる AI システムを活用し、テキストの処理と生成を行います。膨大な量のデータによってトレーニングされた LLM は、類似のデータタイプと情報間の共通性を見つけて、新しく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使用して、入力シーケンスを並列処理し、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スピードを向上させます。モデル・トレーニングは、アルゴリズム学習をガイドし、より正確なアウトプットを導くためにデータ・サイエンティストと専門家のインプットからも情報を入手します。
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、事前トレーニングを受けたモデルに特定のニーズに合わせた微調整を行うかのいずれかを選択できます。例えば、生成 AI チャットボットのアルゴリズムを、組織の顧客ベースやビジネスモデルの具体的な特性に合わせてトレーニング可能です。あるいは、マーケティング・コンテンツ向けのテキスト生成を目的としたモデルを、特定の業界やオーディエンスにフォーカスするために、さらに専門化させたり微調整することも可能です。よりドメイン固有のモデルもまた、急速なペースで出現しています。これらは、大きなモデルよりも、より小規模でターゲットを絞ったデータセットでトレーニングされます。新たな結果は、慎重に収集されたデータでトレーニングすれば、小さなモデルが大きなモデルの精度を複製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、事前トレーニング済みモデルに対し、推論中のベクトルデータベースからの独自の最新機密データを補完することもできます。これにより、カスタマイズとアップデートが簡単になり、生成された情報のソースを明らかにできるようになります。
ここで、3 種類の一般的な生成 AI モデルの簡単な（しかし技術的には高度な）概要を紹介します。
- 敵対的生成ネットワーク (GAN): 生成ネットワークと識別ネットワークが関与しており、これら二つのニューラルネットワークは同時にトレーニングされます。生成ネットワークは新たなデータインスタンスを作成し、識別ネットワークはそれらを実際のデータセットと比較して評価します。生成ネットワークは実データと見分けがつかないデータを生成しようとする一方で、識別ネットワークはその二つを正しく識別しようとします。時間の経過とともに生成ネットワークは改善され、より現実的なデータを生成するようになります。
- 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ルの原則を組み合わせ、エンコードとデコード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、入力データを圧縮して、その特性を簡略化した形で表現することから始まります。次に、その簡略化されたバージョンをデコードし、入力データを元の形式に再構成しようと試みます。このプロセスを通じて、VAE はデータの基礎となる本質的な特徴やパラメータを学習し、より現実的でカスタマイズ可能なアウトプットの生成に役立てます。
- トランスフォーマーモデル: 生成事前訓練済みトランスフォーマー (GPT) などのモデルは、非常に一貫性が高く文脈に沿ったテキストの生成が可能です。これらのモデルは、もともと自然言語処理タスク向けに設計されており、大規模なデータセットで訓練され、テキストプロンプトの完成、言語の翻訳、質問への回答、さらには創造的な文章の作成まで可能です。
生成プロセス中にはさまざまな戦略を活用して、出力における創造性と一貫性のバランスを取ることができます。現在進行中の研究は、これらのモデルの透明性の改善、バイアスの低減と事実の精度の向上を目指しています。また、テキストや画像、音声など、数種類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 の活用方法
企業が生成 AI をどのように活用するかは、企業が解決しようとするビジネス上の課題によって異なります。
テキスト生成
生成 AI の最も一般的な用途は、おそらくテキスト生成でしょう。これは、大規模ニューラルネットワークに支えられたテクノロジーが、人間のように文章を理解して、作成するというものです。テキスト生成は数十年前から存在していますが、ここ数年で目に見えて勢いを増してきました。一般的な用途には、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、顧客サポートの応答、ビジネスレポートなどがあります。プロジェクトに何らかの文書が必要となる場合、組織は、創造的なプロセスの一環として、テキスト生成の検討を選択するかもしれません。
画像、動画、スピーチ、音楽生成
生成 AI は、数百万の既存画像の膨大なデータセットを基盤としてパターンを学習し、テキストプロンプトに含まれる条件に基づいて、新しいオリジナル画像を作成できます。広告やゲーム、製品デザインの企業は、このテクノロジーを活用して創造的なコンセプトを迅速に探索して拡大し、プロトタイプ作成プロセスを加速させています。
組織はまた、生成 AI を使用して動画とスピーチの作成も行っています。既存の動画に追加のフレームを生成したり、まったく新しいシーンを作成したり、あるいはスピーチや音声を操作したり追加するなど、生成 AI を使用してこれらのタスクを実行することで可能になる時間の節約とコストの削減は、多くの場合で魅力的です。
生成 AI は、膨大な音楽データセットで訓練されたニューラルネットワークを使用して、構造やスタイル、感情的な内容を理解することで、音楽も作成可能です。音楽は非常に主観的なものであり、聴き手がアウトプットを気に入るかどうかは、人間が作成した音楽と同様に、個人的な好みによるでしょう。
コード生成
生成 AI は、既存のコードベースやドキュメントからパターンを学習することでコードを生成し、開発者の生産性を高めることができます。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、関数やクラス、プログラム全体を生成できます。多くの組織は、生成 AI を使用してソフトウェア開発を加速させ、日常的なコーディングタスクの自動化し、デバッグの支援を行いながら、同時に、品質やセキュリティー、プロジェクト要件との整合性を確保するために、人間による監督の適切な度合いを模索しています。
チャットボット
迅速で効率的、かつ役に立つカスタマーサービスは、あらゆる組織にとって譲れない必要条件です。そのため、非常に多くの企業が、顧客がテキストやスピーチを通じての対話が可能な、ダイナミックで知的な会話 AI モデルを導入しています。生成 AI は、人間のようにテキスト応答を理解して生成することで、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、AI チャットボットは、マーケティングの取り組みを補完し、社内コミュニケーションのサポートもできます。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可能です。
データ拡張
生成 AI を使用することで、開発者は合成データを作成してマシンラーニングやディープラーニング・モデル向けのトレーニング・データセットを拡張したり、モデルのパフォーマンスと一般化の改善を支援したりできます。このテクノロジーは、画像やテキスト、その他のデータタイプの AI バリエーションを生成し、限られたデータセットを拡大するのに役立ちます。
生成 AI の課題
黎明期にあって進化し続ける多数のテクノロジーと同様に、生成 AI の導入と使用には課題があります。意思決定者は、主に、データ・セキュリティーとプライバシーのリスク、計算リソースと費用、そして誤情報拡散の可能性を含む倫理的および社会的影響に注意する必要があります。
ユースケース固有の課題
それぞれの生成 AI ユースケースには、次のような課題があります。
- テキスト生成: 毎日のように驚異的な進歩が見られるにもかかわらず、テキスト生成はまだ完全からはほど遠いのです。したがって、実際の人間がプロセスを監督し、生成されたコンテンツの正確性と妥当性を確認することが必要不可欠です。そして、多くの場合、生成 AI テクノロジーによって作成された最初の下書きに、オリジナルでよく考えられた貴重なアイデアと言語を提供することが重要です。
さらに、創造的および法律的な理由の両方から、組織は、責任をもってテキスト生成を使用するためのガイドラインを導入し、潜在的な偏見に対処し、AI 生成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、音声、音楽生成: テキスト生成と同様に、生成 AI を使用して画像を作成する際には、特に創造性や真正性、知的財産権などに関するリスクと潜在的な懸念があります。才能のある人間のデザイナーは、生成 AI ツールを効果的にプロンプトするだけでなく、テクノロジーが生成する画像を見直し、洗練させてカスタマイズすることが求められます。
生成 AI の動画や音声に関する潜在的な課題には、不注意による間違った表現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 の動画とスピーチは責任を持って使用されるべきであり、できれば正式なブランド・ガイドラインと組織的監視を遵守する専門家によって使われるのが望ましいです。
生成 AI を使用して音楽を作成する際には、組織は、音楽家が数千年にわたって歌や音、ビートを書き、演奏し、共有してきたこと、そして音楽家がそのプロセスと結果に間違いなく人間特有の利点をもたらしている点を認識すべきです。 - チャットボット: 生成 AI チャットボットは、24 時間 365 日いつでも日常的な問い合わせに対応できるため、人間はより複雑な問題に対処するのに専念できるようになります。しかし、他の生成 AI 実装と同様に、テクノロジーが実現できることには限界があります。組織は、必要に応じて人間によるサポートが利用できるようにしておく必要があります。さらに、効果的な実装には、ユーザーのやり取りやフィードバックに基づいた継続的なモニタリングと改善が必要不可欠です。
- 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減らし、モデルをより堅牢にするのに役立ちます。しかし、組織は、合成データが現実世界のシナリオを正確に表現し、新たなバイアスやエラーを取り込まないようにする必要があります。
責任ある AI の考慮事項
AI イノベーションのリーダーは、これらのリスクを軽減しながら、テクノロジーの社会におけるメリットを最大限に活用するために、責任ある AI の実践に協力して取り組んでいます。責任ある AI の主な属性には、次の点が含まれます。
- 安全かつ信頼でき、倫理的な方法で、AI システムの開発、評価、展開を行い、多様性のあるチームによって作成された包括的な AI を確保します。
- 人権の尊重、人間による監督の実現、透明性と説明可能性の要求、そしてセキュリティーや安全性、信頼性、個人のプライバシー、公平性とインクルージョン、環境の持続可能性へのコミットメント。
- 強力な内部および外部のガバナンスを遵守し、帰属させること。
- あらゆる人々にとって責任ある AI 開発の負担を軽減するために、マルチステークホルダーの研究とコラボレーションの取り組みに参加すること。
生成 AI の未来
楽観主義とエネルギーは、効率性を生み出して新たなビジネスチャンスを促進するような生成 AI ソリューションを検討するよう、あらゆる場所で組織を駆りたてています。今後、科学的な研究からデザインまで、さまざまな分野で新たな導入が見られるでしょう。
- 意思決定プロセスは、ほぼすべての業界で貴重なインサイトを提供する、AI 生成シナリオと予測によって強化されるでしょう。
- プロダクトデザインとプロトタイプ作成プロセスは、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、より複雑なやり取りを処理できるように進化し、カスタマーサービスと内部サポートが改善されます。
- 大規模にパーソナライズされたコンテンツ作成は、マーケティングと顧客エンゲージメント戦略に革命を起こ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。しかし、組織は、責任ある使用を確実にするために、強固な倫理的人工知能フレームワークとガバナンス構造を開発する必要があります。そして、ワークフローを適応させ、従業員のスキルを向上させて、イノベーションと拡大し続ける機会を活用する必要があります。