生成AIとは？ いまさら聞けない？！基本的な仕組みとよく使われる用語・実現できること

生成AI（ジェネレーティブAI）とは

はじめに、そもそも生成AIとはどのようなツールなのか、基本的な仕組みを理解しておきましょう。生成AIに注目が集まっている理由とあわせて解説します。

学習データを活用して新たなコンテンツを生成できるAI

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、学習データを用いて文章や画像・動画、楽曲、プログラムコードなどを生成できるAIのことです。主な生成AIの種類とサービス例として、次のものが挙げられます。

用途別の生成AIとおすすめサービスについては、次の記事で詳しく解説しています。こちらもあわせてご参照ください。

生成AIの基本的な仕組み

生成AIは、あらかじめ学習した大量のデータを元に最善の回答を導き出す処理を繰り返すことで、高度なコンテンツを生成しています。ユーザーがAIに詳細なデータを与えなくても、オリジナルコンテンツを作成できる点が大きな特徴です。

従来型のAI（人工知能）は、決められた手順で処理を行ったり、データを分析したりする能力を備えていました。そのため、製品の不良検知や売上予測など、限られた用途に活用されていたのが実情です。一方、生成AIは文章や画像・動画の作成など、一般のユーザーにとってより身近な用途で利用できるようになっています。

生成AIに注目が集まっている理由

生成AIに注目が集まっている大きな要因として、自然言語を使ってAIに指示を出せる点が挙げられます。自然言語とは、私たちが日常生活で使っている言葉のことです。従来、AIを扱うにはプログラミングの知識やスキルが不可欠でした。生成AIは人間と会話を交わすのと同じように自然言語でやり取りができるため、技術者ではない一般のユーザーにも広く受け入れられたと考えられます。

また、後述する「機械学習モデル」の進化も大きな要因のひとつです。高度な知的作業をこなせるレベルに進化したことにより、従来は人の手で作られてきた文章や画像、動画、プログラミングコードといった成果物を、生成AIによって自動で作成できるようになりつつあります。実生活や実務において生成AIを活用できるレベルに近づいたことにより、一躍注目されるツールとなりました。

生成AI関連でよく使われる用語

生成AIを活用するにあたって、押さえておきたい主な用語を紹介します。

・機械学習

機械学習とは、与えられたデータの中から適切な回答を判定したり、予測したりする仕組みのことです。決められた範囲で処理を行う仕組みを「機械学習モデル」といいます。
機械学習モデルでは、事前に学習したデータの範囲内でしか処理を実行できません。学習データ外の指示には対処できない点が、後述する深層学習との大きな違いです。

・深層学習（ディープラーニング）

深層学習（ディープラーニング）とは、AIが自ら学習を重ね、データの特徴や関係性から新たなコンテンツを生成する仕組みのことを指します。学習データのパターンから一定の法則やルールを学ぶため、たとえば犬の特徴をAIが学習していれば、学習データには含まれていない犬種であっても「この画像は犬」と判断することが可能です。
生成AIも学習データを元に新たなコンテンツを生成する仕組みであることから、深層学習の仕組みを活用したAIの一種といえます。

・LLM（大規模言語モデル）

LLM（大規模言語モデル）とは、事前に学習した大量のテキスト情報を元に、自然な文章を生成するモデルのことです。たとえば、冒頭で挙げたChatGPTにはGPTというLLMが搭載されています。
生成モデルにはLLM以外にもさまざまな種類があります。代表的な生成モデルとして挙げられるのは次の4つです。

■GPT（Generative Pre-trained Transformer）：自然な文章を生成できるモデル
■VAE（Variational Autoencoder）：画像の特徴を元に新たな画像を生成できるモデル
■GAN（Generative Adversarial Networks）：高品質な画像を生成できるモデル
■拡散モデル（Diffusion Model）：高精細な画像を生成できるモデル

・プロンプト

プロンプトとは、AIに指示を出す際に用いられる指示文のことです。プログラミング言語を使わなくても、日本語や英語などの自然言語でAIに指示を出せる点に特徴があります。

生成AIは人間とは違い、言葉のニュアンスをくみ取ったり、不足している情報を補って判断したりすることが得意ではありません。そのため、いかに的確なプロンプトを書けるかが生成AIを使いこなしていく上で重要なポイントとなります。プロンプトの基本的な書き方や効果的に記述するポイントについては、次の記事もあわせて参考にしてください。

生成AIで実現できる4つのこと

生成AIを活用することによって、さまざまな作業やプロセスを自動化できます。ここでは、主にWebメディアの記事制作において生成AIを活用できる例を見ていきましょう。

1.業務の省力化・効率化

生成AIは業務の省力化や効率化に役立ちます。たとえば、音声認識AIや文字起こしAIを活用すれば、インタビューの録画音声を短時間のうちにテキストへと変換可能です。従来であれば、人が音声を聞いて文字に起こしていく作業が不可欠でした。録音を何度も聞き返しながらテキスト化する作業には、少なからず時間と労力を費やすことになります。生成AIを活用することで、一連の作業に要していた時間を大幅に短縮できるでしょう。

2.アイデア創出のサポート

生成AIはアイデア創出をサポートするツールとしても活用できます。一例として、記事企画のアイデア出しや記事構成の素案作成などに生成AIを駆使し、数多くのパターンの案をごく短時間で提示してもらうことも可能です。
記事企画を検討する際には、生成AIに「役割」を与えるとよいでしょう。たとえば「あなたはマーケティング担当者です」と指定することで、一般的にマーケティング担当者が抱えている困り事や課題を生成AIに挙げてもらえるからです。読者のニーズを踏まえたコンテンツを作成する上で、こうした生成AIの回答がヒントになる可能性があります。

3.リサーチのサポート

コンテンツを作成する上で重要なプロセスであるリサーチにも、生成AIを活用できます。たとえば、参考記事の一覧を抽出したり、それらの記事を要約したりできるからです。インターネット上に存在する多数のコンテンツを抽出し、抜粋して提示するのは生成AIが得意とする処理のひとつといえます。
従来、こうしたリサーチの工程には多くの時間を要するケースも少なくありませんでした。生成AIにリサーチをサポートしてもらうことで、より短時間で必要な情報を収集できる可能性があります。

4.文章・画像作成

記事コンテンツの下地となる文章の骨組みを作成したり、記事内に掲載する画像の原案などを作ったりすることも可能です。テキスト生成AIは自然な文章を生成する能力に長けているため、まるで人間が書いたかのような文章を生成できます。また、イラスト制作や写真撮影には多くの工程を必要としますが、生成AIであれば文字で指示できるため、制作工程を省力化したい場合に効果的です。生成された文章をリライトしたり、生成された画像をイラストレーターとのイメージ共有に活用したりすることで、質の高いコンテンツをより短期間で制作できる可能性があります。

生成AIを活用する注意したい3つのポイント

生成AIを活用することで多くのメリットを得られる反面、活用に際して注意しておきたい点もあります。とくに次の3点に関しては、生成AI活用時の注意点として押さえておくことが重要です。

機密情報や個人情報をプロンプトに含めない

生成AIの学習データには、ユーザーが入力したプロンプトも含まれている可能性があります。機密情報や個人情報をプロンプトとして入力してしまうと、無関係のユーザーが生成AIを利用したい際に回答として表示されるおそれがある点に注意が必要です。

とくに実務で生成AIを活用する際には、担当者が生成AIの基本的な仕組みを理解しておく必要があります。また、学習データに利用される範囲はサービスやツールごとに異なるため、事前に規約等を確認しておくことが大切です。

生成されたコンテンツが正確とは限らない

生成AIによって作成された成果物は、正確性が保証されているわけではありません。誤った情報や古い情報にもとづいてコンテンツが生成されている可能性も十分にあるからです。

生成AIの成果物に誤りや不備がないか確認するには、人の目によるチェックが欠かせません。一次情報の確認や、事実関係の精査を行う必要がある点に関しては、従来のコンテンツ制作と同様です。自動生成されたコンテンツをチェックせずに公開したり、内容を鵜呑みにしてしまったりすることのないよう注意しましょう。

著作権侵害のリスクがある

生成AIが学習データとして取り込んだ情報に他人の著作物が含まれていた場合、著作権を侵害してしまうおそれがあります。前述したコンテンツの正確性に関するチェックが欠かせないのと同様に、著作権侵害のリスクがないかどうかも人の目で慎重に確認しなければなりません。

また、他人の著作物を連想させる言葉や表現をプロンプトに含めることのないよう、社内でのガイドラインやルールを策定しておく必要があります。ルールを明文化するほか、ルールどおりに運用されているか定期的に確認することが大切です。

生成AIの基本的な仕組みを理解した上で活用しよう

生成AIは自然言語でAIとやり取りできることから、従来のAIと比べて親しみやすく、活用しやすいツールといえます。一方で、情報漏えいや不正確な情報の提供、著作権侵害といったリスクが存在するのも事実です。生成AIの基本的な仕組みを理解した上で、どのような場面でどう活用していくべきか、社内で共通認識を形成しておく必要があるでしょう。今回紹介した活用例や注意点を参考に、生成AIを効果的に活用してください。