生成AIとは？種類と使い方、しくみとメリットデメリットを分かりやすく解説 

こんにちは！働きがいを応援するメディア「ピポラボ」を運営するサイダス編集部です。

今回のテーマは「生成AI」です。近年、ニュースやSNSで「生成AI」という言葉をよく見かけるようになりました。私たちの生活や仕事にも、少しずつ変化をもたらし始めているこの技術、一体どのようなものなのでしょうか？

本記事では、生成AIとは何か、その種類やしくみ、活用方法、メリット・デメリットについて解説します。この記事を読めば、生成AIについての理解が深まり、日々の仕事や生活に役立つヒントが見つかるでしょう。 

生成AI（ジェネレーティブAI）とは？

生成AIとは、テキスト、画像、音声、動画、コードなど、多様な種類のコンテンツを自動的に生成する人工知能です。

生成AIは、既存のデータから学習したパターンをもとに、まるで人間が創作したかのようなコンテンツを生み出します。その革新的な能力から「ジェネレーティブAI」とも呼ばれています。

従来のAIでは困難だった創造性や発想力が求められる領域に進出し、ビジネス、エンターテイメント、教育、研究開発など、様々な分野に大きな変革をもたらしている生成AIは、今後ますます応用範囲が広がっていくと期待されています。  

生成AIと従来のAIの違い

生成AIは人工知能（AI）の一種ですが、従来のAIとは大きく異なる能力を備えています。それは、新しいコンテンツを生成できるという点です。

	従来のAI	生成AI
専門領域	特定や予測	創造
学習したデータの活用方法	あらかじめ決められたデータ範囲内で判断・判定する	自らが獲得した学習成果から新たに創造する
システムの使用目的	データの分析と理解	新しいコンテンツの作成

従来のAIは、主に特定のタスクや自動化に焦点が当てられていました。たとえば、画像認識、顧客の購買行動予測など、与えられたデータに基づいてパターン認識や予測が得意です。つまり、事前に学習したデータの範疇で判断・判定を行うことが主な機能でした。

一方、生成AIは、ディープラーニング（補足参照※）を用いて自ら学習し、データの特徴や関係性を把握することで、新しいコンテンツを生成します。画像、音楽、テキストなど、多様なデータ形式に対応し、それらを組み合わせることで、これまでにないコンテンツを生み出します。学習データの範囲内で判断にとどまらず、学習成果を元に「創造」することが生成AIの最大の特徴といえます。 

【 生成AIとAI、機械学習、ディープラーニングの関係性 】

生成AIが注目される背景

生成AIへの注目は、主に以下の2つの要因が大きく影響しています。 

大規模言語モデルの技術的進歩

「Transformerモデル」といった文章の意味を理解するニューラルネットワークの登場、学習データ量の増大、そして計算能力の向上により、生成AIの精度は飛躍的に向上しました。また、より自然で人間らしいテキスト、画像、音声などを生成できるようになりました。特に、OpenAIが開発した「ChatGPT」は、高度な対話能力で世界中に衝撃を与え、生成AIの可能性を広く知らしめました。

パーソナライズ化への需要の高まり

現代社会におけるパーソナライズ化への需要の高まりも、生成AIへの関心を高める一因です。生成AIは、個々のユーザーの好みに合わせたコンテンツやサービスを提供することを可能にします。マーケティング、教育、エンターテイメントなど、様々な分野でユーザー体験の向上が期待される一方で、プライバシー保護への配慮は重要な課題です。

生成AIは、コンテンツ制作やカスタマーサービス、研究開発など、様々な分野で活用が進んでおり、業務効率化や新しいビジネスモデルの創出への貢献が期待されています。しかし、今後の発展には、著作権侵害や偽情報といった倫理的課題への対策、そして関連規制の動向も大きく影響するでしょう。 

生成AIの種類

生成AIは、生成するデータの種類や使用するモデル・手法によって様々な種類に分類できます。そのため、それぞれ異なる学習方法を用いており、得意とするタスクも異なります。代表的な種類は以下の通りです。 

テキスト生成AI（言語モデル）

テキスト生成AIは、大量のテキストデータを学習し、単語や文法の規則性、文脈を理解することで、人間が書いたような自然な文章を生成します。

ビジネスシーンでテキスト生成AIを活用すれば、レポート作成やプレゼンテーション資料の準備といった業務の効率化に大きく貢献します。また、顧客からの問い合わせに対する回答文の自動生成、アイデアや新規コンテンツ創出のサポートにも活用できます。 

画像生成AI

画像生成AIは、大量の画像データを学習し、画像の特徴やパターンを捉え、新しい画像を生成します。 

たとえば、「猫」の画像を大量に学習することで、「猫」の特徴を捉え、様々なポーズや毛色の「猫」の画像を生成します。また、写真のようなリアルな画像から、イラスト、絵画、アニメ風、抽象画まで、多様な表現ができます。 

音楽生成AI

音楽生成AIは、大量の楽曲データを学習し、音楽の構造、パターン、コード進行、リズムなどを学習し、新しい音楽を生成します。学習データに基づいて、特定のジャンルやスタイルの音楽を生成することも可能です。

動画生成AI

動画生成AIは、画像やテキストの指示文を入力すると、意図に沿った質の高い動画コンテンツを生成します。専門的な知識や高度な技術が必要とされていた動画制作のプロセスが簡略化されたことで、誰もがクリエイティブな動画を作ることができるようになりました。 

このように、生成AIは幅広い分野で研究・開発されていますが、大量のデータからパターンや特徴を学習し、新たなデータを生成するという基本的なしくみは同じです。また、テキストから画像を生成する、音楽と動画を組み合わせるなど、単独利用だけでなく複合的な活用も進んでいます。 

生成AIの代表的なサービスとは

現在、多様なコンテンツ生成を支援する生成AIサービスが続々と登場しています。ここからは、代表的なサービスをいくつかご紹介します。 

ChatGPT

ChatGPTは、OpenAI社が開発したテキスト生成に特化したAIであり、人間のような自然な文章を生成します。対話形式で様々な質問に答えたり、クリエイティブなコンテンツ作成、翻訳、要約、コード生成など多様なタスクを実行します。

また、GPT-3.5やGPT-4など複数のモデルを用途に合わせて選択でき、API経由で様々なアプリケーションに組み込めます。豊富なプラグインや拡張機能により機能を拡張できるため、ビジネスからプライベートまで幅広く活用されています。 

Gemini

Geminiは、Google社が開発した多言語対応の対話型AIであり、質問応答、文章生成、翻訳、要約など、幅広いタスクに対応しています。特に、SGE(Search Generative Experience)との活用によって、検索結果にAIが生成した概要や比較情報を表示するなど、Google社独自の新しいAI検索体験を提供します。また、コーディング支援機能も充実しており、開発者にとって強力なツールとなっています。 

Stable Diffusion

Stable Diffusionは、オープンソースで公開されている画像生成AIです。このサービスは、テキストプロントや画像から高品質でリアルな画像を生成します。また、オープンソースであることから、多くの開発者によって様々な派生モデルやツールが開発され、商用利用も可能です。 

Midjourney

Midjourneyとは、ユーザーが入力したテキストから画像を生成するAIです。アーティスティックな表現に優れ、人間が書いたものと遜色ないアートを生成することで人気を博しています。

また、Midjourneyは、チャットサービス「Discord」上で使用できるツールであるため、他のユーザーの作品を参考にしたり、意見交換したりすることも可能です。 

生成AIのしくみ | 「生成モデル」について解説

生成AIは、指示の入力から出力までを司る技術（生成モデル）によって支えられています。ここからは、主要な生成AIに用いられている代表的な「生成モデル」をご紹介します。 

GPT

GPT（Generative Pre-trained Transformer）とは、OpenAI社が開発した言語モデルであり、事前に大量のデータを学習することで、非常に自然で高精度な文章を生成します。

GPTの大きな特徴は、膨大な文章データによる事前学習によって、高い品質の文章を自動生成できる点にあります。それまでの自然言語処理AIでは難しかった、人間に近いレベルの自然な表現や一貫性のある長文作成を可能にしました。 

VAE

VAE（Variational Auto Encoder）とは、日本語で「変分オートエンコーダ」と呼ばれるモデルで、入力された画像データの特徴量（対象データの特徴を表した変数）を学習し、その特徴を活かして新しい画像を生成します。これにより、学習データの傾向を反映しながらも、新たなバリエーションを生み出すことができます。

たとえば、あるイラストレーターの作品を大量に学習させると、VAEはそのイラストレーターのタッチや絵柄を活かしつつ、新しい構図やキャラクターの絵を自動生成できます。 

GAN

GAN（Generative Adversarial Networks）とは、「敵対的生成ネットワーク」と呼ばれるディープラーニングによる画像生成モデルの一種です。このモデルは、「Generator（生成器）」と「Discriminator（識別器）」という2つのAIが競い合うことで、よりリアルな画像を生み出します。

生成器は偽物の画像を作成し、一方で識別器は本物か偽物かを見分けようとします。この対決を何度も繰り返すことで、生成器はますます本物に近い画像を作れるようになり、最終的には識別器さえ騙せるほど高品質な画像が生成できるようになります。 

拡散モデル

拡散モデル（Diffusion Model）とは、元の画像データにノイズを徐々に加えていく過程（=拡散過程）と、その過程を逆方向にたどりながらノイズから画像を復元する過程（=逆拡散過程）を学習することで、新しい高品質な画像を生成するモデルです。

画像を生成する時には、まず入力されたキーワード（テキスト）を解析し、イメージのヒントを獲得します。次に、何もない砂嵐のようなノイズ画像を用意し、そのヒントをもとに少しずつ形や色を浮かび上がらせていきます。このノイズ除去（逆拡散）を段階的に繰り返すことで、最終的に細部まで丁寧に描かれた新しい画像が完成します。 

生成AIのメリット

生成AIは、テキスト・画像・音声・プログラムコードなど、様々な種類のデータを生成します。その応用範囲は日々拡大しており、ビジネスのあらゆる側面に変革をもたらしています。従来の業務プロセスを効率化し、新たな価値を創造する可能性を秘めた生成AIのメリットは以下の通りです。 

作業の効率化

生成AIは、反復的なルーティンワークを自動化させることで、大幅な時間短縮を実現します。データの入力、コンテンツ作成、翻訳など、これまで多くの時間を費やしていた作業をAIが担うため、従業員はより高度な専門知識やスキルを要する業務に集中できます。

アイデアの創出のサポート

生成AIは、アイデア出しに行き詰まった際の強力なサポーターとなります。ブレインストーミングを活性化させるだけでなく、人間では思いつかないような斬新なアイデアや意外な組み合わせを提案することも可能です。そのため、新しい製品開発やマーケティング戦略の立案などに役立ちます。

コンテンツ作成の大幅なコスト削減

生成AIは、コンテンツ作成のコスト削減にも貢献します。ブログ記事、SNS投稿、Webサイトコンテンツなどを自動生成することで、人件費や外注費を抑えます。ただし、生成されたコンテンツはそのまま使えるとは限らないため、人間のチェックや編集は不可欠です。 

顧客エンゲージメントの向上

生成AIを活用することで、顧客一人ひとりに合わせた、パーソナライズされたサービス提供が可能になります。たとえば、顧客の好みに合わせた商品推薦や、24時間365日対応のチャットボットによるカスタマーサポートなどを通じて、顧客満足度を高め、顧客エンゲージメントを向上させることができます。 

生成AIのデメリット

生成AIは、非常に便利で可能性に満ちた技術ですが、同時にいくつかの注意点や課題も存在します。これらのリスクを正しく理解したうえで、責任を持って活用することが重要です。 

誤情報・偏見の拡散

生成AIは、非常にリアルで自然な文章や画像、音声などを生成できますが、その内容の正確性は保証されていません。事実と異なる情報や根拠のない主張を「もっともらしく」生成してしまう可能性があり、フェイクニュースや偽情報の拡散に繋がるリスクがあります。

また、生成AIは、学習データに含まれるバイアス（偏見）を反映してしまう可能性もあります。たとえば、特定の性別や人種に対する差別的な表現を生成してしまうリスクがあり、社会的な不平等を助長するリスクもあります。そのため、情報の真偽を見極める能力がこれまで以上に重要になります。 

著作権・知的財産権の問題

生成AIは、既存データを学習し、コンテンツを生成しているため、著作権で保護された作品を無断で使用してしまう可能性があります。生成されたコンテンツが、既存の作品と酷似していた場合、著作権侵害や盗作とみなされる場合があり、法的トラブルに発展する可能性も懸念されています。そのため、学習データの出所や利用範囲に関する明確なルールづくりが求められています。 

雇用への影響

生成AIの進化によって、文章のライティング、翻訳、プログラムコードの記述、イラストの制作など、これまで人間が行っていた多くの業務を担うようになりました。そのため、定型的な作業やルーティンワークは自動化の影響を受けやすく、雇用の減少や変化につながる可能性が懸念されています。一方で、新しい仕事が生まれる可能性も秘めており、変化への対応とスキルアップが重要になります。 

生成AIを利用する際に注意すべきこと

生成AIは、私たちの生活や仕事を大きく変える可能性を秘めた革新的な技術ですが、その利用には潜在的なリスクも伴います。安全かつ効果的に活用するために、以下の点に注意することが重要です。 

個人情報や機密情報を入力しない

生成AIに入力した情報は、サービス提供側のサーバーに保存されるため、予期せぬかたちで漏洩や悪用されるリスクがあります。また、入力した情報が、AIの学習データとして利用され、個人が特定できるような情報が出力される可能性も否定できません。

そのため、氏名、住所、電話番号、クレジットカード番号、生年月日などの個人情報はもとより、健康情報、金融情報、所属企業の情報、顧客情報、社外秘情報など、機密性の高い情報は絶対に入力しないようにしましょう。仮名や匿名化されたデータであっても、他の情報と組み合わせることで個人が特定される可能性があるため、注意が必要です。 

常に情報の事実検証を行う

生成AIは、膨大なデータに基づいて文章や画像などを生成しますが、必ずしも正確とは限りません。事実関係の誤り、論理的な矛盾、倫理的に問題のある表現、著作権を侵害する内容が含まれている可能性があります。

生成AIのアウトプットをそのまま利用するのではなく、必ず人の目で内容を確認し、事実確認、表現の修正、情報の補足などを行いましょう。特に、医療、法律、金融など専門知識を必要とする分野や、重要な意思決定に利用する場合は、専門家の意見を仰ぐことが不可欠です。 

社内ガイドラインを策定する (企業利用の場合)

企業で生成AIを利用する際には、情報漏洩、著作権侵害、風評被害などのリスクを最小限に抑えるために、明確な社内ガイドラインを策定することが重要です。

ガイドラインには、生成AIの利用目的、許可される利用範囲、禁止事項（入力情報の制限、出力内容のチェック体制など）、責任の所在、発生した問題への対応手順などを明記する必要があります。また、従業員に対する適切な教育と研修を実施し、ガイドラインの周知徹底を図ることも重要です。 

まとめ

本記事では、生成AIの基礎知識から、その種類、しくみ、メリット・デメリット、注意点、そして具体的なサービス例までを網羅的に解説しました。生成AIは、私たちの生活やビジネスに革新的な変化をもたらす可能性を秘めていますが、進化の途中にあるからこそのリスクもあります。そのため、メリットとデメリットを正しく把握し、責任を持って活用しましょう。

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