生成AIとは？従来のAIとの違いやビジネスでの活用方法、課題などを解説

生成AIは、業務効率の向上やデジタルトランスフォーメーションに大きな効果を与えているツールです。生成AIがどのような種類のデジタルコンテンツを作成できるのか、具体例とともに確認しましょう。

生成AIで生成できるデジタルコンテンツは以下のとおりです。

• テキスト
• 画像
• 音声・音楽
• 動画

以下で詳しく解説します。

テキストを生成できるAIでは、プロンプトと呼ばれる文章を送信すると、自動的にテキストを生成します。

プロンプトとは、自然言語による指示で、ChatGPTやBardなどの生成AIでは、まるで人と日常会話する気軽さで指示を出すことが可能です。

例えば、「クライアントに提出する資料の下書きを作成してほしい」と指示を出すと、生成AIは「資料の目的や対象は？」「図や表は必要ですか？」などの質問をします。

人と会話するような自然さで回答していくだけで、目的に合わせた資料を自動的に作成できます。

生成AIによっては、下絵を用意しなくても、漠然としたイメージや盛り込みたい要素を入力するだけで画像を作成できます。

例えば、「電車から見た風景」「真夏の積乱雲」「海辺の町」などの単語を入力するだけで、生成AIが過去のパターンから指示に近いオリジナル画像を生成します。

作成した画像とイメージしている画像が異なる場合は、修正してほしいポイントを追加で指示することで、よりイメージに近い画像を生成することが可能です。

音声データを大量に録音し、AIに学習させれば、入力した文章を自然な声色で指示どおりに話す音声の生成が可能です。

コールセンターやチャットサポートではAI音声による自動化が進んでおり、業務効率化の向上に繋がっています。

また、生成AIによっては歌詞や楽曲を指示するだけで、曲の長さ、サビの位置、楽器の種類などをカスタマイズして音楽を自動生成できるサービスもあります。

動画は生成AIが生成するデジタルコンテンツのなかで最も難易度が高いです。

指示したイメージに近い動画の生成が可能で、最近では、臨場感があり現実世界で撮影したかのようなクオリティの高い動画が生成できるAIが発表されています。

例えば、実在の人物やロケーションを用意しなくても、リアルな人物や空間の広告動画を短時間で作成でき、時間やコストはもちろん編集作業を削減できます。

将来的には、さらに長い時間の動画生成が可能になると期待されています。

従来のAIは学習済みのデータから適切な回答を提示することを目的としており、文章や画像を入力すると、入力されたデータを自動で判断して結果を出力する仕組みです。例えば、犬の画像を入力すると、過去に学習したデータから犬かどうかを判断します。

一方、生成AIは、学習して新しいデジタルコンテンツを生み出すことが目的です。犬と入力した場合、犬に関する記事を作成したり、オリジナルの犬の画像や動画を生み出したりできます。

従来のAIと生成AIの違いを以下にまとめました。

従来のAIは、決められた行為を自動で行えるため、お客さまの質問に対応する自動チャットや、工場で同じ作業を繰り返す機械などで活用されています。

生成AIは、新しいデジタルコンテンツを生み出すことに特化していている点が特徴です。複数の文書を参考にした情報収集や、下書きの生成、目的に合った情報発信、アイデアを出し合うブレインストーミング、計画立案、シミュレーションなどを用いた意思決定などで役立ちます。

従来のAIと生成AIは目的が異なるため、ビジネスでの活用方法も異なると覚えておきましょう。

生成AIは2022年以降に急速に注目されるようになりました。注目されている大きな理由は、アウトプットの精度の高さです。

特に、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）が登場したことで、自然な文章の生成や質問応答が可能になり、さらに画像生成技術と結びついたことでビジネスにおける活用の幅が広がっています。

現在では、精度の高いテキストや画像、動画、音声などを作成できる生成AIが増えており、企業や自治体の仕事のやり方が大きく変わる可能性が高いです。

また、クリエイティブな分野でのビジネスでは、コンテンツ制作の効率化や、より質の高いコンテンツを生み出せる可能性が期待されています。

生成AIの進化のスピードは速く、実際のビジネスシーンで高いパフォーマンスを高めていけるので、積極的に導入しましょう。

生成AIを活用すれば、ビジネスの効率化とパフォーマンス向上が期待されます。具体的にどのような活用方法が考えられるのか見ていきましょう。

生成AIは、アウトプットしたコンテンツの修正だけでなく、よりブラッシュアップさせたアウトプットを作り出すこともできます。

例えば、テキストを作成する場合には、次の活用が可能です。

• 文章の添削や構成
• 概念の要約
• ブレインストーミング
• リサーチ
• アイデアの提案

文章を生成AIに読ませると、文法のミスを指摘するだけでなく、内容の改善点を提案します。また、文字数を指定した要約ができるため、長文資料でも、読む時間の短縮が可能です。

他にも、ブレインストーミングしながらアイデアを深掘りし、キーワードに関する情報をリサーチしてもらうなど、ディベートしながら論点を洗い出すこともできます。

生成AIによっては、SEO対策を施したタイトルやキーワード、構成案の作成も可能なので、記事作成時にビジネスに役立つサポートを受けられます。

生成AIはビジネスシーンに役立つ可能性があるツールですが、活用するにあたっていくつかの課題が挙げられます。

生成AIの活用における課題は以下のとおりです。

• 品質の不安定さ
• プライバシーと倫理の問題
• 学習データによっては偏りが生じる
• 偽造と信頼性の問題

以下で詳しく解説します。

生成AIは同じAIモデルを用いても、出力の品質や一貫性にばらつきが発生しやすいです。

多くの生成AIでは多様な生成を促すために、「temperature」のパラメータにより、出力結果にランダム性を持たせています。

ランダム性があるため、同じ指示を出しても多様なコンテンツが生成されますが、結果として生成されたコンテンツの品質は不安定です。

そのため、生成AIでコンテンツを作成する側には、ある程度の品質を保てるよう、一定以上の知識と技術が求められます。

生成AIは学習する過程で、大量のデータを必要としますが、データのなかには個人情報やプライバシーが含まれている可能性があります。

また、既存のデータから学習するため、学習データと同じ、あるいは似たコンテンツが生成される可能性を否定できません。

生成されたコンテンツが著作権侵害となる場合もあるので、生成AIに学習させるデータや作成したコンテンツを扱う場合には注意しましょう。

生成AIは学習データで学んだ内容からコンテンツを生み出します。

例えば、画像生成AIで犬の画像を大量に学習させれば、様々なパターンの犬のオリジナル画像を作成できます。しかし、学習させた画像の犬種や年齢、ポーズなどが似通っていると、生成できるパターンが少なくなり、偏った結果が生成されやすくなります。

学習データに含まれるバイアスが生成データに反映されるので、学習するデータの内容や調整が重要になります。

生成AIは入力されたデータを基に学習しますが、間違ったデータを基に学習していると、出力したオリジナルコンテンツに虚偽や誤情報が含まれてしまう可能性があります。

また、生成AIの精度が高まると、情報の信頼性が必ずしも保証されない可能性があります。

例えば、ディープフェイク技術を用いて政治家の偽の演説や著名人のなりすましの事例が増えているため、利用方法の制限や運用時には人が判断する仕組みを作るなどの注意喚起が必要です。

生成AIは学習したデータを基に、テキストや画像、動画などを作り出す技術です。従来のAIと異なり、入力したデータから学習して、オリジナルのデジタルコンテンツを生み出せるため、様々なシーンで役立ちます。

2022年頃から精度が向上し使いやすくなったため、多くの企業が業務の効率改善やサービスの向上に活用しています。

ただし、生成AIの技術は加速度的に進化していますが、情報を見極め、運用方法や発表する場所にも注意を払うことが重要です。

生成AIを検討している企業の方は「Japan DX Week」内の「AI・業務自動化 展」で情報収集してはいかがでしょうか。また、生成AIに関連したサービスや技術を提供する企業の場合は、新規顧客開拓のために、ぜひ出展をご検討ください。

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