生成AIの仕組みや特徴とは？　苦手なことや最大限に活用する方法

ChatGPTを筆頭とする生成AIの普及により、昨今のビジネスのあり方が大きく変わろうとしています。本記事では生成AIの基本的な仕組みから従来型AIとの違い、主要な技術モデル、そして実務での活用方法まで、企業担当者の視点で分かりやすく解説します。

生成AIの得意分野と限界を理解し、効果的な活用方法を習得することで、業務効率化やイノベーション創出につなげるためのヒントが見つかるでしょう。

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生成AIの特徴・仕組みを分かりやすく解説

生成AIの存在感は世界中で日々増しており、自社でも積極的に使いたいと考えている企業は多いでしょう。まずは生成AIの特徴や仕組みを知ることで、導入しやすくなるはずです。生成AIについて知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

生成AIとは？

生成AIは「ディープラーニング（深層学習）」という機械学習の手法を基盤としています。以前は「教師あり学習」と呼ばれる方法が一般的で、ユーザーが教える側に立って回答を示し、AIがその回答をデータとして記憶することでアウトプットを予測する仕組みでした。

ディープラーニングの場合、生成AIは自らデータを学習しており、そのデータを参考に独自性のあるコンテンツを作り出せます。つまり単なる予測に基づく回答ではなく、創造的なアウトプットを生み出せるのです。

人間が一度に記憶できるデータの量には限りがありますが、生成AIなら大量の情報を取り込めます。また蓄積した情報を取捨選択して、別々の情報と合わせて新しいアイデアを生み出すことも可能です。生成AIを有効活用すれば、今まで思い付かなかった発想が出てくるかもしれません。

従来のAI（人工知能）との違い

AIはさまざまな人工知能技術の総称で、生成AIはその中に含まれる技術の一つです。しばしば混同されますが、大分類としてのAIの一つに生成AIがあると考えれば分かりやすいでしょう。

AIと生成AIの決定的な違いは、新しい価値を想像する能力の有無です。AIは既存のデータから最適な答えを選び出す「選択と分類」に長けており、予測できる範囲内で回答を作成していました。

一方の生成AIは、学習したデータに沿ってオリジナルのコンテンツを生み出せる点が強みです。人間が読み込ませたデータだけでなく、自ら獲得した情報もインプットしているため、従来のAIよりも思考回路が底上げされて創造の幅が広がっています。

生成AI機械学習の技術

機械学習とは、生成AIに推論や意思決定などを自動的に行う技術を覚えさせることです。生成AIの機械学習の技術は3種類に分けられており、システムが異なります。ここではそれぞれ詳しく解説します。

教師あり学習

AIにあらかじめ正解のデータを認識させるのが「教師あり学習（Supervised Learning）」です。データには正解ラベルが付与されており、これが教師の役割を果たすことからこのように呼ばれます。

最初に「問題と回答のセット」をインプットさせることで、AIが正確にアウトプットを出力できるようにする仕組みです。例えば犬の画像を大量に読み込ませて「この犬種は何ですか？」と質問すれば、正しい回答を生成します。



正解となるデータを用意する手間はかかるものの、新しいデータを増やしていけば適切な入出力ができるようになるのが特徴です。情報を規則正しく整理する作業をする際に活用するといいでしょう。

教師なし学習

「教師なし学習（Unsupervised Learning）」とは、ラベルのない大量のデータをAIに与えて、共通する構造やパターンなどを見つけさせる方法です。「ユーザーがラベル付きのデータを用意する必要がない」「従来の手法では発見できなかった結果を得られる」といった利点があります。

教師なし学習の手法の一つに「クラスター分析」があり、例えばマーケティングにおける顧客セグメンテーションが可能です。データを調べることで顧客の購買行動をグループ化し、ターゲットの選定やプロモーション戦略などに活用できます。またデータの主要な部分だけ抽出する「主成分分析」という手法を用いれば、顔認証技術に応用することも可能です。

強化学習

AIは自ら試行錯誤を繰り返しながら最適な行動パターンを学ぶことができ、これを「強化学習（Reinforcement Learning）」といいます。AIにデータを処理させたのち、その過程で得られた行動を基にアウトプットを生成するアルゴリズムを自動的に作ることが可能です。特徴として、AI自身が報酬を最大化するために自律的に行動を改善する点が挙げられます。

強化学習はゲームや自動運転などに用いられており、分かりやすい例を挙げると囲碁や将棋などで使われます。プロに勝つための戦略をAIが考え、ときには人間を上回る強さを発揮する場合もあるほどです。強化学習は複雑な判断が求められる環境に適しており、今後もニーズが伸びると想定されます。

生成AIに用いられる4つのモデル

生成AIに用いられるモデルは以下の4つです。

• GPT
• VAE
• GAN
• 拡散モデル

テキストや画像などアウトプットにより用途は異なります。それぞれ解説しているので、生成AIの仕組みを知りたい方は参考にしてください。

GPT

生成AIの筆頭として挙げられるのがアメリカのOpenAIによって開発されたGPTで、卓越した言語理解と文章の生成能力を誇ります。GPTとは「Generative Pre-trained Transformer」の頭文字を取った略称を指し、AIが事前に大量のデータを学習してテキストを生成することから名付けられました。

ChatGPTの知名度はとりわけ高く、GPTの高度な言語処理能力を活用してまるで専門家が執筆したように滑らかで的確な文章を作成できる点に特徴があります。GPTに搭載されている機能は多岐にわたり、テキストの生成だけでなく、質問への回答・言語の翻訳・長文の要約などに活用できます。

またプログラミングの分野でも使われており、コードの生成も可能です。GPTはGPT-3、GPT-3.5といったモデルを経て、2024年11月現在では「GPT-4o」が最新版として知られています。

VAE

VAEとはディープラーニングを基盤とした先進的な生成モデルで、データの生成や異常を検知する際に使われています。AIにデータを学習させて特徴を分析し、そのデータに基づいた画像を生み出せるのが特徴です。

VAEは「エンコーダ」と「デコーダ」と呼ばれる2つのネットワークから構成されています。エンコーダがデータの圧縮を行い、デコーダが画像を復元することによって画像を生成する仕組みです。

ただしVAEで画像を生成すると、どうしても粗い画像になってしまいます。その理由は画像の比較方法にあります。大量のデータを分析して平均的なアウトプットを作ろうとするため、細かい部分がぼやけやすくなるのです。

GAN

GANは「Generative Adversarial Networks」の略称で、日本語に訳すと「敵対的生成ネットワーク」という意味です。「Generator」と「Discriminator」と呼ばれる2つのネットワークが互いに競い合って学習を行い、よりリアルなデータを作り出す能力を高める仕組みになっています。

具体的には「Generator」が新たなデータを生成し、「Discriminator」はそのデータが本物かどうかを識別する役割を担います。このプロセスを繰り返すことでデータの精度が向上し、画像生成やデータの補完などに活用できる可能性があります。

拡散モデル

拡散モデル（Diffusion Model）とは、主に画像生成に使われる機械学習手法の一種です。データを生成するために「ノイズの追加（フォワードプロセス）」と「ノイズの除去（リバースプロセス）」があり、これらが相互に連携しています。

まずは元の画像にランダムなノイズを追加して、いったん画像の特徴がない状態にします。次にノイズを取り除き、元の画像の特徴を再現することで解像度の高いリアルなものに近づけていく仕組みです。

拡散モデルは他のAIモデルより安定した学習手法であり、生成できる画像の幅が広いため広告・アート・ゲームなどの分野での応用が期待されています。

生成AIが得意なこと

生成AIが得意とするのは、以下のような作業です。それぞれの特徴と用途を表にまとめました。

	特徴	用途
テキスト生成AI	・自然言語処理能力を使用する・大量のテキストデータから学習する	・ブログやWebメディアの記事作成・文章の要約や翻訳・オリジナルの小説や詩の生成
画像生成AI	・プロンプトから画像を生成する・高精度かつオリジナルの画像を作れる	・さまざまな画像の生成・既存の画像のアレンジ・架空の人物や風景の生成
動画生成AI	・プロンプトや画像を基に動画を生成する・処理能力が高い	・教材用の動画作成・プロモーション動画の作成・静止画からのアニメーション作成
音声生成AI	・与えられたテキストを音声に変換する・発音が自然で抑揚も再現する	・キャラクターの音声生成・ナレーション、音声ガイドの生成

目的に応じて、うまく使い分けるとよいでしょう。

生成AIの種類について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
生成AIの主要な種類を紹介！　失敗しないサービスの選び方

生成AIが苦手なこと

生成AIは万能なツールと思われがちですが、何でもできるわけではありません。ここでは、生成AIが苦手とする3つの作業を紹介します。

• 感情を理解すること
• 主観的な創造をすること
• 少ないデータで推論を行うこと

生成AIについて知りたい方は、参考にしてください。

感情を理解すること

生成AIは確かに優秀ですが、コミュニケーションや感情表現を理解するには至っていません。表情で相手の気持ちを汲み取ったり、文脈から要望を汲み取ったりするのは、人間だからこそできる行動です。

生身の人間であれば、目の前にいる人物の顔を見て「この人は怒っている」と容易に判断できます。すると「なぜ怒っているのか」「どのような言葉をかけるべきか」などを考えながら話すでしょう。しかし生成AIはそのように臨機応変な対応ができないため、自然な会話が成立しないのです。

そもそもAIには人格が備わっていないため、相手の感情に配慮した回答を作成できないという技術的な問題があります。それゆえに空気が読めず、機械的なやり取りになってしまいます。

主観的な創造をすること

生成AIは大量のデータを分析して新たなコンテンツを生成しますが、それは既存の情報を組み替えたものにすぎません。人間のように独創的なアイデアを生み出し、何もない状態から創作するのは今のところ不可能です。

画像・動画・音楽などを生成するAIは存在するものの、あくまで過去のデータに基づいてアウトプットできるツールと認識すべきでしょう。つまり人間の想像を超える作品は創作できないため、クリエイターの補助ツールとして使用する程度にとどめるのがおすすめです。

そもそも生成AIはプログラムであり、芸術性のあるアウトプットを生成するには適していないツールといえます。この点を理解した上で、うまく活用する方法を模索しましょう。

少ないデータで推論を行うこと

生成AIの推論能力は、基本的に学習したデータの量や質と比例します。従って判断材料となるデータが少なければ、必然的にアウトプットの精度は下がるでしょう。

例えば個人の嗜好に合わせた商品をおすすめする場合、その人に関する十分な情報がなければ、当たり障りのないモノやサービスしか選択できません。つまり生成AIは融通が利かないため、人間のように臨機応変に対応できないのです。

ユーザーがどこまでデータを学習させるか・どのようなデータを学習させるかにより、アウトプットの質は大きく左右されます。使う側のスキルに依存するのが生成AIの弱点であり、使い手のスキルが試されるツールといえるでしょう。

生成AIを効果的に活用する方法

最後に生成AIを効果的に活用する3つの方法を紹介します。

• 移転学習を行う
• プロンプトエンジニアリングを行う
• 目的にあった生成AIサービスを利用する

それぞれ解説しますので、参考にしてください。

転移学習を行う

転移学習とは、すでに学習したAIモデルの知識を別の分野で応用する学習方法のことです。新規のデータを用意する手間が省けるだけでなく、学習の効率が上がるメリットがあります。

生成AIのサービスを使う場合、ユーザー自身がデータを学習させることは少なく、提供会社によって学習させたものを使うケースがほとんどです。それでも問題ありませんが、アウトプットの精度に影響するかもしれません。そこで転移学習が役に立ちます。

例えば大量の鳥の画像を取り込んで学習したAIモデルが、既存の知識を活かして別の動物を見分けられるといった仕組みです。つまり学習プロセスの削減につながるため、ユーザー・開発者のどちらにとっても良い影響があります。

プロンプトエンジニアリングを行う

生成AIを使って最適なアウトプットを引き出すには、プロンプトの質を高めなければなりません。そこでプロンプトエンジニアリングを行い、AIモデルに対して適切な質問や指示ができるように最適化する技術が必要になります。

生成AIは人間が指示した通りにしか回答を生成できないため、具体的なプロンプトを入力する必要があります。例えば「犬の画像を作成して」と指示するのではなく、「小型犬が芝生を走り回っている画像を作成して」と詳細を伝えましょう。また情報を追加して再生成させるのも有効な手段です。

生成AIのプロンプトについて詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
生成AIを使いこなすにはプロンプトが重要？　上手く書く7つのコツやすぐに使える例文を紹介

目的にあった生成AIサービスを活用する

生成AIサービスにはさまざまな種類があり、目的に応じて使いたいものを選ぶ必要があります。

【生成AIを使う目的の一例】

• 業務を効率化する
• コンテンツを生成する
• データを分析する

目的が定まったら、具体的なプロセスを想定して導入手順を検討します。生成AIの機能・使いやすさ・費用などを考慮した上で自社に合うサービスを選ぶのがおすすめです。検索特化型・テキスト生成特化型・画像生成特化型など、ニーズに即したものを使えば業務の効率化を推進する効果が期待できるでしょう。

口コミやレビューは参考にしつつ、実際に活用してみて使いにくければ別のものに乗り換えてみてください。

まとめ

生成AIは従来のAIとは異なり、ディープラーニングにもとづき自らデータを学習できます。新たなオリジナルのコンテンツを生成できる点に大きな違いがあり、うまく活用できれば業務の効率化につながるでしょう。この記事を参考に、生成AIの仕組みを学んで業務に取り入れてみてはいかがでしょうか。

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生成AIツールについて詳しく知りたい方は、以下の記事も併せてご覧ください。

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