世界的に流行の生成AIの仕組みとその活用方法：初心者向けガイド

生成 AI は、従来のAIのように翻訳や診断などだけではなく、画像・テキスト・音声などのコンテンツを生成することができるAIです。本記事ではその技術的仕組みや活用事例、そして基本的な使い方を解説。あわせて、代表的な画像生成AIにどんなものがあるかも紹介します。

生成 AI の基本概念と種類

OpenAI社のCHATGPTにより一躍脚光を浴びるようになった生成AIですが、生成AIという言葉だけが先行していて、どのようなものかよくわからない方も多いでしょう。

ここでは、まず、生成AIとはAI（人工知能）のなかでどういう位置づけのモノか、何ができるのかを説明します。

生成 AI とは新しいコンテンツやアイデアを作成できる AI の一種

これまでのAIといえば、機械翻訳や各種の診断となどが知られています。仕組みとしては、人間が教え込んだ知識を使って、それらの知識に外れた振る舞いをしていないかをチェックするというものです。

生成AIは、仕組みとしては、大量のデータを使ってそのデータを知識として蓄えます。

そして、依頼された内容をその蓄えた知識と照らし合わせて、依頼内容に沿ったコンテンツを作り出すことができるようになったのです。

生成 AI は与えられたデータから新たなデータを生成する機械学習モデル

生成AIの仕組みのベースは機械学習モデルです。つまり、人間がさまざま出来事から学習することで成長していくように、生成AIは与えられたデータを咀嚼して判断の材料としてまとめ上げます。そして、これをもとに、指示内容に沿った回答を生成するのです。

従来のAIでは、極論すればYes/Noの回答しか作れなかったのですが、生成AIでは、咀嚼した知識に少し変化を加えたコンテンツを作り出して提示することができるようになりました。

つまりコンテンツを新たに生み出しているともいえ、これが生成AIと言われる所以です。

生成 AI の主な種類と用途

生成AIといっても、さまざまな種類がありますが、「何を生成するの？」に着目して分類すると以下のような4種類に大別されますのモノがあります。

生成 AI の技術的仕組み

ここでは、現在使用されている生成AIの代表的な仕組みを紹介します。

トランスフォーマーモデルとその仕組み

トランスフォーマーモデルは、自然言語処理や画像認識など活躍しているディープラーニング（深層学習）モデルです。

その仕組みは、以下のとおり。

• エンコーダー：入力された文章などのコンテキスト情報をベクトルに変換する仕組み
• デコーダー：翻訳文などの出力シーケンスを生成する仕組み
•  セルフアテンションメカニズム：文章中の各単語を他の単語との関連性を考慮して処理する仕組み
• ポジショナエンコーディング：文脈関する情報として、単語の出現順番をベクトルに付与する仕組み

これらの仕組みが組み合わせることで、文章全体を見渡しながら処理でき、長距離依存関係の把握や並列処理が可能となり、高い性能と汎用性を実現しています。

GANs、VAEs のアルゴリズム

GANs（敵対的生成ネットワーク）・VAEs（変分オートエンコーダ）は、いずれもディープラーニングのもっとも注目されている仕組みのひとつです。

VAEsの仕組みはエンコードとデコードという2ネットワーク構成で、エンコーダーで入力情報を圧縮し、デコーダーでエンコーダーの情報をもとに新しい画像を生成します。

GANの仕組みは、ジェネレーター（Generator）とディスクリミネイター（Discriminator）の2ネットワーク構成で、ジェネレーターでデータを生成し、ディスクリミネイターは生成結果を判別し、2つが競い合いながら学習し、最終的に本物に近いデータを生成するのです。

生成 AI の活用事例と効果

CHATGPTのみならず、生成AIはビジネス分野や研究分野などで急速に実用化が進められており、さまざま活用事例が報告されていますが、その効果はどのようなものでしょうか。

ここでは、代表的な活用事例を紹介します。

ビジネスでの生成 AI 活用法

生成AIが、コンテンツを作り出すといういわば創造的ともいえる能力を発揮することから、ビジネス分野でも、これまでにない新しい活用方法が進められています。

ここでは、マーケティング分野と研究開発分野での活用例を紹介します。

マーケティングでの活用例

マーケティングには、顧客ニーズを探る市場調査・分析、それらにもとづく商品企画・開発、商品の広告宣伝活動・プロモーション等が含まれます。

これまでは、AIは顧客ニーズの把握など分析を中心に活用されていましたが、以下のように、モノ・サービスの提案に生成AIが活用されています。

• マイクロソフトでは、生成AIを活用した「Microsoft Customer Service」により、CHATBOTでの顧客との自然な会話を実現しました。
• Adobeは生成AIを活用した「Adobe Sensei」を開発し、AIが顧客に合った文章や画像を自動的に生成することでコンテンツ制作を効率化できます。

研究開発での応用

研究開発分野でもビッグデータと相まって、AIは主に解析や診断などに利用されてきました。

こうした解析などに留まらず、新たな知見の獲得・新たなモノ・サービスの開発にも生成AIの応用がスタートしているのです。

例えば、創薬分野では、富士通株式会社と国立研究開発法人理化学研究所が共同で、膨大な電子顕微鏡画像から、従来より10倍以上高速に、タンパク質の形態と構造変化を推定可能な技術を開発しています。

生成 AI の倫理的考察と将来性

ブームともいえる生成ＡＩですが、留意すべき点は多々あります。ここでは、生成AIを現実に適用する際の倫理麺の課題および将来性について説明します。

生成 AI における倫理的課題

生成AIは機械学習をベースにしており、インターネット上のデータなどを学習することで成長していきます。インターネットが誰にでも開かれているモノであることから、気を付けるべきことが色々とあります。

プライバシーとデータ保護の問題

いわゆる井戸端会議で知った他人の秘密は公然とは公開できないように、生成AIが知った個人情報はむやみに公開してはいけないのです。生成AIでは、学習データのみならず利用時の指示内容も学習データとして使います。

こうして知ったデータについて生成AIはプライバシーを考慮して隠すことを知らないかもしれないので、個人情報の開示には注意が必要です。

将来の技術発展と社会への影響

生成AIがブームですが、留意していただきたいのは以下の2点です。

生成されたコンテンツの内容とその表現を区別すること

生成AIが提示してくれるコンテンツは、一見すると並の人間よりは優れたモノを提示してくれていると感じるかもしれません。しかし、提示されたコンテンツの内容と表現を区別することが必須です。

生成AIでは、文章表現や言い回しは人並み以上といえます。しかし、口当たりの良い言葉には要注意。内容をきちんとチェックすることが重要です。

どんなデータを学習してきたのか

生成AIは機械学習をそのベースにしています。ということは、学習教材として与えられたデータによってどんなAIになるかは大きく変わってしまうのです。生成AIは何を与えるかで大きく変わります、これは、子供がどんな環境で育ったかと同じと言えるのです。

実際にどんなデータを学習していたのかを知ることは難しいでしょうが、何回か利用しているうちに出自は想像できるので気を付けてください。

生成 AI を学ぶためのリソースの種類とツール

ここでは、生成AIに関して学ぶためのリソースに関して、その種類・方法について説明し、

あわせて、実際に生成AIを利用するためのツールやソフトウェアについても紹介します。

生成 AI の学習方法と教材

AI自体が難しい技術であり、生成AIは深層学習など最前線の技術を使っているので、なかなか初心者にはとっつきにくい技術です。

とはいえ、生成AIについて知りたいと思えば、ネット上にさまざまなリソースがありますので、学習の目的と自分のスキルレベルに合わせて選ぶとよいでしょう。

オンラインコースと教育プログラム

有料ですが、きちんと生成AIを学ぶのであれば、有料ですが海外のオンラインコースを利用するのがよいでしょう。

代表的なサイトとしては、Udemy・Coursera・edXなどがあり、無料で生成AI概要を学べるコースも設置されています。

実践的なツールとソフトウェア

実際に生成AIを業務などに導入することにトライしてみたい場合は、生成AI用ツールやソフトウェアが必要となります。

ツールには、以下で紹介する画像生成AIのような特定目的向けのツールのほか、GoolgleCloud・AmazonのAWS・MicroSoftのAzureなどのプラットフォームにも生成AI開発環境が用意されており、それを利用することで本格的なアプリケーションの開発が可能です。

・大見出し：おすすめの画像生成AI

ここでは、おすすめの画像生成AIをいくつか紹介します。

Stable Diffusion

Stable Diffusion-3は2022年に登場した最新の画像生成AIツールで、従来の画像生成AIと比べてよりリアル・高解像度・高品質の画像を生成できるのが特徴です。

また、プロンプトにより複雑な文章を入力できるので、作成したい画像を正確に記述可能となっています。

制限はありますが、API経由で無料でアプリから利用できるので、さまざまなアプリで利用されています。

DALL·E 2

DALL·E 2は、ChatGPTを開発したOpenAIの画像生成AIで、入力した文章に柔軟に対応して画像を生成するところが特徴です。

Midjourney

Midjourneyはテキストで指示をすれば画像を生成できる画像生成AIです。誰でも手軽に使えて、美術コンテストで優勝するほどの、人間の作品と遜色ない画像を生成することで評判となりました。

無料版は2023年3月末で廃止となっており、有料プランへの加入が必要です。

なお、利用するにはDiscordにアカウント作成が必要となっています。

Adobe Firefly

Adobe Fireflyは、Adobeの画像生成AIです。現在はベータ版がリリースされており、テキストから画像・文字エフェクトを生成したり、画像の色調変更などが利用可能です。

AIピカソ

AIピカソは、プロンプトと呼ばれる単語を入力して画像を生成したり、自分の写真を複数枚登録することで専用のアバターを作成したりできる、生成AIスマホアプリで、仕組みとしては、Stable difusionを利用しています。

画像生成の手順は以下のとおり

ホーム画面を開く→メニューの「テキストから生成」を選択→画像内容を指示する文節を入力→スタイルを選択→必要なら参考画像を入力→モデルを選択→生成を選択

最近、写真を1枚入力するだけでダンス動画を生成してくれる機能をリリースしたことで話題を集めています。

Picsart

Picsartは、写真・動画の編集アプリとして、世界中で3億人以上のユーザーを持つ人気アプリの一つで、iPhoneやAndroidスマホなどのモバイルデバイスでも、Webブラウザでも動作します。

Picsartは生成AIを利用して、以下のような機能を提供しており、無料でも利用可能です。

• AI画像ジェネレーター:テキストを入力するだけで、AIがそのイメージを元に画像を生成
• AI背景:写真背景をAIで差し替え
• AIGIFジェネレーター:静止画からGIFアニメを生成
• AI置換:写真から不要な部分をAIでカット

AIイラストくん

AIイラストくんは、LINE上で利用できる生成AIツールです。

仕組みとしては、Stable Diffusionを使用しており、作成したい画像やイラストの内容を示すワードを送信すればすぐに、画像やイラストを生成してくれます。

使用するためには、LINEの公式アカウントからAIイラストくんを検索して友だち追加が必要です。

まとめ

ここまで、今世の中で注目を集めている生成AIについて解説してきました。

CHATGPT以外に、テキストで内容を入力することで簡単に画像が生成できる画像生成AIが急速に進展しており、無料で利用可能なアプリもあります。

今後は生成AIが普通に利用できるようになると想定され、本記事を参考に、トライしてみてください。