「3分でわかる」生成AI (ジェネレーティブAI)とは?

種類・使い方・できることを解説!

生成AI (ジェネレーティブAI)とは?

2022年に、人間と同じような自然な会話を可能にする対話型AIサービス『ChatGPT』がリリースされ、大いに注目されました。 

ChatGPTで使用されている、プロンプトに基づいて新しいコンテンツを創造する技術は、生成AI(ジェネレーティブAI )と呼ばれています。 

この記事を通して、生成AIの種類、できること、そして活用サービスの代表例について、わかりやすく解説します。 

目次

①生成AIとは

生成AIとは、人工知能の一分野で、データから特定のパターンや規則を学習し、その学習に基づいて新しいコンテンツやデータを生成する技術のことを指します 

このタイプのAIは、画像、音声、テキストなど多岐にわたるコンテンツを生成する能力があります。具体的には、既存の画像から新しい画像を生成したり、テキストの自動作成などです。 

生成AIの応用範囲は非常に広く、エンタテイメント、医療、製造業、マーケティングなど、さまざまな分野で活用されています。特に、創造的なコンテンツの開発や、業務効率化のための自動化ツールとしての使用が増えています。 

識別系AI(Discriminative AI)との違い 

生成AI 

これは「アーティスト」のようなAIです。学んだ情報から新しい絵や文章などを創り出します。たとえば、既存の絵から新しい絵を描いたりします。 

識別系AI(Discriminative AI) 

これは「探偵」のようなAIです。与えられた手がかりから、物事を正しく識別または分類します。たとえば、写真が猫か犬かを判断したりします。 

生成AIは新しいものを創るのが得意で、識別系AIは既存のものを正しく分類するのが得意だと言い換えられます 

②生成AIの種類

生成AIの種類は主に以下の4つのカテゴリーに分類されます。 

生成AIの種類

出典: aismiley.co.jp 

画像生成 

画像生成AIは、既存の画像やデータから新しい画像を生成します。例としては、顔画像の生成や風景画像のスタイル変換などがあります。 

テキスト生成 

テキスト生成AIは、特定のトピックやスタイルに基づいて新しい文章を作成します。自動ニュース記事作成や詩の作成などに使用されます。 

動画生成 

動画生成AIは、画像のシーケンスを連結して新しい動画を生成します。映画の特殊効果やシミュレーションの視覚化などに活用されることがあります。 

音声生成 

音声生成AIは、テキストから音声への変換(TTS)や既存の音声データから新しい音声を生成します。人工的な音楽作成や音声アシスタントの応答などに使用されることがあります。 

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③生成AIができること

生成AIができること

生成AIはビジネスのさまざまな側面で活用され、以下のような利点と応用があります。 

自動応答チャットボットの作成 

顧客からの一般的な質問や問い合わせへの対応に、生成AIを活用して自動応答チャットボットを作成します。これによって、顧客満足度が高まり、カスタマーサポートの労力も削減されます。 

コンテンツ生成の補助 

ブログの見出し、商品説明、メールコンテンツなどの作成にAIを使用します。効果的なコンテンツの提案によって、コミュニケーションとマーケティングの成果が向上します。 

ビジネス予測とインサイト抽出 

過去のデータとトレンドを基に、未来のニーズや販売、購買パターンの予測をします。在庫管理や戦略立案など、ビジネスの効率化に貢献します。 

ユーザに最適な情報や体験 

顧客の行動や好みの解析から、パーソナライズされた商品やサービスの提供を実現します。これが顧客エンゲージメントや購買率の向上につながります。 

自動化された製品・サービス 

顧客の反応や要求から学び取り、製品や機能の新しいアイディアを生成します。大量のデータ処理とパターン認識により、革新的な提案や新製品コンセプトが生み出されます。 

自然言語処理の高度な活用 

言語変換、文章の要約、対話処理、自動校閲や生成など、多岐にわたる自然言語処理タスクを精度よく実施します。AIの学び取った大規模なデータセットが、これらの高度な処理を可能にします。 

画像、動画、音声の自動生成 

メディアコンテンツの自動生成により、広告、プロモーション、教育資料などの制作を迅速かつ効率的に行うことができます。 

これらの応用は、企業の効率化、顧客エンゲージメントの強化、新しいビジネスチャンスの創出など、ビジネス全体の成長と革新に寄与します。 

④生成AIを活用したサービスの代表例

④生成AIを活用したサービスの代表例

生成AIは、その多岐にわたる応用可能性から多くの大企業によって導入されています。以下はいくつかの代表的な事例です。 

Netflix 

Netflixは、生成AIを使用して個々のユーザーに対する映画やドラマの推薦を行っています。ユーザーの過去の視聴履歴や好みに基づいて、最も関連性の高いコンテンツを生成し、提案します。 

Amazon 

Amazonは商品の説明文生成やレビューの要約など、生成AIを広範に活用しています。また、在庫予測や需要予測などにも活用し、効率的な在庫管理とマーケティング戦略を支援しています。 

Google 

Googleの自動翻訳サービスは、生成AIを使用して多言語間の翻訳を実現しています。また、GmailのSmart Compose機能も、ユーザーのメールの作成を助けるためにテキスト生成技術を活用しています。 

IBM 

IBMのWatsonは、医療分野で生成AIを活用し、患者の医療記録から診断を支援したり、個別化された治療プランを生成したりします。 

BMW 

BMWは、ジェネレーティブデザインを活用して、自動車部品の設計プロセスを最適化しています。生成AIは、軽量かつ効率的な部品のデザインを自動生成するのに役立っています。  

これらの事例は、生成AIがいかに大企業における業務効率化、顧客エンゲージメントの向上、新しいビジネスモデルの創造に貢献しているかを示しています。 

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まとめ

生成AIがクリエイティブなコンテンツを生み出せる技術として、最近では個人から企業まで多岐にわたって注目されています。 

画像、音声、テキストの生成など、多岐にわたるコンテンツの生産が可能なこの技術は、日常業務の効率向上、創造的な提案の支援、コンテンツ創造のコスト削減など、さまざまな利点を提供する潜在能力を持っています。 

2023年に入って以降も、様々な生成AIが市場に登場し、この分野の技術進展が今後も見込まれる状況です。 

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