従来のAIと生成AIって何が違う？
生成AIについて理解するうえで何よりも欠かせないのが、それぞれ似たような意味を持つ「AI」「機械学習」「ディープラーニング」という言葉の区別をしっかりとつけることです。
よく混同されがちですが、概念の広さから言うと「AI＞機械学習＞ディープラーニング＞生成AI」という関係性になります。
生成AIは、機械学習の手法の1つであるディープラーニングによって知識を積み重ねることで、オリジナルのコンテンツを生成できるようになったAIの一種ということになります。
人工知能(AI)
AIとは、人間の脳が普段行っているさまざまな知的活動（認識・思考・判断・学習など）を、コンピューターでも同じように再現しようとする技術のことを指します。
身近な例としては、自動車の自動運転や音声アシスタント、お掃除ロボット、顔認証システム、チャットボットなどが挙げられます。
機械学習(マシンラーニング)
機械学習(マシンラーニング)とは、AIに大量のデータを読み込ませて背景にあるルールやパターンを学習させ、その成果に基づいて未知のデータを予測・判断できるようにした技術のことです。
機械学習の手法としては大きく分けて**「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類**があります。
教師あり学習（Supervised Learning）
教師あり学習とは、教師となるデータ（正解データ）を与えた状態で学習させる手法のことです。
教師あり学習では、あらかじめ問いと答えをすべて提示し、AIに読み込ませます。たとえば、数字の1～9を手書きし、「これが1である」「これが2である」とわかるようにラベリングします。それを学んだAIは、別の手書きを提示した際、それぞれがどの数字なのかを自動的に判別できるようになります。
教師なし学習（Unsupervised Learning）
教師なし学習では、あえて明確な質問や答えを用意しません。いくつかの学習用のデータをAIに渡すと、AIはデータから共通する特徴を見つけ出し、グルーピングします。繰り返しグルーピングすることで、明確な答えを与えなくても自動的に共通点を見つけられるようになります。
教師なし学習の具体的な手法には、「クラスター分析」や「主成分分析」などがあります。
- クラスター分析：大量のデータから共通点のあるデータ同士をまとめる方法です。
- 主成分分析：多数にグループ分けされたものを分類し直してグループ数を少なくすることで、データを理解しやすくする手法のことです。
たとえば、コールセンターには「ネット接続できないがどうしたらよいか」「特典はいつ付与されるのか」など、さまざまな問い合わせがあります。これらを「ネット接続に関する質問」「特典に関する質問」など、共通点を見いだして分類するのがクラスター分析です。
しかし、質問の内容が多岐にわたり、細かく分類すると数十、数百になってしまう場合、理解するのが大変になります。そこで、新しく「問い合わせ」「クレーム」「要望」といったような大きなカテゴリーをつくり、そこに振り分けし、解釈しやすくする方法が主成分分析です。
強化学習（Reinforcement Learning）
強化学習は、AIによる効率化や最適化を可能にする学習方法です。強化学習では、AIにデータを処理させたあと、その結果をスコアリングします。スコアが最大になるよう、AIに試行錯誤させて最適な方法を学ばせるのが特徴です。
強化学習を用いたAIの活用事例としては、囲碁や将棋のAI対戦が有名です。どうすれば相手に勝てるかを学び、プロをも苦戦させる強力な一手を打ち出します。
また、自動車の自動運転化にも活用されています。たとえば、信号が青のときに進むとスコアが高く、赤のときに進むとスコアが減点されるように設定しておけば、AIは自動的に信号が青のときに進み、赤のときには止まるようになります。
深層学習(ディープラーニング)
深層学習(ディープラーニング)は、機械学習の手法の1つで、人間の脳を構成する神経細胞「ニューロン」の構造と働きを模倣して作られたモデル「ニューラルネットワーク」のうち、入力されたデータの分析を担う「中間層」の数を何層にも増やし、より複雑な情報処理を可能にしたものを指します。
ニューラルネットワークの概念図
従来の機械学習との最大の違いは、「データの判別に必要な情報（＝特徴量）を、人間が事前に指定しなくてもAIが自動で抽出できる」ようになった点です。
これにより、人力での特徴量の指定が難しかったテキストや画像、音声といった非構造化データも、AIで取り扱えるようになりました。
そして、ディープラーニングを用いた自然言語処理分野の研究が急速に進んだ結果、ChatGPTのような高度な文章生成能力を持つAIツールの開発に至ったというわけです。
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生成AI(ジェネレーティブAI)
生成AIは、ディープラーニング（深層学習）によりAIが自ら学習を重ね、その中で見い出したデータの特徴や関係性をインプットするなどして、テキスト、画像、動画、音声など多岐にわたる新たなコンテンツを生成します。従来のAIは事前に学習したデータの範疇で判断・判定していたのに対し、生成AIは自らが獲得した学習成果から新たに創造するのです。
この塾ではこの枠の中の「生成AI」の部分について重点的にお教えしていきます。
生成AIの種類
生成AIは、原則としてそれぞれ生成できるデータの種類が決まっています。ここでは生成可能な代表的な種類を紹介します。
テキスト生成AI
テキスト生成AIとは、ユーザーが入力した質問や指示文などのテキストに基づき、自然な文章やコンテンツを自動生成するAIです。テキスト生成AIは、与えられた情報から人間が書いたような自然な文章を生成します。高度な自然言語処理技術によりスムーズな対話を楽しむことも可能です。
ビジネスシーンでテキスト生成AIを活用すれば、業務の効率化に大きく貢献します。例えばレポートやドキュメント作成、文章要約、コンテンツ制作などにおいて、手間と時間を大幅に削減。また、顧客からの問い合わせに対する回答文の自動生成や翻訳作業、アイデアや新規事業創出のサポートなどにも活用できます。
画像生成AI
画像生成AIとは、テキストによる簡単な指示文を入力すると意図に沿った画像データを自動生成するAIを指します。従来は画像の制作には専門的なスキルと多くの時間を要していましたが、画像生成AIの登場により、誰もが手軽に素早く高品質の画像を生成可能になりました。
画像生成AIサービスにはさまざまな種類があり、実写風やイラスト風、アニメーション風などのスタイルを指定できるサービスも存在します。また、モチーフについても自然な風景画から架空のキャラクター画まで、幅広い種類の画像生成に対応しています。
画像生成AIはビジネスの現場でも大いに活用が進んでいます。マーケティングの広告素材やゲームのビジュアル制作、印刷物のデザインなどコンテンツ制作分野への活用はもちろん、医療画像の作成なども期待されています。
動画生成AI
動画生成AIとは、画像やテキストの指示文を入力すると意図に沿った動画コンテンツを自動生成するAIを指します。動画生成は、テキスト生成など他の種類の生成AIと比較して遥かに高度な処理が求められるため、最も実現難易度が高い分野の一つと言われていました。
そうした中、2024年2月にOpenAI社がテキスト指示から最長1分の高品質動画を生成できる「Sora」を発表し、従来の動画生成AIを大きく上回るクオリティに世界中から驚きの声が上がりました。Soraでは、ユーザーがシンプルなテキスト指示を入力するだけで、入力内容に基づいた映像、音声、効果音が組み合わされた完成度の高い動画が生成されます。従来の動画生成AIが数秒程度の短い動画しか生成できなかったのに対し、長尺の動画生成が可能になったことが大きな進化です。
急速な進化を遂げる動画生成AIは、ビジネスシーンでの活用が大いに期待されています。製品プロモーションや広告、eラーニングコンテンツ制作などで、低コストかつ手軽に高品質な動画作成が可能になるでしょう。
音声生成AI
音声生成AIとは、人間の音声データを入力し学習させることで、新たな音声を人工的に生成するAIを指します。単に文章を機械的に読み上げるだけでなく、喜怒哀楽の感情に合わせた豊かな表現が可能となるのが大きな特長です。また、特定の人物の音声データを学習させることにより、まるでその人が話しているかのような自然な音声も生成できます。
音声生成AIの能力は、さまざまな場面で活用されています。テキストコンテンツの音声化やナレーション、動画の吹き替えといった分野はもちろん、コールセンターの自動応答システムなどでも活躍しています。
生成AIを効率よく学習する方法
生成AIツールは日々進化しており、Web上の情報もすぐに古くなってしまいます。そのため、生成AIについて独学で学ぶのはあまりお勧めできません。
おすすめの勉強法は、生成AIのプロに直接「これがやりたいんですけどどうすればいいですか？」と聞くことです。
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