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【目次】
生成AIー既に一般化され、ビジネスの場においてもその導入を進める企業が激増中です。
ではそんな生成AIについて、どれだけの知識を持っていますか？ 生成AIは明日のビジネスパートナーとなる存在です。今のうちにその基本的な知識を得ることで、AIからは更に大きなチカラを得ることができるはずです。
このコラムでは難しいけれど今知っておくべく「AIの中」にも触れています。ツールを使いこなす為にも、今のうちに構造の一端へ触れてみましょう！
Generative AI(ジェネレーティブAI)＝生成AIとは、新しいコンテンツを自動的且つ人間が作成するように生成するAIの一種です。web上に存在する大量のデータからパターンを学習し、その知識を基に新しいコンテンツを生成します。
現在普及している生成AIでは主に、文章、画像、音楽、映像を様々な形式で生成することができますが、その為に行う学習プロセスは「訓練」と呼ばれ、それはAIが既存のデータセットからパターンや関連性を抽出するために、大量のデータを使用することを意味しています。
「訓練」を終了させたAIは、それ以降に行われる新しいデータを生成するため、「訓練」で得られた知識を使用するという流れです。イメージ的には、『子供が成長につれて物事を憶えつつ、その経験で得られた知見を次の行動で利用し、さらに成長する』というパターンと同様になります。そしてこの一連の生成プロセスは「推論」と呼ばれています。
生まれたての人間が様々な経験をとおし成長してゆく過程を、コンピューターに「訓練」と「推論」と称す学習を繰り返すことで成長を促進させる、ということになります。
それではここから、既に生成AIが活用されている具体例を紹介することで、AIの現在地を確認してみましょう。
音楽や絵画、映画の脚本など、さまざまな領域で新たなアイデアや創造性を提供しています。
顧客の行動データや購買履歴などから、通常の広告やプロモーションだけでなく、個々の顧客のニーズに合わせてカスタマイズされた効果的なマーケティング戦略を立案することができます。
生成AIを活用し自動応答システムやチャットボットが構築されています。これにより、顧客からの問い合わせに対して、24時間いつでも迅速かつ的確な回答を提供することが可能になっています。
htmlだけでなく使用可能な言語も増えている為、Webページを制作する際に必要なコーディング作業に活用されています。
AIにより新しいアイデアやデザインを生成。活用は製品設計にもおよび、設計時間を最大90％短縮した事例も。
工場という限られたスペースと生産量、発注状況等の影響を受けずに高効率化を果たすため、AIが導入されています。具体的には、生産ラインの最適化や不良品の予測など、製造プロセスの改善に重要な役割を果たしています。
診断支援や治療計画の作成など、医師の意思決定をサポートするために活用がされています。
前章ではAIが学習してゆく工程「訓練」と「推論」について知ることができました。ここでは、それらの学習に使用されている主な技術について紹介をします。
生成AIには通常、深層学習と呼ばれる技術がを使用されます。その深層学習には、人間の脳のニューロンのネットワークを模倣したニューラルネットワークという構造が使用されています。特に、生成AIでは「敵対的生成ネットワーク（GAN）」や「変分オートエンコーダ（VAE）」、「トランスフォーマー」などのアーキテクチャ(論理的構造)がよく使用されています。
これらのアーキテクチャは、大量のデータから複雑なパターンを学習し、そのパターンに基づいて新しいデータを生成する能力を持っています。このことからも、やはりまるで人間の成長過程と同様なことが理解できます。
それではここからは上記3つのアーキテクチャの解説をします。基本的にはとても難しい技術なのですが、その凡そを知ることでAIの見方も変わる事に気が付くはずです。
入力データから新しいデータを生成する機械学習の手法です。文字通り、生成ネットワークと識別ネットワークの2つのニューラルネットワークを競わせながら学習させることから、この呼び名となっています。
生成ネットワークは、識別ネットワークをだまそうとして本物に近いデータを作る一方で、識別ネットワークは、生成されたデータと本物のデータを見分けようとします。このようにお互いが競い合いながら精度を高めていくのが、敵対的生成ネットワークの基本となります。
入力データの特徴を抽出し、それをもとに似たようなデータを再構成する機械学習の手法です。オートエンコーダと呼ばれるニューラルネットワークの一種で、エンコーダとデコーダの2つの部分からなります。エンコーダは、入力データを低次元の潜在変数に変換します。デコーダは、潜在変数から入力データに近いデータを生成します。
これを要約すると「元データの特徴を学習し、似たようなデータを作成する」となります。完全に理解するには難しいので、その様なイメージを持つだけでも充分と言えます。
自然言語処理や音声認識などの分野で用いられるニューラルネットワークの一種です。先にご紹介したGANやVAEと比較すると「高速化・高精度化・汎用性が高い」ことから、チャットGPTをはじめとする数々のモデルに使用されている、まさに決定版とも言えるアーキテクチャです。
この技術のポイントは、従来のニューラルネットワークでは、文章を処理する際は「1単語ずつの処理」であったものが「並列で、つまりは複数の単語をいっぺんに処理」することが可能ということです。
現段階で言えることは、この先のAIの進化はこのトランスフォーマーの進化と同義でもあることを知っておくとよいでしょう。
AIに使用されている技術の一端がイメージできたことで、おぼろげながらにもAIの正体が見えてきました。
そうです、AIは未知なものではないのです。それでは、百聞は一見に如かずということで、私たちが利用可能なAIサービスで、何が生成できるのかをご紹介します。
エッセイやレポート、レビューなどの文章は勿論、ニュース記事や物語、詩などが生成可能
コーディングやプログラミング言語もAIが得意とする生成物です。HTMLやCSSなどのマークアップ言語や、PythonやJavaなどのプログラミング言語も生成することが可能です。
特定のテーマやスタイルに基づいた画像を作成します。例えば、動物や人物、風景などの画像を生成したり、有名な画家のスタイルを模倣することも可能です。また、写真をイラストやアニメ風の画像に変換したり、その逆の変換も可能です。
さらに、画像からテキストを読み取ることや、テキストからの画像生成をとおし、画像認識や画像検索などの応用が可能となっています。
画像生成と同様に、様々なスタイルの映像を生成することが可能です。最近ではAIで生成された「フェイク映像」が度々世界を揺るがす騒動を巻き起こしていますので、制作も視聴も注意が必要です。
クラシックやジャズ、ロック、ポップスとあらゆるジャンルの音楽が生成可能です。
また、有名なミュージシャンのスタイルを模倣したりすることができますが、当然ながらその使用範囲は限られますので要注意です。
いかがでしたか？AIについての知識を得られたことで、自分にとってのAIの価値がみえてきませんか？
オンラインアシスタント なげっぱ でも、お客様からの様々な業務依頼へ 素早く正確にお応えするために、AIの適正化と利用を日々進めています。AIは便利なものである一方、使いこなすのも難しい側面があります。
時間と費用、マンパワーのバランスを図りながら業績を上げる為にも、オンラインアシスタントの活用も是非ご検討ください。
