近年、AIの技術は目覚ましい進化を遂げており、そのなかでも生成AIは創造性の高いコンテンツを生み出す革新的な技術として注目を集めています。従来までのAIとは異なり、生成AIは単純に既存の情報に基づいて処理を行うだけでなく、新たなアイデアや表現を創造できることが特徴です。
本記事では、生成AIの仕組みや種類、実際の活用事例などについて解説します。社内で生成AIの活用を推進していきたいと考えている経営者・技術者・マーケターの方などは、とくに参考にしてください。
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生成AIとは
生成AIとは、人工知能の一種で画像・テキスト・音楽・動画などの新しいコンテンツを自動で生成できる技術のことです。従来までのAIとは異なり、単純に既存のデータを処理・分析するだけではなく、学習したデータにもとづいて新しいものを創造することができます。
特徴
生成AIは、人間と同じように創造性を発揮して、新しいアイデアを生み出せることが特徴です。一定の条件を指定することで、新しいオリジナルのテキストや画像を生成することができます。従来までのAIは、一定のパターン化された行動を自動化することに活用されてきました。一方で、生成AIはクリエイティブな価値を創造する役割として活用が期待されています。
また、データを学習し続けることも生成AIの特徴のひとつです。アウトプットに対するフィードバックを通して、生成されるコンテンツの質は常に向上していきます。ディープラーニング（深層学習）と呼ばれる機械学習の手法を用いることで、AIは自ら学習をして最善の回答を導き出します。
種類
生成AIには、主に下記の種類があります。
- テキスト生成
- 画像生成
- 動画生成
- 音声生成
とくに代表的なものとしては、テキスト生成分野での活用が挙げられます。LLM（大規模言語モデル）という深層学習モデルをもとに、膨大なテキストデータを学習して言語の理解や生成に活用されています。プロンプト（※）を入力することで、求めている情報に対した回答が自動で生成されます。
※プロンプト：AIからの回答を得るために人間が入力する指示内容のこと。
また、画像生成や動画生成の分野では、テキストでの指示内容をもとに実写・イラスト・アニメなど、さまざまなスタイルでクリエイティブを生成することができます。音声生成の分野では、テキストの読み上げや音声の合成などが可能です。本人が収録することなく、台本を読み上げたり、キャラクターに音声を付与したりすることができます。
仕組み
生成AIでは、主に下記のモデルが活用されています。
- GPT
- VAE
- GAN
- 拡散モデル
GPT
GPT（Generative Pretrained Transformer）とは、OpenAI社が開発した自然言語処理モデルのことです。ベースとなる「Transformer」と呼ばれるニューラルネットワークモデルは回答精度が高く、並列処理もできるため回答スピードが早いことが特徴です。
テキスト生成に優れており、AIが大量のテキストデータを学習することで、高い言語理解能力を備えています。そのため、まるで人間が書いているかのような自然な文章を出力することが可能です。とくに対話型AIサービス「ChatGPT」では、GPTモデルが搭載されています。2023年3月にはGPT-4を搭載した「ChatGPT-4.0」が公開されており、前回のモデルである「ChatGPT-3.0」よりも高精度な文章生成が可能なほか、画像や動画の生成まで可能になりました。
VAE
VAE（Variational AutoEncoder）とは、画像生成AIに採用されている生成モデルのひとつです。オートエンコーダーと呼ばれる仕組みで、入力されたデータを一度圧縮して、別のデータに変換したうえで出力をします。そのため、潜在的な変数を確率分布に変化させることが可能です。正常なデータ以外は除外されるため、仮に異常なデータが確認された場合には出力ができず、検知される流れとなります。このような仕組みから、VAEは異常検知の場面で活用されることが多いです。
GAN
GAN（Generative Adversarial Networks）も画像生成AIに活用されているモデルのひとつです。VAEとの違いとして、GANでは「Generator（生成器）」と「Discriminator（識別器）」の2種類のネットワーク構造を競わせることで、高度な画像を生成する仕組みが挙げられます。敵対生成ネットワークと呼ばれるモデルで、画像生成や動画生成に優れており、VAEよりも創造的で、自然なアウトプットが期待できる点が特徴です。
拡散モデル
拡散モデル（Diffusion model）とは、高次元データの生成に活用されているモデルのひとつです。学習したデータに含まれるノイズを取り除き、元データを復元することで画像を生成します。GANのように対比されたデータを学習するのではなく、元データから学習をすることが拡散モデルの特徴です。GANの進化系モデルとも呼ばれるもので、より高精度な画像や動画の生成が期待できます。実際に、テキストデータから画像データを生成できる「Stable Diffusion」や「DALL・E2」などにも採用されているモデルです。
生成AIが注目を集める背景
2022年11月に公開された「ChatGPT」を皮切りに、生成AIはビジネスの分野で近年大きな注目を集めています。回答の精度やスピードは、ビジネスの現場でも十分に活用できるレベルまで進歩を遂げており、IT企業やスタートアップ企業を中心に活用の幅が広がっています。現在では、大手企業の間でもヘルプデスクやクリエイティブ制作の場面で活用されています。
とくに日本企業では、深刻な人手不足に悩まされる企業が増えています。「クリエイティブな業務にまで手が回らない」「クリエイティブに明るい人材を採用できない」といった問題に直面している企業が多いのが実態です。また、国際的なビジネス競争の激化により、各企業では常に新しい事業アイデアや製品アイデアの創出が求められています。
このような社会背景のなかで、生成AIに対して高い期待感を持つ企業が増えています。実際に、PwCコンサルティング合同会社の調査によると、日本企業における生成AI活用のモチベーションは「他社に負けないこと」にあるようです。「競合他社に先を越される可能性」や「新規競合の参入の可能性」を危惧し、多くの企業では生成AIを積極的に活用する流れが起きています。
生成AIを活用してできること
生成AIは、下記のようなさまざまな分野で活用することができます。
- コピーライティング
- クリエイティブ制作
- プログラミング
- データ分析
- 情報検索
コピーライティング
生成AIを活用することで、広告文やコピーライティングを作成することができます。生成されたコンテンツをそのまま使用したり、ブレインストーミングの一貫として活用してアイデアに活かしたりなど、活用の方法はさまざまです。
実際にCatchyのようなコピーライティング専用のAIサービスでは、広告文・記事・メルマガなどのマーケティングコンテンツの作成まで可能です。また、Google広告では広告文を自動で作成する機能が登場しています。設定したランディングページやキーワードに基づいて、目標とする効果が見込めるテキストが生成される仕組みです。このように、コピーライティングの現場ではすでに活用が普及しており、精度の部分では今後さらなる成長が期待されています。
クリエイティブ制作
あらかじめ条件を細かく指定することで、広告素材や製品パッケージにも使えるレベルのクリエイティブを制作できます。ロゴやイラスト、商品画像などの生成も可能です。
Adobe Fireflyでは、テキストによる具体的な指示から画像を生成することができます。生成した画像は商用利用が可能なため、権利関係の心配をせずに利用できる点が特徴です。加えて、生成した画像は後から調整が可能なため、コンテンツの形式やスタイルを修正してイメージに近い画像を生成することができます。
また、OpenAI社が提供するSoraでは、テキストや画像などのデータから動画を自動で生成することができます。映画やゲーム作品などにも劣らない、実写のような高画質な映像を生成できることが特徴です。このように、クリエイティブ制作の場面でもすでに生成AIによる台頭が始まっており、素人には制作できないようなクオリティを実現することができます。
プログラミング
生成AIを活用することで、コーディング中にAIがコードを自動で補完してくれたり、テキストで指示をするだけで最適なコードを生成することが可能です。また、コードのデバッグやテストも自動化することができます。実際にGitHub CopilotやOpenAI Codeを利用すれば、入力内容に基づいてコードを自動で提案してくれます。
経済産業省の調査によると、2030年までに最大約79万人のエンジニアが不足すると言われています。そのため、生成AIによるプログラミング業務の効率化は、システム開発の現場では非常に重宝される取り組みのひとつです。プログラミングは一定のロジックに基づいて行われるため、AIとの相性は高く、今後さらなる普及が見込まれます。
データ分析
プログラミングと同様に、Excelマクロの作成やSQLクエリの生成なども可能です。また、データ分析の結果を可視化したり、レポートを作成したりすることもできます。データ分析の時間を短縮できるため、業務の効率化につながります。また、データ分析の敷居が低くなることで誰でも分析業務が行えるため、業務属人化の解消にもつながるでしょう。
情報検索
データベースと連携することで、入力内容をもとに情報を検索して出力することが可能です。たとえば顧客情報や商品情報、社内ヘルプを検索する際に活用されています。とくにヘルプデスクの現場では、同じ質問が何度も寄せられることを防ぐことで、オペレーターの負担を最小限に抑えることができます。また、社内に点在していたナレッジを蓄積することで、ベテラン社員と若手社員の間にある知識差を解消し、育成にも役立てることができます。
生成AIを活用するメリット
生成AIを活用することで、下記のようなメリットがあります。
- 新しいアイデアを得られる
- コスト削減や業務効率化につながる
新しいアイデアを得られる
生成AIを活用することで、人間だけでは考えつかなかったアイデアを得られる可能性があります。たとえばリサーチや企画立案の指示を出すことで、新商品や新事業のアイデアを生み出すことができます。
わずか数分で数百通りのアイデアを生み出せることは、生成AIならではの強みです。人間では網羅できなかった幅のアイデアを抽出できるため、とくに企画の序盤では活躍が期待できます。また、デザイン案の検討でも着想を得られます。アウトプットを得ることで、企画段階のプロセスを簡略化することにつながります。
コスト削減や業務効率化につながる
情報収集や分析、アイデア出しの時間短縮ができることで、コスト削減や業務効率化につながります。
たとえば「AI GIJIROKU」を活用することで、会議や商談後に発生する議事録作成を自動化することができます。さまざまな業種業界の専門用語を理解しつつ、99.8%の音声認識精度で、メンバーの発言内容を正確に記録します。Zoom・Skype・Teamsなどのビデオ会議ツールと連携をするだけで、会議後に議事録が自動で作成されるため、すぐに社内での共有が可能です。
業務効率化が進むことで、メンバーは本来向き合うべき業務に集中できるため、社内の生産性を向上させることができます。費用的な観点だけではなく、時間的な観点も含めてコストの削減につながります。
生成AIのデメリットや課題
一方で、生成AIを活用する際には下記のようなデメリットもあります。
- 回答が不正確な場合がある
- 著作権を違反する場合がある
- 情報漏洩のリスクがある
回答が不正確な場合がある
生成AIの回答はすべてが完璧なわけではありません。とくに発展途上の段階では、不正確な回答をしてしまうことがあります。しかし、回答やフィードバックを重ねていくことで、その精度は向上していきます。最初のうちは求めている情報を得られない可能性もありますが、試行錯誤をして少しずつ微調整を繰り返しましょう。
また、最初からできるだけ正確な回答を得られるように正しい指示出しをすることも重要です。指示出しをする際には「役割」「目的」「求める情報」を伝えます。指示内容が複雑な場合、AIが意図を汲み取れない可能性があるため注意が必要です。
著作権を違反する場合がある
AIが生成したクリエイティブの著作権については、さまざまな場面で議論が進んでいるところです。文化庁の資料では「AIを利用して画像等を生成した場合でも、著作権侵害となるか否かは、人がAIを利用せず絵を描いた場合などの、通常の場合と同様に判断されます」と発表されており、類似性・依拠性などの観点から著作権を侵害していないかが注意のポイントになります。商用利用をする場合には、法律周りの確認を必ず行ったうえで進めるようにしましょう。
情報漏洩のリスクがある
従業員が個人情報や機密情報を入力することで、外部に情報が公開されてしまうリスクがあります。とくに近年では個人情報保護法に向けた取り締まりが強化されつつあります。入力された情報がAIの学習に活用されないように「オプトアウト」を行ったり、そもそも入力をしないように社内で注意喚起を行ったりすることが重要です。
生成AIの普及はこの先も進むことが想定されるため、早めのうちに情報システム部門と連携をして、社員の利用可否や利用ルールの策定に取り組むようにしましょう。
生成AIを活用した企業事例
近年では、生成AIを活用する企業が着々と増えています。実際に、生成AIを活用している企業事例をご紹介いたします。
株式会社ベネッセホールディングス
株式会社ベネッセホールディングスでは、ChatGPTを活用することで、社内の業務効率化や学習教材の開発を実現しています。
社内ではChatGPT環境を構築して活用を進めています。自然言語処理・画像処理・音声処理の技術を活用して、議事録の要約からアイデアのブレスト、サンプルコードの生成など、幅広い用途で活用中のようです。2023年6月には、生成AIを活用した「次世代型コンタクトセンタープロジェクト」を開始し、オペレーションセンターの生産性向上にも取り組まれています。
また、2023年7月には生成AIを活用したサービス「自由研究お助けAI」をリリースしました。AIキャラクターによるナビゲーション機能を搭載した、考える力を養うサービスです。他にも「チャレンジ AI 学習コーチ」をリリースするなど、生成AIの積極的な活用に取り組まれています。
参考：生成AIの活用事例のご紹介｜株式会社ベネッセホールディングス
LINEヤフー株式会社
LINEヤフー株式会社では、エンジニアを対象にAIペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」を導入しています。「GitHub Copilot」は、エンジニアがコーディングをしている際に、コードの補完や提案を行うツールです。このツールの導入により、1人あたりの1日のコーディング時間が約1〜2時間削減されました。
同社では、従業員のリスク意識を向上するため、利用に関するeラーニングの受講を必須としているようです。また、著作権侵害を防ぐための講習なども実施しています。生成コードの一部回答による不正確さに向けた対策として、複数レビューの徹底などのルールも設定しています。2023年3月には、生成AI利用ガイドラインを策定して、AIの活用に向けたルール基盤を固めたうえで積極的な利用を推進しています。
参考：LINEヤフーの全エンジニア約7,000名を対象にAIペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」の導入を開始
アサヒビール株式会社
アサヒビール株式会社では、日本マイクロソフト株式会社のAzure OpenAI Serviceが提供する生成AIを用いた社内情報検索システムを試験的に導入しています。このシステムでは、社内の技術情報を集約し、検索できるようにすることで、研究開発の効率化を目指しています。
同社では、2023年5月に『ジェネレーティブAI 「やってTRY」プロジェクト』を発足して、技術的な知見を蓄積しています。今後は全社員の業務効率化を目指して、商品開発以外の分野でも積極的な活用を推進していくようです。
参考：生成AIを用いた社内情報検索システムを導入｜アサヒビール株式会社
株式会社ライブドア
株式会社ライブドアでは、AIによる24時間ニュース配信サービス「ライブドアニュース24」のβ版をリリースしました。このサービスでは、生成AIを活用することで原稿の作成から音声の読み上げ、動画配信までの一連の流れを自動化して、最新のニュースを毎日配信することができます。
キャスターには、人間ではなくVTuberのキャラクターを用いることで、テクノロジーに関心のあるユーザーに向けたアプローチをしています。また、日本以外の海外ユーザー向けにも、その国の言語にあわせて配信を行う予定のようです。
株式会社大林組
株式会社大林組では、ファサードデザインを提案できるAI技術を開発しました。この技術では、アウトラインをスケッチしたデータなどを読み込ませるだけで、建物の周辺環境や用途などを考慮して、最適なファサードデザインを提案することができます。顧客とイメージをすり合わせるまでにかかる時間を削減し、設計時間の効率化を図ることが可能です。
同社では、今回開発した技術の改良・実用化を進めつつ、設計者が活用できるようなオープンな機能としての公開を予定中のようです。
参考：建築設計の初期段階の作業を効率化する「AiCorb®」を開発
生成AIを導入する際の注意点
生成AIを導入する際には、下記のような点に注意する必要があります。
- ルールやマニュアルを整備する
- 専門のチームをつくる
- 定期的に勉強会を行う
ルールやマニュアルを整備する
生成AIを導入する前に、社内では利用ルールやマニュアルを整備する必要があります。これにより、従業員が利用方法に迷いや懸念を感じることなく、正しく利用できるようになります。
ルールとしては「個人情報や機密情報を入力しない」「著作権に注意する」「生成された回答をすべて鵜呑みにしない」といった例が挙げられます。また、マニュアルでは、トラブルが発生したときの対処方法を明記することが重要です。トラブルが発生したら「どこで・誰に・何を報告するのか」を記載します。早急な報告が求められるため「すぐに報告すること」の重要性を伝えましょう。
専門のチームをつくる
生成AIのトレンドは変化が激しいため、最新情報をキャッチアップするための専門チームをつくることをおすすめします。
とくにマーケティングやシステム開発の部門で利用する場合には、高度な活用方法が必要になるケースが多い傾向にあります。しかし、クリエイティブ制作やデータ分析、開発業務での実用化は市場競争で優位なポジションを築くきっかけにもなるため、積極的な活用が求められるものです。専門のチームを中心に情報を集めて、自社での積極的な展開を進められるようにしましょう。
定期的に勉強会を行う
従業員向けに、生成AIに関する勉強会を定期的に開催するようにしましょう。社内で生成AIを導入しただけでは、利用にはつながらない可能性があります。
「利用するメリットがわからない」「どのような場面で利用するべきかわからない」といった従業員もなかにはいるはずです。また、定期的に入社する新入社員や中途社員は「使っていいのかわからない」と最初は感じる可能性もあります。このような機会ロスを防ぐためにも、定期的な勉強会を行い、積極的な利用を促進することが重要です。
まとめ
生成AIは、ビジネスの分野で活躍する強力なツールです。コピーライティング・クリエイティブ制作・プログラミング・データ分析・情報検索などの現場で、すでに活用が広がっています。生成AIを活用することで、新しいアイデアを得られたり、コスト削減や業務効率化につながったりなど、さまざまなメリットがあります。そのため、とくにクリエイティブな人材が不足する企業では、積極的な活用が期待されているでしょう。
一方で「不正確な回答をすることがある」「著作権を侵害する可能性がある」「情報漏洩のリスクがある」などのデメリットや課題もあります。生成AIを導入する際には、これらのデメリットや課題を理解したうえで、適切な対策を講じることが重要です。
生成AIの活用を進めていく際には、社内で専門のチームを構築することが求められます。しかし、ただでさえデジタル人材の不足が叫ばれているなかで、最先端の技術である生成AIのキャッチアップをすることは非常に大変なことです。
先述したような、さまざまなリスクや課題があるなかでも、適切な方法で生成AIを開発・活用していくためには、外部の専門業者に依頼をするのがおすすめです。株式会社オルツでは、パーソナル人工知能を中心としたAI活用・LLM開発・DX推進を支援しています。とくに音声認識技術に強みを持ち、さまざまな業種業界に特化した音声認識エンジンAPIをご提供しているため、貴社のアプリケーションやシステムとの連動にもご活用いただけます。
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