AIの進化が止まりません。ChatGPTといった「ジェネレーティブAI（生成AI）」が最近話題となっています。皆さんはもう使ってますでしょうか？人工知能の新しい技術ということで、まだ知らない方も多いかと思います。せっかくなので、今回は「生成AI」について解説していきます。従来のAIとの違いや具体的な活用例などもまとめました。
ジェネレーティブAI（生成AI）とは
「ジェネレーティブAI（生成AI）」とは、人工知能による機械学習を活用した新しいデータを生成する技術です。この技術では文章や画像生成などのクリエイティブ分野での活用だけでなく、ロボット工学の開発や医療分野においても応用が可能です。
従来のAIとの違い
またジェネレーティブAIと従来のAIでは、大きな違いが幾つかあります。
例えばジェネレーティブAIではデータを生成することを目的とし、大量のデータから自己学習し出力を行います。新たなコンテンツやデザインを生成できるため、従来のAIで扱いにくかった分野にも応用が可能となっています。
ジェネレーティブAI（生成AI）で出来ること
では具体的に何ができるのか？主なジェネレーティブAIの活用例として以下の3点を紹介します。
クリエイティブ分野での活用
1つ目はクリエイティブ分野での活用となります。自動生成技術でイラストや音楽などのコンテンツ生成や創作作業を補助し生産性を向上させることができます。
- 画像生成：新しい写真やイラストなどを生成
- 音楽生成：新しい曲や楽曲のパターンを生成。音声認識技術と組み合わせることで歌詞も生成可能。
- 仮想アバター生成：キャラクターの顔や体型、服装を生成。ゲームやアニメ制作で応用可能。
業務効率化と生産性向上
2つ目は業務効率化と生産性向上です。例えば自動文章生成などを活用すれば、資料やプログラミングコードなども生成することができます。さらに機械翻訳は、より高い精度で翻訳ができるようになっています。専門的なスキルが必要な作業も自動化できるため、人材不足が生じる分野においても業務の効率化や品質の向上が可能になります。
- 自動文章生成：文章やプログラミングコードを生成
- 機械翻訳：深層学習アルゴリズムを使用した翻訳
データの解析や分析
そして3つ目はデータの解析や分析です。医療分野では画像診断の解析や病気の研究において活用が期待されています。自動問診システムや医師によるダブルチェックの補助としても応用可能です。その他にもユーザーの趣味嗜好や行動データをAIが分析して、個別に最適化されたコンテンツを生成できるサービスも今後誕生するかもしれません。
ジェネレーティブAI（生成AI）の問題点
さてジェネレーティブAIの将来性は非常に高いと期待されていますが、一方でいくつか問題点や技術的な課題も残されています。最後にどのような問題点があるのかについてまとめました。
- 論理的な問題：AIの自己学習データに偏りがある場合、フェイクニュースや誤った情報を拡散する可能性があります。また差別的な表現のあるコンテンツを生成する可能性も考えられます。
- 法律的な問題：AIが自動生成したイラストや音楽などのコンテンツが著作権法に触れる可能性があります。
- プライバシーの問題：AIの自己学習データの中に個人情報が含まれる場合、プライバシーの侵害となる可能性があります。また個人情報を含んだコンテンツが生成される可能性もあるため、適切なセキュリティ対策が求められます。
まだまだ多くの問題点や課題を抱えている生成AIですが、今後解決していけば更なる活用ができ多くの分野で発展していくこと間違いないでしょう。
