2022年、人間のように自然な対話ができる対話型AIサービス『ChatGPT』が登場し大きな話題となりました。ChatGPTに用いられているような、入力された指示に従って新しいコンテンツを生成する技術をジェネレーティブAI（生成AI）と言います。

業務効率化や新たなアイデアの創出など、さまざまなシーンでの活用が期待されているジェネレーティブAI。システム開発に携わるエンジニアにとっても、業務をサポートしてくれる心強い存在となるかもしれません。

この記事では、ジェネレーティブAIの概要や従来のAIとの違い、具体的な利用シーン、注意点、代表的なサービスまで詳しく解説します。

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AI技術の分野の一つであり、新たなデータや情報を生成するための機械学習手法です。学習したデータからパターンやルールを抽出し、それをもとに新しいアウトプットを生み出すことを特徴としています。

アメリカのガートナー社が発表した「2022年の戦略的テクノロジーのトップ・トレンド」で、注目すべきキーワードとしてジェネレーティブAIが挙がり、注目を集めるきっかけとなりました。現在はあらゆる分野でジェネレーティブAIを活用したサービスやプロダクトが展開され、一大トレンドとなっています。

ジェネレーティブAIが生成できるものはテキストや画像、音楽、動画、プログラムのコードなど多岐にわたります。OpenAI社が開発した対話型AIサービス『ChatGPT』もその代表で、与えられた問いに対して、人間のように自然なテキストで回答することが可能です。

従来のAIとの違い

従来のAIはあらかじめ大量のデータを与えて特徴や傾向を学習させておくことで、入力されたデータに対して正解か不正解かを識別したり、予測したりすることが主な用途でした。文字認識や画像認識、需要予測などが代表例です。

一方でジェネレーティブAIは、新たなアウトプットを生成・創造することを目的としています。従来のAIの識別や認識を超えて、学んだデータをもとに人間のように考えて計画し、自ら創造できることが大きな違いです。

ガートナー社では生成AIについて「コンテンツやモノについてデータから学習し、それを使用して創造的かつ現実的な、まったく新しいアウトプットを生み出す機械学習手法」と定義しています。

ジェネレーティブAIの使い方

ジェネレーティブAIは、ユーザーが入力したデータの内容を解析し、内容に沿ったコンテンツを生成します。データの形式は各サービスによってさまざまです。

ほかにも音声や動画、3Dなど、さまざまなコンテンツを生成するサービスが次々と登場しています。

ジェネレーティブAI（生成AI）のメリット

ここでは、ジェネレーティブAIを活用することで得られる具体的なメリットについて解説します。

作業の効率化

テキスト生成機能を活用することで、資料作成やプログラミング、長い文章の要約や翻訳をすることが可能なため、作業を効率化して生産性を向上させることができます。

また、ジェネレーティブAIはルールを学習するため、制約条件のある設計やプログラミングのデバッグなどへの活用も期待できます。ミスが発生しがちな作業をジェネレーティブAIで代替することで、精度が向上することがメリットです。

アイデアの創出

ジェネレーティブAIは、一つのキーワードから多数のコンテンツを短時間で生成することができます。生成されたコンテンツに微調整を指示することでさらに多くのバリエーションを生み出すことも可能です。

ジェネレーティブAIからは人間にはない視点や構造を持った多数のバリエーションが生成されるため、新たなアイデアが必要なクリエーティブ活動の良いサポート役となり得ます。

コストの削減

今まで人の手で行っていたコンテンツ作成をジェネレーティブAIで代替することで、社内の人件費や外注費が削減できたり、よりコアな業務へ人的リソースを投入できたりします。ジェネレーティブAIを活用することによって、工数や費用などのコスト削減につながると言えるでしょう。

ジェネレーティブAI（生成AI）の利用シーン

ここでは、実際にジェネレーティブAIが利用されるシーンについて解説します。一般的な利用シーンと、エンジニアの業務での活用が期待できるシーンに分けてご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

一般的な利用シーン

画像生成

入力したテキストに対して、その内容に応じたオリジナルの画像が生成されます。画像生成はアート作品やグラフィックデザイン、キャラクターデザイン、映画制作の補助などクリエーティブな分野で広く活用できるでしょう。

また一般的な業務においても、資料作成時に内容に沿ったイメージ画像を挿入したい場合など、数秒〜数分でスムーズに生成することが可能です。

文章生成

ユーザーが入力した質問や指示をAIが解析し、回答となる文章を生成します。また、文章の要約や翻訳、テーマに沿った創作なども可能です。商品の説明文やブログ記事、セールスメールの文面、キャッチコピーなど、さまざまな場面での文章作成に活用できます。

多くの企業サイトで導入されているチャットボットにも、ジェネレーティブAIの技術が活用されています。

音楽生成

既存の楽曲や楽譜データ、音声データを学習し、それらの音楽パターンを認識して新たな音楽を生成します。ムードやテンポ、曲の長さなどを指定することができるほか、テキストで説明するだけで楽曲を生成してくれるサービスも登場しています。

作曲のできない人でもオリジナルの曲を楽しんだり、アーティストの作曲や演奏をサポートしたりといった場面で活用されています。

エンジニアの業務での利用シーン

コードレビュー

人間が作成したプログラムコードのレビューへの活用が期待できます。言語の仕様に基づいてロジックを理解し、エラーがある箇所を特定。人間がレビューするよりも短時間でミスが少なくなるため、プログラミング業務を効率化できるでしょう。

人間が書いたコードを実行し、エラーが発生するとバグを特定して自動で修正を加えるサービスも登場しています。

簡単なアルゴリズムのコーディング

簡単なアルゴリズムなどであれば、ジェネレーティブAIによるコーディングも可能です。また「次のJavaコードをC言語で書き直してください」と指示することで、別の言語へ書き直すこともできます。

AIが文脈を理解する特性を活かして、事前にコーディング規約を与え、それらを踏まえたコードを生成させることも可能。ジェネレーティブAIのみで完璧なプログラムを書くことは困難ですが、作業の効率化には十分効果的でしょう。

市場調査

新たな製品・サービスの開発時などは、市場規模や成長性を調査する必要があります。

例えばジェネレーティブAIに「医療業界でITシステムの需要はどのくらいありますか」「金融業界におけるITシステムの成長性を教えてください」などと質問すると、総合的な意見とその理由を回答してくれます。

回答の正確性は検証する必要がありますが、一つの意見として意思決定時の参考になるでしょう。

ジェネレーティブAI（生成AI）を活用した代表的なサービス

ここでは、ジェネレーティブAIを活用したサービスを四つ紹介します。

ChatGPT

ジェネレーティブAIを広く認知させるきっかけとなった対話型AIサービスです。Web上の膨大なデータを学習することにより、ユーザーが入力した質問に対してまるで人間のように自然な回答を生成します。

また、文章の要約や翻訳、小説の執筆、プログラムコードの生成、プログラムレビューなど広範囲にわたるアウトプットが可能です。

Stable Diffusion

画像生成AIサービスで、入力したテキストの内容に沿った画像を生成します。オープンソースで提供されており、専門スキルを持たない人でも簡単に画像を作成できることから、世界的に利用者が拡大しました。写実的な画像からインフォグラフィックまで幅広く対応しています。

Github Copilot

コーディング中にAIがコードの提案をしてくれるサービスです。Visual Studio CodeやNeovim、JetBrains IDEなどの開発環境で利用できます。コードを書き始める、もしくはコードで何をしたいかを説明する自然言語のコメントを書くことで、それに応じたコードの候補を瞬時に表示してくれます。代替のプログラム案を提案してもらうといった使い方も可能です。

Gen-1

画像生成AIから発展した、動画生成AIサービスです。サンプル動画をアップロードした後、テキストで生成したいイメージを指定すると、サンプル動画と同じような構図・動きで新たな動画を生成します。また、指定した画像で動画の対象物を置き換えたり、さまざまなスタイルを指定したりすることも可能です。

ジェネレーティブAI（生成AI）利用時の注意点

最後に、ジェネレーティブAIを利用する際に注意すべきポイントを三つ解説します。

フェイクコンテンツの生成・拡散

ジェネレーティブAIによって、本物と見分けのつかない画像やニュースなどのフェイクコンテンツが簡単に生成できてしまうようになりました。これらが詐欺や偽情報の拡散に悪用されるリスクに注意しなければなりません。

現時点では、流布されたフェイクコンテンツの作成者を特定することは困難です。そのため真偽判定方法の開発や、技術的・法的な規制が求められています。また、利用する個人の倫理観の向上も必要です。

複雑な権利問題

ジェネレーティブAIは既存のデータから新たなアウトプットを生成するため、元のデータの権利問題が生じる場合があります。たとえば既存の画像を学習して、それを元に新たな画像を生成すると、元の画像の著作権を侵害する恐れがあるのです。

そのため、ジェネレーティブAIを利用する際は法的な問題に十分配慮し、必要に応じて専門家にアドバイスを求める必要があります。

プライバシーへの配慮

ジェネレーティブAIが学習するデータの中に個人情報や機密情報などが含まれている場合、プライバシーの侵害となる恐れがあります。

これらの情報を含んだコンテンツが生成・拡散されることのないよう、ジェネレーティブAIを利用する際には適切なセキュリティ対策が求められます。

ジェネレーティブAIを上手に活用して、業務を効率化しよう

ジェネレーティブAIは、識別や予測を目的としていた従来のAIとは異なり、自らアウトプットを生成・創造することを目的とした新たなAI技術です。作業の効率化やアイデア創出のサポートなど、多くのメリットがあります。

今後も技術の発展によりさらに便利なサービスが登場することが期待されています。まずはジェネレーティブAIに触れ、その価値を体感してみてはいかがでしょうか。