2023年5月、G7広島サミットで生成AI（ジェネレーティブAI）が議題に取り上げられるなど、今年は日本にとって「AI元年」と呼べる年となりました。
生成AIはその名の通り、新しいコンテンツを「生成」するAI技術ですが、その実態はどれほどのものでしょうか。
本記事では、生成AIの基本的な概念から、その種類、メリット、そして具体的な活用事例まで、幅広く深く掘り下げて解説します。
生成AIと識別系AIの違い、生成AIができること・できないこと、さらには生成AIを活用する際の注意事項も詳細にわたって説明します。
また、生成AIの処理に最適なIT機器や生成AIをより効果的に利用するための情報と、盛りだくさんです。
この記事を通じて、生成AIの可能性を最大限に引き出し、ビジネスや日常生活での新たな価値創造の一助となれば幸いです。
目次
生成AI（ジェネレーティブAI）とは
生成AI、またはジェネレーティブAIとは人工知能の一種で、新しい情報やデータを生成する技術を指します。
本題に入る前に、まずは生成AIの基本概念と、それがどのようにして識別系AIと異なるのかを理解しておきましょう。
生成AIと識別系AIの違い
| 種類 | 生成AI（ジェネレーティブAI） | 識別系AI |
|---|---|---|
| 定義 | データを学習し、新しいデータや情報を創出するAI。 | 学習したデータを基に、新たなデータがどのカテゴリに属するかを判別・分類するAI。 |
| 主な機能 | テキスト生成 画像生成 音楽生成 動画生成 |
物体認識 テキスト分類 顔認識 |
| 応用例 | 記事作成 画像生成 音楽作曲 ゲーム開発 |
画像内の物体識別 スパムメールフィルタリング 感情分析 |
| 特徴 | 新しい情報やデータを生成し、創造的なタスクを | 既存の情報やデータを分析し、カテゴリ分けや判別を行う。 |
生成AIは、データを学習し、新しいデータや情報を創出するAIの一種です。たとえば、文章や画像、音楽などを生成するのが一般的な利用法になります。
一方、識別系AIは、学習したデータを基に、新たなデータがどのカテゴリに属するかを判別・分類する技術です。
たとえば、画像内の物体を認識する際などに利用されるのが一般的な利用法になります。
主な違いとしては、生成AIが新しい情報を「生成」するのに対し、識別系AIは既存の情報を「識別」する点にあります。
これらの違いを理解することで、各AIの特性や利用シーンを適切に把握することができるでしょう。
生成AIの種類
生成AIは多岐にわたるタイプが存在し、それぞれ異なる領域での応用が可能です。
本セクションでは、生成AIの主要な種類、すなわち画像生成AI、テキスト生成AI、動画生成AI、音声生成AIについて、それぞれの特性や用途、機能を深掘りして解説します。
①画像生成AI
画像生成AIは、人工知能がテキストやほかのデータからリアルな画像を生成する技術です。
主に、広告制作、ゲームデザイン、医療イメージングなど、さまざまな分野で利用されています。
たとえば、広告業界では、ユーザーの興味や行動に基づいて、効果的なビジュアルコンテンツを生成し、ターゲットオーディエンスの注意を引くことが可能です。
また医療分野では、診断支援のために、患者の医療データから詳細な画像を生成する際などに利用されています。
画像生成AIの利点は、高品質でリアルな画像を迅速に生成できることにあり、これにより、時間とコストの削減、およびクリエイティブな活動に時間を割けるのが最も大きいメリットといえるでしょう。
主なサービスについては、以下をご確認ください。
画像生成AIのサービス代表例
| サービス名 | 概要 |
|---|---|
| MyEdit | 多くのAI画像編集ツールを搭載した画像編集サイト。AI画像生成、AIイラスト化を含むさまざまな画像編集が可能。 |
| Fotor | 13種類のスタイルから選べるAI画像生成サービス。 |
| Canva | AIでイラストを自動生成でき、おしゃれな装飾も可能なサービス。 |
| Bing Image Creator | 日本語のキーワードでAIイラストの自動生成が可能。 |
| PicWish | AI画像生成とAI高画質化が可能なサービス。 |
| Stable Diffusion | すべての機能を無料で利用可能なAI画像生成サービス。 |
| DALL·E 2 | クレジット購入制のAI画像生成サービス。無料枠あり。 |
| Midjourney | 無料・有料プランがあり、Fast GPU Timeが提供される。 |
| starryai | クレジット購入制のAI画像生成サービス。無料枠あり。 |
| Dream by WOMBO | 無料・有料プランがあり、プレミアムスタイルの利用や同時生成が可能。 |
②テキスト生成AI
テキスト生成AIは、学習したデータを基に、新しいテキストコンテンツを自動生成するAIの一種です。
特に、ビジネス領域でのコミュニケーションやコンテンツ制作の効率化に貢献しています。
たとえば、ChatGPTやGeminiなどのサービスは、ユーザーが入力したテキストに対して、自然な形で応答を生成し、対話を行うことが可能です。
テキスト生成AIの登場により、カスタマーサポートの自動化や、マーケティング文案の作成など、さまざまなタスクが効率的に行えるようになりました。
また、これらのサービスは、クリエイティブなアイデアの発想や、新しいデザインの提案など、多岐にわたる用途で活用されており、ビジネスの多様なニーズに応える形で多くの応用が生み出され続けています。
直近の生成AIブームの火付け役ともなったテキスト生成AIの動向については、今後も特に注目しておくべきでしょう。
テキスト生成AIのサービス代表例
| サービス名 | 開発者 | 主な特徴 |
|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | 大規模な言語モデルで、人間のように対話が可能。文脈を理解する能力を持つ。 |
| Bing AI | Microsoft | 自然言語処理（NLP）、機械学習、画像認識、音声認識を組み合わせたAI。3つの会話スタイルが選択可能。 |
| Gemini（旧Bard） | インターネット上のさまざまなデータにリアルタイムにアクセスして回答が可能。 | |
| Amazon Titan | Amazon | 不適切な入力や出力を検出し拒否する設定が可能。 |
③動画生成AI
動画生成AIは、テキストや画像データを基に、自動的に動画コンテンツを生成する技術を指します。
たとえば、ニュース記事やブログの内容を元に、視覚的にわかりやすい動画を短時間で作成することが可能です。
ほかにも、企業のプロモーション動画や教育用の動画制作などにも利用されています。
動画生成AIの最大のメリットは、専門的な動画編集スキルが不要であり、効率的に高品質な動画を生成できる点にあります。
これにより、時間とコストを大幅に削減することができるのです。
動画生成AIのサービス代表例
| サービス名 | 概要 |
|---|---|
| Make-a-Video | オンラインで動画を作成できるサービス。 |
| Phenaki | ユーザーが簡単に動画を作成できるプラットフォーム。 |
| GliaCloud | ニュース、記事、スポーツイベント、統計データから動画を生成。 |
| Pictory | テキストを動画に変換。UIがシンプルで使いやすい。 |
| FlexClip | 無料で使え、ビデオテンプレートが豊富。日本語に対応。 |
| InVideo | シンプルで直感的なUI。記事やブログを短時間で動画化。 |
| Lumen5 | AI機能でテキストを高品質な動画に変換。 |
| KaiBar | 画像から動画を生成。CGやアニメーションを得意とする。 |
| Synthesia | テキストから動画を生成。150以上のAIアバターが用意され、130言語以上に対応。 |
| Elai | 入力したテキストを元に動画を生成。プライバシー保護に力を入れている。 |
| Steve AI | テキストをもとにして、アニメーション動画を生成。 |
| Video BRAIN | 日本の企業が提供。対話型AIが搭載され、動画のシーン構成やテロップ文言のアイデアを提案。 |
④音声生成AI
音声生成AIは、テキストから人間のような自然な音声を生成する技術です。
この種類のAIは、ニュースの読み上げやオーディオブックの制作、音声アシスタントとしての利用など、多岐にわたる用途で活躍しています。
特に、視覚障害のある方々のための読み上げサービスや、多言語に対応したガイドブックとしての利用が注目されたこともありました。
音声生成AIを活用するメリットとしては、高品質な音声を効率よく生成できること、人の声を模倣することで、より自然で心地よい聞き心地を実現できることが挙げられます。
これにより、ユーザーエクスペリエンス（UX）の向上や、アクセシビリティの確保が期待できます。
音声生成AIのサービス代表例
| サービス名 | 特徴 |
|---|---|
| VoxBox | AI＆多言語対応、ディープラーニングを利用したAI読み上げ技術を搭載。 |
| CeVIO AI | 人間の声質や癖、歌い方や話し方を高精度に再現できる。 |
| VOICEVOX | 商用・非商用問わず無料で利用可能で、さまざまなボイススタイルが選択可能。 |
| VOICEPEAK | 最新AI音声合成技術を搭載し、リアルな発音で音声合成ができる。 |
| narakeet | オンライン上でテキストを音声に変換できるツール、多言語に対応。 |
| CMAN | 完全に無料で男性や女性の声が生成可能。 |
| iSpeech | 高品質の音声合成技術、多言語対応。 |
| Amazon Polly | ディープラーニングを利用した自然な読み上げ。 |
| Google Text-to-Speech | 高品質で自然な音声合成、多言語・多方言対応。 |
| IBM Watson Text to Speech | カスタマイズ可能な音声合成、多言語対応。 |
| Microsoft Azure Text to Speech | ニューラル音声合成技術、自然な発音とイテレーション。 |
| ReadSpeaker | ウェブサイトやアプリでの読み上げ、多言語対応。 |
生成AIを活用するメリット
生成AIの活用は、ビジネスプロセスの効率化から新しいアイデアの創出まで、多岐にわたるメリットをもたらします。
以下では、生成AIの利用がどのように企業や個人に利益をもたらすか、具体的なメリットを詳細に解説します。
①コスト削減と自動化
生成AIの導入は、企業においてコストの大幅な削減を可能にします。
これは、生成AIが人間の代わりに多様なタスクを自動で、かつ迅速に行うことができるためです。
結果として、人件費の削減や、作業にかかる時間の大幅な効率化が実現し、企業の利益増加に寄与します。
また、生成AIの特性として、ビジネスの拡大や変化に柔軟に対応できるスケーラビリティがあります。
これにより、ビジネスが成長し、タスク量が増えても、追加の人員を必要とせず、生成AIをスケールアップするだけでいいので対応が容易です。
これらのメリットにより、企業はより競争力を高め、市場での優位性を確立できるでしょう。
②新しいアイデアの壁打ち
生成AIの利用は、多様で革新的なアイデアの生成を可能にします。
生成AIは、一つの問題に対して、多様な解決策を迅速に提供できるため、企業や個人はより広範囲のアイデアに触れることが可能です。
そのため、新しい視点やアプローチが生まれ、ビジネスの可能性が拡がります。
また、生成AIは高速にアイデアを評価できるため、効率的に最適な選択を行うことも可能です。
これにより、プロジェクトのリスクが低減し、より確実な成果を期待できます。
このように、生成AIは新しいアイデアの探求と評価を効率化し、ビジネスの革新と成長をサポートできるのです。
③顧客エンゲージメントとパーソナリゼーションの向上
生成AIの力を活用することで、顧客エンゲージメントとサービスのパーソナリゼーションを大きく向上させる可能性があります。
生成AIは、顧客の好み、行動、履歴などのデータを分析し、それに基づいてパーソナライズされたコンテンツやサービスを提供する能力を持っています。
このような個別対応は、顧客との関係を深化させ、顧客満足度を高める要因となり得るのです。
さらに、顧客にとっての価値を高めることで、リピート利用や長期的なロイヤルティの獲得も期待できます。
このように、生成AIはビジネスにおける顧客中心のアプローチを強化し、競争力を高める役割を果たす可能性を秘めているのです。
④技術的ハードルを下げる
生成AIの導入と利用は、特別な技術的スキルや深い知識を必要としないため、多くの人々にとってアクセスしやすいのは大きなメリットです。
ハードルが下がることにより、テキスト生成、音楽作成、デザインなど、多様な分野での活用が可能となり、新しいアイデアやプロジェクトを探求する門戸が広がります。
また、生成AIは直感的な操作性を重視しているため、従業員やチームメンバーの教育とトレーニングの時間とコストを大幅に削減する効果も見込めます。
つまり、企業や個人は、生成AIの導入により創造的で価値ある作業に集中できるようになるのです。
生成AIができること・できないこと一覧
ここまで、生成AIのポジティブな部分に焦点を当ててきましたが、決して万能な訳ではありません。
生成AIにも苦手な部分、つまりできないことは多くあります。
以下に、生成AIができることとできないことの一覧表を作成したので、生成AIをどのように活用するべきかの参考にしてください。
生成AIでできること
| 文章理解・生成 | 初歩的なコピーライティングや原稿の初稿・第2稿の作成、長文の生成が可能。特定用途向けのチューニングの精度が上がり、原稿初稿は、人間が書くよりも良いレベルになると予想されている。 |
| プログラミング | 基礎的なプログラミングは精度が高く、長いプログラムであっても書けるようになっている。複数のプログラミングを展開し、文章で指示するだけでプロダクトを完成させることが期待されている。 |
| 画像生成 | アート、ロゴ、写真を生成するAIが存在する。製品デザイン、建築物などのモックアップを生成できるように進化するとされている。 |
| 動画生成 | 3Dや動画を生成するAIを開発しようとする試みが存在する。簡単な3Dや動画を生成できるようになり、そこから進化していくと考えられている。 |
生成AIでできないこと
| 人間の専門性 | 生成AIは急速に進化しているものの、人間の専門性が勝てる部分がまだ多い。 |
| 完全な自律性 | 生成AIは高度な判断や創造性を持つ人間の能力を完全に模倣・超越することはできない。 |
| 感情の理解・表現 | AIはプログラムされた範囲内でのみ機能するため、人間のような感情の理解や表現はできない。 |
現場での生成AIの活用方法事例
生成AIについての概要については理解して頂けたかと思います。しかし、まだ直感的に理解できない方も多いのではないでしょうか。
ここでは、生成AIがどのような場面で活用されているのか、具体的な事例を通じて、生成AIに対する理解をさらに深めていきます。
事例① ECのカスタマーサポートをチャットボットで自動化
ECサイトでのカスタマーサポートの自動化は、生成AIの活用事例として有名です。
生成AIを利用したチャットボットの導入により、顧客からのさまざまな問い合わせに迅速かつ正確に対応できるようになり、これが顧客サービスの品質を向上させます。
特に、商品情報の問い合わせや注文ステータスの確認などの基本的なタスクを効率よく処理できるため、オペレーションコストの削減が実現可能です。
人間のオペレーターは、これにより複雑で専門的な問い合わせへの対応に専念できます。
主に、大量の顧客からの問い合わせが発生するECサイトやカスタマーサポートセンターでの利用が見込まれており、多くの企業での導入が進んでいる最中です。
事例② マーケティング文案の自動生成
生成AIの進化により、マーケティング文案の自動生成が現実のものとなりました。
特に、OpenAIのGPT-3（またはGPT-4）のような技術を活用したサービスは、短時間で効果的な広告文や記事の見出しを生成することが可能となっています。
この結果、マーケティング担当者は、より多くの時間を戦略策定やほかの重要なタスクに充てられるようになり、生産性が向上する効果が見込まれるでしょう。
また、上手く利用することができれば、広告のクリック率やコンバージョン率の向上にも寄与できるでしょう。
主に、EC業界やオンライン広告業界での活用が進んでおり、効果的なプロモーション文を短時間で生成し、消費者の関心を引きつけることが可能です。
事例③ データ分析の効率化
近年では、生成AIの技術はデータ分析の領域にも進出しています。
大量のデータを迅速に解析し、有益な情報を抽出するタスクは、AIの自動生成能力により大幅に効率化されています。
たとえば、市場調査や消費者の購買行動を分析する際、生成AIは複雑なデータを瞬時に可視化し、企業が迅速な意思決定を行う手助けをすることが可能です。
特に、小売、金融、製造業など、データ駆動型の意思決定が求められる業界での活用が進んでおり、企業は市場の変動に迅速に対応し、競争力を高められるでしょう。
事例④ 医療診断の補助
医療分野においても、生成AIの進化は目覚ましいものがあります。特に、医療画像診断の補助としての活用が注目されています。
MRIやX線画像を基に、疾患の有無や進行度を高精度に予測することが可能となっており、医師の診断の精度が向上し、早期発見や早期治療へ向けて非常に重要な役割を果たすことになるでしょう。
また、患者の病歴や遺伝情報をもとに、最適な治療法をAIが提案するケースも増えてきました。
これらの技術は、特に疾患の早期発見や治療の最適化を目指す病院やクリニックでの導入が進められており、医療の質の向上とともに、患者の生活の質（QOL）の向上にも大きく貢献しています。
事例⑤ ニュース記事作成の自動化
生成AIの進化により、ニュース記事の作成も自動化されつつあります。
これにより、速報性が求められるニュース記事の迅速な配信や、大量のデータからの情報抽出と整理が可能となりました。
ニュース記事を自動生成することにより、人間の記者が時間をかけて行っていた記事作成作業の時間を大幅に削減可能です。
その結果、記者はより深みのある取材やリサーチ、分析に時間を割くことができるようになります。
主に、速報性が重要とされるニュース記事の作成や、大量のデータを扱う金融ニュース、スポーツニュースなどでの活用が想定されます。
生成AIを活用する際の注意事項
生成AIを活用する際には、その利便性と効率性を享受する一方で、いくつかの注意事項を考慮する必要があります。
以下は、生成AIを活用する際の注意事項についてまとめた表です。
| データの質 | 生成AIの出力は、入力データの質に大きく依存します。不正確または偏ったデータを使用すると、誤った結果や偏見を持った出力が得られる可能性があります。 |
| 倫理的考慮 | AIが生成したコンテンツが、偽情報や誤解を招く可能性があります。公正性や透明性を確保するためのガイドラインやポリシーの導入が必要です。 |
| セキュリティ | システムの保護、データの安全性、利用者の認識と教育、法律・規制の遵守など、多岐にわたるセキュリティ対策が必要です。 |
| 過度な依存 | AIの自動生成能力に過度に依存することで、人間の判断やクリエイティビティが欠如するリスクがあります。 |
| コスト | 高度な生成AIの導入や運用には、初期コストや維持コストがかかる場合があります。 |
これらの注意事項を遵守し、責任ある形で生成AIを利用することで、多くの利点と価値を享受できるでしょう。
画像生成の処理に最適なIT機器をご紹介
生成AIを利用するには、それ相応のスペックをもった製品を利用する必要があります。
しかし、PCやGPU・サーバーは非常にわかりづらいので、初心者の方には少し難しいかもしれません。
そこで、生成AIの中でも特にスペックが重視されるといわれている画像生成AIの処理に最適なIT機器をいくつか紹介します。
以下に紹介する機器であれば、画像生成AIの持っている機能をフルで活用できるので非常におすすめです。
GPU
NVIDIA RTXシリーズのおすすめポイント
- 業務用アプリケーションに最適で、高速で正確な描写が可能
- 最大8画面のマルチディスプレイ表示が可能
- 10bitカラー表示に対応し、約10億7374万色を表現可能
- 複数のディスプレイを1つの大型ディスプレイとして扱える
NVIDIA RTXシリーズは、NVIDIA社製のGPUで、業務用アプリケーションに最適化されているGPUです。
特に、CADデザインや3Dレンダリングに強みを発揮し、AutoCAD, 3ds Max, MayaなどのAutodeskアプリケーションやEDIUSなどの動画編集アプリケーションに適しています。
NVIDIA RTXシリーズは、大量のデータを素早く処理するための並列処理能力が高く、特に3Dレンダリングや動画編集などの業務での需要に応えられます。
これにより、画像生成AIの処理においても、高速かつ正確な計算処理を行うことができ、効率的に作業を進めることが可能です。
詳細や購入については、こちらのリンクからご確認いただけます。
サーバー
3種類のおすすめサーバー
- ASRock Rackサーバー
AMD Threadripper PRO 5955WXを搭載し、最大4基のGPUをサポート。クラウド、HPC、ストレージ市場向けに特化した高性能サーバー - ASUSサーバー
第3世代AMD EPYCプロセッサを搭載。AI、ディープラーニング、HPC向けに最適化され、高い拡張性と効率性を持つ - Supermicroサーバー
高性能の4th Gen Intel XeonとAMD EPYCプロセッサ、最大32スロットの大量RAMサポート、高速10G/25Gネットワークインターフェースを備え、最先端のAI技術をフル活用
上記のサーバーは、高性能なCPUとGPUを搭載し、大量のデータを高速処理する能力を持っています。
特に、画像生成AIの処理には、大量のデータをリアルタイムで処理する能力が求められるため、サーバーのスペックもそれに応じて最適なものを選定しなければなりません。
高性能なCPUとGPU、そして高速なメモリアクセスを持つこれら3つのサーバーは、画像生成AIの処理において、大量のデータを高速に処理する能力が備わっています。
これにより、リアルタイムでの画像生成や、大量の画像データの処理が効率的に行えるようになります。
高性能なサーバーをお探しの方、特に画像生成AIの処理に最適なサーバーを求めている方は、こちらのリンクから詳細やお見積りをご確認ください。
パソコン・グラフィックボード
3種類のおすすめパソコン
- Lenovo製パソコン（Pシリーズワークステーション）
高速なプロセッサ、高性能グラフィックス、大容量ストレージを備え、生成AIの能力を最大限に引き出すことができる頼れるワークステーション - ELSA製パソコン（ELUSA VELUGAシリーズ）
高性能なAMD Ryzen 7000シリーズやIntel Core i9 CPU、NVIDIA RTXグラフィックスサポート、高い互換性を兼ね備えており、生成AIのタスクに必要な部分を網羅 - GIGABYTE製パソコン
業界トップ水準の360Hzモニター、最強クラスのCore i9-13950HX×RTX 4090 Mobile構成、高効率な冷却システム、先進DDR5-5600メモリを採用し、低コストながら高い性能を実現
生成AIの活用には大量のデータ処理と高度な計算能力が求められます。上記の3種類のパソコンは、それぞれの特色においてこの要求を満たしているパソコンです。
LenovoのPシリーズワークステーションは、高速プロセッサと大容量ストレージを備えており、大規模なデータセットのロードや保存、そして迅速な計算を可能にします。
ELSA製パソコンの「ELUSA VELUGA」シリーズは、最新のAMD Ryzen 7000シリーズやIntel Core i9 CPUと、高性能なNVIDIA RTXグラフィックスサポートを持つことで、AIの学習や予測タスクをスムーズに行うことが可能です。
GIGABYTE製パソコンは、最高水準の画面リフレッシュレートと、極めて高性能なCPUとGPUの組み合わせにより、リアルタイムでの高速な処理やビジュアルタスクにおいても最高のパフォーマンスを提供します。
これらの特徴により、上記のパソコンは生成AIの全ての要求を高いレベルで満たすことができるのです。
高性能なパソコンをお探しの方、特に画像生成AIの処理に最適なパソコンを求めている方は、こちらのリンクから詳細やお見積りをご確認ください。
まとめ
この記事では、生成AIの基本的な概念から、その種類、メリット、活用事例、そして注意事項について詳細に解説しました。
生成AIは、画像、テキスト、動画、音声など、多岐にわたるデータを生成することができ、その活用はコスト削減や新しいアイデアの創出、顧客エンゲージメントの向上など、ビジネスの多くの側面で利益をもたらす可能性があります。
今後、生成AIの技術がさらに進化し、より多くの分野での活用が期待されます。そのため、最新の知識と技術を常に学び、適切な方法での活用を模索することが重要です。
この記事を通じて、生成AIの基本的な知識や活用方法について理解を深めていただき、実際のビジネスやプロジェクトに役立てていただければ幸いです。
また、生成AIを活用する際の最適な環境構築についてのご相談やお問い合わせも、お気軽にどうぞ。
株式会社アスクに一度問い合わせていただければ、最適な環境づくりをお手伝いさせていただきます。
監修者：麻生哲
明治大学理工学部を卒業後、ITベンチャーにて多数のプロジェクトを管理。子会社を立ち上げる際には責任者として一から会社を作り上げ、1年で年商1億円規模の会社へと成長させることに成功。現在は経験を活かし、フリーランスとしてコンテンツ制作・WEBデザイン・システム構築などをAIやRPAツールを活用して活動中。
※ 本記事は執筆時の情報に基づいており、販売が既に終了している製品や、最新の情報と異なる場合がありますのでご了承ください。
株式会社アスクでは、最新のPCパーツや周辺機器など魅力的な製品を数多く取り扱っています。
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