どうもっ！ROBO艦長です。
今回は、最近話題の生成AIについて、その種類や特徴、活用事例などを紹介したいと思います。
生成AIとは、人間が作るようなコンテンツを人工知能が自動的に生成する技術のことです。生成AIは、文章や画像、動画、音楽など、さまざまな分野で応用されており、人間の創造性や効率性を高めることができます。
しかし、生成AIには、文章系、画像系、汎用系という3つの大きなカテゴリがあり、それぞれに特徴やメリット、デメリットがあります。
この記事では、それぞれの生成AIについて、具体的な例や活用事例を交えながら、わかりやすく解説していきたいと思います。
文章系の生成AIとは
文章系の生成AIとは、テキストデータを入力として受け取り、それに基づいて新しいテキストを生成するAIのことです。
文章系の生成AIは、大量のテキストデータを学習することで、言語の文法や意味、文脈などを理解し、自然な文章を生成することができます。文章系の生成AIの代表的な技術として、GPT-3、GPT-4やTransformerなどの大規模言語モデルがあります。
これらの技術は、インターネット上のテキストデータを学習することで、さまざまな言語に対応できるようになっています。
文章系の生成AIの応用例としては、以下のようなものがあります。
自然な文章作成
例えば、箇条書きにした情報をもとに自然な文章を作成してもらうことができます。
OpenAI の ChatGPT や Microsoft の Bing Copilot などで情報を入力すると次のような回答が返ってきます。
入力例
自己紹介の挨拶を考えて
名前：生成 あい太郎
25歳 男性 社会人歴３年 趣味は釣り AIを勉強中 プログラミングが得意 人と話すのは苦手
AIの生成例
はじめまして。本日よりこちらの部署に配属となりました、生成 あい太郎と申します。25歳で、社会人歴は3年目です。
前職では、IT企業でプログラマーとして働いていました。プログラミングが得意で、特にPythonやRubyなどの言語に精通しています。
趣味は釣りで、休日はよく海や川に出かけています。 最近はAIに興味を持ち、独学で勉強しています。人と話すのは苦手なので、コミュニケーションには不慣れですが、皆さんと仲良くやっていけるように努めます。どうぞよろしくお願いいたします。
単純な文章作成やメールの返信など、多くの作業を生成AIに任せることができるようになります。
チャットボット
文章系の生成AIを使って、人間と自然な会話をするチャットボットを作ることができます。
チャットボットは、ユーザーの質問や要望に応じて、適切な回答やアドバイスを生成することができます。チャットボットは、カスタマーサービスや教育、エンターテイメントなど、さまざまな分野で利用されています。
例えば、ChatGPTは、GPT-3、GPT-4をベースにしたチャットボットで、自然な言葉で会話することができます。
文章校正
文章系の生成AIを使って、文章の誤りや改善点を検出し、修正や提案を生成することができます。
文章校正は、文法やスペル、句読点、表現など、さまざまな観点から文章の品質を向上させることができます。文章校正は、学生やビジネスパーソン、作家など、文章を書く人にとって有用なツールです。
例えば、AI Grammarは、文章系の生成AIを使って、英語文章の誤りや改善点を指摘し、修正案を提供するサービスです。
要約
文章系の生成AIを使って、長い文章を短く要約することができます。
要約は、文章の主要な内容やポイントを抽出し、簡潔に表現することで、文章の理解や伝達を助けることができます。要約は、ニュースやレポート、論文など、さまざまな分野で利用されています。
例えば、SummarizeBotは、文章系の生成AIを使って、テキストや画像、音声、動画などのコンテンツを要約するサービスです。
翻訳
文章系の生成AIを使って、ある言語の文章を別の言語の文章に翻訳することができます。
翻訳は、言語の違いを超えて、情報や知識、文化を共有することができます。翻訳は、旅行やビジネス、教育など、さまざまな分野で利用されています。
例えば、Google翻訳は、文章系の生成AIを使って、100以上の言語に対応した翻訳サービスです。
最近ではDeepL翻訳も人気です。
コピーライティング
文章系の生成AIを使って、商品やサービスの魅力を伝えるコピーを生成することができます。コピーライティングは、マーケティングや広告など、さまざまな分野で利用されています。
コピーライティングは、ユーザーのニーズや感情に訴えることで、購買や行動に影響を与えることができます。
例えば、CopyAIは、文章系の生成AIを使って、さまざまな種類のコピーや文章を生成するサービスです。
画像系の生成AIとは
画像系の生成AIとは、テキストや画像を入力として受け取り、それに基づいて新しい画像を生成するAIのことです。
画像系の生成AIは、大量の画像データを学習することで、画像の特徴や構造、意味などを理解し、自然な画像を生成することができます。
画像系の生成AIの代表的な技術として、GANやVAEなどの生成モデルがあります。これらの技術は、画像の分布や多様性を捉えることで、さまざまな画像に対応できるようになっています。
画像系の生成AIの応用例としては、以下のようなものがあります。
デザインやイラストの制作
画像系の生成AIを使って、テキストやスケッチなどの入力から、デザインやイラストを生成することができます。
デザインやイラストの制作は、アートやエンターテイメントなど、さまざまな分野で利用されています。デザインやイラストの制作は、人間の創造力や感性を補完することができます。
例えば、Stable DiffusionやMidjourney、Leonardo.AIなどは画像系の生成AIを使って、テキストから高品質な画像を生成するサービスです。
Microsoft の Bing Copilot でも枚数無制限で画像が生成可能です。
下記3枚の画像やこのブログのトップにある女性の写真は Copilot で生成した画像になります。
実写やプロのアニメイラストにしか見えませんよね！
画像の修復や高画質化
画像系の生成AIを使って、画像の欠損やノイズを補完し、画像の品質を向上させることができます。
画像の修復や高画質化は、写真や動画など、さまざまな分野で利用されています。画像の修復や高画質化は、人間の記憶や感動を保存することができます。
例えば、Reminiは、画像系の生成AIを使って、画像の修復や高画質化を行うサービスです。
汎用系の生成AIとは
汎用系の生成AIとは、特定のタスクに依存しない、汎用的な生成能力を持つAIのことです。
汎用系の生成AIは、テキストや画像、動画、音楽など、さまざまな種類のデータを入力として受け取り、それに基づいて新しいコンテンツを生成することができます。
汎用系の生成AIとして最も有名なの文章系AIでも名前を出したChatGPTになると思います。無料版では文章系AIの機能しか使えませんが、有料版ではDALL·E 3と連携した画像生成や多数提供されているプラグインを追加することでさまざまなタスクに対応できるようになっています。
最近では Microsoft の Bing Copilot も汎用AIとして機能がどんどん追加されています。
汎用系の生成AIの応用例としては、以下のようなものがあります。
動画の生成や編集
汎用系の生成AIを使って、テキストや画像などの入力から、動画を生成したり、既存の動画を編集したりすることができます。
動画の生成や編集は、映画やアニメ、ゲームなど、さまざまな分野で利用されています。動画の生成や編集は、人間の視覚や感動、物語の力を支援することができます。
例えば、Gen-1は、汎用系の生成AIを使って、テキストから動画を生成するサービスです。
音楽の作曲や演奏
汎用系の生成AIを使って、テキストや音声などの入力から、音楽を作曲したり、演奏したりすることができます。音楽の作曲や演奏は、音楽や芸術、教育など、さまざまな分野で利用されています。
音楽の作曲や演奏は、人間の聴覚や感性、表現の力を支援することができます。
例えば、Jukeboxは、汎用系の生成AIを使って、テキストから音楽を生成するサービスです。
会話型チャットボットの訓練
汎用系の生成AIを使って、テキストや音声などの入力から、会話型チャットボットの応答を生成することができます。
会話型チャットボットの訓練は、チャットボットの性能や多様性を向上させることができます。会話型チャットボットの訓練は、チャットボットの開発や改善に利用されています。
例えば、BlenderBotは、汎用系の生成AIを使って、会話型チャットボットの訓練を行うサービスです。
生成AIの問題
倫理や法律の問題
文章系の生成AIは、人間が書いたと見分けがつかないほど自然な文章を生成することができますし、画像系や汎用系の生成AIは、人間が撮ったと見分けがつかないほど自然な画像や動画を生成することができますが、それが悪用される可能性もあります。
例えば、虚偽や誹謗の情報を拡散したり、著作権やプライバシーを侵害したり、人間の信頼や評判を損なったり、人物や風景などの画像を無断で使用したり、不正や詐欺に利用したり、人間の感情や価値観を操作したりすることがあります。
品質や信頼性の問題
文章系の生成AIは、大量のテキストデータを学習することで、文章を生成することができますが、その品質や信頼性は保証されていません。
学習データに含まれる偏見や誤りを反映したり、文脈や論理に沿わない文章を生成したり、入力に対して不適切な文章を生成したりすることがあります。
そのような生成AIが回答する「もっともらしい嘘」はハルシネーション（幻覚）と呼ばれています。
同様に、画像系の生成AIは、大量の画像データを学習することで、画像を生成することができますが、やはりその品質や信頼性は保証されていません。
文章系と同様に学習データに含まれる偏見や誤りを反映したり、入力に対して不自然や不適切な画像を生成したり、画像の意味や背景を無視したりすることがあります。
生成AIを利用する際には、品質や信頼性の観点から、生成された文章や画像などを確認や検証することが重要です。
まとめ
生成AIについて、その種類や特徴、活用事例などを紹介しました。
生成AIは、文章や画像、動画、音楽など、さまざまなコンテンツを人工知能が自動的に生成する技術です。生成AIには、文章系、画像系、汎用系という3つの大きなカテゴリがあり、それぞれにメリットやデメリットがあります。
AIに仕事を取られるとか、AIを漠然と恐ろしいと考える人もいますが、私は今後の生成AIの技術の発展や応用にとっても期待しています。
中世ヨーロッパでは貴族が庶民に面倒な仕事や生産性のある作業を任せて自分たちは悠々自適の生活を送っていたそうですが、いずれすべての仕事はロボットとAIに任せて、人間はすべて貴族のような生活を謳歌する世の中になるかもしれません。
いかにAIに奪われないようにするかではなく、いかにAIを生かして自分の代わりに働いてもらうか、その方法を理解して身に着けることが大切だと思っています。
生成AIについてのご意見やご感想などがありましたら、ぜひコメント欄にお寄せください。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。 ではっ！
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