はじめに
生成AIが注目されるようになったのは、2022年11月にChatGPTがリリースとなってから全世界のユーザーが使用するようになりました。
生成AIは大量のデータからパターンを学習し、テキストや画像・音楽・動画などのコンテンツを自動で生成する技術です。
多くのユーザーは、テキストをAIに送信することでアイデアを提案し、作業を効率化することができます。
一方、生成AIをビジネスとして活用したい際、どのような種類を選択すればいいのか分からない方が多いはずです。
AIは日々、技術が進化していて、ビジネスへ応用されるAIのトレンドを把握する必要があります。
本記事では、業界で最も注目されている生成AIのトレンドについてご紹介していきます。
そもそも生成AIとは？
生成AI(ジェネレーティブAI)とは、深層学習と呼ばれる機械学習モデルで、与えられた学習したデータを基に新しいコンテンツを生み出すAIです。
生成AIにはテキスト生成や画像生成・動画生成など多岐にわたり、多くのユーザーから注目を集めています。
従来のAIは、既存のデータから回答を出すことが一般的でしたが、生成AIは0から1に新しいコンテンツを生み出すことが可能です。
生成AIが実現したことにより、アイデア作成やビジネスの現場での業務効率化に使用している現場が増えています。
生成AIは文章の要約やアイデアを提示することができ、ビジネスの現場でも大きく活躍することができます。
生成AIと従来のAIとの違い
一般的なAIの違い
生成AIは、大量の学習データやパターンを学習し、学習したデータを基にして新しいコンテンツを生み出す技術です。
従来のAIは、大量の学習データの中から適切な回答を探し、ユーザーに回答する仕組みでした。
しかし、AIに大量のデータやルールを設定しないといけなく、学習に時間がかかることがデメリットでした。
一方、生成AIでは、文章や画像生成などといった幅広いコンテンツを0から1に生み出すことが可能です。
AIでこれまで人間が思いつかなかったアイデアや画像を作成することができ、自分たちのイメージに近いコンテンツを提示できるのがポイントです。
なぜAIが注目されるのか
生成AIは、プロンプトに入力すれば数秒でコンテンツを生み出すことができ、作業の効率化につながります。
自社に生成AIを導入することは、ITの専門的な知識を必要としないため、ユーザーにとって使いやすいのが長所です。
ここからは、生成AIが注目される理由について詳しくご紹介していきます。
作業効率が上がる
ビジネスの現場に生成AIを導入すると、業務面において作業効率が上がります。
生成AIは深層学習の技術が使われており、学習することによって精度を向上させることができます。
これまでは人間が手作業で作業をすることが一般的でしたが、AIに代替することで常に正確で素早い処理をすることが可能です。
生成AIはスキルの高低や体調によって左右されず、一定のレベルで作業ができるので業務効率につながります。
新たなアイデアが生まれやすい
生成AIのメリットの一つが、クリエイティブなアイデアを創出したいときに利用することができる点です。
生成AIには、AIが学習した大量のデータを基に、有益な回答を導いてもらうことができます。
例えば、広告キャンペーンでサービスのキャッチコピーなどを決める場合、一定の候補を短時間で複数生成することが可能です。
いくつかの候補をまとめて、具体的な案を最終的に決定できるので企画にも活用することができます。
顧客満足度が向上する
生成AIはユーザーの好みや購買情報などを分析し、最適なサービスを提案することができます。
生成AIはビッグデータを用いて迅速なデータ分析ができるようになり、売上や顧客の会話内容を分析することが可能です。
例えば、ECサイトで顧客の購買履歴を分析し、顧客の好みの商品に関連したおすすめを提案することで商品が探しやすくなります。
ECサイトに生成AIを導入すると、過去の購買履歴からレコメンドメッセージを生成し、ユーザーに行動履歴に基づいた回答を行えます。
このように生成AIは、顧客の好みや行動を分析し、満足度の高い回答を提供できるのがポイントです。
生成を導入する上での注意点
生成AIは、テキストで指示をしてコンテンツ作成ができる半面、デメリットも少なくありません。
生成AIを利用するとき、著作権や商標権といった権利侵害のリスクを考慮する必要があります。
ここからは、生成AIを導入する上での注意点について詳しくご紹介していきます。
著作権を侵害する可能性がある
生成AIはテキストや画像を短時間で生成できる半面、著作権や商標権などが生じる場合があります。
生成AIは学習データが基本的にWeb上に情報が蓄積されており、AIでコンテンツを生成する際は権利侵害に当たらないよう考慮することが大切です。
例えば、AIが特定のデザイナーのイラストを模倣して新しいイラストを生成した場合、それはデザイナーの著作権を侵害する可能性があります。
生成AIを利用する際は、法的な側面の理解と著作者に適切な許可を得ることが必要です。
情報漏洩のリスクがある
生成AIを業務に利用するとき、従業員の個人情報や顧客情報が流出する可能性がある点です。
例えば、顧客情報の入力にAIを利用する場合、入力情報が外部に漏れ、個人情報の流出につながる恐れがあります。
生成AIには、ユーザーが入力した情報を学習する必要があり、その情報が別のユーザーの出力に反映するリスクがあります。
特に情報の取扱いに慣れていない会社では、生成AIを業務に使用する注意喚起を徹底することが大切です。
誤った情報が出力される場合がある
生成AIは、テキストや画像などのコンテンツを生み出せる半面、その情報が必ずしも正しいとは限りません。
生成AIにはWeb上の情報を学習データに蓄積されているため、中には誤情報が含まれている場合があります。
業務で生成AIを使用する場合は、従業員が生成AIの出力内容に誤りがないか慎重に確認することが大切です。
生成AIは人間よりも精度の高い作業を行える一方、情報に偏りがある場合があるので成果物をしっかりチェックするようにしましょう。
最新のAIトレンド7選
AIは日々新しい技術が発達しており、その中でChatGPTやチャットボットなどあらゆる製品が注目されています。
生成AIは企業に導入されているツールが幅広く、さまざまな技術がトレンドとなっています。
PR TIMESによると、2024年の技術革新・トレンドは生成AIが最も回答が挙がっていました。
多くのユーザーが生成AIを回答した理由は、実業務で活用できる幅が広がったというのが一つです。
生成AIの急速な進化に伴い、製造業や金融業などの業界や社会に与える影響力が大きいといえます。
ここでは、生成AIの最新のトレンドについて、企業の目的に合ったツールなどを詳しく解説します。
ChatGPT
ChatGPTとは、質問に対して適切な文章を生成する自然言語処理モデルです。
自然言語処理では、インターネット上の膨大なテキストデータを元に学習しており、文章作成や翻訳などのあらゆるジャンルに対応することができるのが特徴です。
ChatGPTはAI技術の中で、世の中の大きなトレンドとなっていて、個人やビジネスなどに幅広い場面で活用されています。
ChatGPTのリリース後は、世界中でカスタマーサポートや文章の自動生成などに使うユーザーが増えていて大きな人気を集めています。
チャットボット
生成AIでは、ユーザーからの質問に対して、AIがチャット形式で回答するチャットボットがトレンドの一つとなっています。
チャットボットは、「チャット(会話)」と「ロボット」を組み合わせた言葉で、ユーザーの問いかけに合わせて返事をしてくれるプログラムです。
現在では、生成AIが搭載されているチャットボットが導入されている企業が増えています。
AIが搭載されているチャットボットでは、ユーザーからの問い合わせ内容に高い精度で回答でき、言葉のニュアンスにも問題なく対応できます。
チャットボットは24時間365日運用することができるので、オペレーターの負担を減らせるのが大きなポイントです。
ChatGPT-4o
ChatGPT-4oとは、2024年5月にOpen AIが発表した生成AIシリーズの最新技術です。
ChatGPT-4oは、テキストや画像・音声などを統合的に処理するマルチモーダル形式で対応することができます。
テキストでは、文章を認識する際に感情があるかのように応答することができるのが大きな特徴です。
ChatGPT-4oは言語理解力が優れていて、リアルタイム翻訳や3Dアバターとの会話にも活用されています。
料金面は無料から利用することができ、世界中のユーザーから多くの注目を集めています。
Gemini
Geminiとは、2023年12月にGoogleが高性能AIモデルとして開発した生成AIモデルです。
Geminiは、テキスト・画像・音声など複数のデータを同時に受け取り、テキストと画像を生成することができます。
例えば、ユーザーが特定のテーマに関する質問をしたとき、そのテーマの特性や最新のトレンドを分析して回答を生成します。
このように、Geminiはユーザーに与えられたテーマに基づいて最新の情報を提供することができるのが大きな特徴です。
DALL・E3
DALL・E3とは、2023年9月にOpen AI社がリリースしたChatGPT上で画像生成ができる技術です。
DALL・E3はプロンプトに自身が実現したい画像のイメージを入力するだけで、シンプルに画像を生成することができます。
料金はMicrosoftアカウントを取得し、Bingにアクセスすると無料で利用することが可能です。
ChatGPTから使用をする場合は、有料版として月額20ドル(約3,100円)の料金が発生します。
DALL・E3は単語を入力するだけでオリジナルな画像を生成することができるので、新しいアイデア創出につながるのが大きなメリットです。
Sora
Soraとは、2024年にOpenAI社が開発した最先端の動画生成モデルです。
Soraは、ユーザーがプロンプトに入力するだけで最長1分間の動画を生成することができます。
動画生成には背景や被写体の内容を正確に把握し、まるで実際に撮影したかのような動画を撮影できるのが特徴です。
撮影した動画は、他の動画を用いて統合やループ動画を生成することによる本格的な動画編集が可能になります。
Soraはテキストで作成したい動画内容を入力するだけで、精度の高い映像を作成できるのがポイントです。
音声認識
音声認識とは、入力された音声データからAIが内容を学習して、最適な回答を返すシステムです。
人間が発した言葉や声や会話をAIが解析し、テキストデータへ変換して出力するシステムです。
生成AIは、テキストを入力するだけで音声による原稿の読み上げができるようになり、コールセンターや新人のトレー二ング教材作成などに活用されます。
音声認識はこれまでの手入力と比べて速く、タイプミスが起こらないことからAIの中でも注目度が高い技術といえます。
生成AIに使われるモデル
生成AIに用いられるモデルとは、AIが画像の特徴を学習してアウトプットを返すAIです。
例えば、人間の顔の画像を生成したいときに顔のイメージを学習させると、オリジナルの人間の顔をAIによって生成することができます。
生成AIモデルの代表例として、VAE、GAN・拡散モデルなどが挙げられます。
ここでは、生成AIに用いられるモデルについて詳しく解説します。
VAE
VAEとは「variational autoencoder」の略称で、訓練データの特徴を学習し、似たような画像を作成する生成モデルです。
VAEはエンコーダで元の画像を潜在変数に圧縮して、画像に対して潜在変数を入力することにより、デコーダで新たな画像を生成することができます。
生成される画像は、解像度はやや低く、元の画像との一致度が高いのが特徴です。
VAEはビジネスに有効活用することができ、工場内の異常検知を可能とした役割も果たしています。
VAEは正常なデータの潜在空間を学習することができるため、さまざまな分野で活用することができます。
GAN
GAN(Generative Adversarial Networks)とは、データを0から生成したり、存在するデータの特徴に沿って変換する敵対的生成ネットワークです。
システムでは生成器と識別器の2種類のネットワーク構造を競わせることで、より精度の高い画像を生成することができます。
GANでは解像度に応じて画像を生成したり文章から画像を起こすなど、さまざまなことができます。
画像を少しアレンジしたい場合やより効率的に画像を仕上げたい場合に活用できるのがポイントです。
拡散モデル
拡散モデルとは、画像生成AIに採用されているモデルの一つで、データの破壊から修復までを過程とした学習モデルです。
拡散モデルは画像に追加したノイズを徐々に取り除き、元になる画像を復元することで画像生成のプロセスを学習することが特徴です。
ノイズを除去するプロセスを何度も繰り返すことによって、より精度の高い画像を生成できます。
拡散モデルは画像を修復したい場合や自動生成を行いたい場合に効率的に活用することができます。
まとめ
本記事では、業界で最も注目されている生成AIのトレンドについてご紹介しました。
生成AIは技術進歩が著しく、音声認識や文章生成・画像生成などができるようになり、幅広い業界で注目されています。
生成AIを導入すると、業務面の生産性が向上し、人間が思いつかなかったアイデアを提案できるのが大きな特徴です。
一方で、生成AIは世の中の注目度が高い分、著作権や商標権などの法律に違反していないかを確認する必要があります。
生成AIを社内に導入する場合は、権利を侵害していないか、自社の目的に合っているツールかどうか法的リスクを考慮することが大切です。
