一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構（INGS）は、『生成AI白書 2023年版』の発刊と概要を発表した。この白書は、生成AIに関する多様なテーマを国内外の主要論文や最新データをもとに体系的かつ詳細に解説している。 ◾ダウンロード 生成AI白書 2023年版 PDF版 ◾弊社の生成AIに関する記事 GoogleとOpenAIの最新モデルであるGemini 1.5 FlashとGPT-4oの比較 生成AIの仕組み・問題点・将来を解説 生成AIとは？ビジネスで活用されている事例を解説 マルチモーダルAIについて：シングルモーダルAIとの違い・導入ステップ・課題と今後の展望 […]

生成AIツールは、私たちの生活や仕事に革命をもたらす力を持っています。テキスト、画像、音声など、多岐にわたる生成AIツールが無料で利用できる今、その魅力に引き込まれている人も多いでしょう。しかし、無料の生成AIツールを使用する際には、いくつかの重要な注意点があります。 本記事では、生成AIの無料ツール一覧や注意点について詳しく解説します。また記事の終わりに、Gemini 1.5 FlashやGPT-4oについてもご紹介します。 生成AIツールの概要 まず、生成AIツールとは何かについて説明しましょう。生成AIツールは、人工知能（AI）を利用してテキスト、画像、音声などのコンテンツを自動生成するツールです。これらのツールは、私たちの日常生活やビジネスにおいて、効率化や創造性の向上に大いに役立ちます。 無料ツールの利点と欠点 以下の比較表を通じて、無料ツールの利点と欠点を理解し、自分のニーズに合ったツール選びの参考にしてください。無料ツールは多くのメリットを提供しますが、欠点もあるため、それぞれの特性をしっかりと把握した上で利用することが重要です。 項目 利点 欠点 コスト 完全無料で利用可能。特に個人や小規模ビジネスにとっては経費を削減できる。 無料版では高機能が制限されていることが多く、追加機能が有料となる場合がある。

はじめに 生成AIとは、機械学習の一種で、与えられたデータを新しく生成する能力を持つ技術です。 生成AIは、入力されたプロンプトの規則性や構造を学習し、テキストや画像・動画などのコンテンツをわずか数秒で生成できるのが特徴です。 しかし、膨大なデータを手間をかからず生成できる半面、社会生活や仕事面などに影響を与えています。 社会生活では新しいテキストや画像を生成できるため、フェイクの情報を発信される可能性があるからです。 本記事では、生成AIの特徴とビジネスで活用されている事例についてご紹介していきます。 生成AIとは 生成AI（別名ジェネレーティブAI）とは、文章や音声などのデータを学習し、新しい情報を生成するAIです。 テキストや画像、動画など多岐に渡るコンテンツを数秒で学習し、まるで人間が作ったかのような新しいデータを生成することができます。 例えば画像生成では、ユーザーが作成したい画像のイメージをテキストで入力するだけで、自動で作成してもらうことが可能です。 従来のAIとの違いは、構造化されていないデータを基に学習することです。 生成AIでは、定型文での回答が用意されていない場合でも自ら回答を生成できるようになるため業務にも活用することができます。 生成AIを活用するメリット 生成AIは、人間がAIにデータを生成する際の時間を数秒程度で生成することができます。

人工知能（AI）の生成仕組みは、近年急速に進化しています。これは、様々な分野で革命をもたらし、私たちの生活に革新的な変化をもたらしています。AIの生成は、機械がデータから新しい情報やコンテンツを生成するプロセスを指します。このプロセスは、自然言語処理（NLP）、画像生成、ビデオ生成など、さまざまな方法で行われます。 AI生成とは AI生成の定義 生成AIとは、人工知能（AI）の一種であり、人間のように新しいデータを生成することができる技術です。これは、機械学習の分野において革命的な進歩をもたらしています。生成AIは、新しい画像、テキスト、音声などのデータを生成することが可能であり、その応用範囲は広範囲にわたります。 AIがコンテンツを生成する方法 AIがコンテンツを生成する方法はいくつかあります。その中で主な方法を以下に示します。 教師あり学習: 教師あり学習では、AIに正解データを与えて学習させます。例えば、文章の生成の場合、AIに文章のペア（入力とそれに対する正解）を与え、そのパターンを学習させます。その後、新しい入力が与えられた際に、学習したパターンに基づいて新しい文章を生成します。 教師なし学習: 教師なし学習では、正解データを与えずにAIを学習させます。代表的な手法としては、クラスタリングや次元削減などがあります。これらの手法を用いて、データの構造やパターンを学習し、それを元に新しいデータを生成することができます。 強化学習: 強化学習では、環境との相互作用を通じて報酬を最大化するようにAIを学習させます。生成タスクでは、AIが生成したコンテンツがどれだけ良いかを評価し、報酬を与えることで学習を行います。この方法では、試行錯誤を通じて最適なコンテンツを生成することが可能です。 転移学習: 転移学習では、あるタスクで学習された知識を別のタスクに転移させます。例えば、大規模なデータセットで学習された言語モデルを、特定のドメインやタスクに転用して文章の生成を行うことができます。

初めに 生成AIは、近年急速に注目されている人工知能（AI）の分野の一つです。生成AIは、データから新しい情報やコンテンツを生成する能力を持ち、画像、音声、テキストなどの様々なメディアにおいて革新的な応用が期待されています。 本記事では、従来のAIとの大きな違いや、生成AIの種類、そしてそのモデルについて以下で詳しく解説します。 生成AIとは 生成AI（Generative AI）は、従来のAIとは異なるアプローチを用いて情報を生成する人工知能の一種です。従来のAIは、与えられたデータやパターンに基づいてタスクを実行することが主な目的でしたが、生成AIは新しいデータやコンテンツを創造することが可能です。 生成AIは文章や画像、音楽などを生成するのが一般的な利用法になります。 生成AIが注目される背景 生成AIが注目されるようになった理由はいくつかあります。 創造性と革新性 生成AIは新しいデータやコンテンツを創造する能力を持っており、これにより新しいアイデアやデザインの発展が可能になります。これは、芸術、デザイン、クリエイティブな産業だけでなく、科学やビジネスの分野でも革新的なアプローチを提供することができます。 自律性と柔軟性 生成AIは与えられた条件やデータに基づいて自律的に新しいコンテンツを生成することができます。これにより、人間の介入が少なくても創造的な成果を生み出すことができます。また、異なるデータや条件に対して柔軟に対応できるため、さまざまな場面で活用されます。 応用範囲の広さ