近年、AI（人工知能）は凄まじい速度で進歩し、あらゆる場面で活用が進んでいます。そのなかでも、昨今特に注目を集めているものがChatGPTなどで知られる「生成AI」です。昨今の「AIができること」のほとんどは「生成AIができること」と捉えてもよいほど活用されています。そんな生成AIとは、具体的にどのようなものなのでしょうか。
この記事では、生成AIの基礎知識として歴史や種類、機能や仕組みなどについて解説するとともに、メリット・デメリット、活用事例、生成AIの将来について解説します。

生成AIの基礎知識

はじめに、生成AIの基礎知識として歴史や主な種類について見ていきましょう。

生成AI（ジェネレーティブAI）とは

生成AIはさまざまなコンテンツを生成するAIの総称です。生成系AIやジェネレーティブAI（Generative AI）とも呼ばれます。事前に大量のデータを学習しておき、生成したいコンテンツのイメージなどを入力値として与えることで、イメージに沿ったアウトプットを得られます。
従来のAIは、特定や予測といった決められた行為の自動化のために活用することがほとんどでしたが、生成AIは新たなコンテンツを創造できる点が大きな違いです。学習したデータをもとに新しいものを生み出すことができるAI、と捉えることができるでしょう。

生成AIと従来型AIの違い

生成AIと従来型AIは、出力できるコンテンツが異なります。従来型AIは、事前に学習したデータの中から、ユーザーの指示に適した内容を探して回答を出力します。一方で、生成AIは学習した情報をもとに、新たなコンテンツを作って出力することが可能です。
例えば、ユーザーが入力した質問に自動で答えるチャットボットを開発する場合、従来型AIではあらかじめ学習させた内容以外の質問に答えることはできません。生成AIを使って開発したチャットボットなら、学習データにない質問に対しても回答を生成し、自然な対話ができます。

生成AIの仕組みと支える技術

生成AIにはどのような機能があり、どのような仕組みで動いているのか、という点を知っておけば、生成AIを使いこなす際に役に立ちます。ここでは、生成AIの機能や技術などについて見ていきましょう。

どのように生成AIは機能するのか

利用者として生成AIのサービスを利用する場合、基本的には学習済みのAIモデルを利用することになります。学習済みの生成AIに対して「プロンプト」と呼ばれる命令を与えることで、出力結果を操作する仕組みです。
例えば、画像生成AIであれば「りんご」というプロンプトを与えると、その言葉に紐づいた赤いりんごの画像が出力されるでしょう。また、「お皿の上にある、カットしたりんご」というプロンプトだと、お皿に盛られ、りんごが出力されたりします。内容としては合っているものの、希望したものとは微妙に違うといったパターンになることもあり、その場合はプロンプトの内容をより細かく調整していくなどします。

生成AIを支える技術

生成AIを支える技術としては「機械学習」「ビッグデータ」「ディープラーニング」の3つが挙げられます。「機械学習」「ディープラーニング」については前述のとおり、AIの学習における技術です。特にディープラーニングの登場により、AIの精度が向上して実用化が進みました。
AIが効率よく学習するためには大量の学習データが必要であり、ビッグデータによって支えられています。ビッグデータとは「Volume（量）」「Variety（多様性）」「Velocity（速度）」の3つのVを兼ね備えているデータのことです。生成AIはビッグデータによって学習データを揃え、機械学習・ディープラーニングによってその精度を高めている、と覚えておきましょう。

生成AIの開発プロセスと学習モデル構築

学習済みの生成AIを利用せず、生成AIを開発するということも可能です。その場合には、生成AIの方向性を事前に定め、方向性に合わせた学習データをAIモデルに学習させます。精度の高い生成AIにするためには大量の学習データが必要であり、ディープラーニングなどを実施するためには高い処理性能が求められる点は注意点として覚えておかなければなりません。
大量の学習データを保存できるだけのストレージ・データベースを用意できるか、機械学習・ディープラーニングをスムーズに進められるだけのマシンスペックを用意できるか、といった環境の整備も計画段階で入念に検討する必要があります。
AIモデルに学習させたあとも、実際に利用するなかで不具合などが発生することも考えられます。事前に計画・開発・運用・保守について検討し、中長期で対応することが重要です。

プロンプトエンジニアリングの基礎知識

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIからより良い出力結果を得るために、適切なプロンプト（命令）を書く技術のことです。プロンプトエンジニアリングによって、ユーザーのニーズに合った精度の高い回答が得やすくなります。
プロンプトは、指示内容や背景情報、条件といったいくつかの要素から構成されます。指示する内容に加えて、指示を出す背景や満たすべき条件などを含めることが、プロンプトエンジニアリングの基本です。
例えば、単に「夕飯のメニューを考えてください」と指示するよりも、「旬の野菜を使った夕飯のメニューを考えてください。種類は和食で、塩分は控えめでお願いします。」と指示すると、より良い回答を得ることが可能です。

生成AIの進化とこれまでの歴史

ここでは、生成AIが最初に開発されてから現在までに起こったブームや、技術的な発展について解説します。

生成AIの登場とAIブームの流れ

AIの歴史は古く、1950年にイギリスの数学者であるアラン・チューリングが執筆した論文から始まっています。その後、1960年代から1970年代半ばにかけて、推論と探索という技術でAIを開発する第1次AIブームが起こりました。
しかし、当時のAIでは複雑な課題を処理できず、1980年代の第2次AIブームでエキスパートシステムと呼ばれる仕組みが登場するまでは下火となります。第2次AIブームではより複雑な課題が解けるようになったものの、膨大な知識を用意する必要があることなどの課題からブームは再び落ち着きました。
その後、機械学習の技術が実用化された2000年代から現在に至るまで、第3次AIブームが続いています。

深層学習と生成モデルの発展

データからコンピュータが学習し、ルールやパターンを発見する機械学習のなかでも、2006年ごろから注目され始めた「深層学習（ディープラーニング）」によって生成AIの実用化が進みました。深層学習を取り入れることで、従来よりも複雑な課題を生成AIで解決できるようになっています。
また、人間が使う自然言語を機械で処理する技術として、生成モデルも発展してきました。2017年に発表されたTransformerと呼ばれる構造を使った生成モデルでは、長文の解釈や自然な回答の生成が可能です。

生成AIが注目されるようになった背景

生成AIが特に注目されるようになったのは、2000年代から始まった第3次AIブームの影響が大きいといえるでしょう。
2012年には画像認識プログラムの大会で生成AIに用いられる仕組みを使ったチームが高い精度で1位になったり、生成AIが将棋でプロに勝ったりしたことで注目を集めました。
その後、2022年11月にChatGPTがリリースされ、わずか2か月でユーザー数1億人を突破するなど生成AIの普及が進んでいます。
近年では、用途に合わせてさまざまなコンテンツを生成できるようになりました。生成AIを活用したアプリやサービスも増え、日常生活や仕事のさまざまなシーンで生成AIを見かけるようになっています。

生成AIの主な種類と用途別の特徴

生成AIにはいくつかの種類があります。ここでは生成AIの主な種類とビジネスにおける用途を解説します。

生成AIの主な種類

生成AIと一言でいっても、その種類はさまざまです。テキスト（文章）を生成する自然言語生成AI、画像を生成する画像生成AI、動画を生成する動画生成AI、音声を生成する音声生成AIなどが存在します。これらのAIは事前に学習済みであり、生成したいコンテンツのイメージをAIに伝えることでコンテンツが生成されます。
生成AIの種類についてより詳しく知りたい方は、こちらの記事で解説しているため併せてご覧ください。
生成AIにはどんな種類がある？ できることと併せて解説

生成AIの具体的な用途

生成AIは、ビジネスのさまざまな場面で活用されています。自然言語生成AIの主な用途は、メールやプレゼン資料の文章、議事録などの自動作成です。また、チャットボットによる問い合わせ対応やプログラムコードの作成にも生成AIが活用されています。
画像生成AIや動画生成AIは、広告やWebサイトのコンテンツ作成などが主な用途です。音声生成AIは、コールセンターの自動応答や動画の原稿読み上げなどに活用されます。

生成AIのメリットと期待される効果

生成AIを活用することによるメリットとしては、おもに次のような点が挙げられます。

効率性と生産性の向上

生成AIの精度が向上したことで、生成されるコンテンツは人間が生成したものと同等以上のものができるようになりました。モノによっては人間が生成したものに劣るとはいえ、生成スピードは人間よりも何倍も早いものです。
そのため、生成AIにサンプルやプロトタイプとしてコンテンツを生成させ、人間が手を加えて完成させる、というような使い方もできます。そうすれば作業の効率化につながり、生産性も向上します。

人手不足の解消

生成AIによって業務の効率化ができれば、人手不足の解消にもつながります。生成AIは与えられた命令（プロンプト）に従って即座に大量のコンテンツを生成できるため、アウトプットの量は人間の比ではありません。
生成AIを上手に活用すれば、自分だけの部下ができるようなものです。特に人手不足で従業員一人ひとりがこなす業務量が多い場合、生成AIは人手不足の解消の手段として有効です。生成AIが対応可能な部分を見極め、人間が対応する必要がないところを任せれば、よりクリエイティブな作業に集中できます。
生成AIによる人手不足の解消は、業務の効率化や生産性の向上と並ぶ大きなメリットの一つといえるでしょう。

クリエイティブにおける豊富なバリエーションの生成

生成AIは自分専用の作業要員としてだけでなく、アドバイスを貰う相手としても利用できます。前述のとおり、生成AIは短時間で大量のコンテンツを生成できます。クリエイティブな業務の際には、生成AIが生成するコンテンツをアイデアとして活用することが可能です。
生成AIは多くの学習データをもとにしているため、一人の人間が思いつく以上のアイデアを得られる可能性があります。自分自身では思いつかなかったようなアイデアも、さまざまな情報を組み合わせてコンテンツとして出力できる生成AIであれば、大量に発案することが可能です。
生成AIが生成したコンテンツをもとに新しいアイデアを生み出したり、生成されたコンテンツをブラッシュアップしたりすることで、クリエイティブにおける豊富なバリエーションを生成できます。

パーソナライズ対応による顧客満足度の向上

生成AIに顧客のデータを学習させ、顧客一人ひとりに合わせた対応を実現することも可能です。近年では、誰もが簡単に情報を入手でき、多様性も増したことから不特定多数をターゲットとしたマーケティングは効果が薄いとされています。
顧客一人ひとりに合わせたサービスやサポートの重要性が増しており、そのためには顧客が求めるサービスやサポートを把握することが重要です。生成AIであれば、顧客の行動データなどを学習し、パーソナライズされたサービス・サポートを提供できます。
顧客が望むものが提供できるようになることから、顧客満足度の向上が期待できるでしょう。

生成AIのデメリットと注意すべき課題

生成AIはさまざまなメリットをもたらす反面、利用する際に知っておくべきデメリットや課題も存在します。ここでは、最低限覚えておきたいデメリット・課題を解説するため、一つずつ見ていきましょう。

倫理的・社会的な問題

生成AIが生成するコンテンツは「必ずしも正しいとは限らない」という点は、常に念頭に置く必要があります。生成AIは命令された目的を達成できるように、学習結果を元にデータを組み合わせて出力していますが、その際に矛盾が生じることも珍しくありません。一見すると正しいと思えるような内容であっても、間違っている可能性はあります。
また、あくまでも生成AIは学習した結果を出力しているだけであり、倫理的な部分は考慮していません。生成されたコンテンツが著作権や商標権などを侵害している場合も考えられます。
生成AIによって生成されたコンテンツを何も考えずにそのまま利用すると、社会的な問題に発展する可能性も考えられるため、必ず人間の手でチェック・修正するようにしましょう。

技術的な限界と課題

生成AIは学習したデータをもとに出力しているだけであり、人間のように感情を持っているわけではありません。人間の感情を理解したり、表現したりすることは難しいとされています。学習したデータをもとに感情を予測する可能性はありますが、感情を抱くことはないのです。
同様に生成AIはコンテンツを生成しますが、学習したデータをもとに生成したものであるため、ゼロからの創造ではありません。あくまでも「与えられた命令を忠実に実行するツール」であり、人間のように感情や創造性を持っているわけではない点は覚えておくべきでしょう。

データの安全性とプライバシーの懸念

生成AIに与えるデータ（情報）にも気を配る必要があります。誰でも利用可能な生成AIのサービスは、利用者が与えるデータも学習に利用しています。そのため、機密情報や個人情報などを与えてしまうと、別の利用者への回答として利用される可能性が考えられます。
生成AIのサービスを提供する場合も、同様の点に注意しなければなりません。データの安全性やプライバシーを考慮し、利用者のリテラシーを向上させるための配慮も必要です。
また、与えられたデータを別の利用者への回答に利用しないとしても、データとして保持している場合には第三者によるサイバー攻撃にも注意し適切なセキュリティ対策もしなければなりません。生成AIは学習のために大量のデータを保持していますが、そのなかには重要度の高いデータも存在しています。そのため、攻撃者はこのようなデータも狙っている可能性がある点は覚えておきましょう。

生成AIの活用事例

生成AIの活用事例もいくつかお伝えしておきましょう。生成AIの活用はさまざまな業界に広がっています。
まず、教育の現場での社外向けのサービスとして、子供の興味をもとに、自由研究のアイデアやテーマを見つけられるチャットボットのサービスが挙げられます。このチャットボットは、質問に対して答えを教えるのではなく、考える力を養うための回答をする点が特徴です。
同企業では生成AIに関するプロジェクトを複数立ち上げ、他には社内向けのチャットボットシステム構築があり、社内の業務をサポートするツールとして利用されています。また、ライティングや画像生成業務の自動化や、顧客コミュニケーションのパーソナライズ化にも生成AIを役立てています。
同じく教育系の他の企業でも、生成AIのサービスが提供しているAPI（ソフトウェアの持つ機能や情報を、他のソフトウェアが利用できるような仕組みのこと）を利用して、複数のサービスを短期間で一気に展開。利用者からもポジティブな評価を得られているといい、ビジネスの幅を広げています。
また、ある建設会社では、建物のデザインが設計できるツールを開発し、顧客への提案業務に活かすことができています。元々手作業で行っていた業務が効率化できたほか、顧客とのすり合わせを円滑に進められるというメリットも得られています。

生成AIの将来性と社会への影響

生成AIは凄まじい勢いで進歩しており、今後ビジネスにおいて欠かせないものになることでしょう。生成AIがもたらす将来の姿について、ビジネスへの影響や法的枠組みなどを解説します。

マルチモーダルAIの進化と業務変革

将来的に生成AIはマルチモーダル化し、ユーザは生成AIをインタフェースとしてあらゆる情報にアクセスしたり、複数のシステムを同時に利用したりできるようになると予想されています。マルチモーダル化とは、テキストや画像、音声などのさまざまな種類の情報を統合して処理することです。
マルチモーダルAIの進化により、生成AIに簡単な命令を与えるだけで、バックグラウンドでさまざまなシステムと連携して求める情報に簡単にアクセスしたり、業務を自動化したりできるようになる可能性があります。

生成AI時代の人材とスキル要件

生成AIの技術が進歩することで、ビジネスの現場で求められるスキル要件も変化し始めています。
生成AIを活用することによるコンテンツの生成速度の向上、業務の効率化・生産性の向上は欠かせないものになるでしょう。そして、生成AIを使いこなす人材の重要性は増し、従業員だけでなく経営層も生成AIの利活用が求められると考えられます。
AIが人間の脳と同じレベルになるタイミング「シンギュラリティ（技術的特異点）」は、2045年ごろに起こるとされていました。しかし、近年の急激な生成AIの進歩により、そのタイミングは早まると言われています。今後の変化に合わせて、生成AIを活用するスキルを高めていくことが重要です。

倫理的・法的枠組みの発展

生成AIの急速の進歩により、著作権をはじめとする各種法律の整備は、世界的に見ても追いついていません。生成AIは生成のために学習データが欠かせませんが、その学習データに含まれるコンテンツの著作権や、生成されたコンテンツの著作権は曖昧なままです。
著作権に関しては、一部の国でAIを法的に著作者とみなすよう変更が進んでいますが、日本でも同様の法律改正が行われる可能性があります。突如として台頭してきた生成AIの法律上の取り扱いについては、今後徐々に定められていくことでしょう。
作成済みのコンテンツや生成AIに学習させたデータについて、現在は問題がなくとも将来的に法律で問題視される可能性も考えられます。将来的にしっかりと法律で定められることを見据えて、今のうちから学習させるデータや生成済みコンテンツについては、著作権や商標権などに触れる可能性がないか確認しておくとよいでしょう。

生成AIに関するよくある質問

ここでは、生成AIとChatGPTの違いや利用料金、活用する際の注意点などよくある質問に回答します。

生成AIとChatGPTとの違いは？

生成AIは、機械学習やニューラルネットワークなどの技術により、自然言語や画像・音声などを処理できるシステムの総称です。ChatGPTは生成AIの一種で、OpenAI社によって開発・提供されています。ChatGPTは文章の作成や読解、データの分析、リサーチなどが得意分野です。生成AIにはChatGPT以外にもさまざまなサービスがあり、画像や音声の生成、プログラムコードの開発など得意分野が異なります。

生成AIは無料で使える？

生成AIには、無料で使えるプランが用意されているものもあります。例えば、文章生成AIではChatGPTやClaude、Gemini、Copilotなどが無料で使える主なサービスです。画像生成AIでは、Adobe FireflyやStable Diffusion、Canvaなどが無料で使えます。
生成AIには無料版と有料版のプランがあり、利用できる機能や使用回数の制限などが異なります。無料版では、生成AI機能を使える回数が少なかったり、精度が低かったりすることが一般的です。有料版では、より高速かつ高精度な生成AIモデルを利用できたり、企業など複数人での利用に適した機能が使えたりする場合があります。

業務で生成AIを使う際の注意点は？

業務で生成AIを使う際は、誤った情報を出力してしまう「ハルシネーション」に注意が必要です。生成されたコンテンツが正しいかどうかを最終的に人の目でチェックすることで、ハルシネーションによるトラブルを防ぎましょう。
また、社内の機密情報や個人情報を生成AIに入力してしまうと、情報漏洩につながるリスクがあります。入力する情報の加工や、生成AIに学習させない設定を行うなど、適切なセキュリティ対策が必要です。

生成AIを賢く活用しましょう

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、テキスト・画像・音声などのさまざまなコンテンツを生成するAIの総称です。AIの歴史は1950年代からはじまっていますが、生成AIが注目されるようになったのは2000年代に入ってからです。現在では多種多様な生成AIサービスが登場し、ビジネスの現場でも活用されるようになりました。
将来的にビジネスにおいて生成AIを活用することは、避けて通れないと考えてよいでしょう。生成AIを活用することによる業務の効率化や生産性の向上は、企業に大きなメリットをもたらします。この記事で解説したデメリットや課題もしっかりと理解した上で、生成AIの活用を検討してみてはいかがでしょうか。

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参考：NISC（内閣サイバーセキュリティセンター）「人工知能(AI)への取組」