もっと知りたい！ Pickup IT用語　第59回　生成AI（ジェネレーティブAI）

「生成AI（ジェネレーティブAI）」とは、膨大なデータを学習し、それをもとに新しい文章、画像、音声、動画、プログラムコードなどのコンテンツを「生成」するAI技術のことです。人間が指示を出せば、それに応じた創作物を瞬時に作り出してくれる、いわば「デジタルなクリエイター」と言えるでしょう。

この「生成する」という点が、従来のAIとの決定的な違いです。これまでのAIの主流は「識別系AI」と呼ばれるものでした。例えば、カメラに映ったものが「犬」なのか「猫」なのかを見分けたり、迷惑メールを分類したりするのが得意な「正解を見分けるAI」だったのです。それに対して生成AIは、「かわいい子猫の画像を描いて」という指示に応えられます。つまり、分析や判断だけでなく、新しいコンテンツを創造できる点が大きな違いです。

その仕組みの中核にあるのが「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれる技術です。人間が膨大な量の本を読んで言葉や知識を習得するように、生成AIもインターネット上のテキストや画像データを大量に学習し、言葉と言葉のつながりや文脈のパターンを統計的に理解します。この学習によって、人間の質問に対して自然で適切な回答を生成できるようになるのです。

生成AIという概念が現在に至るまでには、数十年にわたる研究開発の歴史があります。

AIによるごく初歩的な「文章生成」は古くから研究されていましたが、2010年代に入る頃まではルールやテンプレートに基づいて、天気予報や株価レポートなど決まった形式の文章を自動化することが精一杯で、柔軟な対応は困難でした。

しかし、2000年代に研究が進んだ「ディープラーニング（深層学習）」の進化が、生成AI技術の進展に大きな役割を果たします。特に2014年に登場した「GANs（敵対的生成ネットワーク）」は、2つのAIを競わせることで、本物に近い新しいデータを生成するという技術で、複雑なデータの生成的モデルの学習が可能になりました。これにより、本物と見分けがつかないほどリアルな画像が生成できるようになります。

現在の生成AIブームを支えているのが、2017年にGoogleが発表した「Transformer」という革新的な学習モデルです。この技術が、OpenAIの「ChatGPT」やGoogleの「Gemini」のような高度な対話型AIの基盤となりました。この技術を応用することで、文章の文脈を深く、かつ正確に理解できるようになったのです。

決定的な転換点となったのは、2022年11月のChatGPT公開でした。それまで研究者や一部の技術者だけが触れられた高性能なAIが、誰もがブラウザから無料で使えるようになったことで、爆発的に普及。わずか2カ月で1億人のユーザーを獲得しました。

具体的に生成AIをどのように活用できるのでしょうか。代表的なシーン別に事例を見ていきましょう。

＜テキスト生成＞
テキスト生成は、生成AIの最も基本的な機能です。ChatGPTやGemini、Anthropicの「Claude」などが代表的なツールで、自然な会話形式でさまざまな文章を生成できます。最近では、より高度な推論や長文生成も可能になっています。

具体的には、企画書の壁打ち・構成案作成、メールの文面作成、議事録の要約、外国語への翻訳、プログラミングコードの生成などが活用例として挙げられます。

＜画像・動画生成＞
テキストから高品質なビジュアルコンテンツを生成するAIの進化で、クリエイティブ制作のハードルも下がっています。画像生成では「Midjourney」「DALL-E 3」「Stable Diffusion」、動画生成では「Runway」「Pika」「Sora」や、Googleの「Veo」などが知られています。また「Canva」や「Adobe Firefly」といったツールでも画像・動画を生成できます。

プレゼン資料に挿入する画像の作成、Webサイトのバナー広告やSNS投稿用のデザイン案作成、製品紹介動画のナレーション作成や簡単なアニメーション制作など、生成AIの活用の幅も広がっています。

＜情報収集・分析＞
膨大な情報を素早く処理し、要点をまとめる能力は、情報過多の現代において極めて有用です。Google検索に生成AIが統合され始めているように、単にWebサイトのリンクを示すだけでなく、今やAIが情報を要約して直接答えを提示してくれるようになりつつあります。

市場調査レポートの要約、膨大な顧客からのフィードバックの傾向分析なども、生成AIにより大幅に時間を短縮して実施できます。

＜アプリ連携＞
生成AIは単独のツールとして使うだけでなく、日常的に使用するビジネスアプリケーションにも組み込まれつつあります。

Microsoft 365の「Copilot」は、Wordでの文章の推敲や要約、Excelでのデータ分析と可視化、PowerPointでのスライド作成などを支援。Geminiを活用するGoogle Workspaceでも、Gmailのメール返信案作成やGoogleドキュメントでの文章補完機能、Googleスプレッドシートでの数式作成やデータ分析の支援機能が提供されています。

SlackやNotionなどのコラボレーションツールにもAI機能が統合され、会議の要約やタスクの自動抽出などが可能。こうした統合により、特別に新しいツールを覚えなくても、普段の業務フローの中でシームレスにAIの支援を受けられるようになっています。

生成AIの恩恵を最大限に享受するためには、その課題とリスクを正しく理解することが不可欠です。

課題の1つは情報の正確性です。生成AIは、時に事実に基づかない情報を事実であるかのように生成することがあります。これを「ハルシネーション」と呼びます。AIの回答を鵜呑みにせず、必ず人間がファクトチェック（事実確認）を行う必要があります。

著作権の取り扱いと情報漏えいにも注意が必要です。AIが生成したコンテンツの著作権が誰に帰属するのかは、まだ法整備が追いついていないグレーな領域です。また、AIの学習データに既存の著作物が含まれている可能性も指摘されています。さらに深刻なのが情報漏えいリスクです。ChatGPTなどのクラウド型サービスに入力した情報は、サービス改善のための学習データとして使用される可能性があります。顧客情報や未発表の製品情報など、機密性の高い情報を安易に入力することは重大な情報漏えいにつながりかねません。

また、インターネット上に存在するAIの学習データには、人間の偏見や差別的な表現が含まれている可能性があり、その結果、AIが不適切なコンテンツを生成してしまうリスクがあります。リアルな偽の画像や動画（ディープフェイク）を簡単に生成できることから、フェイクニュースや詐欺に悪用される懸念もあります。

最後に、雇用の問題が挙げられます。データ入力や簡単な文書作成、カスタマーサポートの初期対応など、一部の定型的な業務がAIに代替される可能性は否定できません。ただし、これは「人間の仕事がなくなる」というよりも「人間に求められるスキルがより創造的な仕事へ変化する」と捉えるべきでしょう。

課題を踏まえて、私たちはどのように生成AIと向き合っていけばよいのでしょうか。

1つには、まずは使ってみること。ChatGPTやGeminiなど、無料で利用できるサービスも多数あります。いきなり業務に適用するのではなく、最初は個人的な情報整理やアイデアの壁打ち相手として、その能力を体感してみましょう。

業務で活用する場合には、機密情報の扱いなど、自社に生成AIの利用に関するガイドラインがあるか、確認しましょう。もしなければ、情報システム部門などと連携し、ルール策定を働きかけることも重要です。

AI時代において最も重要なスキルの1つは、「的確な指示を出す能力」「問いを立てる力」です。生成AIから優れたアウトプットを引き出すカギは「プロンプト」と呼ばれる指示文です。曖昧な質問では曖昧な答えしか返ってきません。何を達成したいのか、どんな条件があるのかを明確に言語化する力が求められます。

また、生成AIの技術進化は驚異的なスピードで進んでいます。半年前の常識が今は非常識になっていることも珍しくありません。信頼できるニュースサイトやAI関連の専門家の発信を定期的にチェックし、知識をアップデートし続けましょう。

生成AIは、単なる業務効率化ツールではありません。私たちの創造性を拡張し、ビジネスの進め方、ひいては社会のあり方そのものを変革するインパクトを秘めた技術です。その強力さゆえのリスクや課題を正しく理解し、恐れるのではなく、賢く付き合っていくこと。それが、変化の激しい時代を生き抜くビジネスパーソンに求められる姿勢でしょう。