生成AIは、多様なコンテンツを自動生成できる技術です。
すでに商品企画の効率化やエンジニア業務の支援など、さまざまな分野で活用が広がっています。
一方で、情報の信頼性や著作権問題など、課題も存在します。
この記事では、生成AIの概要や課題、将来の展望を解説します。
生成AIの可能性を正しく理解することで、生成AIは企業にとって大きな成長のきっかけとなるでしょう。
それでは、「生成AIの定義と仕組み」から詳しく見ていきましょう。
生成AIとは？定義と仕組みについて解説
まずは、生成AIについて解説します。
定義と仕組みについてそれぞれ見ていきましょう。
定義：生成AIとは？
生成AIは、大量のデータを基に新しいコンテンツを生み出す人工知能技術で、「Generative AI」や「ジェネレーティブAI」とも呼ばれます。
この技術は、テキスト、画像、音楽、動画などを生成できる点が特徴です。
従来のAIが分類や予測を目的とするのに対し、生成AIは創造的な成果物を生み出します。
特定のデータを模倣せず、人間らしい創造的なコンテンツを生成できます。
近年はChatGPTで人間が書いたような文章を生成し、Midjourneyでオリジナル画像を作成できます。
また、生成AIの活用はクリエイティブ分野に留まりません。ビジネスや教育、工事現場など幅広い分野で活用が期待されています。
今後は「生成AI×◯◯」といったように、ビジネスの中心になる技術です。
生成AIの仕組み
生成AIは、深層学習を基盤にデータを分析し、コンテンツを生成します。具体的には、以下のプロセスを経て動作します。
- データ収集と前処理：膨大なデータを収集し、モデルが学習できる形式に整備します。
- モデル学習：ニューラルネットワークを使用して、データから特徴やパターンを抽出します。
- コンテンツ生成：学習済みモデルが、入力された情報に基づいて新たなコンテンツを生成します。
- 結果評価と改善：生成物を評価し、フィードバックでモデルを改良します。
人間が作成するような自然なコンテンツを生成するため、大規模な言語モデルや基盤モデルを使用し、膨大なデータを活用して事前トレーニングを行います。
この学習プロセスでは、データのパターンや特徴を抽出し、それを基に新しい創作物を生成可能です。
たとえば、文章生成AIでは入力されたトピックに沿った自然な文章を作成できます。
また、生成された内容は単なるコピーではなく、学習した情報を組み合わせてオリジナリティを保つ点が重要です。
さらに、生成AIは文章作成や画像生成だけでなく、音楽作曲やプログラミング支援などさまざまな分野で応用され、人間の創造性を補完・拡張する役割を果たします。多くの産業で新たな価値を創出しているのです。
生成AIの進化の歴史について
生成AIの進化は、1950年代のAI研究黎明期から始まります。
生成AI開発の初期段階ではチューリングテストが注目を集めました。具体的には、チェスや将棋などのボードゲームで勝つためのプログラムの開発が行われました。
しかし、当時のコンピュータ性能では限界があり、人間よりも強いテクノロジーは誕生しなかったのです。
ただし、2000年代に入ると、コンピュータ性能の向上とディープラーニング技術の登場により、生成AIは飛躍的な進化を遂げます。
特に、2014年のGANの提案により、高品質な画像生成が可能になりました。
その後もWaveNet（音声合成）やGPTシリーズ（高度な文章生成）などが次々と開発され、生成AIは多様な分野で利用されるようになりました。
生成AIの具体的な大手企業の活用例
生成AIは、さまざまな企業で業務効率化やイノベーションの創出に活用されています。
ここでは、セブンイレブン、LINE、パナソニックの事例を紹介します。
ひとつずつ見ていきましょう。
商品企画開発の効率化（セブンイレブン）
セブンイレブンでは、生成AIを活用して商品企画の効率化を図っています。
従来10時間以上かかっていた企画プロセスが、AIの導入により10分の1の時間で完了するようになりました。
AIが過去のデータを基に提案を行い、最終決定は人間が行うプロセスにより、新商品の開発を効率化しました。
しかし、それだけで必ず売れる商品企画が生まれるわけではありません。AIの出力した回答もピンキリなので、それらを人間のスタッフが洗練し、実現可能かつ消費者ニーズに合致した商品として開発します。
このプロセスにより、セブンイレブンは市場の変化に迅速に対応し、新商品を効率的に提供できる体制を整えました。
生成AIの活用は、単なる効率化だけでなく、クリエイティブな発想の支援としても機能しています。
エンジニア業務効率化（LINE）
LINEでは生成AIをエンジニア業務に活用し、効率化と生産性向上を実現しています。
AIの導入により、1人あたり1日約2時間の作業時間削減が可能になったそうです。
具体的には、コード自動生成やエラー原因の分析、バグ修正支援が行われています。
また、技術文書の作成や更新の効率化にも寄与しています。
これにより、エンジニアは単純作業から解放され、創造的な作業や高度な問題解決に集中できる環境が整いました。
この結果、開発スピードの向上と製品品質の維持が実現し、迅速なサービス改善や新機能の導入を可能にしています。
モーター設計（パナソニック）
パナソニックは、生成AIを活用して電動シェーバー「LAMDASH」シリーズの新モーター設計を革新しました。
このAI設計により、従来の熟練技術者設計よりも15%高い出力を実現しました。
生成AIは、固定観念にとらわれない設計を可能にし、開発期間の短縮やコスト削減にも貢献しています。
また、同技術を電動工具や車載用モーター、シーリングファンなど、他分野への応用も計画中です。
これにより、製品性能の向上と市場競争力の強化が期待されています。
次回の記事では生成AIの今後の展望や、活用していくうえでの法規制などについて解説します。