生成AIとは？定義・種類・活用事例・利点・課題とリスク・導入
生成AIとは？
本記事では、生成AIの定義、代表的な生成AI、従来のAIとの違い、種類、活用事例、利点・課題とリスク、企業が生成AIを導入するためのステップなどを解説していきます。
生成AIの定義
生成AI（GenAI：Generative Artificial Intelligence）とは、テキスト、画像、動画、音声などの新しいコンテンツを生成する人工知能（AI）を指します。
代表的な生成AI
代表的な生成AIの例として、以下のようなものがあります。
- Gemini（テキスト生成・画像生成・動画生成・音声生成）
- ChatGPT（テキスト生成・画像生成）
- Sora（動画生成・画像生成）
- Claude（テキスト生成）
- Midjourney（画像生成）
- AudioCraft（音声生成）
- Jasper.ai（テキスト生成）
- Character.ai（テキスト生成）
生成AIと従来のAIの違い
従来のAIと生成AIは、目的、仕組み、性能において根本的な違いを持っています。
従来のAIとは
従来のAIは、データの中にあるパターンを学習し、分類や予測などの特定のタスクを自動的に実行することに特化していました。
従来のAIの主な目的
- データ分析
- 分類
- 予測
- パターン認識
AIを活用した天気予報の例
AIを活用した天気予報には、生成AIの要素を含むものもありますが、基本的には従来型のAIに分類されます。天気予測AIは、過去の気象データからパターン認識し、現在の観測データ（気温、湿度、風速、気圧など）やレーダー情報と照らし合わせてデータ分析することで、未来の天気を予測します。
主な違い
生成AIの種類
生成AIは、さまざまな種類があります。
生成AIの活用事例
生成AIは、さまざまな業界や分野で活用されており、業務効率化や創造的な作業の迅速化に高い効果を発揮しています。
三菱UFJフィナンシャル・グループの例
三菱UFJフィナンシャル・グループは、OpenAI社のプロダクトを活用して、金融業務の高度化・効率化に取り組んでいます。
三菱UFJフィナンシャル・グループの取り組み
- 最新の産業情報を効率的に収集
- コードや設計書の作成
- データ分析の自動化
- 社員・部署毎のカスタムGPT
- 画像データから情報を抽出・要約
公式サイト：https://www.mufg.jp/
参考：https://www.mufg.jp/dam/pressrelease/2024/pdf/news-20241015-001_ja.pdf
ソニー銀行の例
ソニー銀行は、顧客対応業務において、生成AIを活用して業務の高度化・効率化を図っています。
ソニー銀行の取り組み
- 顧客からの問い合わせメールへの対応
- 回答作成の迅速化
- 回答品質の平準化
- ハルシネーションを軽減させる技術開発
- メール回答の自動生成
公式サイト：https://sonybank.net/
参考：https://sonybank.net/disclosure/press/2024/09/05_01.html
武田薬品の例
武田薬品は、生成AIを活用して、申請書類の精度を高めています。
武田薬品の取り組み
- 規制当局への申請書類作成の効率化
- 記載情報の明確化や簡素化
- 整合性の向上
- 臨床試験データの分析の自動化
公式サイト：https://www.takeda.com/jp/
参考：https://www.takeda.com/jp/our-impact/our-stories/aiming-to-enhance-regulatory-submissions-with-genai/
生成AIの利点
生成AIの主な利点について解説します。
業務の効率化・迅速化
生成AIを活用することで、メールやプログラムなどの作成（テキスト生成）やイラスト制作（画像生成）の効率化・迅速化が実現し、従業員はより重要な業務に集中できるようになります。また、生成AIの活用により、コスト削減や生産性向上、さらにはワーク・ライフ・バランスの実現など、多くのメリットが得られます。
クリエイティビティの向上
AIをクリエイティビティを生み出すアシスタントとして活用し、新しいアイデア、思い付かないような表現を生み出すきっかけになる可能性があります。クリエイティブ業務や企画開発を行う部署での活用が広がっています。
既存データの変換・調整
動画や会議の要約作成、技術文書を分かりやすく要約すること、メモをPowerPointスライドに変換するなど、既存の情報を新しいユースケースに合わせて調整します。
生成AIの課題とリスク
生成AIは非常に便利な技術である一方で、導入や活用にあたって課題とリスクが存在します。
著作権・倫理面での課題
生成された文章や画像が、既存の著作物に類似する場合があります。著作権侵害や商用利用時のトラブルにつながる可能性があるため、慎重な運用が求められます。また、差別的な内容を出力するリスクも指摘されています。
ハルシネーションのリスク
ハルシネーションとは、生成AIなどのAIモデルが、事実とは異なる情報や、誤解を招くような情報を生成してしまう現象を指します。特に、医療・法律・報道など、正確さが求められる分野で大きな問題となり得ます。
不正使用・悪用のリスク
生成AIは、誰でも容易に論文や画像を生成できるテクノロジーです。生成AIの商用利用については比較的容易にコンセンサスが得られる一方で、学生や研究者が生成AIを使用して論文を作成したり、課題やテストで生成AIを悪用するケースが一般化した際の影響についてはどうでしょうか。AIによって生成されたコンテンツを見分けることは可能なのでしょうか。学術分野における生成AIの不正使用および悪用は、潜在的なリスクとして存在しています。
情報漏洩のリスク
業務上の機密情報をAIに入力した場合、そのデータが学習に利用されたり、他者に漏れる可能性も否定できません。企業としてのセキュリティ対策や利用ポリシーの整備が不可欠です。しかし、大手の生成AIプロダクトは、入力情報が学習データとして利用されないよう、情報漏洩のリスクを最小限に抑えるための対策を講じています。
企業が生成AIを導入するためのステップ
生成AIを効果的に導入するためには、企業はAIデータの品質、強力なインフラストラクチャ、専門的な知識に重点を置く必要があります。
データ品質評価
既存のデータセットを徹底的に評価し、データクリーニングすることで、堅牢なモデルパフォーマンスを支えるために必要な正確性、関連性、そして多様性を確保します。
データ拡張ツールの活用
データ拡張ツールを活用して、多様な入力を持つ追加のデータセットを生成し、さまざまなシナリオにわたるモデルの一般化能力を向上させます。
AIデータのプロとのコラボレーション
AIデータのプロとのコラボレーションを通じて、業界や特定のビジネスニーズに合わせたソリューションを設計・実装します。
スケーラブルなインフラストラクチャ
生成AIモデルのトレーニングと展開に必要な膨大な計算負荷を効果的にサポートできるインフラストラクチャに投資します。
ナレッジマネジメント
ナレッジマネジメントとは、企業の従業員が持つ知識・ノウハウを組織内で共有して活用することです。コンピュータビジョンなどのマルチモーダルAIを活用し、視覚データから情報を抽出、分類、要約することで、意思決定とコラボレーションを強化します。
Appenのソリューション
Appenは、大規模言語モデル（LLM）アプリケーション開発を検討している企業向けに、さまざまなサービスと製品を提供しています。
データ収集・データアノテーション
AIデータ企業のAppenは、AIデータ業界のグローバルリーダーとして、28年以上にわたり、290以上の言語・方言に対応した高品質なデータを提供してきました。データクリーニング、データセット作成、データ収集、データアノテーションなど、お客様のAIモデル開発に必要な一連のサービスを提供しています。詳しくはこちらをご覧ください。
アッペンのハルシネーション対策
Appenは、生成AIモデルにおけるハルシネーションの問題に取り組むために、さまざまな革新的なソリューションを開発しています。
高品質な学習データを提供し、意思決定プロセスの文脈を改善し、人間のフィードバックを取り入れた強化学習を用いることで、AIモデルの説明可能性と解釈可能性を向上させています。
AIと機械学習の専門知識を持つAppenは、ハルシネーションのリスクを最小限に抑えながら、企業や組織が大規模な言語モデルを効果的に活用できるよう支援しています。
大規模言語モデル開発プラットフォーム
Appenが独自に開発した大規模言語モデル開発プラットフォームは、大規模言語モデルの開発プロセスを効率化します。トレーニング、ファインチューニングだけでなく、開発に必要な様々なツールを提供し、迅速なモデル開発をサポートします。
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