ジェネレーティブAI：未来を切り拓く創造力の源
ジェネレーティブAIは、データを学習し、その学習結果を基に新しいコンテンツを生成する技術です。特に、GANやGPT-3などのモデルは、限られたデータからでも高品質なコンテンツを生成する能力を持っています。これらの技術は、画像生成、テキスト生成、音声生成など、様々な形式のコンテンツ生成に利用されています。
ジェネレーティブAIの歴史と進化
ジェネレーティブAIの歴史は、画像生成やテキスト生成などの技術の進化とともに進んできました。特に、GAN（Generative Adversarial Networks）やGPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）などのモデルの開発は、ジェネレーティブAIの進化に大きな影響を与えています。2016年には、フェイスブック（当時）とスタートアップのIndicoの研究者が、リアルな室内の風景や顔などの画像を生成できるGANの改良版を開発しました。また、カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、GANを画像の修正や変換にも使えることを示しました。1
2019年には、半導体大手のエヌビディア（NVIDIA）のチームが写実的な顔を生成するGANに基づくアルゴリズムを公開し、大きな話題となりました。1
そして、2021年にはOpenAIが文章による指示を基に印象的な画像を生成するシステム「DALL·E」を公開しました。このシステムは、写真に近い写実的な画像をさまざまな作風で生成でき、多種多様なものを面白い形で組み合わせることができます。1
まずはじめに、そもそもジェネレーティブAI（Generative AI）とは？
ジェネレーティブAI（Generative AI）とは、データを使ってコンテンツやオブジェクトについて学習し、まったく新しい創造的でリアルなアウトプットを生み出す機械学習手法のことです。
この技術は、画像、動画、音声（ボイス／ミュージック）、テキスト、コードなどの様々な形式のコンテンツを作り出すことができます。特に、GAN（Generative Adversarial Networks）やGPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）などのモデルは、限られたデータからでも高品質なコンテンツを生成する能力を持っています。
特に、GAN（Generative Adversarial Networks）やGPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）などのモデルは、限られたデータからでも高品質なコンテンツを生成する能力を持っています。
2023年のIT業界において普及が進んでおり、AIブームの第二波を形成すると期待されています。Generative AIは、利用できるデータが限られている、あるいはない分野でも利用できるため、「次世代」の技術として捉えられている。
生成型AIの事例としては、画像や動画の合成に用いられるGAN（Generative Adversarial Networks）や、テキストの生成に用いられるGPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）などがあります。
GANは限られたデータセットからも画像を生成することができ、GPT-3は大量の学習データを必要とせずにテキストを生成することができるといった特徴があります。このように、生成AIは、大量のデータを集めるとコストがかかりすぎる、あるいは現実的でない場面でも有効であると言える。
ジェネレーティブAIの仕組み
ジェネレーティブAIは、大量のデータを学習し、その学習結果を基に新しいコンテンツを生成します。この学習プロセスは、人間が経験や知識を蓄積し、それを基に新しいアイデアを生み出すプロセスに似ています。特に、GANやGPT-3などのモデルは、大量のデータを学習し、その学習結果を基に新しいコンテンツを生成します。GANは、2つのネットワーク（生成ネットワークと判別ネットワーク）が相互に競争しながら学習を進めることで、高品質な画像を生成します。一方、GPT-3は、大量のテキストデータを学習し、その学習結果を基に新しいテキストを生成します。
ジェネレーティブAIの具体的な応用例
ジェネレーティブAIは、様々な分野で活用されています。例えば、ウォルマートは、人工知能を搭載したソフトウェア（チャットボット）を導入し、自動交渉AIを実現しています。
また、ドイツのテクノロジー企業であるシーメンスは、生成AIに基づいたアプリケーションの開発を開始し、工業組織のイノベーション・効率化を図っています。
また、生成AIは、医薬品の開発や建設設計・建築デザインの制作、アパレルデザインの制作など、より高度な創造を担うポテンシャルがあります。
例えば、富士通株式会社と国立研究開発法人理化学研究所は、共同研究によってAI創薬技術を2023年1月に開発しました。
プロダクト実装だけでなく、開発作業の効率化や人件費削減
生成AIはスタートアップにとって、プロダクト実装だけでなく、開発作業の効率化や人件費削減によるコスト効率化にも活用できる重要なツールです。以下に、生成AIの追加的な活用例を挙げます。
業務自動化
AIは、単純な作業を自動化することで、人間の作業負荷を軽減し、人件費を削減することが可能です。
- コールセンターの省力化:AIを使用したチャットボットによる自動応答システムは、電話による問い合わせを大幅に減らし、年間約4.7億円のオペレーションコストを削減することができました。1
また、AIを活用してコールセンターの通話内容を分析し、顧客のニーズや問題点を把握することで、サービスの質を向上させることができます。1
- パーソナライズされたUI生成: Webサイトのユーザーインターフェースを生成AIを用いてパーソナライズすることで、ユーザー体験を向上させることが可能です。2
開発作業の効率化
- ソフトウェア開発: IBMのProject CodeNetのようなデータセットを活用して、AIによるコードの理解と変換をサポートし、ソフトウェア開発の効率化を図ることができます。3
その他の活用例
- 広告制作: 広告やマーケティングは生成AIの出現によってどのように変化していくのか、導入事例から未来像を探ってみることができます。広告制作では約3割のクリエイターが生成AIを利用しています。
これらの活用例からもわかるように、生成AIは多岐にわたる業務プロセスにおいて、スタートアップの効率化とコスト削減に貢献することができます。しかし、AIの導入にはコストや種類の選定など、慎重な検討が必要です。導入の際には、目的や課題を明確にし、適切なAIツールを選定することが重要です。
ジェネレーティブAIの要素技術
LLM(大規模言語モデル)の主な要素技術は以下のようなものが挙げられます。
- トランスフォーマーアーキテクチャ
LLMではトランスフォーマーと呼ばれる特殊なニューラルネットワークアーキテクチャが使われています。トランスフォーマーは自己注目機構(セルフアテンション)を利用することで、入力シーケンスの任意の部分に注目できるため、長文の処理に適しています。 - 転移学習(Transfer Learning)
LLMは大規模なテキストデータから事前学習(プレトレーニング)を行い、その後特定のタスクに対してファインチューニングを行うことで、高い汎化性能を発揮します。事前学習により言語の一般的な知識を獲得し、ファインチューニングで特定タスクに特化させるという手法が取られています。 - 大規模なパラメータ数
LLMは数十億から数百億のパラメータ数を持つ大規模なモデルです。大量のパラメータにより複雑なパターンを学習できるため、高い性能が実現されています。 - 大規模なデータセット
LLMは数十億から数百億のテキストデータから学習されています。大規模なデータセットから言語の知識を獲得することが、高い性能につながっています。 - 並列計算
LLMの学習にはGPUやTPUなどの並列計算リソースが不可欠です。大規模なモデルとデータセットを扱うため、高い計算能力が求められます。 - テキスト生成モデル
LLMは言語モデリングの手法を応用したテキスト生成モデルであり、与えられた入力に対して次の単語列を予測することができます。この性質が質問応答などの自然言語処理タスクに活用されています。
このように、LLMは大規模なデータ・モデル・計算リソースと、トランスフォーマーなどの最新の機械学習の技術を組み合わせた、自然言語処理の最先端の技術と言えます。
ジェネレーティブAIの未来
ジェネレーティブAIの未来は、技術の進化とともに広がっています。特に、画像生成ツールが広く利用可能になったことで、それにできることの探求が大幅に進んでいます。1
しかし、有害なコンテンツの生成やAI作品の著作権や商標の問題など、新たな課題も生じています。1
ジェネレーティブAIの課題と限界
ジェネレーティブAIには、まだ解決すべき課題と限界が存在します。例えば、生成AIの出力は、学習データに大きく依存します。そのため、学習データが偏っている場合や、学習データに誤りが含まれている場合、生成AIの出力もそれに影響を受けます。また、生成AIは、大量のデータと高い計算能力を必要とします。
そのため、リソースが限られている場合や、データが不足している場合、生成AIの性能は制限されます。さらに、生成AIの出力は、人間が理解や判断をするのが難しい場合があります。そのため、生成AIの出力を適切に評価や管理するための新たなフレームワークやガイドラインが必要となります。
ジェネレーティブAIの導入に向けた注意点
ジェネレーティブAIの導入に向けては、以下のような点に注意が必要です。
- 目的と課題の明確化: 導入の目的や解決すべき課題を明確にすることが重要です。これにより、適切なAIツールを選定することができます。
- データの準備: 生成AIは、大量のデータを学習します。そのため、適切な学習データを準備することが重要です。
- リソースの確保: 生成AIは、大量のデータと高い計算能力を必要とします。そのため、必要なリソースを確保することが重要です。
- 出力の評価と管理: 生成AIの出力を適切に評価や管理するためのフレームワークやガイドラインを準備することが重要です。
OpenAIが次世代大規模言語モデル「GPT-5」の発表を今夏に計画か？
最新の噂や報告によると、OpenAIが大規模な新しい言語モデル「GPT-5」を2024年半ばに、場合によっては今夏にもリリースする可能性が高まっているようだ。ただし、OpenAI自身はGPT-5のリリース時期や、その存在自体を正式に確認していない。
期待されるGPT-5の主なポイント
- 匿名の情報源によると、一部の企業顧客にGPT-5のデモが最近提供され、「GPT-4を大きく上回る」と評価されたという。
- OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は今年「驚くべき新しいモデル」をリリースすると示唆しているが、それがGPT-5と呼ばれるかは確認していない。なお、アルトマン氏は2023年半ばの時点でGPT-5の開発は行われていないと以前発言していた。
- 一部の噂では、GPT-5はGPT-4の10倍の能力を持ち、人間並みのテキスト生成、完璧な翻訳、創作文章作成が可能とされている。ただし、これらの主張は未検証だ。
- トレーニング後、GPT-5は広範な安全性テストを受ける見込みで、これがリリース時期に影響を与える可能性がある。
- GPT-5がリリースされれば、人工知能の能力に大きな飛躍がもたらされ、人工般化知能(AGI)に一歩近づく可能性がある。
公式発表を待つ必要あり
このように、GPT-5をめぐる噂は興味深いものの、OpenAIからの正式な発表を待つ必要がある。アルトマン氏自身も一貫性のない発言をしているため、リリース計画は不確かだ。GPT-5の登場は時間の問題と思われるが、正確な時期と能力は分からず、さらなる重要な到来を示す新たな節目となるだろう。
サービスデザイン / サービス設計の重要性
- ユーザーニーズの具体的な把握
ユーザーの具体的なニーズを捉え、LLMの機能をどのように活用して価値を提供するかを明確にする必要があります。 - UI/UXデザイン
LLMの出力をどのようにUI/UXに組み込むか、ユーザーエクスペリエンスをデザインすることが不可欠です。 - コンテンツモデレーションとガードレール
LLMの出力を安全で信頼できるものにするため、以下のようなコンテンツモデレーションやガードレールの設計が重要です。- 出力内容の適切性確保(無礼な言動、差別的表現、個人情報漏洩などのフィルタリング)
- 一貫した出力の生成(同じ入力に対して常に同じ出力)
- 倫理的ガードレール(差別的・偏見的・有害な出力の防止)
- 法的ガードレール(データ保護、プライバシー保護など法令遵守)
- コンテキストガードレール(文脈に不適切な出力の防止)
- セキュリティガードレール(機密情報漏洩、悪意のある出力の防止)
- 適応型ガードレール(LLMの進化に合わせた継続的なルール更新)
つまり、LLMはあくまでも基盤技術であり、ユーザー視点に立ったサービスデザインが不可欠なのです。出力内容の適切性、一貫性、法令遵守、セキュリティなどの観点から、多角的にガードレールを設計し、LLMの進化に対応していく必要があります。
まとめ
ジェネレーティブAIは、技術の進化によって広がりを見せており、新たな可能性が探求されています。しかし、慎重な計画とリソースの確保が導入に向けて不可欠です。ジェネレーティブAIは、AIブームの第二波を形成し、多くの分野で新たな創造と効率化をもたらす重要なテクノロジーとして期待されています。
Chat GPTをはじめとする生成AIを使った新規事業も多様です。例えば、カスタマーサポートの最適化、内容を自動生成するブログサービス、学習支援ツールなどが考えられます。生成AIは膨大な情報を瞬時に処理でき、ユーザのニーズに応じて即座に対応する力があります。
静岡県静岡市や日本全国で導入を希望するお客様は是非ともご相談下さい。
