生成AI入門｜初心者向け簡単ガイド
生成AIは、従来のAIとは異なり、新しいコンテンツを生み出す能力を持っています。大量のデータを学習することで、まるで人間のように創造的なアウトプットを生成できるのが最大の特徴です。
本記事では、生成AIの基礎知識から、その種類、メリット・デメリット、そして具体的な使用例まで、網羅的に解説します。生成AIを使ってみたいと考えている方は、ぜひ最後までご覧ください。
生成AIとは？
生成AIは機械学習、特にディープラーニングを用いて新しいコンテンツを生成するAI技術です。ディープラーニングとは、人間の脳の働きを参考に作られたコンピュータが、まるで人間のように学習することです。ディープラーニングは大量のデータを読み込んでパターンを見つけ出せます。それを使って新しい文章や画像を作るのが生成AIです。
生成AIを活用すれば、テキスト・画像・音声・コードなど、多様なコンテンツを作れます。以下では、生成AIの特徴・仕組み・使い方を解説していきます。
生成AI（ジェネレーティブAI）の特徴
生成AIは、従来のAIのように既存データの分析や分類にとどまらず、新しいものを生み出す点が特徴的です。コンテンツ制作・プロトタイプ作成・教育など幅広い分野で応用されており、専門知識がなくても使いやすいツールが次々と登場しています。
例えば、テキスト生成AIであれば簡単な指示だけで小説や詩・記事・プログラミングコードなどを生成できます。画像生成AIでは、テキストによる指示や既存の画像を基に、全く新しい画像を作成可能です。
専門的な知識や高度なスキルを必要とせず、直感的な操作で利用できるものが多く、誰でも手軽に生成AIを活用できる環境が整いつつあります。その手軽さから、個人の創作活動から企業の業務効率化まで、幅広い用途への応用が期待されています。
生成AIの仕組み
生成AIの仕組みは、人間の脳の働きを模倣した学習方法である「ディープラーニング」を主に活用しています。人間が多くの経験を積むことで知識やスキルを身につけるのと似ています。
例として、犬の画像を大量に学習させたAIを想像してみてください。AIは、ニューラルネットワークを通じて犬の画像に共通する特徴（例：耳の形・鼻の形・毛並み・色など）を学習します。
学習が進むにつれて、AIは「これは犬の画像だ」と判断できるようになり、最終的には、全く新しい犬の画像を生成することも可能になります。十分な量のデータを学習することで、AIは新しいデータに対しても適切なコンテンツを生成できるようになります。
例えば、「尖った耳」という特徴を入力すると、AIは学習した犬の画像データをもとに、その特徴に合わせて「シェパード犬のような耳の形」や「立ち耳の警戒した表情」をそれらしく描き出せます。このように、AIは学習した犬の画像に含まれる特徴（耳の形、毛並み、体型など）のパターンを組み合わせ、確率的に最も自然な犬の姿を選び出して、新しい画像を作り上げていきます。十分な量の犬の画像データを学習することで、「小型犬」や「茶色い毛並み」といった指示に応じて、これまでにない新しい犬種の姿を創造することも可能です。
生成AIの基本的な使い方
生成AIは、まるで会話をするように指示を出すだけで使えます。例として、ChatGPTを使った具体的な手順を説明します。
まず、ChatGPTのWebサイトにアクセスし、アカウントを作成またはログインします。ログイン後、画面下部にあるテキスト入力欄に指示を入力します。この指示のことを「プロンプト」と呼びます。
例えば「東京のおすすめ観光スポットを5つ教えて」と入力してみましょう。ChatGPTはプロンプトに基づいて数秒で回答を生成します。提示された観光スポットが希望に合っているか、情報に誤りがないかを確認しましょう。もし結果が思わしくない場合は「東京のおすすめ観光スポットを5つ教えて。子供連れで楽しめる場所がいいです。」のように修正してみてください。さらに詳しい回答が出てきます。
生成AIと従来AIの違い
従来のAIである識別系AIは、データの分類や認識が中心です。例えば、画像に何が写っているかを判断するといったタスクを行います。一方、生成AIは全く新しい画像を生成します。以下で違いを詳しく見ていきましょう。
AI（人工知能）との違い
AIは人工知能の総称であり、データ分析・認識・予測・意思決定など、人間が行う知的な作業をコンピュータで模倣する技術全般を指します。生成AIはAIの一分野であり、新しいデータやコンテンツを生成することに特化しています。
従来のAIは、主に既存データに基づいた判断や分類などのタスクが中心でしたが、生成AIは創造性を伴うアウトプットを生み出せる点が大きな違いです。
識別系AIとの違い
識別系AIは既存のデータを入力として受け取り、データを分類したり特定のパターンを認識したりするAIです。例えば、画像認識や音声認識などが挙げられます。
一方、生成AIは新しい画像・文章・音声などを生成します。識別系AIが判断や分類を主な役割とするのに対し、生成AIは新しいものを生成することに重点が置かれています。
RPAとの違い
RPA (Robotic Process Automation) は、定型的な業務プロセスを自動化するツールです。データ入力やファイル転送など、ルールベースで実行できる作業を自動化します。
生成AIは創造的なアウトプットを生成するため、RPAとは根本的に異なるものです。RPAは定型作業の効率化に適している一方、生成AIは柔軟性と創造性が求められる作業に使われます。
LLM（大規模言語モデル）との違い
LLM (Large Language Model) は、大量のテキストデータを学習し、人間のような自然なテキストを生成するAIモデルです。LLMは生成AIの一種であり、テキスト生成に特化しています。
生成AIという概念でいうと、テキスト以外にも画像・音声・動画なども生成できるものがあります。
生成AIの種類
生成AIと一口にいっても、その種類は次のとおり様々です（以下で紹介する代表的なAIツールは2025年1月時点の情報です）。
- 画像生成AI
- テキスト生成AI
- 動画生成AI
- 音声生成AI
- 3Dモデル生成AI
画像生成AI
画像生成AIは、テキストによる指示や他の画像を元に新しい画像を生成するAIです。絵画・写真・イラストなど、様々なスタイルの画像を自動生成できます。最近では芸術作品の制作やデザイン作成、広告素材の作成などに活用されています。ImageFXが代表的な画像生成AIです。
テキスト生成AI
テキスト生成AIは、文章・コード・詩・小説などを生成するAIです。チャットボット・記事作成・翻訳・校正など、様々な用途に活用されています。ChatGPTとGeminiが代表例です。
動画生成AI
動画生成AIは、動画やアニメーションを自動生成するAIです。短い動画クリップの作成・広告映像制作・ゲーム開発などに利用されています。RunWay・VideoFXが主なツールです。
音声生成AI
音声生成AIは音声・音楽・ナレーションなどを生成するAIです。音声合成・音楽作曲・吹き替えなどに活用されています。Suno、MusicFXなどが代表例です。
3Dモデル生成AI
3Dモデル生成AIは、立体的なオブジェクトやデザインを生成するAIです。ゲーム開発・製品設計・建築・医療など、様々な分野での活用が期待されています。NVIDIA OmniverseやPoint-Eが例に挙げられます。
生成AIで使われる代表的なモデル
ここからは生成AIで使われる代表的なモデルを具体的に紹介します。
- GPT
- VAE
- GAN
- 拡張モデル
GPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）とは、OpenAIが開発した大規模言語モデルです。「大規模言語モデル」とは、人間が書いたような自然な文章を生成するように訓練されたAIモデルのこと。代表的な例として、ChatGPTやGPT-4などが挙げられます。
GPTは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習することで、人間のように自然な文章を作成します。テキスト生成AIの基盤となる重要な技術です。
VAE
VAE（Variational Autoencoder）は、データの圧縮と再生成を行うモデルです。複雑なデータをよりシンプルな形で表現し、それを元に戻すことができるため、画像や音声データの生成や変換に利用されます。VAEは比較的シンプルな構造で安定性が高い特徴があります。
GAN
GAN（Generative Adversarial Network）は、2つのネットワーク（生成器と識別器）が競い合うように学習することで高精度なデータを生成するモデルです。生成器は新しいデータを作成し、識別器は本物のデータか生成されたデータかを判別します。
競争によって、生成器はよりリアルなデータを作成する能力を上げていけます。DeepFake（AIを用いて作成される偽動画）や画像の補完技術などに活用されている技術です。
拡張モデル
拡張モデルとは、既存のAIモデルを特定の用途に合わせて機能強化したモデルのことです。例えば、画像生成AIに特定の画風を学習させることで、瞬時にその画風の絵を生成するようになります。テキスト生成AIに特定の分野の知識を学習させれば、その分野に特化した文章を作成できるようになります。
生成AIを活用するメリット
生成AIを活用すると以下のようなメリットがあります。
- 業務の効率化
- アイデアの創出
- 顧客との関係強化
業務の効率化
生成AIを使えば、これまで人が行っていた繰り返し作業やコンテンツ作成を自動化し、大幅に業務時間を短縮できます。例えば、報告書作成・データ入力・画像編集などをAIに任せれば、担当者はより重要な業務に集中できます。人件費削減にもなり、業務効率の大幅な改善が期待できるでしょう。
アイデアの創出
生成AIは、斬新なアイデアを生み出したいときにぜひ活用したいツールです。過去のデータやトレンドを分析し、今までにない発想や提案を提示します。
例えば、新しい健康食品を開発するときに「腸内環境改善」という漠然としたテーマをAIに入力するだけで、具体的な成分の組み合わせやターゲット層の分析結果など、複数のアイデアを提示してくれます。さらに、既存製品の売上データ・顧客の購買履歴・市場トレンドなどを学習させることで、競合他社にはない独創的な商品コンセプトを生み出すことも可能です。
専門性の高い作業を自動化できる
生成AIの魅力は、専門知識が必要な作業まで自動化できる点にあります。例えば、文章作成が苦手な人でもAIにキーワードやテーマを伝えるだけで、質の高い記事やレポートを生成できます。また、デザインのスキルがなくても、AIを使えばプロ並みの画像やイラストを描くことも可能。これまで専門家しかできなかった作業を誰もが手軽に行えるようにし、より多くの時間を本来の仕事に集中させてくれます。
生成AIを活用した場合のデメリット
反対に、生成AIを使った場合のデメリットも把握しておきましょう。
- 誤ったコンテンツを生成することがある
- 悪用されるリスクがある
- 人の業務を奪う可能性がある
誤ったコンテンツを生成することがある
生成AIは賢いですが、完璧ではありません。インターネット上の膨大なデータで学習しますが、中には間違った情報や偏った意見も含まれています。
例えば「地球は平らだ」という誤情報も学習データに含まれると、生成AIがそれを事実として出力してしまう可能性があります。そのため、生成AIが作ったコンテンツは、常に内容が正しいかを確認する必要があります。他の情報源と比較したり専門家の意見を参考にしたりするなど、慎重に利用することが大切です。
悪用されるリスクがある
生成AIは便利なツールですが、使い方によっては悪用されるリスクも抱えています。精巧な偽画像や動画の作成、フェイクニュースの拡散、他人の著作物を無許可で複製するなど、悪意を持った利用が懸念されています。まるで包丁のように、使い方を誤ると危険な道具になり得るのです。
生成AIを安全に利用するためには、倫理的なガイドラインを遵守し、責任ある行動を心がけることが重要です。開発者、利用者、そして社会全体で協力し、悪用を防ぐ対策を講じていく必要があります。
人の業務を奪う可能性がある
生成AIは、これまで人間が行っていた作業を自動化できるため、一部の仕事がなくなる可能性が懸念されています。例えば、イラストレーターの仕事の一部は、画像生成AIが代替できるようになるかもしれません。工場の自動化で一部の作業員の仕事が機械に置き換わったように、生成AIも人間の仕事を代替する可能性があるのです。
しかし、同時に新しい仕事も生まれると考えられています。AIを管理・運用する仕事や、AIでは代替できないクリエイティブな仕事など、人間の能力が活かせる分野は残るでしょう。
生成AIを使用する上での注意点
最後に、生成AIを使用する上での注意点を3つお伝えします。
- 個人情報や機密情報の入力を避ける
- 適切な指示を与える
- 成果物を目視で検証・編集する
個人情報や機密情報の入力を避ける
生成AIは便利なツールですが、個人情報や会社の秘密情報を入力するのはやめましょう。AIを通じて外部に情報が漏れてしまう危険性があります。安全に使うためには、どんな情報なら入力しても大丈夫か、よく考えてから使うことが大切です。
適切な指示を与える
生成AIに欲しいものを作ってもらうには、指示を具体的に出すことが重要です。「〇〇について教えて」ではなく、「〇〇について300文字で教えて。小学生にもわかるように書いて」のように、詳しく指示を出しましょう。あいまいな指示だと、生成AIが勘違いして、思っていたものと違うものができてしまう可能性があります。
成果物を目視で検証・編集する
生成AIが作った文章や画像などは、必ず自分の目で確認し、必要があれば修正しましょう。生成AIは完璧ではなく、間違った情報や偏った意見を生成してしまうこともあります。公開したり仕事で使ったりする前に、最終チェックを欠かさないようにしましょう。
まとめ
生成AIは、様々な分野で革新的な変化をもたらす可能性を秘めた強力なツールです。メリット・デメリットやリスクを理解し、倫理的な側面にも配慮しながら活用しましょう。
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