生成AIは？従来AIとの違い・種類・できることも紹介

2023/12/16

生成AI（Generative AI）は、従来のAIとは異なる手法を用いてデータやコンテンツを生成する技術です。

近年AIが注目される中、生成AIは画像や音楽、文章を生成できるためさまざまな職種で活用していくことが可能です。　

そこでこの記事では生成AIがどんな特徴があるのか、どのような種類があるのかなど徹底解説していきます。

• 生成AIに興味がある方
• 社内のIT人材が不足している方
• 生成AIと従来のAIの違いについて知りたい方

これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AIの特徴がわかるのはもちろん、どういう風に活用していけば良いかなども丸わかりですよ。

生成AIと従来のAIの違い

従来のAI

従来のAIは、大量のデータを学習し、そのパターンを認識・予測することに主に使用されてきました。

具体的なタスクに特化したアルゴリズムを使用し、データから特徴を抽出して解析することで、分類、予測、意思決定などのタスクを実行します。

生成AI

生成AI（Generative AI）は、機械学習の分野で、新しいデータやコンテンツを生成する技術です。

従来のAIはデータからパターンを学習して予測や分類を行いますが、生成AIはデータを作成することに焦点を当てます。

GANsやVAEsなどのモデルを用い、画像、音楽、文章などの新しいコンテンツを生成します。

この技術は、アート、音楽、エンターテイメント、医療など多岐にわたる分野で革新的な応用が期待されています。

生成AIの種類

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANsは、2つのニューラルネットワークで構成され、互いに競い合う仕組みです。

1つのネットワークがデータを生成し、もう1つのネットワークがそれを評価します。

これにより、本物のデータと区別できないような偽のデータが生成されます。

Variational Autoencoders (VAEs)

Variational Autoencoders（VAEs）は、生成モデルの一種であり、データを効率的に表現し、新しいデータを生成するための確率的潜在空間を学習します。VAEsは、エンコーダーとデコーダーという2つのニューラルネットワークから構成されます。

エンコーダーは、入力データを潜在空間にマッピングし、そこから確率的な潜在変数（潜在表現）を生成します。デコーダーは、この潜在変数を使用して、元のデータを再構築します。

訓練時には、VAEsは入力データを再現する能力と、潜在空間でのデータの連続性を学習します。

これにより、潜在空間内での操作や新しいデータの生成が可能となります。

VAEsは、画像生成、音楽生成、異常検知などの領域で幅広く応用され、高次元のデータを効果的に処理する手法として重要性を増しています。

Transformers

Transformersは、自然言語処理（NLP）や画像生成などの様々なタスクに使用される深層学習モデルの一種です。

従来のリカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは異なり、セルフアテンションメカニズムを使用しており、長距離の依存関係を効率的に処理します。

Transformerモデルは、複数のエンコーダーとデコーダー層から構成され、入力シーケンスから潜在表現を抽出し、出力シーケンスを生成します。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）、BERTの派生モデルなど、多くの派生バージョンが存在し、言語モデリング、文章生成、機械翻訳、質問応答システムなどのNLPタスクで優れた性能を示しています。

また、ビジョンタスクにおいても、画像キャプショニングや画像生成などで利用され、幅広い領域で革新的な成果を生み出しています。

Transformersの登場により、自然言語処理や機械学習の分野における最先端の技術として注目を集めています。

生成AIができること

画像生成

GANsやVAEsを使用して、リアルな画像やイラストを生成することができます。これは、芸術的な表現やデザイン、医療画像の生成などに活用されます。

画像生成技術は、画像のスタイルを変換することも可能です。例えば、有名な画家のスタイルで写真を描いたり、写真を絵画風に変換したりすることも可能です。

さらに特定の条件や制約の下で画像を生成することができます。例えば、特定の顔の表情を指定したり、特定のスタイルでの画像生成を行ったりすることも可能。

生成AIを利用して、既存のデータセットを拡張し、新しいデータを生成することで、機械学習モデルのトレーニングデータを増やすことができます。

音楽・メロディの生成

生成AIは、過去の音楽データを学習し、新しい楽曲を作曲することができます。これにより、様々なジャンルやスタイルの楽曲を自動生成すること可能。さらに特定の作曲家や楽曲のスタイルで新しいメロディを生成することも。

例えば、ベートーヴェン風のメロディやジャズ風の楽曲など、特定のスタイルに合わせて作曲することができます。

さらにAIは音楽理論に基づき、メロディの構造化や調和に関するルールを適用し、メロディや和声の生成を行います。これにより、洗練された楽曲を生成することが可能です。

これらの能力により、生成AIは音楽制作、作曲、音楽教育などの分野で革新的な役割を果たしています。音楽の創造性を高め、新しい音楽の制作や表現に貢献しています。

文章や文章の要約

自然言語生成モデルを使用して、与えられたテキストや指示に基づいて、自然で流暢な文章を生成することができます。これにより、論文、小説、ニュース記事など、さまざまなジャンルの文章を自動生成することが可能です。

さらに長文を要約もできるため、情報を効率的に伝えることができます。

その他、多言語対応のモデルもあり、複数の言語で文章生成や要約が可能です。これは、翻訳や異なる言語間での情報共有に役立ちます。

顔やキャラクターの生成

生成AIは、顔やキャラクターの生成においても驚くべき進歩を遂げています。GANsやVAEsを用いた生成AIは、リアルな顔の画像を生成できます。これにより、さまざまな顔の特徴や表情を持つ人物の画像を自動的に生成することが可能です。

さらに顔だけでなく、ファンタジー、アニメ、ゲームのキャラクターを生成することも可能です。異なるスタイルや特徴を持つキャラクターを自動的に作成できます。

顔やキャラクターの生成において、生成AIは創造性と多様性を提供し、ゲーム、エンターテイメント、グラフィックデザインなどの分野で幅広く活用されています。

まとめ

いかがでしたか。本日は生成AIに関して従来AIとの違い・種類などを紹介していきました。

生成AIは従来のAIと違い、新しいデータやコンテンツを生成する技術を持っていましたね。

画像やキャラクター、音楽や文章の生成ができるため、ゲーム、エンターテイメント、グラフィックデザインなどさまざまな分野で活用していくことが可能です。

ぜひ生成AIを活用してコンテンツの幅を広げてみてはいかがでしょうか。