大量のデータ学習から新たなコンテンツを生み出せる生成AIは、ビジネスのあらゆる現場で活用されています。しかし具体的なメカニズムや利用シーン場面を想像できず、導入しようか迷っている企業も多いのではないでしょうか？
本記事では、生成AIの仕組みとメリット、活用事例、注意点などを紹介します。この記事を最後まで読めば、生成AIの概要を理解でき、自社で活用できるか判断できます。業務の生産性向上、クリエイティビティの促進をお考えの方は、ぜひ参考にしてください。
生成AIとは？仕組みとあわせて紹介
生成AIとはジェネレーティブAIとも呼ばれ、膨大な学習データから新たなコンテンツを生産するAIです。プロンプトと呼ばれるプログラムでAIに指示を与えると、文章や画像などを出力してくれます。
近年だと、2022年OpenAIが対話型生成AI「ChatGPT」をリリースしたことから、一気に注目が集まりました。他にも画像、動画に特化した生成AIも誕生し、プロのクリエイターと遜色ないコンテンツが社会に衝撃を与えました。
従来のAIとの違い
従来のAIとの違いは、一からコンテンツを生み出せるか否かです。
これまでのAIは、与えられたデータから規則性に従って回答を提示するだけでした。一方、生成AIではディープラーニングと呼ばれる大量のデータをインプットし、自ら学習してオリジナルコンテンツを生み出すことができます。
モデルというAIが元画像を学習し、そのデータの特徴を持った新たなデータを生成するのです。代表的なモデルは以下の通りです。
| モデル | 特徴・概要 | 活用場面 |
| VAE（Variational Auto-Encoder） | 元のデータから情報を抽出し、新しい画像・データを生成 |
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| GAN（Generative Adversarial Network） | 生成データがリアルに近づけるよう改善 |
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| GPT-3（Generative Pre-trained Transformer3） | 膨大なテキストを分析して、自然なテキストを生成 |
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生成AIの活用により、従来のAIでは達成できなかったクリエイティビティの実現が可能になりました。
生成AIで作成できるコンテンツ
生成AIによって作成できるコンテンツを6つ紹介します。
- 文章
- 動画
- 音声
- 画像
- 漫画
- プログラムコード
活用場面も交えて解説します。
文章
文章作成は生成AIが最も力を発揮するジャンルの1つです。データベースやネットワーク上のデータを学習し、人の質問に対して対話するように答えてくれます。
代表的なサービスはOpenAIが開発したChatGPTで、プロンプト次第では表作成やデータの出典まで可能です。文章生成AIを使えば、プレゼンや議事録のビジネス資料をスムーズに作成できます。商品のキャッチコピーが浮かばなかったら、たたき台も作れるでしょう。
動画
動画も生成AIの得意とするコンテンツです。テキストや画像から新たな動画を生成するため、企業のプロモーションや研修の講義動画、アニメーションやMVなど多様なシーンで活用できます。
撮影や編集の時間を削減できるだけでなく、専門スキルも不要なため、クリエイターでなくても動画を制作できます。
近年ではキャプジョンや翻訳機能が付いたツールも誕生しているので、海外に向けて動画マーケティングしたい企業にも魅力的です。
音声
音声生成AIとは、大量の音声データをインプットし、声の特徴を抽出して新たな音声を生み出すAIのことです。
単に文章を読み上げるだけでなく、声の抑揚も反映できるため、ナレーションや館内アナウンス、解説音声など多方面で活用できます。
音声収録用の人材やスタジオも不要なため、大幅なコスト削減も期待できるでしょう。
画像
画像生成AIとは、テキストによる指示を受けて画像を作るAIのことです。プロンプトに欲しい画像の内容を入力すると数十秒でオリジナルの画像を生成できます。
また、同じプロンプトを入力しても異なる画像を出力するため、アイデアを膨らませる際のたたき台として使うことも可能です。
ツールによってはユーザーのニーズを幅広く拾えるよう、複数の候補を提示する機能もあります。クラウドへのアップロードやコードへ変換してくれるサービスもあるため、多様な画像をスムーズに共有できるでしょう。
⑤漫画
近年では、漫画制作に重点を置いた生成AIも誕生しており、絵に自信がない方でも自分のイメージを漫画に落とし込むことができます。
アイデア出しやコマ割り、編集など必要な工程を網羅できる点も魅力です。複雑な描写も表現できるため、本格的な漫画制作でも重宝されています。
また、セリフの編集やキャラクター・背景のカスタマイズ機能が豊富なツールもあります。AIの手助けがあれば、より簡単に独自の世界観を生み出せるでしょう。
⑥プログラムコード
生成AIによってはプログラムコードも生成できます。人間の言葉で要件を指示すると、それに従ったコードを出力してくれます。
大量のコードが保存されたデータベースから学習するので、適切なコードを提案してくれる点が魅力です。そのため、従来では考えられなかった速度でシステムを実装できます。
とくに、反復作業や構造が複雑なアルゴリズムの実装で力を発揮するでしょう。
生成AIのメリット3つ
ここでは生成AIのメリットを3つ紹介します。
- 業務の生産性向上
- 人手不足の解消
- クリエイティブの促進
職種・業界を問わず生成AIの恩恵を受けることができます。順に見ていきましょう。
①業務の生産性向上
生成AIを活用すると、業務の生産性が飛躍的に向上する可能性があります。これまで人が行ってきた作業を生成AIに任せることで、業務量の削減や時短を実現できるからです。
議事録の作成を例に挙げると、文章データを与えて要点をまとめることを指示すれば、要約時間をスキップできます。プロモーション動画を撮影する際にも、機材やナレーターの準備と収録が不要になるため、その分時間も浮きます。
また、アンケートの分析や改善案の提示と言った高度な業務も生成AIに任せることができます。実際、東京電力エナジーパートナーが行った組織診断アンケートでは、カテゴリ分けや回答の要約をAIに任せた結果、短時間で部署ごとの課題を把握することに成功しています。
このように人力作業の代替、時間短縮の面から業務効率を大きく向上させられるでしょう。
②人手不足の解消
人手不足の解消を期待できるのも生成AIのメリットです。人が行っているビジネス文書・プログラミングコードの作成やイラスト制作、動画収録を自動化できるからです。
とくに専門分野での人手不足解消を期待できます。たとえばアニメ制作一つとっても、イラストを描き上げるようになるためには、それなりの下積み期間が必要です。動画撮影も、機器操作や見栄えに関する知識がないと動画のクオリティが落ちるでしょう。
しかし、スキルが求められる業務を生成AIに代替すれば、専門外の人材にも業務を任せられるでしょう。つまり採用の選択肢が広がるのです。
このように、さまざまな業態で人手不足を補える点が生成AIの魅力と言えます。
③クリエイティブの促進
アニメやイラスト、コピーライティングなどクリエイティブの促進につながるのも生成AIの強みです。生成AIの性能は急速に進化しており、プロの成果物と遜色ないクオリティを担保できるからです。
イラスト生成ツールにおいても色味や表情、幻想感とリアリティの調整まで自動化してくれます。音声生成AIも単に声を発するのではなく、用途を踏まえて読み手の抑揚まで忠実に再現します。
生成AIは、単純作業だけでなくアイデア創出の手助けもしてくれるため、クリエイティビティを後押ししてくれるでしょう。
生成AIの活用事例
生成AIのメリットを解説しましたが、自社にどう関係しているのか疑問な企業もいるでしょう。ここでは、企業における生成AIの活用事例を紹介します。自社での導入シーンをイメージしやすくなるので、じっくり読んでみてください。
社内アシスタントサービスの開発
パナソニックは文章生成AIを活用して業務の時間短縮に成功しました。
パナソニックでは、OpenAIの大規模言語モデルをベースに社内アシスタントサービス「ConnectAI」を開発しました。ConnectAIは、ChatGPTのようにテキストベースの質問を投げかけて回答するサービスです。多くの質問がリサーチやコード作成など業務に直結したもので、出力結果をそのまま業務改善に活かせたそうです。
たとえば自社の拠点情報を集計する業務では、コーディング前の作業が3時間から5分に短縮。社内広報のアンケート集計も1500件の分析に9時間要していたのが、6分に短縮されたとのことです。
生成AIのリサーチ能力と要約力を活かし、業務の改善を実現した好例です。
チャットボットによる問い合わせ件数削減
グリコは生成AIで応答システムを開発し、業務量の削減で成果を出しています。
バックオフィスの業務改善のために業務時間を集計したところ、問い合わせ対応が上位を占めていました。社内ポータルの検索性も低く、調べるより担当者に聞いた方が早いと考える社員も珍しくなかったようです。
そこで、自力で検索できる環境の構築と問い合わせ工数削減を目標に、チャットボットAIの開発に着手しました。チャットボットAIを導入した結果、電話やメールによる問い合わせ件数を31％削減することに成功。
今後はシステム専用のチャットボットAI開発も視野に入れるとのことです。
スタイリッシュなデザインを自動生成
コカ・コーラは、画像生成AIを使ったマーケティングで結果を出しています。
コカ・コーラでは、画像生成AIを使ってオリジナルのクリスマスカードを作れるサービスをリリースしました。テーマとシーン、スタイルを選び、プロンプトに指示を出すことで独自のカードを生成することができます。
学習データにはコカ・コーラが展開した広告も含まれ、企業のカラーを最大限に引き出したクリスマスカードを作成できます。企業ブランドと独自性を両立して、消費者の心をキャッチした事例と言えるでしょう。
生成AIを活用する際の注意点3つ
生成AIはクリエイティビティの向上や業務効率化など多様なメリットがありますが、課題が多いのも現状です。
ここでは生成AIを活用する際の注意点を紹介します。
- 具体的なプロンプトが必要
- 著作権に触れていないか確認
- 情報に誤りが出ることがある
①具体的なプロンプトが必要
生成AIに欲しいコンテンツを作ってもらうためには、具体的な指示が必要です。
たとえばデータを集計する際に、調査対象の範囲や出典の明記、グラフの形式など細かく定めないと欲しい結果は得られないでしょう。
とくに画像や動画だと、一発で想像通りのコンテンツを得られるケースは稀です。被写体の動きが不自然、表情が不明瞭といった意図しない結果が出てくる可能性が高いからです。
なるべく想像通りのコンテンツに近づけるよう、何度もプロンプトを練り直す必要があります。
②著作権に触れていないか確認
生成したコンテンツが著作権を侵害しているリスクも考慮しなければいけません。生成AIがネットワーク上のデータを元に学習しているからです。
アメリカの高級日刊新聞氏「ニューヨークタイムズ」では生成AIに過去の記事データを学習され、購読の機会を奪われたとMicrosoft社に損害賠償を請求しました。他にも世界的に有名なファンタジー作家が「ChatGPTが無断で作品データを使用している」と主張しています。
このように著作権に配慮しないと、著作者から訴えられる可能性があります。
コンテンツが著作権に触れていないか入念にチェックしましょう。判断が難しい場合は著作権に精通した弁護士に相談するのも一つの手です。
③情報に誤りが出ることがある
生成AIが作ったコンテンツ（とくにテキスト）の情報が誤っている可能性があります。
たとえば、人物紹介の記事を作成する際に生年月日やキャリアなどが間違っている、といったようにです。
誤りとまではいかなくとも、情報源が古い、利用シーンの実態に合っていないコンテンツは多々出てきます。生成された情報を鵜呑みにするのではなく、情報の裏取りまでする必要があるでしょう。
プロンプトで出典情報を細かく指示するのも有効です。
生成AIの仕組みのまとめ
本記事では生成AIの仕組みとメリット、活用事例、注意点などについて紹介しました。
生成AIは業務の自動化や高品質なコンテンツを生み出せる点などから、あらゆるビジネスシーンで活用されています。従来の作業を数十分の一にした事例もあり、今後も企業の競争力を後押しするでしょう。
一方で、著作権の侵害やプロンプトの工夫など課題が多いのも事実です。生成AIの活用に困ったときには、ぜひ本記事を読み返してください
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