生成AIとは

企業向け生成AIユースケース15選

生成AI（ジェネレーティブAI）の定義

学生向けの説明（初級）：

生成AI（ジェネレーティブAI）とは芸術、音楽、ソフトウェアコード、執筆などで新しいオリジナルコンテンツを作成できるテクノロジーです。ユーザーがプロンプトを入力すると、人工知能（AI）がインターネット上の既存の例から学習した内容に基づいて応答を作成しますが、それがしばしば他にはない独創的な結果を生み出します。

開発者向けの説明（技術的）：

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、オリジナルのコンテンツを生成する能力があるコンピュータモデルを中心に構成されている人工知能の1分野です。大規模言語モデル、ニューラルネットワーク、機械学習の力を活用して、生成AIは人間の創造性を模倣して新しいコンテンツを生み出すことができます。こういったモデルは、大規模なデータセットと深層学習アルゴリズムを使って訓練し、データ内に存在する基本的な構造、関係性、パターンを学習します。その結果は新しく独自な出力で、画像、動画、コード、音楽、デザイン、翻訳、質問の回答、文章といった入力のプロンプトに基づいたものです。

生成AIはどのように作動しますか？

生成AI（ジェネレーティブAI）モデルは、人間の脳にあるニューロンの働きをモデル化したニューラルネットワークを使って作動し、既存のデータからパターンや特徴を学習することで機能します。このモデルは次に、学習したパターンに沿った新しいデータを生成できます。たとえば、画像のセットで訓練した生成AIモデルは、訓練に使用した画像とよく似た新しい画像を作成できます。これは、言語モデルが文脈を構成する単語を基にして拡張テキストを生成する方法に似ています。

生成AIは、敵対的生成ネットワーク（GAN）、大規模言語モデル、変分オートエンコーダーモデル（VAE）、トランスフォーマーといった高度な技法を駆使して、幅広い分野にわたるコンテンツを作成します。こういったアプローチの詳細を以下にて説明します。

大規模なデータセットで学習したこれらのモデルでは、その出力を反復訓練プロセスを通して改善していきます。モデルは与えられたデータ内の関係性を分析し、提示された例から効率的に知識を獲得します。そのパラメータを調整し、希望する出力と生成した出力の差異を最小限に抑えることで、生成AIモデルは高品質で状況にあったコンテンツを作成する能力を向上し続けます。風変わりな詩であれ顧客サポート応答のチャットボットであれ、その結果は多くの場合、人間が作成したコンテンツと区別がつかない場合があります。

ユーザーの観点からすると、生成AIは多くの場合、最初のプロンプトから始めてコンテンツ生成のガイドとし、その後、反復往復処理を行って、差異を探求し磨き上げていきます。

こちらの動画を見ると、生成AIの仕組みに対する理解が深まります。ビジネスや組織への導入を検討する際に考慮すべきことを確認できます。

生成AIモデルの種類

生成AI（ジェネレーティブAI）は、さまざまなモデルを採用して、新しい独自のコンテンツを作成できるようにします。最も一般的な生成AIの種類のいくつかを以下に挙げます。

敵対的生成ネットワーク（GAN）：GANは、生成ネットワークと識別ネットワークという2つの主要コンポーネントで構成されています。生成ネットワークは、訓練データから学習したパターンを基に、合成データを作成します。識別ネットワークは、その生成されたデータの信憑性を現実のデータと比較して評価し、それが本物か偽物かを判断する、審判の役割をします。訓練プロセスは、生成ネットワークにより本物らしい出力を生成するように教え、一方識別ネットワークは本物のデータと合成データの見分け方を改善していきます。GANは、画像生成に幅広く使用されており、驚くほどリアルなビジュアルの作成において大きな成果をあげています。

変分オートエンコーダー（VAE）：VAEはデータのエンコードとデコードを学習するニューラルネットワークです。エンコーダは、入力データを潜在空間と呼ばれるより低次元の表現に圧縮します。一方デコーダは、潜在空間から元のデータを再構築します。VAEは、潜在空間のポイントをサンプリングすることで新しいデータを生成し、それを意味のある出力にデコードします。このアプローチは特に画像合成や音声合成に有効で、潜在的な表現を操作して多様で独創的な出力を生成できます。

大規模言語モデル（LLM）：ChatGPT（Generative Pretrained Transformer）のような最も一般的なタイプのLLMは、膨大な量のテキストデータで訓練されます。こういった洗練された言語モデルでは、教科書やウェブサイトからソーシャルメディアへの投稿まで、さまざまな知識を使用します。トランスフォーマーアーキテクチャーを活用して、指定のプロンプトに基づいて、一貫した文章を理解し生成します。トランスフォーマーモデルは大規模言語モデルで最も一般的なアーキテクチャです。エンコーダとデコーダで構成され、特定のプロンプトからトークンを作成してデータを処理し、データ間の関係性を見出します。

本来、トランスフォーマーモデルは一連の単語において次に何が来るのかを予測し、人間のスピーチをシミュレートするものです。LLMには実際の会話、質問の回答、独創的で人間的な応答の生成に関与する能力があり、チャットボットやコンテンツ作成から翻訳までの、言語関連の用途にとって理想的なソリューションとなっています。

ベクトル表現や埋め込みへの変換などの生成AIの手順を示す図

生成AIのメリット

生成AI（ジェネレーティブAI）は、個人レベルでも商業レベルでも強力なメリットがあります。そしてその影響は技術の進歩と共に拡大する一方です。短期的には、すぐに効果が得られる重要な利点のひとつとして、ワークフローの効率改善と合理化が挙げられます。タスクを自動化する能力により、人と企業の両方の貴重な時間、労力、リソースを削減します。メールの草稿作成から予約の履行まで、生成AIはすでに効率性と生産性を高めつつあります。生成AIによる変革の例を以下にいくつか挙げます。

  • 自動コンテンツ作成により、企業や個人が高品質でカスタマイズされたコンテンツを大規模に作成できます。これはすでに分野を超えて、特に広告、マーケティング、娯楽、メディア製作に影響を与えています。
  • 生成AIは、芸術家、デザイナー、作家、建築家などのクリエイターにとってインスピレーションを与えるツールとして機能し、新たな可能性を探求し、新しいアイデアを生み出し、クリエイティブな制作の限界を押し広げることを可能にします。生成AIと連携することにより、クリエイターは以前は想像もできなかったレベルの生産性を達成でき、より多くの絵画、デザイン、文学、ジャーナリズム、建築、動画、音楽、ファッションへの路を開くことができます。
  • 生成AIモデルは、新しい解決策や考え方を必要とする問題解決タスクや、意思決定を改善するためのデータ分析に活用できます。たとえば製品設計において、AIを活用したシステムは新しいプロトタイプを生成したり、固有の制限や要件に基づいて既存の設計を最適化したりすることができます。研究開発における実用的な応用は、革命的な進歩の可能性があります。複雑な情報を数秒で要約する能力によって、幅広い範囲における問題解決のメリットが得られます。
  • 開発者にとっては、生成AIによってコードの作成、チェック、実装、最適化プロセスを合理化できます。
  • 消費者と直接やり取りする事業においては、生成AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントが、カスタマーサポートの強化、応答時間の短縮、リソース負担の軽減を実現できます。

関連：[eブック] GenAIの運用化のためのエグゼクティブガイド

生成AIの課題と制限

生成AIは計り知れない可能性を秘めていますが、ある種の課題と制限にも直面しています。主な懸念として以下のようなものがあります。

データバイアス：生成AIモデルは、訓練されたデータに依存しています。訓練データに偏りや制限があると、こういった偏りが出力に反映されます。組織がモデルを訓練するデータを慎重に限定すれば、あるいはそのニーズに固有のカスタマイズし特化したモデルを使用すれば、このリスクを低減させることができます。

倫理的な考慮事項：現実的なコンテンツを作成できる生成AIモデルの能力は、人間社会への影響や、誤用・悪用される可能性といった倫理的な懸念を生み出します。生成AIテクノロジーの責任ある、倫理的な使用の確保は、現在我々が直面している問題です。

信頼性の低い出力：生成AIとLLMモデルは、ハルシネーション（事実と異なる情報を生成すること）を起こすことが知られています。この問題は、モデルが関連情報にアクセスできない場合に悪化します。その結果、不正確な回答や誤った情報を、あたかも事実であるかのように自信を持ってユーザーに提供してしまいます。コンテンツに現実味があるほど、不正確な情報であるという特定が難しくなります。

ドメイン固有性：分野固有のコンテンツに関する知識不足は、ChatGPTのようなGenAIモデルの一般的な制限です。モデルは訓練を受けたデータ（しばしば公開されているインターネットデータ）に基づいて、一貫性のある、文脈に沿った関連する応答を生成できますが、たとえば組織の所有物であるソフトウェアや内部文書といった、分野固有のデータにアクセスしたり、独自のナレッジベースに依存する答えを出すことができないことがしばしばあります。この制限は、その分野固有の文書やデータへのアクセスを提供することで、最小限に抑えることができます。

適時性：モデルは、訓練を受けた時点のデータのみを最新情報としています。モデルの応答は「訓練時点での最新」データに基づいてのみ提供され、使用時点での最新データには基づいていません。

計算要件：大規模なGenAIモデルの訓練と実行には、強力なハードウェアや拡張メモリなど、相当する計算リソースが必要です。こういった要件にはコストがかさみ、一部のアプリケーションにとってはアクセス性と拡張性が制限されます。

データ要件：大規模な生成AIモデルの訓練には、大規模なコーパスへのアクセスも必要であり、その保存には時間と費用がかかります。

情報源に関する懸念：世代AIモデルはコンテンツの参照元を必ずしも特定せず、複雑な著作権や出典に関する問題が生じます。

解釈性の欠如：生成AIモデルはしばしば「ブラックボックス」として動作するため、その意思決定プロセスを理解することが非常に困難となります。解釈可能性が欠如していると信頼がおけなくなり、重要な用途においては採用が制限される場合があるかもしれません。

モデルのデプロイと管理プロセス：適切なモデルを選択するには、実験とスピーディなイテレーションが必要です。また、生成AIアプリケーションのための大規模言語モデル（LLM）のデプロイは、多くの開発者にとって複雑で時間がかかり、習得も容易ではない作業です。

生成AIユースケース

このテクノロジーは比較的新しく、急速な進化を遂げている段階ですが、生成AIはさまざまな用途や業界にわたってすでに強固な地盤を築いています。企業は生成AIを活用したユーザーアプリケーションを構築することで、満足度、売上、収益性を高める新しい顧客エクスペリエンスと、コストとリスクを抑えながら生産性を向上できる新たな従業員ワークフローを確立できます。ユースケースとして以下のものがあります。

  • テクノロジーにおけるAI：生成AIは、テクノロジー組織がインタラクティブなサポートとナレッジベースを活用して顧客体験とサービスを強化し、コードを記述して試作をモデル化することで製品の研究開発を加速し、情報を迅速に合成して抽出するAIベースのアシスタントで従業員のワークフローを再定義するのに役立ちます。
  • 政府におけるAI：国や地方の行政機関は、生成AIがどのようにしてより個人化された関連性の高い公共サービス、より正確な調査と情報解析、従業員の生産性向上、住民のデジタル体験の合理化などを実現できるかを考えています。
  • 金融サービスにおけるAI：銀行、保険会社、資産管理会社、信用調査機関、その他の金融機関は、GenAIを活用して、リテールバンキングアシスタント、セルフサービス型顧客チャットボット、バーチャルファイナンシャルアドバイザー、ローンアシスタントなど、売上収益に影響を与える革新的な顧客体験を構築できます。また、生成AIによって、従業員が関連情報を見つける能力を向上させ、ワークフローを高速化することもできます。不正の検知、リスク管理、市場調査、セールス&トレーディングのいずれにおいても、AIベースのアシスタントを活用することで、手動タスクの時間を削減し、意思決定をスピードアップできます。
  • 広告とマーケティングにおけるAI：生成AIは、広告やマーケティングキャンペーン、ソーシャルメディア投稿、製品説明、ブランディング資料、マーケティングメール、パーソナライズされた推薦事項、その他多くのターゲットマーケティング、アップセル、クロスセル戦略のための自動化された低コストコンテンツを提供します。消費者データと分析に基づいて、カスタマイズされたコンテンツを作成できるため、生成AIは顧客エンゲージメントやコンバージョン率を高めることができます。またデータを用いた顧客のセグメンテーションに活用して、キャンペーンを展開するターゲットグループの反応を予測できます。
  • 医療におけるAI： 生成AIモデルは、医療画像分析、疾患診断、薬物相互作用の特定、創薬の迅速化に役立ち、時間とリソースを節約できます。モデルは合成薬データを生成することで、限定的なデータセットの拡張と診断システムの精度の改善に役立てることができます。
  • 自動車および製造業におけるAI：GenAIは、自動車および製造業の企業に、運用技術の問題の特定、インタラクティブなサプライチェーン管理、デジタルツインによる予知保全、あらゆる業務に関連するバーチャルアシスタントなど、従業員の業務を合理化するための関連ツールキットを提供する能力を与えます。また、顧客エクスペリエンスと顧客維持率を向上させるために、インタラクティブなデジタルマニュアル、セルフサービス型チャットボット、製品構成支援ツールなどの開発を検討することもできます。
  • アートとメディアにおけるAI：恐らく他のどの分野よりも、生成AIはクリエイティブな分野で革命を起こしています。アーティストやデザイナーが独自の作品をより速く創り上げ、ミュージシャンが新しいメロディを作曲し、ゲームデザイナーがまったく新しい世界を表現し、映画製作者が視覚効果やリアルなアニメーションを作成する際に、生成AIが力を発揮します。映画会社やメディア会社は、たとえば出演している俳優の声を使って別の言語に翻訳するといった機能を使って、コンテンツをより経済的に作成することもできるようになります。
  • eコマースと小売におけるAI：GenAIは、買い物客の購入パターンを使用して新製品を推奨し、よりシームレスなショッピングプロセスを作成することで、顧客に対してよりパーソナライズされたeコマースを提供するのに役立ちます。小売り業者やeコマース企業にとっては、AIはより直感的なブラウジングからAIを有効活用した顧客サービス機能など、チャットボットやAIが回答するFAQ（よくある質問）セクションを活用して、より良いユーザー体験を提供できます。

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生成AIの今後

生成AIの未来は輝かしいものです。技術の進歩に応じて生成AIモデルも一層洗練され、さまざまな国際的課題がターゲットとなります。AIは分子溶液の生成とテストを行い、R&Dのプロセスを早めて、創薬の研究と開発を大幅に加速する可能性があります。たとえばPfizerはAIを使用して、最初にコロナウイルス感染症が大流行した時1にワクチンの試用を行っています。AIはまた多くの環境問題に対する新しい解決法としても台頭してきています。とりわけ一部のAIを有効活用したロボットはすでに、海洋の清掃作業を補助しています。

生成AIはまた、非常に現実的で、驚くほど独自性があり、想像豊かな映像コンテンツも作成できます。マーケティング、娯楽、芸術、教育といった業界のコンテンツは、個人の好みや要件に合わせてカスタマイズされるため、独創的な表現のコンセプトを再定義する可能性があります。この進化は、最終的には現実とほとんど区別のつかないバーチャルリアリティ、ゲーム、没入できるストーリーテリング体験への応用に繋がる可能性があります。

近い将来、高度な機能が日々使用するツールに搭載されれば、生成AIの影響を最も直接的に感じることでしょう。たとえばメールのプラットフォームやスプレッドシートのソフトウェアから、検索エンジン、ワードプロセッサ、eコマースのマーケットプレイス、カレンダーなどのツールが挙げられます。ワークフローはより効率的になり、反復的なタスクは自動化されます。アナリストは、生産性と効率性がマーケットの全セクターにわたって大幅に向上すると予測しています。

組織は独自のデータで訓練しカスタマイズした生成AIソリューションを使用して、経営、採用、サプライチェーンの訓練、物流、ブランディング、コミュニケーションのすべてを改善します。開発者はそのソリューションによって、質の高いコードを僅かな時間で書き上げます。今までにあった多くの根本的かつ革命的なテクノロジーと同様に、生成AIは私たちの生活のあらゆる側面に影響を与える可能性を秘めています。

2024年の技術的な検索トレンドの詳細こちらのウェビナーでは、ベストプラクティス、新たな手法、および2024年のトップトレンドが開発者に与える影響について解説していますので、ぜひご視聴ください。

生成AI時代を後押しするElasticsearch

より多くの組織が生成AI（ジェネレーティブAI）を内部および外部の運用に統合する中、Elasticは、開発者が人工知能ベースの検索アプリケーションを強化するために必要なツールを提供するElasticsearch Relevance Engine™（ESRE）を設計しました。ESREは検索の関連性を改善し、埋め込み（ベクトル化）と検索ベクトルを大規模に生成すると同時に、企業は自社のトランスフォーマーモデルを統合することができます。

当社の関連性エンジンは、AIを活用した検索アプリケーションを構築する開発者向けに特別に作成したもので、APIを介して生成AIやChatGPT-3、ChatGPT-4のようなサードパーティーのトランスフォーマーモデルを統合するサポートなどの機能を有しています。Elasticは、独自データと生成AI間の架け橋を提供します。それによって組織はコンテクストウィンドウを介して、専用に調整された事業固有のコンテクストを生成AIに提供できます。このElasticsearchとChatGPTの相乗効果により、ユーザーは質問に対して事実に基づく、コンテクストに関連した、最新の回答を確実に得ることができます。

ElasticsearchでChatGPTを使用する方法を示す図

Elasticsearchの検索能力とChatGPTの自然言語理解能力を組み合わせて、比類のないユーザー体験を提供し、情報検索とAIを活用したアシストの新しい標準を設定します。セキュリティの将来に関しても影響が予想されており、ChatGPTの野心的な応用により、検出、応答、理解の改善の可能性も期待されています。

Playgroundを使用して、様々なLLMでお好みのプラットフォーム上にRAGシステムを構築する方法をご覧ください。Elasticと生成AIを活用した検索の強化に関する詳細をご覧いただくには、無料のデモにご登録ください。

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生成AIについてのよくある質問

ChatGPTはElasticsearchを使用していますか？
Elasticsearchは、ChatGPTがより関連性の高い応答を生成できるよう、データへのアクセスを安全に提供しています。

生成AIの例は何ですか？
生成AIの例には、ChatGPT、DALL-E、Google Gemini、Midjourney、Adobe Firefly、Stable Diffusionなどがあります。

人工知能と機械学習の違いは何ですか？
人工知能（AI）とは、人間の知能を模倣するタスクを実行できるシステムを開発する広範な分野を指します。一方、機械学習（ML）はAIのサブセットであり、システムがデータから学習し、パターンを識別し、明示的な指示なしに性能を向上させる複雑なアルゴリズムと手法の使用を含みます。

生成AIについての用語集

敵対的生成ネットワーク（GAN）：GANは、生成ネットワークと識別ネットワークが連携して動作し、現実的で高品質なコンテンツを生成するニューラルネットワークアーキテクチャの一種です。

オートエンコーダー：オートエンコーダーは、データのエンコードとデコードを学習するニューラルネットワークのアーキテクチャで、しばしばデータ圧縮や生成のタスクに使用されます。

リカレントニューラルネットワーク（RNN）：RNNは、連続的なデータ処理に特化したニューラルネットワークです。以前のステップでの情報を保持できるメモリコンポーネントを装備しているため、テキスト生成のようなタスクに適した構造となっています。

大規模言語モデル（LLM）：大規模言語モデル（例：ChatGPT）は、膨大な量のテキストデータで訓練された強力な生成AIモデルです。指定のプロンプトに基づいて、人間的なテキストを生成できます。

機械学習：機械学習とは、アルゴリズム、モデル、技法を使用して、システムがデータから学習し、明確な指示に従うことなく対応することを可能にする、AIのサブセットです。

自然言語処理：自然言語処理は、AIとコンピュータサイエンスのサブフィールドで、コンピュータと人間の言語間の連携を扱います。これにはテキスト生成、センチメント分析、言語の翻訳などのタスクが含まれます。

ニューラルネットワーク：ニューラルネットワークは、人間の脳の構造と機能から発想を得たアルゴリズムです。これは、相互接続されたノード、あるいはニューロンで構成されていて、情報を処理・伝達します。

セマンティック検索：セマンティック検索は、検索クエリや検索されるコンテンツの意味を理解することを中心とした検索技法です。これは、コンテクストにおける関連性がより高い検索結果を提供することを目的としています。

ベクトル検索：ベクトル検索とは、データポイントを高次元空間におけるベクトルとして表現する技法です。ベクトル間の距離を計算して、効率的な類似検索と推奨システムを可能にします。

脚注

1 "Artificial Intelligence-Based Data-Driven Strategy to Accelerate Research, Development, and Clinical Trials of COVID Vaccine," Biomed Res Int.2022年、著者：Ashwani Sharma、Tarun Virmani、Vipluv Pathak、Anjali Sharma、Kamla Pathak、Girish Kumar、Devender Pathak。2022年7月6日オンラインで公表、2023年6月27日にアクセス