生成AIとは何ですか?

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の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。例えば、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。

AIの最新情報を受け取る


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の2つの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)などの最も一般的なタイプのLLMは、膨大な量の文章データで訓練します。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、大規模言語モデルの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。

Diagram showing the steps of generative AI including vector representation and transforming into embedding


生成AIにはどのようなメリットがありますか?

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、企業も個人も規模を拡大して高品質でカスタマイズされたコンテンツを作成することができます。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、文筆家、建築家、その他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使用でき、彼らによる新たな可能性の探求、新しいアイディアの創出、創造的な仕事の境界の拡大に貢献します。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、より多くの芸術作品、文学、ジャーナリズム、建築、動画、音楽、ファッションに至る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。例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高度なカスタマーサポートを行い、応答時間とリソースの負荷を低減できます。

生成AIの課題と制限は何ですか?

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。

データの偏り:生成AIモデルは訓練する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、人間社会に与える影響や、誤用や誤操作の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。

信頼できない出力:生成AIとLLMモデルでは、ハルシネーション(虚偽の情報を生成すること)が発生することで知られています。この問題は、モデルが関連情報へのアクセスが不十分である場合に悪化します。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。

分野の特殊性:分野固有のコンテンツについての知識不足は、ChatGPTのような生成AIモデルの一般的な制限となります。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、例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。

タイムライン: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。

計算上の要件:大規模な生成AI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の、かなりの計算リソースが必要となります。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。

データの要件: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となり、これが時間を消費し、また保存にもコストがかかります。

ソーシングの懸念: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、複雑な著作権や帰属に関する問題が生じます。

解釈可能性の欠如:生成AIモデルは、しばしば「ブラックボックス」として操作するため、その意思決定プロセスを理解することがはなはだしく困難になっています。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を制限する場合があるかもしれません。


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。資料、コード、デザイン、画像を生み出す必要がある組織はいずれも、そのメリットを享受できます。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、コードを書いたりモデルの試作を行って、新しいテクノロジーの作成やテストのプロセスのスピードアップに貢献します。
  • 行政におけるAI:国や地方の行政機関は、生成AIによるより個人化し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、従業員のより高い生産性、有権者のデジタル体験の合理化などの実現方法に関心を寄せています。
  • 金融サービスにおけるAI生成AIは、市場動向予測、市場パターンの分析、ポートフォリオの最適化、詐欺行為の防御、アルゴリズム取引、パーソナライズした顧客サービスに使用できます。また、モデルは過去の傾向を基に合成データを作成して、リスク分析や意思決定の補佐もできます。
  • 広告や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への投稿、製品の説明、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低コストコンテンツを自動生成して提供します。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、キャンペーンを行う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、病名診断、薬物相互作用の特定、創薬の迅速化に利用でき、時間とリソースを削減できます。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。
  • 製造業におけるAI:生成AIは、高度な設計を生成し、潜在的な製品の欠陥を特定し、品質管理を改善して、製造プロセスを最適化します。AIモデルで異なる製品をシミュレートし生成することで、製品開発を合理化することもできます。
  • 芸術やメディアにおける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、例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コマースや小売りにおけるAI生成AIは、買い物客の購入パターンを使用して新製品を推奨したり、よりシームレスなショッピングプロセスを作成して、顧客によりパーソナライズ化したeコマースを提供する際に役立ちます。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することができます。

将来、生成AIはどうなりますか?

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、さまざまな国際的な関心に狙いを定めていきます。AIは分子溶液の生成とテストを行い、R&D処理を早めて、創薬の研究と開発を大幅に加速する可能性があります。例えば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もなっています。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佐しています。

生成AIはまた、非常に現実的で驚くほどオリジナルで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、教育といった業界全体のコンテンツは、個人の好みや要件に合わせて特別に製作して、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かもしれません。

近い将来、高度な機能が日々使用するツールに埋め込まれた場合に、生成AIの影響を最も直接的に感じることでしょう。例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、検査エンジン、ワードプロセッサ、eコマースのマーケットプレイス、カレンダーに至るツールなどが挙げられます。ワークフローはより効率的になり、繰り返しタスクは自動化されます。アナリストは、高い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。開発者はそれを使用して、完璧なコードを僅かな時間で書き上げます。今までの多くの根本的な変革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。


Elasticsearchが生成AI時代に力を与える

より多くの組織が生成AI(ジェネレーティブAI)を内部や外部の業務に統合している現在、ElasticはElasticsearch Relevance Engine™(ESRE)を設計して、開発者が必要とするツールを提供し、人工知能をベースにした検索アプリケーションに力を与えています。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、企業は自社の変革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やChatGPT-4のような第三者の変革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、独自のデータと生成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、特別にあつらえ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、ユーザーは問い合わせに対して事実に基づき、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。

Diagram of how to use chatgpt with Elasticsearch

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ある程度の影響が予想されており、ChatGPTの野心的な導入により、検出、応答、理解の改善の可能性も期待されています。

Elasticと生成AIを使った検索についてもっと深く探求するには、無料のデモにサインアップしてください。


生成AIについてのよくある質問

ChatGPTはElasticsearchを使っていますか?
Elasticsearchは、ChatGPTのデータへのアクセスを安全に提供して、より関連性の高い応答を生成しています。

生成AIの例をいくつか教えてください。
生成AIの例としては、ChatGPT、DALL-E、Google Bard、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、人間の知能をシミュレートするタスクを実行できるシステムを開発する、幅広い分野を指しています。一方機械学習(ML)とはAIのサブセットで、システムがデータから学習し、パターンを識別し、明確な指示なしに性能を改善する複雑なアルゴリズムと技法の使用を含んでいます。


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、ニューラルネットワークアーキテクチャの1種で、生成ネットワークと識別ネットワークで構成され、それが一緒に作動してリアルで高品質なコンテンツを生成します。

オートエンコーダ:オートエンコーダとは、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データ生成に使用されます。

回帰型ニューラルネットワーク(RNN):RNNは、シーケンシャル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)大規模言語モデルとは、例えばChatGPTがそうですが、膨大な量のテキストデータで訓練した強力な生成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適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とコンピュータ科学のサブフィールドで、コンピュータと人間の言語間のやりとりを扱います。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ト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、相互接続したノード、あるいはニューロンで構成されていて、情報を処理し伝達します。

セマンティック検索セマンティック検索は、検索クエリや検索す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強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。


生成AIについての資料


脚注

1人工知能に基づくデータ駆動型戦略によりコロナワクチンの研究、開発、臨床試験を加速」、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