はじめて学ぶ人のための生成AIの基本〜しくみ・使い方・良い点・注意点・将来の可能性〜

最近「生成AI」という言葉をよく見かけるようになりました。ChatGPTのようなサービスが登場して、スマートフォンやパソコンで誰でも手軽に使えるようになったことで、生成AIは一気に身近な存在になりました。テレビのニュース、SNS、動画配信サービスなど、さまざまなメディアで取り上げられ、注目を集めています。学校の授業でも、情報の授業や探究学習のテーマとして扱われることが増えてきました。

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この記事では、生成AIの基本的な仕組みや活用例、便利なところや注意すべき点、そして将来どんなふうに進化していくかについて、わかりやすく紹介していきます。

生成AIとは？ふつうのAIとどう違うの？

生成AIは、文章、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを自動で作り出すことができる人工知能です。たとえば「猫の絵を描いて」と言えば、猫のイラストを描いてくれたり、「元気が出る一言を作って」と言えば励ましの言葉を生成してくれます。

これまでのAI、いわゆる「識別型AI」は、決まったデータをもとに分類したり予測したりするのが得意です。たとえば「これは犬ですか猫ですか」と判断するようなタスクに使われてきました。それに対して生成AIは、学習した情報をもとにまったく新しいものを「創る」ことができるのが特徴です。

つまり、識別型AIが「すでにあるものを判断する」のに対し、生成AIは「まだないものを生み出す」ことができる、という点が大きな違いです。このことから、生成AIは「創造型AI」とも呼ばれるようになっています。人間の発想力や表現力をサポートする、新しいパートナーのような存在です。

生成AIのしくみ

生成AIの心臓部には、「ディープラーニング（深層学習）」という技術があります。これは、大量のデータからパターンやルールを学び、それをもとに新しいデータを作り出す技術です。

たとえば、膨大な数の文章を読んだAIは、文章の構成や言葉の使い方、言葉のつながり方などを学習します。そして、新しい文章を書くときは、それらの学びを活かして、自然な文を作ることができます。

生成AIを支えている代表的な技術には、以下のようなものがあります：

GAN（敵対的生成ネットワーク）：2つのAI（1つは画像を作るAI、もう1つはそれが本物かどうかを判定するAI）が競い合いながら学習を進める仕組みです。この対抗関係によって、AIは本物そっくりの画像を作る能力を高めていきます。GANは顔写真や風景画像など、非常にリアルな画像生成に使われています。
VAE（変分オートエンコーダー）：データの特徴をうまく表現して、それに似た新しいデータを作ることが得意です。手書き文字や医療画像の再構成などに応用されています。
拡散モデル：最初はノイズだらけの画像からスタートし、少しずつノイズを減らしていくことで、きれいな画像を生成する方法です。DALL-EやMidjourneyのような画像生成AIが使っています。
Transformer（トランスフォーマー）：言葉同士の関係性に注目する「自己注意機構」というしくみを使って、長い文章でも文脈を理解し、自然で意味の通った文章を作ることができます。ChatGPTなどのAIチャットに使われています。

これらの技術が組み合わさることで、私たちが使っている生成AIは高い性能を持ち、さまざまな用途に対応できるようになっているのです。