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1.生成AIとは？

生成AI（セイセイエーアイ）とは「Generative AI：ジェネレーティブAI」とも呼ばれるAI（人工知能）の一つです。ディープラーニング（深層学習）という機械学習を用いて構築されたモデルであり、人があらかじめ答えを学習させなくても、AI自らが答えを探して学習する特徴を持っています。

生成AIが生み出せるものは画像やテキスト、動画、音声など多岐に渡り、人間の仕事や作業をサポートするためのツールとして注目を集めています。従来の識別系AIとの違いについて解説した後、生成AIの具体例について詳しく紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

1-1.従来の識別系AIとの違い

従来の識別系AIと生成AIとの違いは、データを基に識別するのか、データから新たな行動を生み出すのかという点です。従来の識別系AIはデータを学習し、学習したデータを基に特定のタスクを実行するもので、たとえば「画像内のオブジェクトは学んだデータと比較して基準内であるかどうか」などの識別に使用されています。

生成AIは前述したとおり、データを自ら学習し、新しくデータを生成する能力を持っています。従来の識別系AIと生成AIは、どちらかが優れているというわけではなく、どちらも重要で、用途に応じた使い分けが不可欠です。

2.生成AIの具体例

生成AIの具体例として、以下の4つがあります。

• 画像生成
• テキスト生成
• 動画生成
• 音声生成

それぞれの有名なサービス例とともに、順番に見ていきましょう。

2-1.画像生成

画像生成とは、ユーザーがテキストを入力すると、AIがテキストの内容に応じたオリジナルの画像を生成するシステムです。イラストが描けないユーザーでもわずか数秒で画像を生成できるため、デザイン業界やクリエイティブ業界での活用が期待されています。

画像生成AIの有名なサービス例としては、「Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）」が挙げられます。Stable Diffusionは既に訓練されたAIを搭載した画像生成AIで、入力されたテキストを基にオリジナルの画像を生成することが可能です。

アルゴリズムの理解やプログラムコードの記述をすることなく、テキストの入力だけでイメージに合った画像が生成できるStable Diffusionは、ユーザーに大きな驚きや感動を提供するでしょう。

2-2.テキスト生成

テキスト生成は、ユーザーがテキストボックスに入力した「プロンプト」と呼ばれる文章をAIが解析し、回答を生成するシステムです。使用している言語モデルで精度は異なりますが、まるで人間と対話しているかのようなやり取りも可能であるうえ、長文の要約やキャッチコピー、Webコンテンツの作成、プログラミングコードなどの補助ツールとして利用されています。

テキスト生成の例として挙げるサービスは、「Chat GPT（チャットジーピーティー）」です。OpenAI社が2022年11月に公開したChat GPTは人工知能を搭載したチャットボットで、自然言語処理技術を搭載しているため、まるで人間とやり取りしているかのような会話や相談ができます。また、他にプログラミングや検索も可能です。

ただしChat GPTをはじめとするテキスト生成AIに関しては、表示された回答がすべて正しいとは限りません。人間が正確性を判断する必要があることは、十分に承知しておきましょう。

2-3.動画生成

動画生成は、テキストを入力するとイメージに沿った短い動画を生成するシステムです。有名なサービス例としてはMeta社の「Make-a-Video」や、Google社の「Phenaki（フェナキ）」などがあります。

動画生成AIは、2023年10月現在では短い動画を生成できるのみに留まっています。ただAIの進化や技術の進歩を考えれば、近い将来、長尺の動画生成ができるようになる可能性もあるでしょう。思いどおりの時間・イメージの動画生成が実現されれば、アーティストや企業のプロモーションビデオ、CMなどでの活用が期待されます。

2-4.音声生成

音声生成は、音声入力やテキスト入力により、音声の特徴を学習して新たな音声データを生成するシステムです。有名なサービスとしてMicrosoft社が開発した「VALL-E（ヴァルイー）」があります。

VALL-Eでは3秒間の音声サンプルを入力するだけで、サンプルの声質をつかみ、さまざまなテキストをサンプルの声で再現できるほか、感情に合わせた表現も可能です。動画のナレーションやコールセンターの自動応答など、音声生成には多くの活用法が見込まれるでしょう。

クラウドを活用した生成AIについてご相談などありましたら、NTT東日本のクラウドエンジニアにて対応いたします。お気軽にお問い合わせください。

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3.生成AIの活用で得られる効果

画像生成やテキスト生成、動画生成、音声生成と生成AIの具体例を紹介してきましたが、生成AIを活用して得られる効果には以下があります。

• コンテンツ生成の効率化
• クリエイティブな活動の自動化

順番に見ていきましょう。

3-1.コンテンツ生成の効率化

生成AIを活用すると、コンテンツ生成の効率化が見込めます。生成AIは人間が答えを登録しなくても自ら学習し、新たな創造物をつくり出す能力を持っています。

私たち人間の場合、新たなコンテンツを生み出していく作業は時間のかかるものですが、生成AIであれば一瞬です。人間の能力を超えた大量のコンテンツを瞬時に生み出せる点は、大きなメリットといえるでしょう。

3-2.クリエイティブな活動の自動化

コンテンツ生成の効率化により、クリエイティブな活動の自動化も可能です。生成AIをうまく用いれば、従来は人間のアイデアによって生み出していたテキストやプログラム、イラストなどのクリエイティブな活動や、さまざまな業務を自動化できます。

小説や脚本執筆といった作業も、頭に浮かんだイメージを生成AIにテキストとして与えれば、多彩なアイデアを一瞬にして生み出してくれるでしょう。労力と時間のかかっていた作業を自身の代わりに実行してくれる点は、生成AIの大きな効果といえるのではないでしょうか。

4.生成AIの危険性と使用上の注意点

生成AIがコンテンツ生成の効率化やクリエイティブ活動の自動化といった効果をもたらす一方で、危険性と使用上の注意点も存在します。

• 知的財産権の侵害
• 情報漏えい
• 情報の真偽性

一つずつ具体的に解説します。

4-1.知的財産権の侵害

まず生成AIの危険性として挙げられるのは、知的財産権の侵害です。クリエイティブ活動に便利な生成AIですが、指示の仕方によっては、故意または偶然に、既に存在しているコンテンツに類似してしまう可能性もあります。

ディープラーニングを中心とする技術で日本の産業競争力の向上をめざす「日本ディープラーニング協会」が公開している、生成AIを使う際の注意点を記したガイドラインには「故意に、あるいは偶然生成された、他社の登録商標・意匠と同一・類似の商標・意匠を商用利用する行為は商標権侵害や意匠権侵害に該当します」という記述もあります。クリエイティブ活動に生成AIを使う場合は、知的財産権の侵害について注意が必要です。

4-2.情報漏えい

生成AIの危険性として、情報漏えいにも注意しなければいけません。ユーザーが生成AIに入力したデータはAIの性能向上のため、学習材料として使われる場合があります。

そのため、秘匿性の高い情報を生成AIに入力すると、生成AIサービスを提供している会社やほかのユーザーに情報が流出してしまう恐れがあります。個人情報や社外秘の情報が漏れると悪用される危険もあるため、事前に企業や組織内で生成AIの活用法をよく話し合っておくとよいでしょう。

4-3.情報の真偽性

生成AIの使用上の注意点として、情報の真偽性が挙げられます。新たなコンテンツを作成したりクリエイティブ活動を自動化したりとメリットの多い生成AIですが、情報がすべて正しいとは限りません。

AIが事実に基づかない情報によって文章を生成する現象を、ハルシネーションと呼びます。ハルシネーションは、生成AIが情報の正しさを100％判断することはできないため起こる現象で、特に文章を生成するうえでよく見られるものと知っておきましょう。

生成AIによって生み出された文章は自然であるため、情報を信じ込んでしまう方も多いでしょう。しかし鵜呑みにはせず、必ず根拠や裏付けを確認してから活用することが大切です。

5.生成AIを構築・使用する方法

生成AIについて具体例や効果、危険性、使用上の注意点を見てきましたが、最後に生成AIを構築・使用する方法として、AWSとAzureを利用する場合をそれぞれ説明します。

5-1.AWSを利用する場合

生成AIを構築・使用するためにAWSを利用する場合、以下の4つのツールが挙げられます。

• Amazon Bedrock
• Amazon Titan
• Amazon SageMaker
• Amazon CodeWhisperer

Amazon BedrockはAWS内で使用できる生成AIサービスで、Amazonや主要なAIスタートアップ企業が提供するFM（Foundation Model：基盤モデル）を、API（Application Programming Interface：ソフトウェアやプログラムとWebサービスをつなぐ規格）を通じて利用できるようにするものです。幅広いFMから最適なものを簡単に利用できるほか、高いセキュリティ性も誇ります。

Amazon Titanはテキスト生成AIで、テキストの要約や生成、分類、Q＆A、情報抽出などができます。Amazon Titanは前述したAmazon Bedrockを通じることで、さまざまなタスクに活用可能です。

Amazon SageMakerはインスタンスの作成からモデル構築、トレーニング、デプロイまでのフローを実施できるサービスです。一般的な機械学習アルゴリズムが事前にインストールされて最適化されているため、他の機械学習サービスと比較して迅速なパフォーマンスを発揮できる点や、よく利用されるフレームワークに対応している特徴を持っています。

Amazon CodeWhispererは、アプリケーションをより迅速に、かつ安全に構築するために自動でコードを生成、提案してくれるサービスです。オープンソースリポジトリやAmazon内部リポジトリ、APIドキュメント、フォーラムなどから収集した数十億行のソースコードを機械学習しているため、コードを書いている途中でその先を予測し、候補を出してくれます。

また生成AIの開発環境構築手順は、以下のとおりです。

• AWSアカウント作成、およびAWSマネジメントコンソールへのログイン
• EC2インスタンスの起動と設定
• S3バケット作成とデータのアップロード
• 機械学習モデルの構築
• トレーニングと評価
• モデルのデプロイと予測
• 安全性とコスト管理の考慮

紹介した4つのツールをはじめ、AWSで展開されている便利なサービスを駆使すれば、負担なく生成AIを構築できます。後述するAzureにも当てはまることですが、AIに関するアップデートは日々進んでいるため、欠かさず情報を収集し、最適な環境を構築しましょう。

5-2.Azureを利用する場合

生成AIを構築・使用するためにAzureを利用する場合、「Azure OpenAI Service」を使用します。Azure OpenAI ServiceとはクラウドサービスMicrosoft Azureにおいて、OpenAIの手がけるオープンソースのAIを利用できるサービスで、OpenAIとMicrosoftの共同開発により生み出されました。

Azure OpenAI Serviceは、AI技術やデータサイエンスなどの知識を持たないシステム担当者でもアプリケーションの構築ができる「Azure Cognitive Services」の一部に組み込まれていて、質問応答やテキスト要約といった多くの自然言語処理ができます。

Azure OpenAi Serviceを利用する流れは、以下のとおりです。

• Azureサブスクリプションの作成
• Azure OpenAI Serviceへのアクセス申請
• GPTモデルの利用申請
• リソースの作成・モデルのデプロイ

専門的な知識を用いなくてもアプリケーションを構築できるAzure OpenAI Serviceですが、2023年9月現在では、個人利用は不可とされています。

クラウドを活用した生成AIについてご相談などありましたら、NTT東日本のクラウドエンジニアにて対応いたします。お気軽にお問い合わせください。

また、クラウド活用に関するさまざま情報をお届けするメルマガを毎週配信しておりますので、ぜひこの機会にご登録ください。

6.生成AIの導入をご検討中ならNTT東日本にご相談ください

会話やストーリー、画像、動画、音楽など、新たなコンテンツやアイデアを生み出せる生成AIは、これからの日本を支える技術となっていくことが予想されます。幅広い事業分野に適用でき、今までになかった新たなアプリケーションを開発できる生成AIには、多くの企業が関心を示していることでしょう。

ただし自社において専門知識を持つ担当者がいなければ、どのように生成AIを構築していくのか、どのように活かしていくべきなのかといった部分で悩んでしまう企業も少なくありません。生成AIの導入を検討中であれば、ぜひNTT東日本にご相談ください。

NTT東日本の無料オンライン相談窓口であれば、生成AIに関してのさまざまな疑問にお答えできます。サービスが発生するまで無料でご相談いただけるため、生成AIに興味があるけれど、AWSやAzureについて詳しくわからない方や、構築・運用をまとめて依頼できる業者を探している方は、ぜひ以下のページのフォームからお話をお聞かせください。

無料オンライン相談窓口 申し込みフォーム

生成AIについてまとめ

生成AIはGenerative AIとも呼ばれる人工知能の一つで、あらかじめ答えを学習させなくてもAI自らが答えを探して学習し、画像やテキスト、動画、音楽などさまざまなアイデアを生み出します。生成AIはコンテンツ生成の効率化やクリエイティブな活動の自動化の面で、大きな効果をもたらすでしょう。

一方で知らず知らずのうちに、既に世にある作品と類似したものを生み出してしまった場合、知的財産権を侵害する恐れもあります。情報漏えいに関する注意や、情報の真偽性についても必ず確認する必要がある点は、頭に入れておかなければいけません。そのうえで生成AIをうまく使いこなせれば、企業や個人を成長させるための大きな武器となるでしょう。

生成AIを構築、使用するためには、クラウドサービスであるAWSやAzureを利用する方法があります。AWSやAzureを導入したいが進め方がわからない、生成AI構築の詳しい手順を知りたいと考えている方は、ぜひNTT東日本にご相談ください。

NTT東日本は多くのクラウドサービスに精通したプロが多く所属しており、数多くの実績を持っています。実際にサービスの利用開始までは料金は発生せず、納得いくまで相談をしていただけるため、生成AIやAWS、Azureについて聞きたい方は、ぜひ無料オンライン相談窓口をご利用ください。

Amazon Web Services（AWS）は、米国その他の諸国における、Amazon.com, Inc.またはその関連会社の商標です。

Microsoft Azureは、Microsoft Corporationの米国及びその他の国における登録商標または商標です。