About us データのじかんとは？
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ChatGPTに代表される生成AIがビジネスや我々の暮らしを大きく変えようとしている。
そう感じている方は非常に多いでしょう。実際、帝国データバンクが2023年6月に行った調査（生成AIの活用に関する企業アンケート）によると、生成AIを「業務で活用している」企業は9.1％、「活用を検討している」企業は52.0％と、数多く存在します。
一方、同調査の内容には、そのうち37.8％で「具体的な活用イメージがわかない」と回答されているという報告も。
いったい、生成AIとは何で、具体的にどのように活用できるのでしょうか？
本記事で詳しく見ていきましょう。
生成AI（Generative AI：ジェネレーティブAI）とは、「テキスト、画像、プログラミングコード、音楽などさまざまなコンテンツを生み出すことができる人工知能」です。
ここまで生成AIに注目や投資が集まるようになった発端は、2017年にGoogleの研究チームの『Attention Is All You Need（アテンションこそ必要な全てである）』という論文により、同時並列的な高速処理と文脈に応じた高品質な言語の生成が可能なニューラルネットワーク、「Transformer（トランスフォーマー）」が発表されたことにあります。
ニューラルネットワークとは、人間の脳を構成する神経細胞（ニューロン）を模倣した数理モデルであり、パラメーターを用いて学習データをモデル化することで、さまざまな情報処理を可能にします。トランスフォーマーは「Self-Attention（自己注意）」という手法により単語同士の関係を重みづけし、自然な文章の生成を画期的に前に進めました。
そして、現在の生成AIへの注目のきっかけとなった大きな出来事が「ある程度コンピューターに親しんでいれば誰でも使える高度なUIを備えたサービスの登場」です。『Midjourney』や『Stable Diffusion』など、テキストを入力するだけで画像を生成できる画像生成AIが2022年の夏に相次いで公開され、瞬く間に話題を呼びました。
さらに、2022年11月にはOpenAI社がトランスフォーマーをベースに開発した対話型チャットボット『ChatGPT3.5』を公開します。それまでのAIチャットボットとは一線を画した自然な受け答えや使いやすいUI、応用性の高さによりChatGPTは公開から2カ月後の2023年1月にユーザー数1億人を突破。
OpenAI社と長期的パートナーシップを結ぶMicrosoft社が同年2月に検索エンジン『Bing』への生成AI導入を発表、Google社も3月に対話型AIサービス『Bard』を発表するなど、2023年8月現在まで群雄割拠の様相を呈しています。
生成AIはパラメーター数の増加や新たなアルゴリズムの開発によりまだまだ精度を高める可能性を持ち、これまでの「検索」のあり方やホワイトカラーを中心とする多くの職業の業務内容を変える可能性が指摘されています。
このようなシンギュラリティ（AIが人間に追いつく技術的特異点）まで見据えた成長性と、使いやすさ・わかりやすさから一般のビジネスパーソンが触れ、理解できる機会が増えたことが、現在の生成AIを特別な存在に位置づけていると考えられます。
前述しましたが、生成AIは人間のように様々なコンテンツを作り出す技術です。
具体的に、生成AIの一つであるGPT-3は、大量のテキストデータを学習し、そのパターンを把握することで、次に来る単語を予測することで文章を生成します。よって、生成AIの特徴としては、人間が持つような知識や理解力を必要とせず、あくまで学習したデータのパターンを元に文章を作り出す技術と言えるでしょう。
また、生成AIは一貫性を保つために、過去の入力情報を考慮しながら新しい単語を生成するので、人間が書いたような自然な文章を生成することが可能となります。しかし、生成AIは学習データの偏りによるバイアスを持つ可能性もあるので注意が必要です。
生成AIと従来のAI、これら二つの技術は一見同じAIというカテゴリーに分類されますが、その性質や用途は大きく異なります。
従来のAIは、特定のタスクを効率的に遂行するために設計されたもので、人間がプログラムに必要な知識やルールを事前に入力する必要があります。これに対し、生成AIはデータから自己学習を行い、新たなアウトプットを生成することが可能です。
この自己学習の能力が、従来のAIと比べた時に生成AIが優れている大きな特徴と言えます。
具体的には、クリエイティブな分野や未解決問題の解決に向けた新たな可能性を開く技術とも言えますが、その能力は学習データに大きく依存するため、適切なデータの選定と管理が重要となるでしょう。
生成AIで実際にできるのは下記が挙げられます。
上記、紹介しますので、具体的なツールとともに観ていきましょう
ChatGPT、Bard、Bingなどに代表されるチャットボット型の生成AIで情報収集を行ったり、文章を執筆させたり、アイディアを提案させたり、まとめさせたり、翻訳させたりといったテキストにまつわる使い方です。大規模言語モデル（LLM）の開発や日本語対応はどんどん進んでおり、公共機関や大手メディアなどでの導入事例も現れ始めています。
ビジネス向きの文章だけでなく小説やドラマの脚本などエンターティメントの分野への応用も進められており、ハリウッドで2023年5月から起こった脚本家組合のストライキには、AIにより仕事が奪われることへの懸念が影響しています。
Midjourney、Stable Diffusion、NovelAIなど画像生成AIは活用・普及を続けており、デザイナーやイラストレーターのツールとしてデファクトスタンダードである『Photoshop』や『Illustrator』をリリースするAdobe社も画像生成AI『Adobe Firefly』を発表しました。Bingからも画像生成機能『Bing Image Creator』を利用することが可能で、『Canva』や『Designmaker』のようなAIデザインツールも続々と登場しています。『Runway AI』のような動画生成AIも今後続々と登場し、精度を高めていくでしょう。
一方、AIの学習元データとして他者の著作物を用いることの是非や、既存のクリエイターの作品に酷似した絵柄や構図の作品が生み出されてしまう問題、脚本家組合と同時に立ち上がった俳優協会が訴える‟AI俳優に役者の仕事が奪われる問題”など、対処すべき課題も山積しています。
ChatGPT、Bard、Bingなどはテキストと同様に、プログラムコードも生成することができます。7月に公開されたChatGPTの公式プラグイン「Code Interpreter」（2023年8月現在有償ユーザー向け）は、プログラミングに特化しており、Pythonによるデータ分析や描画などもテキストによる指示で行わせることが可能になっています。また、Microsoft社も同社所有のコード共有・管理サービス『GitHub』上にてAIプログラミング支援サービス『GitHub Copilot』を提供しています。
また、Microsoft社はWord、ExcelをはじめとするOffice製品に特化したAI支援サービス『Microsoft 365 Copilot』のリリースも発表しています。
音楽生成AIサービスも『Mubert』『AIVA』『SOUNDRAW』など数多く存在します。AI利用はミキシング、マスタリングなど一部の用途ではすでに普及しており、コード進行やリズムなど作曲の根幹にかかわる部分、またAIシンガーによる歌唱もより発展し、広がっていくことになるでしょう。生成AIによるボイスチェンジャーを用いた実在の歌手を模倣した楽曲なども動画サイトなどではみられますが、ここでも著作権や著作者人格権にまつわる問題が発生しています。
次に生成AIでできないことをデメリットとして紹介します。
順に紹介します。
生成AIでできないことの一つ目が「感情の理解や表現」です。
現在のAIは、データやパターンを学習し、それに基づく行動をとることは可能ですが、人間のように感情を理解し、それに応じた表現をすることは難しいです。
なぜなら、感情は複雑な要素が絡み合って生じるもので、その全てをデータとして捉え、理解することは現在の技術レベルでは不可能だからです。
また、感情の表現には、言葉だけでなく、声のトーンや顔の表情、身体の動きなど多くの要素が関わっています。これらの要素を全てAIが模倣することは現状では難しいです。
しかし、AIの技術は日々進化しており、感情の理解や表現についても、これからの研究と開発によっては進歩が期待できるでしょう。
2つ目の生成AIでできないことは、人間独自の「直感」や「創造性」です。
AIは膨大なデータを分析し、パターンを学習することで複雑な問題解決に取り組むことができますが、未知の領域や予測不能な状況に対して、人間のように直感を働かせてアプローチすることは難しいです。
また、創造性についても同様で、AIは既存の情報から新たな結論を導き出すことは可能ですが、それはあくまで既知の範囲内での話です。
新しいアイデアやコンセプトを生み出すという人間の創造性は、現在のAI技術では模倣することが難しいと言えます。
これらの直感や創造性は、人間が持つ独自の価値であり、AIが進化を遂げてもなお、人間が必要とされる理由の一つです。これからも人間の直感や創造性を活かしながら、AIとの共存を模索していくことが求められるでしょう。
3つ目に紹介する生成AIでできないことは、倫理的かつ道徳的な意思決定です。
AIはアルゴリズムやプログラムによって動作しますが、そのプログラムには倫理観や道徳観はプログラムされていません。これらは人間が持つ独特の感覚であることから、プログラムできないというのが現状です。
例えば、ビジネスの現場での難しい意思決定、個人のプライバシーとビジネスの利益のバランス、あるいは製品の安全性とコスト削減のトレードオフなど、これらの決定は倫理的な観点や道徳的な観点から行う必要があります。
AIはデータに基づいた最適な解を提供しますが、それが常に倫理的、道徳的に正しいとは限りません。これらの観点は人間が持つ感情や経験、社会的な規範に基づいています。
したがって、倫理的かつ道徳的な意思決定は、AIがまだ克服できない課題の一つと言えるでしょう。
生成AIに用いられる代表的なモデルを4つ紹介します。
順に紹介します。
VAEは、Variational Auto Encoderの略で、生成AIの領域で注目されているモデルの一つです。
その特徴は、データの高次元的な構造を捉え、それを低次元の潜在空間に射影する能力にあります。この潜在空間は連続的であり、新たなデータを生成する際には、この空間からサンプリングを行います。
VAEは、その生成能力から画像生成、音声生成、テキスト生成など、多岐にわたる分野で活用されています。
また、VAEは潜在空間にデータをマッピングする際に、確率的なアプローチを用いることが特徴的です。これにより、データの構造を精密に捉えることが可能になるほか、新たなデータ生成においても、元のデータの特性を保持したまま多様性を確保できます。
さらに、VAEのもう一つの重要な特徴は、生成モデルの訓練における難しさを解消するための、「再構成誤差」と「KLダイバージェンス」という二つの損失関数の利用です。これらは、データの再構成精度と潜在空間の整然性を同時に最適化することを可能にしています。
生成型AIの代表的なモデルとして、GAN（Generative Adversarial Networks）が挙げられます。
GANは、ニューラルネットワークの一種で、データ生成のために設計された強力な機械学習フレームワークです。
GANの特徴は、二つのサブネットワーク、すなわち生成ネットワークと識別ネットワークが競争的に学習を行う点にあります。
生成ネットワークは、実際のデータ分布を模倣する新しいデータを生成しようとし、識別ネットワークは、生成されたデータが本物か偽物かを判断します。この相互作用により、生成ネットワークは次第によりリアルなデータを生成する能力を向上させます。
よって、GANを利用することで、解像度の低い画像から解像度の高い画像を生成できたり、文字・テキストから新しい画像を生成したりすることが可能です。
拡散モデルというのは、「Stable Diffusion」や「DALL-E2」のような画像生成AIが使っている手法のことです。このモデルの進行方法は、まず学習用の画像にノイズ（ランダムな情報）を加え、その後ノイズを取り除いて元の画像を再現する、というものです。つまり、AIは「ノイズを加えた画像から元の画像を再現する」過程を何度も繰り返すことで、画像生成の方法を学びます。
具体的な手順は以下のようになります。
拡散モデルを使うと、GAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）よりもさらに高品質な画像を生成することができます。言い換えれば、拡散モデルはGANの進化版とも言えるでしょう。
GPTとは、アメリカのOpenAIが作り出した言葉を処理するAIの一種です。
2023年6月現在で「GPT-4」まで公開されており、その言語処理の能力は非常に高いです。GPTを使った有名なサービスは、後述でも紹介しますが「ChatGPT」というもので、これもOpenAIが開発しています。
GPTの精密な言語処理能力を駆使することで、まるで人間が書いたかのような自然な文章を作り出すことができます。
具体的な使い方は以下の通りです。
また、最近ではMicrosoftの検索エンジン「bing」と連携し、GPT-4を組み込んだAIを検索エンジン上で使うことも可能になっています。
前章のモデルを押さえた上で、生成AIを活用したサービス例・技術を見ていきましょう。
上記の5つを紹介します。
ChatGPTは、OpenAIによって開発された人工知能（AI）の一種で、その高度なテキスト生成能力を活用したサービスが注目を集めています。
ChatGPTの特徴は、自然言語処理（NLP）技術を駆使して、人間と同様の対話を行うことができる点にあります。
ユーザーからの入力に対して、適切な応答を生成し、自然な会話を実現することが可能です。この技術は、カスタマーサポート、コンテンツ作成、教育など、幅広い分野で活用されています。
例えば、カスタマーサポートでは、ChatGPTが顧客からの問い合わせに対して迅速かつ適切に応答し、効率的なサポートを提供します。また、コンテンツ作成では、ChatGPTが文章を自動生成し、ライターの負担を軽減します。
教育分野では、ChatGPTが学習者の質問に対して解答を提供し、個別の学習支援を行うなどの活用が見られます。
よって、ChatGPTは、その高度な生成能力と自然言語処理技術により、これらの分野で革新的なサービスを提供し、ビジネスの効率化と品質向上に貢献していると言えるでしょう。
Canvaは、デザインが苦手なビジネスパーソンからプロのデザイナーまで、幅広いユーザーに対して親しみやすいデザインツールですが、chatGPTと同様に高度な生成AI技術が活用されています。
Canvaは、ユーザーが自分のアイデアをビジュアル化するためのプラットフォームを提供し、誰でも簡単にプロフェッショナルなデザインの作成が可能です。
このサービスは、生成AIを使用してユーザーの入力に基づいてデザインを生成しているので、ユーザーは自分のアイデアを具体化し、独自のデザインを作成できるでしょう。
また、Canvaは定期的に新しいテンプレートを追加し、ユーザーが最新のデザイントレンドに対応できるようにしています。
具体的には下記のテンプレートが挙げられます。
上記のようなテンプレートを実装することで、利用者の手を動かさずともクリエイティブなコンテンツが生成できるようになっています。
Adobeは様々なクリエイティブツールを提供しており、その中でAIを使った画像生成サービス「Firefly」が新たに登場しました。
AIを使った画像生成サービスは他にも存在しますが、その中でよく問題となるのが「学習データの出典が不明確」であること。
これにより、著作権を侵害する可能性のある画像が生成されるリスクがありましたが、FireflyではAdobeのストックフォトサービス「Adobe Stock」から画像を取り出して使用しているため、この問題を避けつつ安心してサービスを利用することができます。
2023年の5月、Googleから新たな検索機能「SGE（Search Generative Experience）」が発表され、今では世界中でGoogle検索にてSGEが試験的に使われています。
SGEは「AIによる新しい検索体験」を提供し、Googleで入力されたキーワードに対して、その検索目的に応じた答えをGoogleが自動で作り出す機能です。
これまでは、検索者が自分で役立ちそうな情報が詰まったウェブサイトを見つけ出し、自分で情報を探し出さなくてはならなかったのですが、SGEの登場により、その「情報の選び取りに伴う手間」が無くなることになります。
Midjourneyは、今日のAI生成ブームの先駆けとなった画像生成AIの一つです。
音声通話アプリ「Discord」と連動して操作でき、指定した内容に基づいて自動的に画像を作り出すことが可能です。
2022年には日本でもそのブームが訪れ、新たに出現した画像生成AIの便利さを多くの人に知らせるきっかけとなりました。Midjourneyを生み出したのは、デビット・ホルツ氏が率いる研究チームで、DALL・E 3と並び、画像生成AIのパイオニア的存在と言えるサービスです。
本章では、国内の生成AIの活用事例を5つ紹介します。
順に紹介します。
引用：三井不動産株式会社HP
国内のAI活用事例として注目を集めているのが、三井不動産株式会社の自社特化型AIチャットツール「&Chat」の運用です。
三井不動産株式会社は、不動産業界におけるデジタル化の先駆者として、AI技術を活用した顧客対応を行っています。「&Chat」はその一環として開発されたツールで、顧客からの問い合わせに対して24時間365日、リアルタイムで対応可能なAIチャットツールです。
特に、三井不動産の物件に関する詳細な情報を瞬時に提供することが可能で、これにより顧客の問い合わせに対する応答時間を大幅に短縮することができます。また、AIが学習することで、より具体的な質問にも対応する能力を持っています。
「&Chat」の運用により、三井不動産は顧客満足度の向上とともに、業務効率化を実現しています。このような取り組みは、不動産業界だけでなく、多くの業界において参考になる事例と言えるでしょう。三井不動産のようなデジタル化の先駆者の取り組みから、AI活用の可能性とその効果を具体的に理解することができます。
引用：パナソニックコネクトHP
パナソニックコネクトは、国内企業の中でも先進的にAIの活用を進めており、その一例としてAIアシスタントサービス「ConnectAI」を社内イントラにて運用しています。このAI技術は、パナソニックコネクトの社員が日々の業務を効率化するためのサポートを提供します。
ConnectAIは、社内の情報を瞬時に検索し、必要なデータを提供することが可能です。これにより、社員は情報検索にかかる時間を大幅に削減し、重要な業務に集中することができます。
また、ConnectAIは社内のコミュニケーションを円滑にする役割も果たしています。例えば、会議のスケジューリングやタスク管理など、日常の業務におけるさまざまな課題をAIが解決します。これらの機能は、社員の満足度を向上させ、全体の生産性を高めることに寄与しています。パナソニックコネクトの「ConnectAI」の活用事例は、AIを活用した業務効率化の可能性を示しており、他の企業にとっても参考になるでしょう。
栃木県が生成AIチャットGPTを本格運用し、その活用事例が注目を集めています。これは、AI技術の進化とともに、地方自治体がAIを活用する動きが活発化していることの一例と言えるでしょう。
栃木県では、生成AIチャットGPTを用いて、県民からの問い合わせ対応を効率化し、よりスムーズに行うことを目指しています。具体的には、AIチャットボットが県民からの質問に対して、適切な情報を提供することで、人間のオペレーターの負担を軽減し、より多くの問い合わせに対応することを可能にしています。
また、生成AIチャットGPTの運用により、県民がいつでもどこでも必要な情報を得ることができるようになり、情報のアクセシビリティが向上しています。これらの取り組みは、デジタル化が進む現代社会において、地方自治体がICTを活用してサービスを改善する好例と言えます。今後も栃木県のような先進的な取り組みは増えていくことでしょう。
引用：ヤフー株式会社HP
ヤフー株式会社が運用している「PayPayフリマ」は、商品説明文を自動生成するAI技術を活用したサービスとして注目を集めています。これは、国内の生成AIの活用事例として非常に興味深いもので、その詳細について見ていきましょう。
PayPayフリマは、ユーザーが簡単に商品を出品できるフリマアプリで、その中核となるのが商品説明文の自動生成機能です。この機能は、商品の写真からAIが特徴を読み取り、それに基づいて適切な説明文を生成します。これにより、出品者は商品説明文を手間をかけずに作成でき、また購入者に対しても商品の特徴を分かりやすく伝えることが可能となります。
ヤフー株式会社のこの取り組みは、AI技術の可能性を具体的に示す一例と言えるでしょう。また、こうしたAIの活用は、ユーザー体験の向上だけでなく、ビジネスの効率化にも寄与しています。今後もヤフー株式会社のような企業の取り組みから目が離せません。
引用：ベルシステム24HP
ベルシステム24は、生成AIを活用したコンタクトセンター業務負担軽減の事業化を進めています。顧客対応の一部をAIが担当することで、人間のオペレーターの負担を軽減し、より高品質なサービスを提供するというこの取り組みは、テクノロジーと人間の役割分担を再定義する一例と言えます。
生成AIは、自然な言葉で人間とコミュニケーションを取る能力を持ち、顧客の問い合わせに対して瞬時に適切な回答を生成します。これにより、オペレーターはより複雑な問題解決や高度な対応に集中が可能です。
ベルシステム24の事業化は、AI技術の進化とともにコンタクトセンター業界の効率化、品質向上を推進する重要なステップとなります。また、この事例は他の業界へのAI導入の可能性を示す示唆に富んだものであり、ビジネスパーソンにとって大変参考になるでしょう。
次に海外の生成AIの活用事例を5つ紹介します。
国内だけではなく海外の生成AIの活用事例もご覧ください。
引用： Stripe HP
StripeがGPT-4を利用した詐欺検知サービスを展開し、その活用事例が海外で注目を集めています。このサービスは、生成AIの最新技術を用いて、詐欺行為を高精度に検知することを可能にしています。
GPT-4は、自然言語処理の最先端技術を活用し、その能力を詐欺検知に応用したものです。これにより、Stripeは従来の詐欺検知システムでは見逃されがちな複雑な詐欺行為をも捉えることができるようになりました。
また、GPT-4の高度な学習能力により、新たな詐欺手法にも迅速に対応することが可能です。このように、StripeはAI技術の進化を最大限に活用し、ユーザーの安全性を高める努力を続けています。生成AIの活用は、これからのフィンテック業界における新たな標準となる可能性を秘めています。StripeのGPT-4を利用した詐欺検知サービスは、その先駆けとも言えるでしょう。
引用：シーメンスHP
シーメンスは、工業組織のイノベーションを推進するためのアプリケーションを開発し運用しています。
このドイツのマルチナショナル企業は、人工知能（AI）の力を利用して、製造業の生産性を向上させるとともに、新たなビジネスモデルを創出しています。具体的には、シーメンスのAIアプリケーションは、製造プロセスを自動化し、生産ラインの効率を最大化するためのデータ駆動型の解決策を提供します。これにより、製品の品質向上、生産コストの削減、リードタイムの短縮など、多くの利点を実現しています。
さらに、これらのアプリケーションは、工場のエネルギー効率を改善し、サステナビリティの観点からも大きな貢献を果たしています。これらのイノベーションは、シーメンスが先進技術を駆使して工業組織のパフォーマンスを向上させるための取り組みを象徴しています。
シーメンスの成功事例は、他の企業がAIを活用して自社のビジネスを革新するためのモデルともなっています。このような革新的な取り組みを通じて、シーメンスは工業組織のイノベーションを牽引し続けています。
引用：Coca-Cola HP
世界的な飲料ブランドであるCoca-Colaが、OpenAIのテキストから画像を生成するAI機能「DALL-E」を活用している事例について紹介します。「DALL-E」はOpenAIが開発した最先端のAI技術で、テキスト入力を受け取り、それに基づいた画像を生成することが可能です。
Coca-Colaはこの「DALL-E」を利用し、テキストから自社製品の新たなイメージを生成し、ブランディングやマーケティングに活用しています。これにより、従来の広告制作やデザインプロセスに新たな風を吹き込み、効率的かつ創造的なビジュアル表現が可能になりました。
また、AIが生成する画像は、人間が思い描くことのできない独自の視点や新鮮な発想をもたらすため、Coca-Colaのブランドイメージを一層強化する効果も期待されています。このようなOpenAIの「DALL-E」の活用は、企業のマーケティング戦略における新たな可能性を示すものであり、今後、さまざまな業界での応用が期待されています。
引用：ウォルマートHP
ウォルマートは、人工知能搭載ソフトウェアによる自動交渉AIを導入し、従来の業務を大幅に効率化しています。このソフトウェアは、供給業者との価格交渉をAIが自動で行うことで、人間が行うよりも高速かつ精密な交渉が可能となります。
また、AIは大量のデータを瞬時に解析する能力を持つため、市場の動向や業者の価格変動をリアルタイムで把握し、最適な価格を提案することができます。これにより、ウォルマートは業者との交渉時間を大幅に短縮し、コスト削減につながっています。
さらに、AIによる自動交渉は、人間の主観や感情が介入しないため、公平性も保たれます。このようなウォルマートの取り組みは、AIの可能性を示す一例と言えるでしょう。
引用：エクスペディアHP
エクスペディアは、旅行予約体験の向上を目指してOpenAIプラグインを導入しています。このAI技術を活用することで、ユーザーはよりスムーズで直感的な予約プロセスを体験できるでしょう。
OpenAIプラグインは、ユーザーの質問や要望に対して即座に対応し、最適な旅行プランを提案することが可能となっているため、エクスペディアが提供するサービスの質を向上させるだけでなく、ユーザーとのコミュニケーションを強化する重要な要素となっています。
エクスペディアの例は、AI技術がビジネスに与える影響の一例を示しており、ユーザーの体験を向上させることで、ブランドの信頼性を高め、リピート利用を促すことが期待されます。
生成AIの問題点を5つ紹介します。
順に紹介しますので、問題点を押さえた上で利用を
生成AIの技術は、情報の整合性という問題点を抱えています。生成AIは、大量のデータから学習し、自動的に文章や画像を生成する技術ですが、その生成過程で情報の整合性が保たれない場合があります。
具体的には、生成AIが出力する情報が、元のデータと矛盾したり、論理的に一貫性が無い結果を生み出す場合があります。これは、生成AIが学習データの表面的なパターンを捉える一方で、深層的な論理構造や因果関係を理解する能力に限界があるためです。
この情報の整合性の問題は、ビジネスの現場でのAI活用において重要な課題となります。たとえば、顧客対応の自動化に生成AIを活用する場合、情報の整合性が保たれないと、顧客に混乱を招く可能性があります。
このように、生成AIの情報の整合性の問題は、信頼性や信用性の観点から見ても、解決が求められる重要な課題と言えます。
生成AIの進化は、私たちの生活を変えつつありますが、その一方で著作権という問題が挙げられています。
生成AIが自動的に記事を書いたり、画像を生成したりすることで、元の著作物の著作権を侵害する可能性があります。これは、著作権法の現行制度では対応が難しい問題であり、法的な枠組みの整備が必要です。
また、生成AIが作成した作品の著作権は誰に帰属するのかという問題も存在します。AIは法的には人間とは異なる存在であり、現状ではAI自体が著作権を持つことは認められていません。
そのため、AIによって生成された作品の著作権は、AIを所有する企業や個人に帰属すると考えられています。しかし、これについても明確な法律がなく、議論が続いています。生成AIの著作権問題は、テクノロジーの進化と法律の間のギャップを示しており、今後の対応が注目されています。
生成AIには潜在的なセキュリティ問題が存在します。その一つが、ディープフェイクと呼ばれる技術です。これは、AIが人間の顔や声を模倣し、リアルな映像や音声を生成する手法で、誤った情報を広めるために悪用される可能性があります。
また、AIが生成した情報が真実かどうかを判断するのは難しく、これにより誤情報が広まる危険性もあります。さらに、AIは大量のデータを必要とするため、個人情報の取り扱いにも注意が必要です。
不適切なデータ管理が行われると、個人情報が漏洩する可能性もあります。これらのセキュリティ問題は、生成AIの利用において重要な課題となっています。
したがって、生成AIを活用する際には、これらのセキュリティ問題を理解し、適切な対策を講じることが求められます。
上記で取り上げたディープフェイクについて詳しく知りたい方は、下記のデータの時間にて紹介していますので、参考にしてください。
生成AIは、その進化と共に多くの可能性を秘めていますが、その一方で、犯罪への悪用という問題も抱えています。生成AIの力を悪用した場合、偽造文書の作成や不正な情報操作、さらには個人情報の窃取など、様々な犯罪が可能です。
特に、前述したようなディープフェイクと呼ばれる技術は、人間が認識できないほどリアルな偽の映像や音声の生成が可能で、悪用すれば誤情報を拡散させるツールとして使用される恐れがあります。
また、AIが生成した情報は、その出典がAIであることの隠蔽が可能であるため、真偽の判断が困難となり、情報操作の手段として利用される可能性があります。さらに、AIは大量のデータを処理する能力を持つため、個人情報の窃取や不正アクセスといったサイバー犯罪に利用される危険性もあり、生成AIの技術が進化するほど、より深刻な問題となるでしょう。
そのため、生成AIの開発とともに、その悪用を防ぐための対策や法制度の整備が急務となっています。
生成AIの誕生は、産業革命レベルの衝撃だ──。
そう指摘する声は数多く存在します。確かに、文章の作成や論理的な助言といったこれまで人間が担っていた業務が、AIに代替される兆しがあるのは間違いありません。それは前述の脚本家や俳優、イラストレーターやデザイナーからの反発にも現れています。また、アップル共同創業者スティーブ・ウォズニアック氏、『サピエンス全史』著者ユヴァル・ノア・ハラリ氏などの著名人はAIの安全性や倫理にまつわるリスクに警鐘を鳴らしています。
とはいえ、IT関連のトレンドをハイプサイクルという独自のモデルでマッピングする、ガートナージャパン株式会社が『日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年』で「生成AI」を「『過度な期待』のピーク期」に位置付けていることも押さえておきたいところです。
メタバース、Web3など、我々の世界を変えるかもしれないといわれるテクノロジーはほかにも数多く存在します。「そのなかでも有力なもののひとつ」と捉える冷静な目も向けながら、少しづつでも生成AIを活用しはじめてみることをおすすめします。
2023年、世界中の期待を集める生成AIとは何か、なぜこれほどまでに注目を集めるのかについてご紹介してきました。野村総合研究所の発表によると2023年4月時点で日本はChatGPTの利用度合いが高い国として米国、インドに続く世界3位です。生成AIの開発では米国や中国といった他国に水を空けられているといわれる日本ですが、活用することで開かれる可能性や開発に与える良い影響もあるはず。
前述の通り、幸いツールは無料のものを含め、数多くリリースされています。「過度」にならない期待をよせて、ぜひ自らの手で生成AIを使ってみてください。
（宮田文机）
・小林 雅一『生成ＡＩ 「ChatGPT」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？』ダイヤモンド社、2023 ・生成AIの活用に関する企業アンケート┃帝国データバンク ・Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin『Attention Is All You Need』┃Arxiv ・生成AI時代の人材育成（松尾研究室）┃経済産業省 ・東京都、チャットGPT開始 指示のコツ共有し活用促す┃日本経済新聞 ・Gartner、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年」を発表┃Gartner ・「GPT-4より強力なAIの開発を直ちに停止せよ」──公開書簡にマスク氏やウォズニアック氏が署名┃AI＋by ITmedia NEWS ・日本のChatGPT利用動向（2023年4月時点）～利用者の多くが肯定的な評価～┃NRI
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