生成AIというとChatGPTのようなテキストを生成するツールが真っ先に思い浮かびますが、最近では画像や音楽、動画などの生成も、AIによって行うことが可能です。本記事では、生成AIの種類やできること・できないこと、企業が用いるメリット・デメリットなどを解説します。
【用途別】生成AIができること
生成AIは、テキストをはじめ、画像や音声、音楽、動画など、多彩な作品を生み出せます。
テキスト生成
生成AIといえば、多くの人がまず思い浮かべるであろうものがテキスト生成です。生成AIの存在を一躍世に知らしめたChatGPTもまた、この領域をメインにしています。このタイプのAIは、ユーザーが入力した質問や指示（プロンプト）を理解し、その回答を返す形でテキストを生成します。その用途として挙げられるのは、メールやレポートなどのドキュメントの下書き、提示された文章の添削や要約、翻訳などです。人間の代わりに、ブレインストーミング（アイデア出し）の相手をしてもらうこともできます。
プログラミングコード生成
生成AIは、人間が日常的に使用する言葉だけでなく、PythonやJavaScript、HTMLなど、複数のプログラミング言語にも対応しています。そのため、ユーザーのプロンプトに基づいて指定の言語でコードを書いたり、ユーザーが記述したコードのチェックやバグの修正をしたりすることも可能です。これにより、開発時間の短縮や品質向上が期待できます。
画像生成
生成AIの中には「Stable Diffusion」や「DALL·E」など、ユーザーのプロンプトに基づいて画像を生成できるものもあります。例えば、「海を見る猫」など欲しい画像のテーマを入力すれば、それに沿った画像を作ってもらうことが可能です。利用例としては、新しい商品のコンセプトアートの生成、企業ロゴのデザイン、広告用のビジュアル作成などが挙げられます。画像生成AIによって、アートやデザインの仕事などの領域でもAI活用が一気に広がりました。
音声生成
音声生成AIは、テキストまたは音声での入力に応じて新たな音声を生成するAIです。例えば、このAIに特定の誰かの音声を学習させると、本人そっくりの性質でさまざまな言葉を話させることができます。従来の機械音声とは異なり、人間が話しているかのような自然な抑揚や感情表現を含む音声を作れるのが特長です。具体的な用途としては、ナレーション、オーディオブックの読み上げ、音声アシスタントでの活用など、広告や顧客サービスの分野での活躍が期待されています。
音楽生成
こちらは、大量の音楽データからコードのパターンを学習し、新たなメロディを創出する技術です。サービスによっては、メロディラインだけでなく、歌詞や、曲調にあわせたジャケット写真なども生成できます。「Suno AI」などのサービスが有名で、これらはユーザーが指定した歌詞や曲調に基づいて音楽を生成可能です。ユーザーは簡単な指示を出すだけで、プロでも驚くほどのクオリティを持ったオリジナル曲を作れます。
動画生成
これはユーザーのプロンプトに基づいて、動画コンテンツを自動で作成する技術です。このAIを利用することで、ユーザーはテキスト形式で入力した具体的な指示やストーリーに沿う動画を、短時間で作れます。特に「Gen-2」のような高度なAIを用いれば、実写に近いクオリティや3Dモデリングの動画も生成可能です。現状では基本的に短い動画のみ対応していますが、将来的にはより長尺の動画の生成や、より複雑な映像表現ができるようになることが期待されています。
創薬
新薬の開発（創薬）に生成AIを活用しようという動きも活発化しつつある状況です。新薬の開発には通常、膨大な時間とコストが必要とされます。しかし、生成AIならば、その強力な学習能力と解析力によって、未知の化学物質や化合物の有効な組み合わせを予測し、新薬候補の探索時間を大幅に短縮可能です。現状、この技術はまだ研究・開発段階にあるものの、広く実用化されれば、より多くの病気に対する治療薬が迅速に提供できるようになるとの期待が高まっています。
生成AIができないこと
生成AIはまだ新しい技術であるため、できないことや不得手なことも多くあります。例えば、人間の専門家が持つ独特の直感や判断能力、複雑な感情の理解といった面では、AIはまだまだ人間の能力に追いついていません。実際、完全に自律した判断や高度に専門的な分野に関する助言などを生成AIに求めるのは、現時点では限界があります。
さらに、AIは学習したデータやプログラムされた指示に基づいてしか操作できないため、未知の状況やデータへの対応には人間が介在しなければならない場合が大半です。同様の理由から、創造的なひらめきもAIには欠けています。例えば、音楽生成AIは既存のジャンルの範囲内で「それっぽい音楽」は作れますが、天才的な音楽家のように新しい音楽ジャンル自体を生み出すことは難しいといわざるを得ません。
これらの制限は、AIの活用にあたって考慮すべき重要な点です。生成AIの「できること・できないこと」については、以下の関連記事でも詳細に説明しています。
生成AIを利用するメリット・デメリット
生成AIの導入はビジネス領域でもさまざまな活用の可能性が広がっていますが、その利用にあたってはメリットだけでなく、デメリットも伴います。ここでは、生成AIを企業が利用するメリットと潜在的な問題点について詳しく掘り下げていきます。
メリット
生成AIを導入する最大のメリットは、業務の効率化です。文書にせよ、画像にせよ、人間が1から作成するには多くの時間が必要です。場合によっては、専門的なスキルを持った人材に外注せねばなりません。しかし、生成AIにその作業を代替してもらえれば、作業時間やコストを大幅に削減できます。また、生成AIは短時間で大量の提案やコンテンツを提供してくれるので、アイデア出しの参考になることも少なからずあります。これにより、新しい解決策の発見や商品・サービス開発の促進などが期待できます。
生成AIが持つメリットの詳しい内容については、以下の関連記事もご参考にしてください。
デメリット
一方で、生成AIにはいくつかのデメリットも存在します。最も顕著な問題は、生成したコンテンツの品質が不安定であることや、フェイク情報を生み出すリスクがあることです。AIがアウトプットする情報のクオリティは、学習元のデータの質に依存します。ゆえに、誤った情報を学習してしまうと、結果として誤情報を生成してしまう可能性があります。また、昨今では、生成AIの生み出したコンテンツが著作権を侵害していると問題になるケースも増えています。
これらのデメリットに関する詳細は、以下の関連記事をご参考にしてください。
まとめ
生成AIは、テキストをはじめ、音声や画像、動画など、さまざまなデータを生み出せます。そのため、生成AIの活用範囲は非常に多岐にわたるものです。例えばコンタクトセンターであれば、チャットボットに生成AIを用いることで、顧客からの問い合わせ対応を従来以上に高度に自動化し、業務効率化やオペレーターの負担軽減などを実現できます。このように、生成AIの積極的な活用は、ビジネスや業務のあり方を大きく変革させることが可能です。
