生成AIとは?

生成AI (GenAI) は人工知能のブランチであり、既存のデータから学習したパターンに基づいて、テキスト、イメージ、音声、コードなどの新しいコンテンツを作成します。生成AIモデルは、データ分析や結果予測に焦点を絞った従来のAIとは異なり、ディープラーニングやニューラルネットワークといった技法を使用して新たな出力を生み出します。一般的な例として、チャットボット、イメージジェネレーター、コードや音楽を書くツールなどが挙げられます。

生成AIの仕組み

生成AIは魔法のように見えるかもしれませんが、内部的には、データ、アルゴリズム、パターン認識を使用しています。生成AIモデルは、大規模なデータセットを分析し、ワード、イメージ、サウンドといった要素間の関係性を特定することで学習し、自然でコンテキスト的に関連していると感じられるまったく新しいコンテンツを生み出します。生成AIは、コンテンツをランダムに生成するのではなく、取り巻くコンテキストを踏まえて次に起こり得る要素、例えばワードやピクセルなどを予測することでコンテンツを生み出していきます。生成AIがそれを実現させる主なステージを詳しく見てみましょう。

1. トレーニング

生成AIモデルは、ブック、コードベース、イメージ、オーディオライブラリなどにわたる大規模なデータセットによってトレーニングされます。そしてこれらのインプットを消化してパターン、コンテキスト、構造を学習します。例えば、大規模言語モデル (LLM) の場合、何十億ものテキスト行を読み込んで、文法、トーン、アイディア間の相関性を学習します。

2. チューニング

ベースモデルはトレーニングされた後、多くの場合、特定のユースケースに合わせたより具体的なデータセットで微調整されます。これは、ターゲットドメインのニーズに合わせて、法的文書、技術マニュアル、プログラミングリポジトリを指すこともあります。

3. プロンプト指示とアプリケーション

デプロイされると、GenAIモデルはプロンプトに応答します。ユーザーがクエリ (例: "電子メールアドレスを検証するPython関数を生成") をタイプすると、GenAIモデルは関連する、コンテキスト的に正確な応答を生成します。

4. 強化学習

パフォーマンスを改善するために、生成AIモデルによっては強化学習を使用します。どの出力が他よりも優れているかを生成AIモデルが学習してシステムを徐々に微調整できるよう、強化学習には人間によるフィードバックやスコアリングが必要です。

生成AIを際立たせているものは、たとえ真に理解していなくてもタスク全体を一般化して理解しやすい人間的なコンテンツを作成できるその能力です。

生成AIのメリット

GenAIは素晴らしいだけではなく実用性を兼ね備えています。クリエイティブな反復タスクを自動化することで、生成AIツールは個人やチームがもっとスマートかつ迅速に作業できるよう支援します。ソースコードのドキュメントの合理化を目指す開発者であるか、斬新でクリエイティブな指示を模索するデザイナーであるかに関係なく、生成AIは生産性の向上、正確性の改善、コスト削減を実現できます。

コンテンツ作成

生成AIツールにより、実用的なドラフト、モックアップ、サマリー、設計、テストケースを数秒で作成できます。また、広範なフォーマットにわたってコンテンツ作成を加速化できるため、開発者とクリエイティブ担当者は生産性における優位性を得られます。

言語のニュアンス

これらのモデルは、自然言語処理 (NLP) の進展のおかげで、トーン、コンテキスト、用語を優れた精度で処理できます。例えば、丁寧語であるか口語であるかを問わずさまざまな対象者に言語を適応させ、ブランドボイスやドキュメントのスタイルガイドにも合わせることができます。

ワークフローの効率性

GenAIは定型タスク (例: ドキュメント文字列、UIテキスト、社内FAQ) を自動化することで人間のチームを解き放ち、彼らが戦略的な課題やクリエイティブな問題解決に取り組めるようにします。開発者の場合、スプリントの高速化、フィードバックループの短縮、リリースの効率化につながります。

エラーの削減

生成AIモデルによって、特に初期ドラフト段階のヒューマンエラーを削減できます。例えば、AIコーディングツールは、不一致のフラグ、ギャップの解消、軽微なバグの把握によって開発者がよりクリーンなコードやドキュメントをリリースできるよう支援します。

コストの削減

生成AIは、アウトソースするタスクを減らし、リビジョンにかかる時間を短縮し、サポートチームやコンテンツ作成、ドキュメントの取り組みにおけるオーバーヘッドを削減することで明確なコスト削減を実現しつつ、高品質の基準にも対応します。

生成AIのビルドのコツは何ですか?

生成AIモデルをビルドすることは、深い技術的専門知識と慎重なプランニング、本格的な演算能力を組み合わせた複雑なプロセスです。その成功は、信頼できるコードを記述するだけではなく、高品質のデータをソーシングし、適切なアルゴリズムを選択し、生成AIモデルを時間をかけてトレーニング、テスト、精緻化する適切な人員とインフラストラクチャをまとめ上げることができるかどうかにかかっています。最初からビルドするか、あらかじめトレーニングされたモデルを適合させるかに関係なく、GenAIを軌道に乗せるコツをご紹介します。

高品質のデータ

モデルは有益なものから学習しなければ価値あるものを生成できません。つまり、高品質かつドメイン固有のデータを大量にフィードする必要があります。これは、特定の主題領域について生成AIモデルを特訓するものとして考えます。学習する材料が優れているほど、その見返りに新しいコンテンツをより良い形で生み出せます。

データは、成功を収めるGenAIモデルの土台です。有益な出力を得るために、生成AIモデルはクリーンなドメイン関連のデータセットでトレーニングする必要があります。例えば、コード生成モデルは一般的に、GitHubリポジトリ、技術的なブログ、開発者Q&Aフォーラムといったリソースを含む大規模なデータセットを利用します。

概して、生成AIモデルのトレーニングにはメガバイト規模のデータセットが提供できるものをはるかに超えるテラバイト規模のデータが要求されます。

アルゴリズムの選択

データを入手したら、次のステップとして生成AIモデルをそのデータでどのように学習させるかを決定します。モデルアーキテクチャは、実質的に生成AIがどのように機能するのかに関するブループリントであり、その選択は生成AIに生成させたいコンテンツの種類によって決まります。

• トランスフォーマー (GPTモデルなど) は言語生成タスクで優位を占めています。

• 拡散モデルはビジュアルの生成でリードしている一方、GAN (敵対的生成ネットワーク) も一部の画像生成アプリケーションで引き続き使用されています。

• WaveNetのバリアントは音声合成に幅広く使用されており、RNN (リカレントニューラルネットワーク) も従来から音楽生成をサポートしています。それにもかかわらず、トランスフォーマーモデルが勢いを増しています。

柔軟性、スケーラビリティ、出力品質のすべてによって、ユースケースに最適なモデルアーキテクチャの選択が決まります。

インフラストラクチャとコンピューティング

生成AIモデルのトレーニングは一般的なノートパソコンでできるようなものではありません。膨大なデータセットを処理し、複雑なモデルを実行させるために本格的な演算能力が必要になります。また、GPUのクラスター、クラウドスケールのインフラストラクチャ、テラバイトのメモリ、ストレージ容量も必要です。この種の筋力がなければ、モデルを効率的に、あるいはまったくトレーニングできません。大規模モデルのトレーニングには数週間かかるだけではなく、演算時間において何万ドル、何十万ドルものコストがかかる可能性があります。

マンパワー

生成AI開発には技術的なスキルとコラボレーションが要求されます。どのモデルの背後にも、それをうまく機能させ、関連性を保ち、実際のニーズに適合させる機能横断的なグループが存在します。このグループには以下の要員を参画させる必要があります。

• データサイエンティスト。入力の構造化と準備を担当します。

• 機械学習エンジニア。モデルのビルドと微調整を担当します。

• ドメインの専門家。出力に業界固有の知見を反映できるようにします。

• 倫理および責任あるAIチーム。安全性および足並みを揃えた使用について指導します。

イテレーションとテスト

モデルのビルドは単なる手始めに過ぎません。アップして実行させると、テスト、微調整、継続的なフィードバックによる改善の必要があります。これには、出力のレビュー、パラメーターの調整、期待に合致しているか否かの確認が含まれます。

学習、実験、微調整のループでモデルを磨き続け、その信頼性を維持します。必要に応じて、出力のテスト、ハイパーパラメーターの微調整、バイアスのモニタリング、保持に時間をかけていくことになります。フィードバックループはローンチしても終わりません。

生成AIモデルが生成できる出力の種類は?

GenAIの最も面白い点のひとつは、その多用途性です。これらのモデルは1つのタイプのタスクに限定されません。つまり、多様であり、異なるモダリティにまたがって機能させることができます。生成AIは、自然に感じられるテキスト、現実的なイメージ、音楽、動画、コードまでも生成でき、磨き抜かれ、意図的で、コンテキストを認識していると思える出力を生み出します。生成AIモデルが生成できるさまざまな形式を詳しく見ていきましょう。

テキスト

テキスト生成は、生成AIが最初に大きく飛躍した領域です。これらのモデルは、チャットボットの砕けた会話から洗練されたビジネスレポートまで、あらゆるものを生成できます。テキスト生成は一般的に以下のようなタスクに使用されています。

• チャットボットの対話

• 技術的なドキュメント

• 論文のサマリー

• マーケティングコンテンツ

これらの出力は文脈的で流暢であり、プロンプトエンジニアリングを用いてカスタマイズできます。特定の音声においてコードコメントは必要ですか? 完了しました。異なる対象者に合わせて翻訳したドキュメントは必要ですか? 問題ありません。

イメージ

AIが支援するイメージ生成によって、ユーザーは数語で視覚的概念に命を吹き込むことができます。多くの場合、これらのツールは、設計、マーケティング、そしてAIトレーニングそのものにも使用されています。一般的なアプリケーションには以下のものが含まれます。

• 製品のモックアップ

• コンセプトアート

• マーケティングのビジュアル

• 他のモデルをトレーニングするための合成画像データセット

画像生成ツールは、コンテンツを定型化し、アイディアを組み合わせ、既存の審美的要素を再生成することもできます。

音楽とオーディオ

生成AIは、人間のように聞こえる音声や完全にオリジナルの音声を生成できるようになりました。これらのツールは、以下を含むさまざまなユースケース向けに手軽で柔軟なサウンドを作成するために使用されています。

• 動画、ゲーム、クリエイティブなプロジェクト向けのAI生成ミュージックトラック。

• ナレーション、アクセシビリティ、ローカライズ向けの音声合成。

• アプリケーション、ゲーム、デジタルエクスペリエンス向けのカスタム音響効果。

これらの出力は実物そっくりで、調節でき、すぐに作成できるようになっています。

動画

まだ新たな領域ではあるものの、生成AI動画はコンテンツ作成で実現できることを既に拡張させています。これらのツールによって、以下のように、生産の迅速化、クリエイティブな実験、画像と映像に対する新たなアプローチを実現できます。

• テキストのプロンプトやスクリプトから生成される自動化された説明者。

• より洗練されたクリーンなビジュアルを実現する映像の修復およびアップスケーリング。

• トレーニング、リサーチ、エンターテイメントにおける人工的な面接やシミュレーション。

生成AI動画はやはり比較的新しい領域ですが、ツールは急速に進展しています。たちまち品質が改善され、アクセシビリティも強化されると予測されます。

コード

AIコード生成により、開発者はコードをより迅速かつスマートに、エラーを抑えて記述できるようになります。GenAIは意図とコンテキストを理解することでスニペットをオートコンプリートし、修正を提案し、コードを生成してシステム挙動をシミュレートすることができます。一般的なアウトプットには以下が含まれます。

• フルスタックのコード提案

• テストスクリプト

• 構成ファイル

コード生成モデルによって機能をオートコンプリートし、コードベースをリファクタリングし、パイプラインやワークフローのプロトタイプを作成できます。

3Dモデル

デザイナーとエンジニアは、イマーシブVRアプリケーション向けでも、実際の製品のプロトタイプ向けであっても、生成AIを使用して3Dアセットを迅速に作成できます。こうした出力によって時間とリソースを節約できるだけではなく、以下のイテレーションを強化できます。

• VRとARの環境

• 製品のプロトタイプ

• インダストリアルシミュレーションにおけるデジタルツイン

デザイン重視の業界において、生成3Dモデリングはイテレーションを加速化し、プロトタイプにかかる時間を短縮します。

合成データ

個人情報や極秘情報を公開することなく実体面を模倣するデータが必要なことがあります。GenAIが本領を発揮するのはこのシナリオです。GenAIは、特に実際のデータが不足している、あるいは制限されている場合に、トレーニング、テスト、他のAIモデルの検証向けに現実的で匿名化されたデータセットを作成できます。

生成AIのユースケース

GenAIは単なる専門的流行語ではなく、業界全体のワークフローに欠かせないものになりつつあります。アプリケーションのビルド、メディカルスキャンの分析、アートの作成、あるいは授業の実施などのあらゆる領域で、生成AIツールは人々が作業を迅速に進め、複雑な問題を解決し、かつてはアクセスやスケールが難しかったクリエイティブな可能性を探求できるようサポートします。生成AIが現在使用されている最もインパクトのある方法についていくつかご紹介します。

アートとエンターテイメント

視覚芸術家は生成AIツールを使用してさまざまなメディア全体でアイディアを引き出し、実験し、作成することができます。音楽家はAIを使用してリミックスやスコアリングを行えます。作家は大規模生成AIモデルを使用してコンテンツを共同創作したり、草稿に磨きをかけたりすることができます。また、絵コンテ、合成シーン、視覚的基準をAIで生成して初期製作を支援する映画製作会社も増えています。

医療

診断において、生成AIモデルはトレーニング用の合成医用画像を作成し、パターン認識モデルは早期発見を支援しています。また生成AIも、新たな分子の提案やシミュレーションに向けた最適化により、創薬におけるその役割を高めています。

ビジネス

AIモデルは、パワーポイント資料集や電子メール、顧客サポート向けの回答の自動生成に使用されるようになっています。マーケティングチームは頻繁にAIモデルを使用し、キャンペーンのコピー作成、バリアントのA/Bテスト、SEO (検索エンジン最適化) を支援しています。

開発

開発者は、ソフトウェア開発ワークフローにAIを使用してプロジェクトのスキャフォールディング (足場形成)、APIの文書化、ユニットテストの記述を行うようになっています。これらのツールは開発スピードの改善を支援しますが、その主導権を握るのは引き続き人間の開発者です。

教育

AIが支援する指導教員は指導をカスタマイズでき、生成AIツールは、クイズ、レッスン計画、参考書の作成を支援します。教師は生成AIを使用し、さまざまな学習スタイルや言語ニーズにコンテンツを適合させることができます。

製造

生成AIは製造において、デジタルツイン、予測メンテナンス、製造計画における一般的なアプリケーションを使用して環境のシミュレーション、ダウンタイムの削減、製造サイクルの加速化といったタスクをサポートしています。

生成AIにまつわるリスクは何ですか?

生成AIは優れた能力をもたらしますが、開発者、組織、ユーザーが認識するべき新たなリスクももたらします。こうしたリスクには、プライバシーに関する懸念、倫理的な課題、悪用の可能性が含まれます。こうした問題を認識し、責任あるAIの使用に留意してビルドすることが重要です。GenAIに関連する主なリスクと、それらを緩和するために何ができるかについて見ていきましょう。

データ機密性

生成AIモデルはトレーニングデータを記憶することがあります。そのデータに極秘情報が含まれていれば、出力に再び現れるリスクがあります。組織はトレーニングデータをスクラブし、入力を匿名化し、出力を監視して極秘情報が洩れていないか確認する必要があります。

偽情報

GenAIは、合理的に見えるものの誤った、あるいは誤解させるコンテンツを生み出す可能性があります。適切なガードレールがなければ、これによって評判に傷が付いたり、ユーザーが混乱したり、偽情報が拡散したりする可能性があります。AIによって生成されたコンテンツにラベルを付け、ファクトチェックをすることが非常に重要です。

バイアス

生成AIモデルは、バイアスのかかったデータでトレーニングされるとそのバイアスが増幅されます。それにより、人種差別的、性差別的、あるいは有害な出力が生成される可能性があります。このリスクに対処するには、代表的なデータセットを作成し、定期監査を実施し、ヒューマン・イン・ザ・ループ (HITL) のレビューを実施して人間を関与させる必要があります。

著作権の懸念

Webに公開されているものなど、公表されたコンテンツに基づいてトレーニングされた生成AIモデルは、著作権で保護されたスタイル、テキスト、コードをうっかり模倣してしまう可能性があります。AIのトレーニングと出力の使用にまつわる法的枠組みはまだ進展中であり、公正な使用が常に適用されているとは限りません。AIで生成されたコンテンツを商用利用する場合は慎重にレビューし、ライセンス状況を検証し、法律の専門家に相談してください。オープンソースプロジェクトの場合、生成されたコンテンツをプロジェクトのライセンスとコントリビューションのガイドラインに適合させる方法に留意してください。

敵対的な攻撃

悪意のあるユーザーがプロンプトを作成し、AIモデルが有害な挙動をするように騙しをかける可能性があります。例えば、有害なコンテンツを生み出したり、トレーニングデータを漏洩させたりするといった具合です。防御するには、継続的なモニタリングと安全なチューニングが必要です。

環境影響

大規模生成AIモデルをトレーニングすると大量のエネルギーを消費します。チームは、モデルの効率性、再利用、低炭素のインフラストラクチャプロバイダーを使用して環境影響の低減を支援することを検討する必要があります。

生成AIの今後の見通しとトレンド

生成AIは減速していません。生成AIは急速に進展しており、ビルド、作成、コラボレーションにまつわる私たちの考え方を改革しています。次なる改革の波は、モデルの小型化と高速化および、テキスト、ビジュアル、サウンドをリアルタイムで融合できるツールが焦点です。すべては、GenAIをアクセス性に優れた責任あるものにし、日々のワークフローにシームレスに組み込めるかにかかっています。GenAIがどこへ向かう可能性があるのかについて見てみましょう。

モデルのさらなる小型化、効率化

大規模AIモデルは強力ですが、リソース集約的です。目標のタスクに同等のパフォーマンスを提供しつつ演算の必要量を抑えることを目指す、コンパクトで微調整された生成AIツールへのシフトが確認されつつあります。

多様なモデル

新たな生成AIモデルは、テキスト+イメージ、イメージ+オーディオ、あるいはそのすべてといった具合に、複数の入力タイプを同時に処理できるようになりつつあります。これにより、AIが支援するコンテンツスイートや没入型の学習ツールといった、よりリッチなクロスチャネルのアプリケーションへの扉が開かれています。

デバイス上の生成AI

エッジコンピューティングによって、AIはユーザーにより近づいています。ローカルで実行され、カスタマイズされたアプリケーション、プライベートなコンテンツ生成、リアルタイムのフィードバックを実現している生成AIモデルが確認されつつあります。

人間とAIのコラボレーション

AI単独では最良の成果を得られません。将来的なワークフローでは、人間の専門知識と生成AIツールを融合させて迅速性と革新性に優れた結果を得られることが期待できます。例えば、共同エディター、ペアのプログラマー、AI設計アシスタントといった具合です。

デフォルトの責任あるAI

リスクが明確になるについて、責任あるAIの慣行は新たな業界標準になることが見込まれます。これらには、ラベル付けの改善、オープンガバナンス、プライバシー・バイ・デザイン (PbD)、倫理的なトレーニングデータが含まれます。

オープンソースの成長

GitHubはAI実験のハブになっており、ここで開発者たちはモデルのウェイト、トレーニングのスクリプト、プロンプトのフレームワーク、評価ツールのビルド、共有、微調整に取り組んでいます。ユーザーはこのプラットフォーム全体でこれらのプロジェクトをブラウズ、フォークしてそれらにコントリビュートできます。

まとめ

生成AIは、ビルド、コーディング、作成の方法を改革しており、その革新の大部分はGitHubで起きています。AIを活用してもっと効率を高める準備は整っていますか? GitHubソリューションがさらに高速でセキュアなAI開発をサポートし、確信をもってリリースできるようにする方法を学びましょう。