近年、ビジネスやクリエイティブの現場で急速に注目を集めている「生成AI（Generative AI）」。ChatGPTや画像生成AIなど、その革新性に驚かされた方も多いのではないでしょうか。しかし、「生成AIとはそもそも何か？」「どうやって使われているのか？」といった基本的な疑問を持つ方も少なくありません。
この記事では、生成AIの定義から仕組み、サービスについて解説します。生成AIについての理解を深めたい方、ビジネス活用を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。
生成AI とは
生成AI（Generative AI）とは、テキスト・画像・音声・動画など、さまざまな形式のコンテンツを自動で生成する人工知能技術のことです。従来のAIが「分類」や「予測」といった処理を得意とするのに対し、生成AIは新しいデータを一から生み出す能力に長けています。
たとえば、ChatGPTは人間のような自然な文章を生成し、MidjourneyやStable Diffusionなどの画像生成AIは、テキストの指示に基づいて独創的な画像を生み出します。これらの技術は、クリエイティブ分野だけでなく、ビジネスや教育、医療など、さまざまな領域に応用が進んでいます。
生成AIと従来のAIの違い
従来のAIは、大量のデータを分析して「傾向を見つける」ことに強みがありました。たとえば、スパムメールの判別や需要予測、顔認識などがその代表です。一方で、生成AIは学習したデータをもとに、まったく新しいデータを創り出すという点が最大の違いです。
| 違い | 従来のAI | 生成AI |
| 目的 | 分類・予測・分析 | 新しいデータの生成 |
| 出力 | タグやラベル、数値など | テキスト、画像、音声など |
| 応用例 | 顔認証、異常検知、需要予測 | 自動文章作成、画像・音楽生成、チャットボット |
生成 AIの種類
生成AIは、生成するコンテンツの種類によっていくつかのタイプに分かれます。
テキスト生成AI
自然言語処理と機械学習の技術を利用して、文章やテキストデータを自動的に生成するAIです。代表的なものにChatGPTやGoogle Geminiがあります。メール文の自動作成、要約、翻訳、プログラミングコードの自動生成などに活用されます。
自然言語処理
Natural Language Processing（NLP）のことで、コンピュータに人間の言葉を理解させるための技術です。
テキスト生成AIの代表的なサービスは下記です。
| サービス | 概要 | 提供元 |
| ChatGPT | 会話形式で自然な文章を生成。記事作成、要約、翻訳、コード生成にも対応。 | OpenAI |
| Gemini | Googleの検索と連携した情報生成が特徴。画像認識にも対応。 | |
| Claude | 長文の理解や編集が得意。法律文書や技術資料にも強い。 | Claude |
| Copilot | Microsoft製。検索結果と連動した回答が特徴。 | Microsoft |
画像生成AI
コンピュータが画像を生成するためのAIです。広告、ゲーム、デザインなどでの応用が進んでいます。代表的なサービスを下記にまとめます。
| サービス | 概要 | 提供元 |
| Stable Diffusion | オープンソースの画像生成モデル。ローカル実行・カスタマイズ性に優れる。 | Stability AI |
| Mid journey | 芸術性の高い画像生成で人気。幻想的・抽象的なスタイルに強み。 | Midjourney Inc. |
| Canva AI | デザインツールCanva内で利用可能。プレゼン・SNS素材向け。 | Canva |
音楽生成AI・音声生成AI
音声読み上げや作曲を行うAIです。VoiceVoxやAIVA、Riffusionなどが知られています。ナレーション生成やBGM制作に利用されています。
| サービス | 概要 | 提供元 |
| Suno AI | テキストから数秒〜数分の楽曲を生成。歌詞付きのボーカル曲も可能。商用利用も対応。 | Suno |
| Udio | 高品質なボーカル楽曲を簡単に生成できる最新サービス。使いやすいUIが特徴。 | Udio |
| AIVA | クラシックや映画音楽風の作曲が得意。ゲームや映像のBGM向けに利用されている。 | AIVA Technologies |
動画生成AI
テキストや画像から動画を生成する技術で、まだ発展途上ですが、RunwayやPikaなどが注目を集めています。
| サービス | 概要 | 提供元 |
| Runway | テキストや画像から高品質な動画を生成。プロ向けの編集ツールも内蔵。 | Runway ML |
| Pika | 自然な動画を数秒単位で生成可能。リアルタイム性と直感的な操作性が魅力。 | Pika Labs |
| Sora | OpenAIが開発中の高性能な動画生成AI。リアルで物理的整合性の高い映像が特徴。 | OpenAI |
生成AIの土台となる技術
VAE（変分自己符号化器）
VAE（Variational Autoencoder：変分自己符号化器）は、生成モデルの1つで、画像や音声などのデータを圧縮・再構成しながら新しいデータを「学習に基づいて生成できる」特徴を持ちます。データを圧縮しておおよその情報に変換してその圧縮した情報から元のデータに似たものを復元します。
VAEは、エンコーダとデコーダの２つの主要な部分から構成されています。
エンコーダとデコーダ
- エンコーダ
入力データを、そのデータの重要な特徴を捉えた潜在ベクトル（潜在変数）と呼ばれる低次元の表現に変換する技術 - デコーダ
入力として受け取った潜在ベクトルから、元のデータに近いものを生成する技術
GAN（敵対的生成ネットワーク）
GANは、生成モデルの1つで、画像・音声・文章などの「本物そっくりなデータ」を自動生成する技術です。特徴的なのは、2つのニューラルネットワークが「敵対的」に学習する仕組みです。これにより、非常にリアルで自然なデータを生成できます。
生成器と識別器
- 生成器
ランダムノイズベクトルや潜在空間のサンプル（データの特徴を表す情報）を入力として受け取り、それを元にデータの生成を試みる役割 - 識別器
生成器が生成したデータと本物のデータを区別する役割
Transformerモデル
Transformer（トランスフォーマー）は、2017年にGoogleの研究者らが発表したニューラルネットワークのモデルで、自然言語処理（NLP）分野で革命をもたらしました。従来のRNNに代わって、「自己注意機構（Self-Attention）」を使って文脈を効率的に理解する構造が大きな特徴です。（論文「Attension is All You Need」で発表されました。）
まとめ
生成AIは、文章や画像、音楽などを自動的に「生成」するAI技術であり、私たちの生活や仕事の在り方を大きく変えつつあります。基本的な仕組みを理解することで、その活用方法や可能性がより明確になります。
今後ますます進化していくと予想される生成AI。正しい知識を持ち、目的に応じて活用することで、業務効率化や新しい価値の創出につながるでしょう。ぜひ本記事を参考に、生成AIとの向き合い方を考えてみましょう。