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近年「生成AI」という言葉が注目される機会が増えてきました。文章から画像、動画、プログラムコードまで、まるで人間のようにさまざまなコンテンツを生み出す生成AIは、私たちの仕事や生活、そして学びの現場を大きく変えようとしています。
しかし「生成AIって具体的に何ができるの？」「従来のAIとはどう違うの？」「どのようなことに注意すればいいの？」といった疑問をお持ちの方もいるのではないでしょうか。
本記事では、生成AIでできること、できないこと、そして活用する上での注意点について、豊富な事例を交えながら分かりやすく解説します。
生成AIとは
生成AIとは、学習により蓄積したデータを活用して、新たなコンテンツを生み出す人工知能です。ジェネレーティブAIとも呼ばれています。
従来のAIは、人間があらかじめ設定した範囲のタスクをこなす場合がほとんどでした。それに対して、生成AIは文章や画像、プログラムのコードなど、オリジナルのコンテンツを「生成」できるのが大きな特長です。
生成AIの構築には「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれる、人間の脳の仕組みに類似した高度な学習方式が関わっています。ディープラーニングによって生成AIは自ら学習を重ね、成長することが可能です。
現在では、生成AIをビジネスに取り入れる企業や組織も増えてきました。生成AIには、人間のサポート役としての期待が集まっています。
生成AIでできること
生成AIができることは多岐にわたります。代表的な活用例は以下の通りです。
- 画像生成
- 動画生成
- テキスト生成・翻訳
- 3Dモデル生成
- プログラミング
画像生成
生成AIは人間がインプットした指示（プロンプト）に基づき、オリジナルの画像を作成できます。クリエイティブな活動の支援はもちろん、顔認証やセキュリティシステムなどの改善にも一役買っています。
動画生成
生成AIは人間が与えたテキストデータや画像データを基に、新しい動画コンテンツを作成できます。人間による動画制作は、準備や撮影などの手間がかかるため、生成AIに代替させることで大幅な効率の向上が可能です。
テキスト生成・翻訳
テキストの生成は、生成AIが大きな話題となるきっかけになった機能です。人間が入力したプロンプトに対し、さまざまな文章を新規作成したり、既にあるテキストデータを要約したりできます。翻訳にも長けており、外国語で書かれた文章を訳すだけではなく、指定した外国語でのコンテンツ生成も可能です。
3D
生成AIは、シンプルなテキストや一枚の画像から3Dモデルの作成ができます。かつては専門知識と高度なスキルがなければできない技術でしたが、生成AIの発展により、現在は初心者でも一定水準の3Dモデル生成が可能になりました。
プログラミング
生成AIをプログラミングに取り入れると、大量のソースコードを瞬時に生成して、コーディング作業の効率を大幅に改善してくれます。基礎的な部分を生成AIに担当させれば、人間はより高度な開発に集中できるようになるでしょう。
生成AIにソースコードの解析や、難易度が高い部分のアドバイス・提案を求めるのも効率的な使い方です。
生成AIでできないこと
一方、現段階では生成AIでできないこともあります。具体的なタスクは次の通りです。
- 学習データ範囲外のコンテンツ生成
- 感情の理解や臨機応変な対応
- 自主的な創造や倫理的な判断
学習データ範囲外のコンテンツ生成
生成AIは、学習したデータを基にしてコンテンツを生成するため、学習していない範囲に対応するのは苦手です。例を挙げると「2024年までの学習データしか持っていない生成AI」は、2025年に関するコンテンツを作れません。
また生成AIは「プロンプトに対して当てはまる確率が高い情報」を判断し、回答として提示しています。そのため、無関係な情報を組み合わせて生成するのは難しいです。生成AIの精度を向上させるには、より多くの学習データが求められます。
感情の理解や臨機応変な対応
生成AIは「役に立ててうれしい」や「感動しました」など、感情的な返答をする場合があります。しかし、生成AIの感情理解は言語情報を表面的に学習した結果であり、あくまで人間の感情を言葉の意味合いとして捉えているに過ぎません。
従って、生成AIは喜怒哀楽を真に理解することが苦手です。「相手が怒ったら対応を変える」など、人間の感情の動きに合わせた臨機応変な判断は期待できないでしょう。
自主的な創造や倫理的な判断
生成AIは、自由な発想でコンテンツを作成しているように見えますが、実際は学習したデータを組み合わせています。そのため、自主的なひらめきや思考からコンテンツを作るのは苦手です。
また生成AIには常識や倫理観がありません。そのため、人間目線では「ひどい」と思えるような選択や行動でも、合理的だと判断すれば提案する可能性があります。
あくまで学習データに基づいて生成するため、生成AIのコンテンツは人間によるチェックが不可欠です。
生成AIでできることを生かした事例
生成AIは、日常生活から教育現場、企業活動まで、あらゆる分野に普及が進んでいます。日々の生活や業務に生成AIが欠かせない、と感じている人は少なくないでしょう。
本項では、大学とビジネスにおける活用事例をそれぞれ紹介します。
大学での活用事例
多彩な機能を持つ生成AIは、大学でもさまざまな用途に用いられています。ここでは3つの活用事例を紹介します。
- 学習支援
- 職員の業務効率化とスキルアップ
- AI教育
学習支援
生成AIの導入による学習支援は、大学ごとにさまざまな手段で実施されています。以下はその一例です。
| 英語学習ツール | ● 生成AI搭載チャットボット（AIを用いた自動会話プログラム ）と機械翻訳を組み合わせた英語学習ツールを開発
● 学生が日本語で入力した文章をチャットボットが英訳・解説する |
| 教育システムの開発 | ● 生成AIを利用した自学自習用の教育システムを開発
● 開発後は全職員と学生が利用しているビジネスコミュニケーションツールに実装して活用する |
| プログラミング学習用チャットボットの導入 | ● より高度な言語能力を持つ生成AIチャットボットをビジネスコミュニケーションツールに導入
● 学生はチャットボットにプログラミングや情報工学の質問を投げかけ、効率的に回答を得る |
職員の業務効率化とスキルアップ
生成AIは学生のみならず、職員の業務効率化やスキルアップにも活用されています。
| 生成AI活用プラットフォームの導入 | ● 生成AIを利用したプラットフォームに学内のデータを取り込み、大学職員の問い合わせや文章作成などに対応させる |
| 学内のDX推進 | ● 学内のICT利用支援のためヘルプデスクチャットボットを導入
● 将来的には対話履歴や個人データを基に、個別の情報提供やアドバイスを可能にする |
| 生成AIを利用した業務効率化の推進 | ● プレスリリース原稿やキャッチコピーの作成、職員の運用管理業務などの自動化を図る |
AI教育
生成AIを利用するだけではなく、AIの専門家を育てる教育に力を入れている大学もあります。
| AI | ● 大学院に「人工知能科学研究科」を設立
● AIの知識や技術を身に着け、企業との共同研究や学生同士のプロジェクトを通してブラッシュアップする |
ビジネスでの活用事例
生成AIは、ビジネスの場面でもさまざまな用途に使われています。ここでは4つの活用事例をピックアップしました。
- 問い合わせ対応
- 企画立案・リサーチ・分析
- 設計・デザイン
- ソフトウェア開発
問い合わせ対応
問い合わせ対応には、生成AIチャットボットが使われています。
| 顧客対応の自動化 | ● 顧客の質問を生成AIチャットボットに回答させ、24時間365日対応を実現
● 世界各地域のWebサイトに生成AIチャットボットの自動応答サービスを実装 |
| 社内問い合わせ対応の自動化 | ● 従業員の問い合わせに生成AIチャットボットが回答する |
企画立案・リサーチ・分析
生成AIを企画立案やリサーチ、分析などに使う動きは加速しています。
| 生成AIの活用によるリサーチなどの業務効率化 | ● Webサイトからの情報収集・表計算ソフトによる定量分析などを生成AIが行う
● リサーチ結果の翻訳、要約、分析に生成AIを使用する |
| 企画立案とフィードバック | ● 生成AIに初期段階のアイデア出しや、自分の企画に対するフィードバックをさせる
● 生成AIに企画のたたき台を作成させ、その結果を人間が評価・ブラッシュアップする |
設計・デザイン
生成AIは設計・デザイン業務の効率化だけではなく、人間には発想できない設定やデザインができる場合があります。
| デザイン案とプロトタイピング | ● 生成AIが多様なデザイン案を作成する
● 生成AIが速やかなプロトタイピング（※1）を行う |
| ファザードデザインの生成 | ● 生成AIがスケッチや3Dモデルに基づいてファザードデザイン（※2）を作成する |
※1プロトタイピング ：プロトタイプ（試作品）を作り、デザインや使い心地、工程などを検証すること
※2ファザードデザイン ：建物の正面から見た外観のデザイン
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発の分野でも、生成AIの活用によるエンジニアの業務軽減、リソースの節約が進んでいます。
| システム設計・コーディング | ● コード記述を生成AIがサポートする
● 生成AIがエラーの発見、最適化のポイント検出などを行う |
生成AIでできることの注意点
生成AIは非常に便利なツールですが、その活用には注意すべきポイントがあります。
本項では、生成AIを活用する際の注意点を解説します。
- ハルシネーション
- 出力結果の不安定さ
- 権利の侵害リスク
- 倫理的な問題
ハルシネーション
ハルシネーションとは「生成AIが誤情報を提示する現象」です。一部だけが間違えている場合もあれば、全てが誤っている場合もあります。一見しただけではハルシネーションに気付かないことも多いため、慎重なチェックが必要です。
また生成AIで作成したコンテンツは、その根拠やプロセスが見えません。生成AI自身に根拠を提示させるのも方法の一つですが、必ずしもハルシネーションを防げるとは限りません。生成AIの生成物は、人間によるファクトチェック（真偽の確認）が不可欠です。
出力結果の不安定さ
生成AIは同じ質問に対して、異なる回答を返します。これは生成AIの仕様上、一定の範囲内でランダムな回答が出力されるためです。
この仕様は、生成AIの回答にバリエーションを与えるために重要ですが、一貫性や均一性が求められる場合にはかえってデメリットとなり得るでしょう。
権利の侵害リスク
生成AIは、学習データに含まれる既存の小説や画像、映像や音楽などの著作物に酷似したコンテンツを生成する場合があります。これをそのまま使用すると、著作権などの権利を侵害する可能性が出てきます。
場合によっては、損害賠償や使用の差し止めを求められるケースもあるでしょう。権利の侵害は、生成AIでコンテンツを作成する際の大きな注意点です。
倫理的な問題
生成AIは、人間が持っている倫理観や価値観を理解できません。そのため、差別的な表現をしたり、暴力的な言葉を使ったりする恐れがあります。
生成AIによって作られたコンテンツは、ファクトチェックだけではなく、倫理的な問題がないかどうかの十分な確認も必要です。
生成AIでできることを活用して夢への第一歩を踏み出そう
今回の記事では、生成AIでできることや活用事例、注意点などを解説しました。
生成AIは従来のAIと異なり、オリジナルのコンテンツを生成できる点が特徴です。ビジネスシーンではもちろん、大学でも生成AIが幅広く活用されています。ハルシネーションなどの問題はあるものの、生成AIは今後ますます発展していくことが期待されています。
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