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医療から製造業まで、さまざまな業界でAI技術の普及が進んでいます。
数あるAIの応用分野の中でも、特に期待されているのがAIの自動生成の開発です。
本記事では、AI自動生成ができること、そして自動生成のプロセスを簡略化する方法について掘り下げて説明します。
また、これらの取り組みがもたらす長期的な影響の可能性を評価し、将来どうなるかを考察する。
生成系AIの概念を理解するためには、AIという概念を一般的に理解です必要がある。
AIとはコンピュータサイエンスの一分野であり、機械における知的な振る舞いをシミュレートすることを目的としている。これは、膨大な量のデータを用いて高精度の予測を行うことで実現される。
AIは、しばしば「教師あり学習」と「教師なし学習」の2つのカテゴリーに分けられます。
教師あり学習は、AIが与えられたデータを分析し、予測モデルを構築するものである。教師なし学習は、AIが自らデータを分析し、人手を介さずにデータに基づいてラベル付けされたクラスタを作成するものである。
生成系AIは、AIを使ってテキストや画像を生成するものです。これは、教師あり学習とは異なり、人間が事前に入力することなく、AIがゼロから何かを作り出すというものです。
AIの力を活用することで、人間が作ったものと見分けがつかないようなテキストや画像を生成することができる。エンターテインメントから広告まで、さまざまな分野での応用が期待されています...........。
話の途中ですが、
実はここまでの「文章」と「画像」は、
実際にAIに作成してもらいました。
上記でもAIが述べてくれたように、さまざまな自動生成モデルが相次いでリリースされており、プロンプト（文字）を入力するだけで文章や画像、音楽までもわずか数秒で作れるようになっています。
ではここからは、私が体験した文章と画像生成について簡単にご紹介して、活用事例と生成系AIとの付き合い方を考えてみます。
まずは、画像生成サービスについてご紹介します。
今回私が利用したのはOpenAIが提供する「DALL・E2」というサービスです。
DALL・E2では絵画や線画、写真や3Dなど様々なタッチの画像をほんの数秒で作ることが可能です。
どんな画像を作りたいか、モチーフ、動作、背景、タッチなどのプロンプトを打ち込むと、わずか数秒で「4パターン」の画像を提示してくれます。
私の場合、日本語入力では思う通りの画像が出来なかったので英語で入力しました。
キーワードは「青い背景で入力作業をするかわいいフグの写真っぽい3D画像」としました。
そして実際に生成されたのが、下の画像です（↓）。
（ちなみにDALL・E2では既存の画像をアレンジし、新たな画像を生成することもできます。）
DALL・E2 https://openai.com/dall-e-2/
次に文章生成サービスをご紹介します。
こちらもアプリやブラウザ対応のサービスがリリースされていますが、今回はDigital Recipe提供の「Catchy」を選んでみました。
Catchyでは
①テーマ
②何について書きたいか（500文字以内）
の２点を入力すれば、導入文・見出し・本文・まとめを備えた１つの記事を所要時間およそ３分で書き上げてくれました。
今回、私が設定したのは…、
①テーマ
→「AI 自動生成」
②何について書きたいか（500文字以内）
→「記事では現在飛躍的に成長しているAIによる文章・画像等の自動生成ツールについて書きたい。まず、どんなことが自動生成で実現できるか、次にどんな分野で活用できるか、最後に自動生成の定着によって地球はどのように変わるか？を記述したい。」
たったこれだけの情報をベースに、1,947文字の記事が完成しました。
いくつか日本語がたどたどしいと思う箇所はありましたが、出来上がった文章はもちろん修正することができます。
Catchy
https://lp.ai-copywriter.jp/
生成系AIを試してみて、サクサク進む滑らかさと手軽さを実感しました。
そして分かったことがあります。
プロンプト（呪文と呼ばれることもある）の打ち込み方にコツが必要ということです。
特に画像生成では作って欲しいイメージに近づけるために、何度も言葉を入れ替えて試行錯誤しました。使用するモデルごとに呪文のコツは異なるようで、巷では効果的な呪文の唱え方に熱い視線が注がれているようです。
生成系AIを活用している企業も増えています。その活用事例を２つご紹介します。
①Netflix
３分の短編動画「犬と少年」という作品の背景はAIが担当しました。
アニメ業界の人手不足を補うための手段として実験的に制作されたそうです。
②店舗自動集客ツール「imachika」
ChatGPTを活用し、Googleビジネスなどの口コミへ自動で返信する機能を追加しました。
顧客満足度の向上・顧客対応業務の軽減、MEO対策を行うためです。
このように、人手が不足し、やりたいこと・やるべきことに注力できずにいる業界にとって大きな助けになることが期待されています。
ChatGPT は大規模な言語モデルであり、多様なタスクに対して優れた結果を生成することができますが、以下の欠点もあります。
①意図の推測：ChatGPT は入力テキストからの推測に基づいて出力を生成しますが、常に正確な意図を推測することはできません。
②知識の限界：ChatGPT は訓練データに基づいて学習しましたが、学習データに含まれていない知識は持っていません。
③誤解：ChatGPT は時々誤解を生成することがあります。
④ニュアンスのセクション：ChatGPTは言葉の意味を理解していますが、常に準拠やニュアンスに基づいた正確な出力を生成することはできません。
これらの弱点を解決することで、ChatGPTの結果が正確であるかどうか確認することが重要です。
わたしは、生成系AIはめっちゃ使えそうで歓迎する一方、汎用されれば「仕事の難易度は格段に上がるだろうな」と考えます。
これまで私たちが仕事だと思っていたことのほとんどは実は「作業」だったということが明確になり、その作業はAIが爆速でやってくれます。
そうなると仕事には「新しい価値を創造すること」が求められるようになります。他人と違う視点や感性、想像力・創造力が必要になるでしょう。
いまこそ発動、世阿弥魂って感じです。