生成 AI とは何ですか?
生成人工知能 (生成 AI または gen AI) は、会話、ストーリー、画像、動画、音楽などの新しいコンテンツやアイデアを生み出すことのできる AI の一種です。人間の言語、プログラミング言語、芸術、化学、生物学など、あらゆる複雑な主題を学習できます。生成 AI は、新たな問題を解決するために、知っていることを再利用します。
例えば、英語の語彙を学習し、処理した単語から詩を作成できます。
組織は、チャットボット、メディア制作、製品開発、設計など、さまざまな目的で生成 AI を使用できます。
生成 AI の例
生成 AI にはさまざまな業界でのユースケースがあります
金融サービス
金融サービス企業は、生成 AI ツールを使用して、コストを削減しながら、より優れたサービスを顧客に提供しています。
- 金融機関はチャットボットを使用して商品のレコメンデーションを生成し、顧客からの問い合わせに対応して、カスタマーサービス全体を改善しています。
- 融資機関は、特に発展途上国において、金融サービスが行き届いていない市場で融資の承認のスピードを上げています。
- 銀行は、請求、クレジットカード、ローンにおける不正行為を迅速に検出します。
- 投資会社は生成 AI の力を利用して、安全でパーソナライズされた財務アドバイスを低コストでクライアントに提供しています。
ヘルスケアとライフサイエンス
生成 AI の最も有望なユースケースの 1 つは、創薬と研究を加速することです。生成 AI は、特定の特性を持つ新しいタンパク質配列を作成し、抗体、酵素、ワクチン、遺伝子治療を設計できます。
ヘルスケアおよびライフサイエンス企業は、生成 AI ツールを使用して、合成生物学や代謝工学に応用するための合成遺伝子配列を設計しています。例えば、バイオ製造を目的として、新しい生合成経路を作成したり、遺伝子発現を最適化したりすることができます。
生成 AI ツールは、患者とヘルスケアの合成データも作成します。このデータは、AI モデルのトレーニングや臨床試験のシミュレーションのほか、現実世界の大規模なデータセットにアクセスせずに希少疾患を研究する場合にも役立ちます。
自動車と製造
自動車会社は、エンジニアリングから車載エクスペリエンス、カスタマーサービスまで、さまざまな目的に生成 AI テクノロジーを使用しています。例えば、機械部品の設計を最適化して車両設計における抵抗を軽減したり、パーソナルアシスタントの設計を適応させたりしています。
自動車会社は生成 AI ツールを活用して、顧客からの極めて一般的な質問に迅速に回答することで、より優れたカスタマーサービスを提供しています。生成 AI は、製造プロセスを最適化したり、コストを削減したりするために、新しい材料、チップ、部品設計を作成します。
もう 1 つの生成 AI のユースケースは、アプリケーションをテストするためのデータの合成です。これは、テストデータセットに含まれることが少ないデータ (欠陥やエッジケースなど) に特に役立ちます。
電気通信
通信業界における生成 AI のユースケースは、カスタマーエクスペリエンスの革新に重点を置いています。カスタマーエクスペリエンスは、カスタマージャーニーのあらゆるタッチポイントにおけるサブスクライバーのすべてのやり取りによって形づくられます。
例えば、通信業界の組織は、生成 AI を応用して、人間のようなライブ会話エージェントを使用してカスタマーサービスを改善しています。パーソナライズされた 1 対 1 のセールスアシスタントにより、顧客関係を革新しています。また、ネットワークデータを分析して修正を推奨することで、ネットワークパフォーマンスを最適化しています。
メディアとエンターテインメント
アニメーションや脚本から、完全な映画まで、生成 AI モデルは新しいコンテンツを、従来の制作にかかるコストと時間の数分の一で制作します。
業界における他の生成 AI のユースケースには次が含まれます。
- アーティストは、AI で生成された音楽でアルバムを補完および強化し、まったく新しいエクスペリエンスを生み出すことができます。
- メディア組織は、生成 AI を使用してパーソナライズされたコンテンツや広告を提供することでオーディエンスエクスペリエンスを改善し、収益を増やしています。
- ゲーム企業は、生成 AI を使用して新しいゲームを作成したり、プレーヤーがアバターを作成できるようにしたりしています。
生成 AI の利点
Goldman Sachs によると、生成 AI によって世界の国内総生産 (GDP) が 7％ (約 7 兆 USD) 増加し、生産性の伸びが 10 年間で 1.5 %pt 上昇する可能性があります。次に、生成系 AI のメリットをさらにいくつかご紹介します。
生成系 AI 技術はどのように進化してきたのか?
プリミティブ生成モデルは、数値データ分析を支援するために統計学で何十年も用いられてきました。ニューラルネットワークと深層学習は、モダンな生成系 AI の呼び水になりました。2013 年に開発された変分オートエンコーダー (VAE) は、リアルな画像と音声を生成できる最初の深層生成モデルでした。
VAE
VAE (変分オートエンコーダー) により、複数のデータ型の新しいバリエーションを作成できるようになりました。これにより、敵対的生成ネットワークや拡散モデルなど、他の生成系 AI モデルが次々に登場しました。このようなイノベーションの重点は、人工的に作成されたにもかかわらず、実際のデータにより近いデータを生成することに置かれていました。
トランスフォーマー
2017 年、トランスフォーマーの導入により、AI 研究にさらなる新風が吹きました。トランスフォーマーにより、エンコーダーとデコーダーのアーキテクチャがアテンションメカニズムとシームレスに統合されました。トランスフォーマーは言語モデルのトレーニングプロセスを非常に効率的かつ汎用的に合理化しました。GPT のような注目すべきモデルは、幅広い未加工テキストのコーパスで事前トレーニングを行い、さまざまなタスクに合わせて微調整できる基盤モデルとして登場しました。
トランスフォーマーは、自然言語処理の可能性を変えました。これにより、翻訳や要約から質問への回答まで、さまざまなタスクに対応する生成機能が強化されました。