最近、AI について聞いたことがある方が多いと思います。Generative AI（生成AI）に関する話題は特に増えている傾向にあります。一方で、Generative AIとはどのようなもの、どのようなことができるのか、どのように役に立つのかをまだ知らない方もいると思います。

そのため、本コンテンツではGenerative AIについて、解説していきたいと思います。

Generative AI （生成AI）または、Gen AIとは、コマンドを理解し、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの様々な形式でのコンテンツを新規で作れるように設計された人工知能です。

DALL E3が描いたGenerative AIのコンセプト画像

Generative AIの主な概念

1. Generative Models:
   1. 敵対的生成ネットワーク (GAN): GAN は、新しいデータをより現実的にするために機能するディープラーニングです。例：入力コマンドから新しいイメージを作成するなど。
   2. 変分オートエンコーダ (VAE): VAE は、データを圧縮形式にエンコードしてから元の形式にデコードすることを学習するモデルです。これは、新しいサンプルデータを作成する場合に便利です。
   3. 自己回帰モデル: 既存のデータから将来の値を予測して新しいデータを作成するモデル。
2. トレーニング・プロセス:
   1. データ収集:トレーニング用の既存データを収集。
   2. モデルトレーニング: モデルの精度を向上させるためにトレーニングする。
   3. 評価と微調整: モデルの評価と最適化。
3. アプリケーション:
   1. 画像生成：既存データで新規に画像を作り出す。
   2. テキスト生成：既存データで新規にテキストを作り出す。
   3. 音楽・オーディオ生成：新しい音楽・オーディオを作り出す。
4. 倫理的配慮:
   1. バイアスと公平性：情報の公平性や偏りへの配慮。
   2. プライバシー：トレーニング用の個人情報のプライバシーを保護する。
   3. データの悪用：データの悪用を防止する。例：虚偽の情報を作成する。
5. 技術的課題:
   1. 拡張性：ビッグデータを扱うためのモデルのスケーリング。
   2. 計算資源：パソコンの資源を効率的に使用する。
   3. 結合：様々なシステムにモデルを導入する。

Generative AIの活用例

1. コンテンツの作成：文書、ポエム、ソフトウェアコードなどの生成や様々な作業の工程に役に立ちます。
2. アート＆デザイン：デザイナーの様々な作品づくりに役に立つ。例：デザインや絵を作成する作業に活用できます。
3. エンターテインメント：ゲームや映画においてのリアルなキャラクター・背景・スペシャルエフェクトの作成が可能です。

AIが描いた画像のサンプル：「月が見える海の真ん中にある宇宙オフィス」

次回は、このように優れているGenerative AIが、どのように日常生活や仕事に応用できるのかを、解説していきたいと思います。