生成AIの基礎と主要技術

生成AI（Generative AI）とは

生成AIとは、たくさんのデータを学習し、その知識を使って 新しい文章・画像・音声などを自動で作り出すAI技術 のことです。
既存データを分析するだけではなく、「新しいものを生み出す」点が大きな特徴です。

小学生でもわかる説明：
生成AIは「自分で新しい絵やお話をつくれるコンピューター」です。
お絵かきロボや作文ロボのようなイメージです。

ボルツマンマシンはニューラルネットワークの一種で、確率的に動くモデルです。
「いくつもの可能性を試して、その中から最も良い答えを選ぶ」という方法で学習します。

ただし、データ量が増えると計算に非常に長い時間がかかるため、実用性の面で課題がありました。

小学生でもわかる説明：
宿題の答えを全部試してから1つ選ぶような方法です。
問題が多くなるほど時間がかかりすぎてしまうイメージです。

RBMは、ボルツマンマシンの弱点を改善するために作られたモデルです。

これにより、学習が速くなり、より活用しやすくなりました。

小学生でもわかる説明：
ごちゃごちゃにからまった糸を、必要な部分だけつないでキレイにした感じです。
ムダが減って動きやすくなりました。

過去のデータを見て、未来を予測するモデルです。
時系列データ（株価・気温など）に特に向いています。

脳の仕組みをまねした「多層構造のネットワーク」を使う学習方法で、複雑なパターンを理解できます。
画像・音声・文章など幅広く使われています。

小学生でもわかる説明：
・自己回帰モデルは「昨日の気温から明日を予想する」ような仕組み
・ディープラーニングは「頭を何重にも使って考えるスーパーコンピューター」みたいなものです

CNNは、画像認識に強いAIモデルです。
画像を次のように段階的に理解します。

「部分 → 全体」へと理解していくため、画像の特徴抽出にとても優れています。

小学生でもわかる説明：
絵を見るときに、
「色 → 線 → 部品 → 全体」
と順番に見ていくような仕組みです。

VAEは、データを一度 ぎゅっと圧縮（エンコード） し、その情報から 新しいデータを作り直す（デコード） モデルです。

特徴は次の通りです。

小学生でもわかる説明：
絵をいったんざっくりまとめて、それをもとに新しい絵を描くイメージです。
キャラの特徴をおぼえて描き直す感じです。

GANは、生成AIの歴史を変えた非常に重要な仕組みです。
2つのAIが「対決」しながら進化します。

この競争が続くほど生成器がどんどん上手になり、非常にリアルな画像が作れるようになります。

小学生でもわかる説明：
「うそんこ画像を作るAI」と「見破るAI」が勝負するゲームです。
何回も勝負するうちに、作る方がめちゃくちゃ上手になります。

RNNは、過去の情報を少し覚えながら新しい情報を処理できるAIモデルです。
時間の流れのあるデータに強いという特徴があります。

例

小学生でもわかる説明：
少し前の言葉を覚えて、次の返事をするAIです。
前の会話を思い出しながら続けられます。

LSTMは、RNNの「長い文章が苦手」という問題を改善したモデルです。

例

小学生でもわかる説明：
LSTMは「長いお話でも忘れずに覚えていられるAI」です。
最初のほうの話も思い出しながら読み続けられます。