目次
生成AIができること
生成AIは、学習したデータをもとに 新しいコンテンツを自動で作り出すことができるAI です。主に次のようなデータを生成できます。
- テキスト（文章）
- 画像
- 音楽
- 音声
- 動画
これらは、自然言語処理や機械学習などの技術によって実現されています。
主な生成AIサービス
生成AIはさまざまな分野で活用されています。
テキスト生成AI
自然言語処理を使って文章を自動で作るAIです。
例
- 翻訳アプリ
- スマートスピーカーの会話
- 自動でメールを書くAI
- 質問に答えるチャットAI
画像生成AI
コンピュータが新しい画像を自動で作る技術です。
代表的な技術には次のものがあります。
GAN（敵対的生成ネットワーク）
- 多くの画像データで学習
- 2つのAIが競い合いながらリアルな画像を作る
- まるで写真のような画像も生成できる
VAE（変分オートエンコーダ）
- 画像を一度圧縮して「潜在空間」という形で保存
- そこから似た画像を再生成する仕組み
- なめらかで自然な画像が作りやすい
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
- 画像の特徴（線、色、形）をうまく抽出できる
- 画像分類の基礎になる技術
- 特徴を段階的に理解するのが得意
音楽生成AI
既存の音楽を学習して、新しいメロディーを作る技術です。
特徴
- 多くの音楽データを学習
- MIDI（音楽データの形式）を扱う
- RNNなど「時間の流れがあるデータ」が得意なAIを使用
- 音のパターンを増やす加工（データ拡張）も行われる
音声生成AI
音声データを学習して、人間のような声を作り出す技術です。
できること
- 音声合成（自然な話し声を作る）
- ナレーション生成
- 文章の読み上げ
特徴
- 主に教師あり学習が使われる
- 本物の声と区別がつかないレベルまで進化
動画生成AI
静止画を連続して生成し、動画として出力する技術です。
特徴
- 動画を1枚ずつの画像（フレーム）に分けて学習
- GANやVAEを使う
- 動きの一貫性がとても重要
- RNNやLSTMなど、時間の流れを理解できるAIが使われる
生成AIのメリット
- 作業の効率が大きく上がる
- データの保存・拡張が簡単にできる
- 新しいアイデアやデザインを作り出せる
- 専門知識がなくても制作が可能（アクセシビリティ向上）
- 翻訳などを通して言語の壁を越えやすくなる
例
- 画像制作
- 音楽制作
- 動画制作
- コード（プログラム）生成
生成AIのデメリット
- うそや間違った情報を作ってしまうことがある
- 差別的な内容を生成するリスク
- 個人情報が混ざるとプライバシーの問題になる
- 学習データと著作権の問題
- 一部の職業に影響が出る可能性
- 特に動画では品質が人間に劣る場合がある（音声や動きのズレなど）
ディープフェイク（Deepfake）とは
ディープフェイクとは、AIを使って人の顔・声・動きを本物のように作り変える技術のことです。
特徴
- 深層学習（ディープラーニング）を使用
- GANやVAEといったモデルが使われる
- 本物と区別がつかないほどリアルな画像・動画が作れる
- フェイク映像が犯罪や詐欺に悪用される危険性もある