AI技術の進化により、文章作成や画像生成、音楽制作など、様々な業務をAIが自動化できるようになってきました。しかし、膨大な種類の生成AIの中から、自社に最適なものを見つけるのは簡単ではありません。

そこで今回は、生成AIの種類や特徴、具体的なサービス事例を徹底解説します。生成AIの活用で、業務の効率化やコスト削減、イノベーションの創出を実現できるはずです。

ぜひ、この記事を参考に、自社にぴったりの生成AIを見つけてください。

生成AIとは

生成AI（Generative AI）とは、人工知能の一分野で、テキスト、画像、音声、動画などの新しいデータを生成できる技術のことです。近年、ChatGPTやStable Diffusionなどの登場により、その活用範囲が急速に広がっています。

生成AIは、大量のデータを学習することで、人間が作成したようなリアルなコンテンツを自動で生成できるのが特徴です。そして、企業においては、業務の効率化やコスト削減、新たなビジネスの創出などに生成AIを導入する動きが広がっているのが現状です。

生成AIの基本を知る：生成系AIとは？最新の一覧と活用方法を徹底解説！

生成AIの種類一覧

生成AIには、以下のようなモデルやアプローチが存在します。

企業が生成AIを導入する際は、自社のニーズに合ったモデルを選択することが重要です。しかし、生成AIの種類が多岐にわたり、その特性を理解して活用するのは簡単ではありません。

適切なモデルを選択し、効果的に活用するためには、生成AIに関する深い知見と経験が必要不可欠です。生成AIの導入に悩んでいる企業や担当者の方は、ぜひ弊社NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをご利用ください。

私たちは、生成AIに関する豊富な知識と実績を持ち、お客様のニーズに合わせた最適なソリューションを提供いたします。生成AIの力を活かし、業務の効率化やイノベーションの促進を実現しましょう。

生成AIにおける4種類のアーキテクチャ

生成AIにおけるアーキテクチャには、以下の4種類が挙げられます。

1. オートリグレッシブモデル

2. 潜在変数モデル

3. 確率密度モデル

4. GAN/拡散モデル

オートリグレッシブモデル

オートリグレッシブモデルは、生成AIの中でももっとも基本的かつ広く活用されているアーキテクチャの1つです。

このモデルの特徴は、データを順次生成していくことにあります。つまり、過去の入力データを元に、次の出力を予測し生成していくわけです。

【代表的なオートリグレッシブモデル】

• Transformer (例：GPT, BERT)

• RNN (例：RNAM, WaveNet)

• CNN (例：PixelCNN, PixelRNN)

中でも、Transformerは、自然言語処理の分野で大きな成功を収めており、ChatGPTなどの対話型AIの基盤ともなっています。

オートリグレッシブモデルは、大量のデータを学習することで、人間に近い自然な出力を生成できます。企業がこのモデルを導入した場合、コンテンツ制作の自動化や業務の効率化を図ることができるでしょう。

潜在変数モデル

潜在変数モデルは、データの背後にある潜在的な構造を捉えることで、生成を行うアーキテクチャです。

このモデルでは、観測されたデータを圧縮し、低次元の潜在空間に射影します。そして、この潜在空間上で操作を行い、新しいデータを生成します。

【代表的な潜在変数モデル】

• VAE（Variable Auto-Encoder）

• VQ-VAE（Vector Quantized VAE）

潜在変数モデルの強みは、データの本質的な特徴を捉えられることにあります。少ないデータからでも多様なバリエーションを生成でき、例えば顔画像の生成では笑顔の度合いや年齢、潜在情報の推論ではレコメンドに役立ちます。

企業はこのモデルの活用によって、ユーザーの嗜好に合わせたパーソナライズされたコンテンツの提供や、デザイン業務の効率化を目指せるでしょう。

確率密度モデル

確率密度モデルは、データの確率分布を直接モデル化することで、生成を行うアーキテクチャです。このモデルでは、データの確率密度関数を推定し、その関数にしたがってサンプリングを行うことで、新しいデータを生成します。

【代表的な確率密度モデル】

• 正規化フロー（Normalizing Flows）

• 拡散モデル（DDPM、Stable Diffusion）

確率密度モデルの利点は、データの確率的な性質を直接扱えることです。不確実性を考慮した生成が可能となり、より現実的なデータを生成できます（画像など）。

また、確率密度関数を明示的に扱うため、モデルの解釈性が高く、生成過程の制御がしやすいという特徴もあります。

企業でこのモデルを導入すると、リスク分析やシミュレーションなどの確率的な予測が必要とされる業務の高度化が期待できます。また、クリエイティブな分野では、アーティストの創造性を支援するツールとしても活用できるでしょう。

GAN（拡散モデル）

GANは、Generative Adversarial Networkの略で、生成器と識別器の対立的学習により生成を行う教師なし学習のアルゴリズムです。先に触れた拡散モデルは、このGANの発展型とも言えるアーキテクチャで、ノイズを徐々に除去していくことで高品質なデータを生成します。

GANは、Generator（生成器）とDiscriminator（識別器）という2つのニューラルネットワークで構成されており、両者が競い合いながら学習を進めていきます。

• Generator：ランダムなノイズから実在しないデータを生成

• Discriminator：生成データと実在データを見分ける

この2つのネットワークを交互に学習させることで、Generatorは次第に実在のデータに近い高品質なデータを生成できるようになるのです。

GANは、画像生成の分野で大きな成功を収めており、現実には存在しない人物の顔画像や、芸術的なスタイルを持つ画像の生成などに利用されています。また、GANを応用することで、低解像度の画像を高解像度に変換したり、テキストから画像を生成したりすることも可能です。

企業においてGANを利用する場合、製品デザインの自動生成や、バーチャルな環境の構築、映像制作の効率化などが期待できます。

生成AIの4種類のモデル

生成AIには、以下に挙げた4種類のモデルが挙げられます。

• GPT(Generative Pretrained Transformer)

• VAE (Variable Auto-Encoder)

• Diffusion Model

• GAN (Generative Adversarial Network)

• その他

なお、いずれも先述したアーキテクチャに基づいて作られたモデルであり、その特徴も非常に似ています。その他では、知っておきたいモデルにも触れるため、参考にしてください。

GPT(Generative Pretrained Transformer)

GPT(Generative Pretrained Transformer)は、大量のテキストデータを用いて事前学習(Pre-training)されたTransformerベースの言語モデルです。GPTは、与えられた文脈から次の単語を予測することで、人間のような自然な文章を生成できます。

このGPTは、ChatGPTやGPT-3などの対話型AIシステムの基盤となっており、以下のようなタスクに利用されます。

• 質問応答

• 文章生成

• 要約

• 翻訳

GPTの特徴は、大規模なデータセットを用いた事前学習により、言語の文脈や意味を深く理解し、高品質なテキストを生成できることです。

企業は、GPTの活用によって、カスタマーサポートの自動化、コンテンツ作成の効率化、データ分析の高度化などを実現できます。結果として、業務の生産性向上とコスト削減を同時に達成することも狙えるでしょう。

VAE (Variable Auto-Encoder)

VAE(Variable Auto-Encoder)は、オートエンコーダー(Auto-Encoder)のアルゴリズムに「潜在変数」の概念を導入した生成モデルです。VAEは、入力データを圧縮して低次元の潜在空間に写像し、その潜在変数から元のデータを再構成することを目指します。

このVAEの特徴は、潜在変数に確率分布の導入によって、データの多様性を捉えられることです。入力データの本質的な特徴を抽出し、新しいデータを生成できることから以下の技術等でよく採用されます。

• 画像生成

• 異常検知

• 次元削減

企業の場合、VAEを用いることで、製品の品質管理、不正検知、顧客セグメンテーションなどのタスクを効率化できます。VAEによる数値化された分析結果は、意思決定の根拠となり、ビジネスの最適化にも役立ちます。

Diffusion Model

Diffusion Modelは、画像生成タスクにおいて高い性能を発揮する生成AIモデルです。

ノイズを徐々に除去しながら、画像を生成するプロセスを学習します。このプロセスは、拡散方程式に基づいており、スコアベースや拡散確率モデルなどのタイプがあります。

Diffusion Modelの特徴は、以下を含めた高解像度かつ詳細な画像を生成できることです。

• 芸術作品の生成

• デザイン生成

• アニメーションの生成

このことから、企業のユースケースでは、製品デザインの自動生成、バーチャルショールームの作成、広告クリエイティブの最適化などが想定されます。

GAN (Generative Adversarial Network)

すでに触れましたが、GAN(Generative Adversarial Network)は、2つのニューラルネットワーク「Generator（生成器）」と「Discriminator（識別器）」を競合させることで、リアルな画像や動画を生成する生成モデルです。

Generatorはランダムなノイズからデータを生成し、Discriminatorは生成されたデータと実際のデータを見わけようとします。

GANの特徴は、生成器と識別器が互いに学習し合うことで、より高品質なデータを生成できることです。

• 画像生成

• 動画生成

• 音声合成

企業は、GANの導入によって、新製品の開発、バーチャルモデルの作成、異常検知、データ拡張などのタスクを効率化できます。GANによるリアルなデータ生成は、シミュレーションや予測モデルの精度向上にも役立ちます。

その他

簡単に4つのモデルを紹介しましたが、まだまだ紹介しきれないものも存在します。生成AIの種類は多岐にわたり、その選択と導入には専門的な知識が必要です。

もし、生成AIの活用にお悩みでしたら、NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをぜひご利用ください。専門家チームが、貴社のニーズに合わせてご提案いたします。

生成AIの9種類の出力モダリティ

生成AIの出力モダリティとは、AIシステムが生成できる出力の形式や種類のことを指します。そして、主な出力モダリティには以下のようなものがあります。

1. 文章・テキスト生成

2. 画像/グラフィック生成

3. 音楽/楽曲生成

4. 動画生成

5. 音声生成

6. 3Dモデル/物体生成

7. 分子構造生成

8. プログラムコード生成

9. データ (表、JSON形式など)

文章・テキスト生成

テキスト生成AIは、大量のテキストデータを学習し、新しい文章を生成します。例えば、ChatGPTは人間のような自然な文章を生成できるLLMです。

ユーザーからの入力に対して、関連性の高い回答を生成。記事作成や要約など、様々な用途に活用できます。

画像/グラフィック生成

画像生成AIは、テキストの入力から画像を生成する技術です。代表的なツールにStable Diffusionがあります。

「夕日に染まるビーチでサーフィンを楽しむ人」といったプロンプトを入力すると、その内容を反映したリアルな画像を自動生成し、イラスト制作や広告デザインなどに利用できます。

音楽/楽曲生成

音楽生成AIは、膨大な楽曲データを学習し、新しい音楽を作曲します。例えば、Jukebox（OpenAI）は歌詞とメロディを入力すると、その特徴を捉えた楽曲を生成するなどです。

そのため、作曲家のアシスタントとして活用したり、BGM制作を自動化したりできます。

動画生成

動画生成AIは、テキストや画像などの入力から動画を生成します。例えば、Meta AIのMake-A-Videoは、テキストプロンプトから指定した内容の動画を生成できます。

上手く使えば、教育コンテンツやプロモーション動画の制作などに役立てられるはずです。

音声生成

音声生成AIは、テキストデータを入力すると、それを自然な音声に変換する技術です。テキスト読み上げ(TTS)とも呼ばれ、入力されたテキストの言語や話者の性別、感情などを指定することで、より自然で表現豊かな音声を生成できます。

例えば、オーディオブックの自動作成や、ナビゲーションシステムでの案内音声、ゲームキャラクターのボイスなどに活用されています。

3Dモデル/物体生成

3Dモデル/物体生成AIは、2Dの画像やテキストの指示から、3Dモデルや物体を自動で生成する技術です。ユーザーが簡単な指示を与えるだけで、複雑な3Dモデルを短時間で作成できるため、ゲーム開発やプロダクトデザイン、建築設計などの分野で活用が進んでいます。

例えば、家具のデザインを考える際に、AIに「モダンでシンプルなソファ」といった指示を与えると、その条件に合った3Dモデルを自動で生成してくれるなどです。

分子構造生成

分子構造生成AIは、望みの特性を持つ新しい分子構造を自動で設計する技術です。医薬品開発や材料科学の分野で活用されており、AIが膨大な分子構造のデータを学習することで、目的の特性を満たす新しい分子を効率的に見つけ出すことができます。

例えば、「がん細胞を抑制する分子」といった条件を与えると、AIが既知の分子構造を組み合わせて、その条件に合う新しい分子構造を提案するイメージです。

プログラムコード生成

プログラムコード生成AIは、自然言語で書かれた指示やコメントから、それに対応するプログラムコードを自動で生成する技術です。プログラミング初心者でも、AIの活用によって簡単にコードを書けます。

例えば、「ユーザーの名前を入力して、『こんにちは、〇〇さん』と表示するプログラム」といった指示を与えると、AIがPythonやJavaScriptなどの言語で、その動作を実現するコードを自動で作成してくれるでしょう。

データ (表、JSON形式など)

データ生成AIは、指定された形式やスキーマに基づいて、リアルなダミーデータを自動で生成する技術です。大量のテストデータが必要なソフトウェア開発や、機械学習モデルの訓練データ準備などに活用されています。

例えば、「100人分の氏名、住所、電話番号が入った顧客データ」といった指示を与えると、AIが指定されたフォーマットで、実在しそうな顧客情報を自動で生成してくれます。ただし、ダミーデータとなるため、実際には学習データが必要です。

【種類別】生成AIを活用した代表的な5つのサービス

生成AIの技術は日々進歩しており、様々な分野で活用されるようになってきました。企業がビジネスにおいて生成AIを導入する際、自社のニーズに最適なサービスを選択することが重要です。

そのため、ここからはAI生成の5つの分野における代表的なAIサービスを紹介します。

1. 文章・テキスト生成：ChatGPT

2. 画像生成：Stable Diffusion

3. 音楽生成：SOUNDRAW

4. 動画生成：Canva

5. 音声生成：Whisper

文章・テキスト生成：ChatGPT

ChatGPTは、OpenAIが開発した大規模言語モデル（LLM）を活用した革新的なAIサービスです。特徴は、膨大なデータを学習した言語モデルにより、人間のような自然な会話や文章生成が可能な点です。

仕組みは、事前学習済みのGPTモデルを用いて、ユーザーからのプロンプト（指示や質問）に対して最適な回答を生成するというものです。

【ChatGPTのユースケース】

• 顧客対応の自動化

• コンテンツ制作の効率化

• 24時間365日の質問応答システム

• 記事やレポート作成の補助ツール

• アイデア出しのツール

• 文章校正ツール

• 文書の要約ツール

一方で、ChatGPTにも事実関係の誤りや、倫理的に不適切な内容を生成してしまうなどの限界があります。利用にあたっては、生成された文章を人間が確認し、必要に応じて修正を加えることが重要です。

画像生成：Stable Diffusion

Stable Diffusionは、StabilityAIが開発した最先端の画像生成AIモデルです。テキストから高品質な画像を高速に生成できるのが特徴で、ビジネスにおける画像コンテンツ制作の効率化とコスト削減に大きく貢献します。

Stable Diffusionの仕組みは、大規模な画像とテキストのペアデータを用いた学習にあります。この学習により、テキストの意味を理解し、それに対応する画像を生成するための知識を有しているのです。

【Stable Diffusionのユースケース】

• 広告のビジュアル制作

• マーケティング資料の制作

• Webサイトのビジュアル制作

• アイデア出しのための画像生成

• 大量の画像バリエーション作成

なお、空間を切り取ったかのような精密な画像の生成が難しく、日本語等のテキストは上手く画像に取り入れられないなどの課題も残されています。とはいえ、上手く活用できればこれまでにないクリエイティブな画像表現を実現し、ビジネスに新風を吹き込むことができるはずです。

音楽生成：SOUNDRAW

SOUNDRAWは、AIを活用して高品質な音楽を自動生成するサービスです。ユーザーは、ムード、ジャンル、長さなどの簡単な入力だけで、プロ並みの美しい曲を作成できます。

仕組みとしては、大量の音楽データを機械学習させることで、AIが音楽の特徴やパターンを理解し、新しい曲を生成するというものです。

【SOUNDRAWのユースケース】

• 動画

• Podcast

• ゲーム

• SNS

• テレビ

• ラジオ

• 映画

• 広告

なお、AIが生成した音楽は、独自のアルゴリズムとデータセットに基づいており、SOUNDRAWが完全な著作権を所持しています。そのため、ユーザーはSpotifyやApple Musicなどへの配信や、レコーディングロイヤリティの保持も可能です。

著作権フリーの音楽も低コストで大量に作成できるため、コンテンツ制作の効率化とコスト削減に役立ちます。

動画生成：Canva

Canvaは、AI技術を活用した動画自動生成サービスを提供するデザインツールです。主な仕組みでもある大量の動画データを学習したAIモデルを基盤とし、アニメーション、テキスト、BGMなどの要素を自動的に組み合わせ、ユーザーの入力に応じて最適な動画を生成します。

【Canvaのユースケース】

• 製品紹介

• プロモーション動画

• SNS向けの短尺動画

• イベントの告知動画

Canvaの動画生成機能を使えば、制作にかかる時間は大幅に短縮されます。また、高額な制作費用も必要ありません。

個人レベルでも、クリエイティビティを発揮し、自分らしい動画表現を楽しむことができるでしょう。

音声生成：Whisper

OpenAIが開発したWhisperは、高精度な音声認識と言語処理を実現する音声生成AIです。このAIは、膨大な量の音声データを学習することで、人間の話す言葉を正確に認識し、テキストに変換する仕組みです。

【Whisperのユースケース】

• 会議の議事録作成

• 講演の文字起こし

• 外出先でのメモ取り

• 字幕生成

音声生成AIの分野では、Whisperの登場によって、高精度な文字起こしと言語翻訳が身近なものになりました。今後は、議事録作成や字幕生成など、様々なアプリケーションでWhisperの活躍が期待されています。

生成AIの業務活用事例

生成AIは、様々な業務領域で活用可能です。以下に、主要な12の活用事例を挙げてみます。

1. 顧客サービス・お問い合わせ

2. マーケティング・広告

3. コンテンツ生成・要約・文字起こし

4. コーディング・開発

5. デザイン・クリエイティブ

6. 製品・システム開発

7. 業務アシスタント

8. 製造・設計

9. リサーチ・データ分析

10. 人材・採用活動

11. 医療・診断

12. 財務・会計・法務

このように、生成AIは多岐にわたる業務領域で活用可能であり、企業のDXを加速させるツールとして注目を集めています。生成AIを効果的に活用することで、業務の生産性向上やコスト削減、イノベーションの促進などが期待できるでしょう。

どの生成AIを選べば良いのか悩んだときは？

ここまで触れたように、生成AIの種類は非常に多岐にわたり、どのAIを選べば良いのか判断に迷うことも少なくありません。

• ChatGPT

• DALL-E

• Stable Diffusion

• Midjourney

• Whisper

• GPT-3.5

• GPT-4-turbo

• GPT-4o

など、有名なAIツールだけでも数多く存在します。さらに、このAIには様々なバリエーションやファインチューニング済みモデルが存在し、選択肢は膨大です。

また、生成AIを業務に活用する際には、単にAIを選ぶだけでなく、適切なプロンプトの設計、データの前処理、AIの出力結果の検証など、様々な課題をクリアする必要があります。

つまり、AIを効果的に活用するためには、AIに関する深い知識と経験、業務に対する理解が不可欠だということです。

もし、生成AIの導入に悩んだときには、弊社NOVEL株式会社の生成AIコンサルティングサービスをぜひご活用ください。弊社は、ChatGPTをはじめとする様々な生成AIを業務に活用した豊富な実績を持っています。

お客様の業務内容やニーズをヒアリングし、最適なAIの選定、プロンプト設計、システム開発までを一気通貫でサポートいたします。お困りの際には、ぜひお気軽にご相談ください。

生成AIの種類に関するFAQ

最後に、生成AIの種類に関する質問へ回答します。

1. 生成AIのマルチモーダルとは？

2. ChatGPTには何種類ありますか？

3. 生成系AIの代表例は？

4. ChatGPTには何種類ありますか？

5. 生成AIと対話型AIの違いは何ですか？

生成AIのマルチモーダルとは？

生成AIのマルチモーダルとは、文章・テキスト生成、画像生成、音楽生成、動画生成、音声生成など、様々な出力モダリティを複数扱うモデルのことを指します。

テキストから画像を生成したり、音声から文章を起こしたりといった、複数のモダリティを組み合わせた活用が可能です。

ChatGPTには何種類ありますか？

ChatGPTには、主にGPT-3.5とGPT-4、GPT-4oの3種類があります。他のモデルもまとめると、おおよそ10種類です。

企業がChatGPTを導入する際は、自社のニーズや予算に合わせて、最適なモデルを選定することが重要です。

生成系AIの代表例は？

生成系AIの代表例としては、ChatGPT、Bard、Microsoft Copilot、Claudeなどが挙げられます。いずれも、カスタマーサポートの自動化、コンテンツマーケティングの効率化、アイデア出しの支援など、様々な場面で活用できます。

ただし、生成系AIを導入する際は、AIの特性を理解し、適切な運用体制を整えることが重要です。また、生成されたコンテンツの品質管理や、著作権などの法的問題にも注意が必要です。

生成AIと対話型AIの違いは何ですか？

生成AIと対話型AIの主な違いは、その目的と機能です。

生成AIは、与えられたプロンプトやデータに基づいて、新しいコンテンツを生み出すことに特化しています。一方、対話型AIは、ユーザーとの対話を通じて、質問に答えたり、タスクを遂行したりすることを目的としています。

なお、両者を組み合わせることで、より高度で複合的なAIシステムを構築することも可能です。

まとめ：生成AIの活用に悩んだらコンサルへ

生成AIには、GPT、VAE、拡散モデル、GANなど、様々なモデルが存在し、それぞれ文章、画像、音声、動画など、多様なコンテンツを生成できます。ChatGPT、Stable Diffusion、SOUNDRAW、Canva、Whisperといった代表的なサービスであれば、すぐに業務へ取り入れられるでしょう。

ただし、自社に最適なAIを選定し、効果的に活用するのは簡単ではありません。そのため、生成AIの導入に悩んでいる企業や担当者の方には、専門家のサポートを受けることをおすすめします。

導入に際して悩みや課題があれば、ぜひ弊社のAIコンサルティングサービスをご活用ください。私たちが、貴社の生成AI活用を全力でサポートいたします。

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