2024年2月、米MicrosoftはAI関連サービスの顧客数が世界で約5万3000社に達したと発表しました。生成AIの普及拡大に伴い、日本でも利用の裾野を広げています。
国内では同日に「AIツアー」イベントを開催し、直近の事業やサービスを説明し、日本でもAI関連のサービスの採用が広がっているとし、労働生産性等の問題解決の力になると伝えました。今回は、生成AIの種類やビジネス活用例・生成AIサービスを活用する上での注意点等を解説します。
生成AIとは？
生成AIとはコンピュータが学習したデータを元に、新しいデータや情報を出力する人工知能の技術です。従来は人間が行っていた思考と計画をAIが実行し、新しいアイデアやコンテンツを生成します。
AIが生成するコンテンツはテキストや画像・イラスト・音声・音楽等で生成AIにより生み出すコンテンツが異なります。
生成AIの種類
前述したように生成AIは様々な種類があり、それぞれのAIで得意なことが異なります。例えば、画像生成AIでは、大量の画像データを用いて学習されており、画像やイラスト等を新しく出力します。
生成AIの種類は以下の通りです。
- 自然言語(テキスト)生成AI 文章やコード等を生成
- 画像生成AI 画像やイラスト等を生成
- 音声生成AI 音声や音楽等を生成
- 動画生成AI 動画を生成
生成AIの仕組み
生成AIは大量のテキストや画像データを用いて学習し、データの規則性や構造を分析します。学習したデータに基づき、新しいデータを出力する仕組みです。
具体的には以下のようなステップでデータが出力されます。
- 大量のテキストや画像等のデータをインプットする。
- 大量の学習データの規則性や構造を分析する。
- プロンプト(指示)を入力すると学習済みの規則性や構造に基づき、新しいデータを出力する。
生成AIサービスのビジネス活用例
生成AIは現在様々なシーンで活用されていますが、ビジネスシーンではどのように活用されているのでしょうか。以下で生成AIのビジネス活用例をご紹介します。
コンテンツ作成
生成AIは様々なコンテンツを作成できます。ビジネスシーンでは以下のようなコンテンツが作成できるでしょう。
- 営業メールの作成
- プログラミング
- 記事やニュース・広告等のコンテンツ生成
- 商品紹介文やSNS投稿文を生成
- 顧客データに基づき、個々に最適化された広告を生成
- 小説やゲーム等のコンテンツを自動生成
- 学習の進捗状況に合わせた個別指導を行う
- HPに掲載する画像生成
業務効率化
生成AIを活用して業務の効率化を図ることが可能です。従来は手動でデータ抽出等を行う必要がありましたが、AIがデータ抽出を行い出力することで、業務効率化に繋がります。
- データ分析
- リスク分析
- 翻訳
- コード生成
- 社内データの抽出
- 会議音声の文字起こし
- 報告書や議事録の作成
アイデア出しのツール
生成AIはアイデア出しのツールとしても活用可能です。クリエイティブな仕事にも多く活用できるため、アイデア創出で行き詰まった際にも生成AIを活用することで新しいアイデアを出すヒントになるでしょう。
- 人間では思いつかないような独創的なアイデアを出す
- 短時間で多くのアイデアを出す
- 異なる視点からアイデアを出す
- アイデアに必要な情報を効率的に集める
生成AIのサービスを利用する際に注意すること
生成AIのサービスを利用するには注意すべき点に気をつけましょう。以下で注意点を具体的に解説します。
情報漏洩の可能性がある
生成AIに個人情報や機密情報を入力すると情報漏洩の危険性が高まります。生成AIは、ユーザーが入力した情報も学習データとして活用しているため、個人情報や機密情報を入力するとその情報が漏洩する恐れがあります。
生成AIに入力する際は、情報漏洩のリスクがあることを理解した上で、慎重に活用しましょう。
悪用される恐れがある
生成AIは、マルウェアやスパム等の犯罪に悪用される恐れがあります。AI関連の犯罪は日々増えており、偽情報の拡散・詐欺等の悪意を持って悪用される危険性もあるでしょう。
生成AIを活用するには、利用規約を良く読んだ上で出力情報を鵜呑みにせず、必ず自身で検証する必要があります。
著作権を侵害する恐れがある
生成AIで出力されたデータを利用すると著作権を侵害する恐れがあります。生成AIの学習に活用されるデータには著作権が含まれている可能性があり、出力したデータにも著作権が含まれるデータが反映される危険があるのです。
論文や新聞の記事等の著作権が含まれる可能性があるため、コピペチェック等を行い、著作権侵害のリスクを避けて下さい。また、生成AIに入力する際は、著作物や作品名・作家名等の入力は避けるようにしましょう。
生成された情報が正しいとは限らない
生成AIを利用する際は、生成された情報が正しいものとは限らない点に留意して下さい。生成AIはインターネット上の情報を基に生成データを出力しています。
生成AIに質問する際もインターネット上の情報を基にしているため、誤った情報が含まれていると誤った回答が出力されることがあります。そのため、生成された情報は常に正しいとは限らないことに留意し、必要に応じてファクトチェック等を行うことが重要です。
生成AIのサービスに関するおすすめのセミナー
以下で生成AIのサービスに関するおすすめのセミナーをご紹介します。気になる方はぜひこの機会に検討してみて下さい。
| ビジネス向けAI完全攻略セミナー | AIエンジニア育成講座 | |
| 受講日数 | 1日間 | 3日間 |
| 会場受講 | ¥41,800 | ¥78,100 |
| ライブウェビナー | ¥41,800 | ¥78,100 |
| eラーニング | ¥35,200 | ¥58,300 |
ビジネス向けAI完全攻略セミナー
未経験でも1日でAIビジネスについて学習・理解することができ、オンラインでも学習できる講習です。1日で基礎はもちろん応用まで学ぶことができる上に実務で使える活用術を習得可能なため、セミナー後は自由にAIを導入し自由にプロジェクトを進められるようになるでしょう。
基礎編ではAIの基礎知識を理解し、AIの作成に必要なデータや設定項目を習得します。他に以下のような内容を学びます。
- 人工知能の活用事例
- 人間の知能をコンピュータ上で再現する方法
- メールスパム判定の仕組み
- AIとプログラミングの違い
- ニューラルネットワークとパーセプトロン
- AIを作るためのデータ
- 機械学習の種類及び特徴
- 機械学習の仕組み及び設定項目
- ディープラーニング理論及び活用方法
応用編ではAIの作成方法を理解し、機械学習の実践的なスキルを習得します。
- クレジットカード審査が可能な人工知能の作り方
- 高度な画像認識ができる人工知能の作り方
- 畳み込みニューラルネットワークを用いた機械学習
- プログラミング言語を使用した機械学習
- 機械学習用ライブラリの特徴
- 外部データセット及びアプリの使い方
- 作成したAIをサービス利用する方法
- 機械学習アルゴリズムの種類や特徴
- 学習データ数演算時間の特徴の違い
- ロジスティック回帰及びSVMクラス分類の特徴
- ニューラルネットワークを使用した回帰予測
- 決定木及びランダムフォレストの特徴
- ランダムフォレストを利用した予測及び要因分析
基礎編と応用編を学び、実装課題で実際にAIモデルを作成する講習です。
AIエンジニア育成講座
3日間でAIプログラミングのプロになるための育成講座です。実務に即した課題を基にトレーニングするため、受講後すぐにAIを業務で利用できます。
1日目ではAIを構築するための機械学習の仕組みを理解し、AIの開発環境の構築・Pythonや機械学習ライブラリによるAIの実装・評価と可視化・チューニングができるようになります。具体的には以下のような内容です。
- AIと機械学習の仕組み
- Pythonのインストール及びAI開発向けの初期設定
- 機械学習ライブラリのインストール及びAI開発向け初期設定
- Pythonを使ったAIプログラミングの基礎文法
- 学習用データの読み込み及び編集
- ニューラルネットワークの実装
2日目ではディープラーニング用ライブラリのコーディングを理解し、センサーデータを用いた数値処理を行いAIによる行動分析・画像生成AIを実装し、画像認識ができるようになります。具体的には以下のような内容です。
- PythonでのAIプログラミング
- 学習用データの前処理及び正規化
- 機械学習ライブラリを利用したAIの実装
- 実装したAIモデルの可視化
- 実装したAIの制度評価・制度を上げるためのパラメータ調整
- センサーデータを利用した行動分析
- Keras(Tensorflow)を活用したディープラーニングの方法
- 自然言語処理を活用した社内文書の活用手法・言語処理のデータ前処理
- クリスタリングモデル(k-means)
- CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を利用した画像及び音声認識
3日目では、最新の画像アーキテクチャを利用した高度な画像認識モデルの作成・時系データを基にしたRNNモデルの実装・機械学習に必要な高度なデータ処理ができるようになります。具体的には以下のような内容です。
- 画像認識の学習済みアーキテクチャの種類及び特徴
- 転移学習
- 高精度の画像認識モデルの作り方
- ファインチューニングの手法
- 時系列データの活用及び処理方法
- RNNモデル及びLSTMの仕組み
- LSTMモデルの構築方法
- 数値・画像・音響データの取り扱い
未経験から3日間で基礎から応用までを完全制覇し、AIマスターまでのスキルアップが叶うセミナーです。
生成AIサービスの活用でビジネス拡大！
今回は、生成AIの種類やビジネス活用例・生成AIサービスを活用する上での注意点等を解説しました。生成AIは社会に大きな利益をもたらす可能性のある最新技術です。
しかし、今回ご紹介したように多くのリスクも存在するため、活用する際には様々なリスクを理解した上で、適切な対策を行う必要があります。適切な対策を行い、AIの最新情報を常に確認して活用しましょう。
最後にご紹介したAIのサービスに関するセミナーは、受講後すぐにAIを活用できる知識やスキルが身に付きます。ぜひ、この機会にご検討下さい。
