従来のAIとは何が違う？
生成AIの種類と活用シーンをご紹介

従来のAIと生成AIの違い

従来のAIは主にデータの分析、処理、予測に重点を置いています。
例えば、大量のデータからパターンを読み取り、それに基づいて次のアクションを予測する
ことが主な使命です。これに対して、生成AIは既存のデータをもとに新しいデータを生成する技術です。

この生成プロセスには、データの内部構造を学習し、それを模倣して新たなコンテンツを
作り出す能力が求められます。例えば、文章、画像、音楽、ビデオなど、元のデータセットには存在しない新しい作品を生成します。

生成AIの種類とできること

生成AIは大きく分けて以下のような種類があります。

自然言語処理（NLP）モデル

画像生成モデル

例：GAN（Generative Adversarial Network）、DALL-Eなど。
これらは新しい画像を生成するために訓練され、アート作品の生成、フォトリアリスティックな画像の修正や生成などに活用されます。

音声合成モデル

例：WaveNet、Tacotronなど。
音声の自然な流れを生成し、合成音声の生成や音声アシスタント技術に利用されます。

生成AIの技術的背景

生成AIは、ディープラーニングとニューラルネットワークの進歩によって発展してきました。主に、以下の二つの技術が中心です。

生成的敵対ネットワーク（GAN）：

GANは、二つのニューラルネットワークを競わせることで、新しいデータインスタンスを生成します。一つは「ジェネレーター」であり、偽のデータを生成します。
もう一つは「ディスクリミネーター」で、本物のデータと偽物のデータを区別します。
この二つのネットワークが互いに競争することで、ジェネレーターはより本物に近いデータを生成する能力を向上させます。

変分オートエンコーダー（VAE）：

VAEは、入力データを圧縮して潜在空間にマッピングし、その潜在空間から新しいデータを
再構築することができるモデルです。このプロセスはデータの本質的な特徴を把握し、
それを基に新しいデータを生成するために使われます。

生成AIの具体的な活用事例

生成AIは多様な分野で実際に応用されています。
以下に、さらに具体的な例を挙げます。

コンテンツ生成

ニュース記事：AIが自動でニュース記事を生成し、基本的な報道活動を支援します。
これにより、人間の記者はより複雑で詳細な取材活動に集中できるようになります。

音楽制作：AIを使用して新しい音楽曲を作成。特定のアーティストのスタイルを模倣することもできるため、カスタマイズされた音楽体験を提供することが可能です。

画像とビデオ

仮想現実（VR）と拡張現実（AR）：生成AIは、リアルタイムで現実世界にデジタル情報を
オーバーレイするためのリアルなテクスチャやオブジェクトを生成するのに使われます。

映画の視覚効果：特殊効果の作成にAIを利用することで、より高品質で費用効果の高い映画
制作が可能になります。

製品デザインと建築

ファッションデザイン：AIが新しい服のデザインを提案し、既存のトレンドを基に新たな
ファッションを創出します。

建築設計：生成AIを活用して、構造的に可能な新しい建築デザインを創造。
これにより、デザイナーは実用的かつ革新的な建物を設計する際の支援を受けることができます。

教育と研究

カスタマイズされた教育コンテンツ：学生の学習スタイルや能力に合わせて、教材や問題
セットを生成します。

科学研究：新しい化合物や材料の設計にAIを使用し、実験の仮説を立てる段階で有効な候補を迅速に提案することができます。

このように生成AIは、創造性を必要とする多くの領域で革新を促進し、既存の作業フローを効率化する強力なツールとして機能しています。