新しい文章を生成する技術
AI（人工知能）とは、コンピュータが人間のような知的活動を行う技術である。具体的には、情報を認識し、データを分析して結論を導き出す能力を持つほか、自然言語を用いたコミュニケーションも可能である。その目的は、特定のタスクを効率的に自動化することであり、例えば画像認識やデータ分類など、特化した作業に活用されてきた。
一方で、生成AIは新たなコンテンツを創り出す能力に優れている。文章生成や音楽、画像の創作といったクリエイティブな活動を可能にする点で、従来のAIとは異なる。従来のAIが既存データの“分析と処理”に重点を置いていたのに対し、生成AIはそのデータを基に“創造”に力を発揮する技術である。この特性が、従来のAIとの大きな違いとして挙げられる。
さらに、生成AIはあらかじめ学習したデータを基に、新しい文章を生成する技術であり、自然言語処理に特化した人工知能システムである。入力されたデータの規則性や構造を学習し、同様の特性を持つ新しいデータを生成する能力を持つため、生成AIと呼ばれている。
生成AIが瞬時に文章を作成できる理由は、技術の進歩にある。膨大な文章データを事前に学習することで、言葉の関係性や文脈を理解する能力を備えている。そのため、生成AIは文章作成だけでなく、自然言語の理解・翻訳、画像や音楽の生成など、多岐にわたるコンテンツを生み出すことができる。
生成AIの導入により、多くの企業で生産性が飛躍的に向上
ものづくり分野における生成AIの活用には、多岐にわたる可能性を秘められている。新しいアイデアの提案や課題解決策の提示、製品設計や製造問題への適用、人材育成や技能伝承、さらにはカスタマーサポートなど、幅広い領域で期待される。この技術により、製造業のイノベーションが一層促進されるだろう。
しかし、生成AIにはいくつかの課題も存在する。生成されたコンテンツの品質や信頼性に関する懸念に加え、知的所有権の問題、セキュリティやプライバシーのリスクが挙げられる。また、著作権に関する重要な課題もある。
例えば、生成AIが学習に使用した元のデータが他者の著作物である場合、その使用が適切かどうか議論になることがある。さらに、特定の作風や作品を学習したAIが生成したコンテンツが元の作品と類似しすぎている場合、著作権侵害とみなされる可能性も指摘されている。
また、AIによって生成されたコンテンツが、法律上“著作物”として認められるかどうかも不明確である。これは、AIが生み出したものには人間の創意が直接関与していない場合が多いことによる。学習データの使用に関する許可やライセンスを取得し、合法性を確保することが重要である。また、生成物が既存の著作物と過度に類似しないようAIモデルに設定やフィルタリングを組み込むことも有効である。
生成AIの導入により、多くの企業で生産性が飛躍的に向上している。例えば、ある金融機関では契約書作成プロセスに生成AIを活用した結果、1件あたり1時間以上かかっていたレビュー作業が15分に短縮されたというデータがある。また、別の企業では、サポートデスク業務において応答工数を80％削減する成果が得られている。
生成AIの効果は多くの企業に広がっており、セブンイレブンでは商品企画の期間を従来の10分の1に短縮する成果を上げている。また、大林組ではスケッチを基に複数の建物デザイン案を生成する技術を活用し、サントリーは生成AIを活用した助言によって独自性のあるCM企画に成功している。
これからAIは、より現実的で包括的な能力を持つ技術へ進化していくと予想され、社会課題の解決や新たなビジネスモデルの創出にも役立つだろう。ますます私たちの社会に密接に関わり、革新的な変化をもたらすと考えられている。
一方、AIの課題としてデータのセキュリティやプライバシーの問題が挙げられる。AIが扱う情報が流出するリスクがあるほか、導入には初期投資が必要であり、コストがかかる場合もある。また、AIの判断プロセスがブラックボックス化しているため、その信頼性や透明性を確保することが難しい点も挙げられる。さらに、学習データに偏りがある場合、その偏りがAIの判断に反映される可能性もある。これらの課題を考慮し、AIの利用には常に倫理やリスクへの配慮が求められる。
AI分野において著名な孫正義氏は、とくに汎用人工知能（AGI）に情熱を注ぎ、注目を集めている。彼は「今後10年でAGIの時代が到来する」と予測し、AIが教育、医療、モビリティといった幅広い分野に多大な影響を与えると述べている。生成AIは、与えられた指示を忠実に遂行する優秀な専門家として機能する一方、AGIは自律的に考え行動できる未来のリーダーである。人間のように幅広い知能を持つAGIは、未知の課題を柔軟に解決できる可能性を秘めていると言えるだろう。
