生成AIってどんな仕組み？機械学習についてわかりやすく解説

私たちの生活やビジネスに大きな影響を与える生成AIですが、その仕組みを理解している方は少ないかもしれません。

「生成AIってどんな仕組みなの？」「生成AIってどうやって動いているの？」と不思議に思う方もいるのではないでしょうか。

この記事では、生成AIの基本的な仕組み、機械学習を活用してどのように文章や画像、音声などを生成するかをわかりやすく解説します。

生成AI の基本的な仕組み

生成AIの仕組みは、主に「機械学習」という技術を基盤としています。

大量のデータをもとにパターンを学習し、その学習結果を使って新しいコンテンツを生成します。

例えば、画像生成AIは何千、何百万枚もの画像を分析し、それぞれの特徴や関係性を学ぶことで、まったく新しい画像を生み出すことができます。テキスト生成AIの場合も同様に、大量のテキストデータをもとに単語や文法のパターンを学習し、与えられた指示（プロンプト）に応じて自然な文章を生成します。

生成AIの仕組みは複雑に見えるかもしれませんが、基本的には「データを学習し、予測や生成を行う」ことがその根幹にあります。

これにより、AIは人間にとって有用なツールとして、クリエイティブな分野やビジネスの効率化に大きく貢献しています。

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生成AI の主な特徴

生成AIには、幅広いコンテンツを生成できる能力、オリジナルの作品を生み出せる創造力、継続的に学習して進化する能力など、従来のAIとは異なる特徴があります。

専門知識がなくても簡単に使えるため、日常生活やビジネスにおいても急速に普及が広がっています。

ここでは、生成AIの代表的な特徴について詳しく見ていきましょう。

幅広いコンテンツを生成

生成AIは、テキストや画像だけでなく、動画、音楽、プログラミングコードなど、さまざまな種類のコンテンツを生成する能力を持っています。

テキスト生成AIは短いメッセージから長編小説やエッセイまで、画像生成AIは絵画風のアートから現実の写真のようなビジュアルまで、幅広く生成できるのが魅力です。

音楽生成AIは楽曲を作り、動画生成AIはアニメーションや映像を生み出すことができます。さらには、プログラミングコードも生成できるため、開発現場でも活躍しています。

オリジナルのコンテンツを作れる

生成AIは、従来のAIと異なり、単に与えられたデータを解析するだけでなく、全く新しいオリジナルのコンテンツを生成することができます。

従来のAIは主に既存のデータをもとに判断や予測を行うものでしたが、生成AIはその学習内容をもとに、誰も見たことのない作品やアイデアを生み出す能力を持っています。

生成AIには創造性があり、クリエイティブな分野で特に高く評価されています。

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学習能力がある

生成AIは、機械学習を活用して継続的に進化することができます。新しいデータを学習し、その性能を向上させることが可能です。

大量のデータを取り入れながら学習することで、より高度なコンテンツの生成が可能となり、その質も向上していきます。

この学習能力が、生成AIの持つ大きな強みの一つです。

誰でも簡単に使える

専門的な知識や技術は必要なく、誰でも簡単に利用できる点も、生成AIの大きな特徴です。

例えばChatGPTは、インターフェースが直感的でわかりやすく、プログラミングの知識を持たない一般ユーザーが、簡単に利用できるよう設計されています。

多くの生成AIツールは、ユーザーが入力するだけで自動的にコンテンツを生成する機能を備えており、クリエイティブな活動やビジネスシーンで手軽に活用できるでしょう。

タイピングや音声の入力ができれば、小学生や未就学児でも使えると言われています。

生成AIに欠かせない機械学習の仕組みと種類

生成AIの背後には、さまざまな種類の機械学習アルゴリズムが存在し、それが生成プロセスを支えています。

機械学習とは、データから、「機械」（コンピューター）が自動で「学習」し、データの背景にあるルールやパターンを発見する方法で、生成AIがテキストや画像、音声などを作成する際に不可欠です。

ここでは、生成AIを支える主要な機械学習の仕組みと、それぞれの特徴について説明します。

教師あり学習（Supervised Learning）

教師あり学習（Supervised Learning）とは、あらかじめ出力データ（正解）が揃った情報を用いて、入力データから出力データを推計するための訓練を行う学習方法です。

生成AIの場合、膨大なテキストや画像データに正解となる出力のルールやパターンを学習させ、与えられた入力に基づいて新しいコンテンツを生成します。

例えば、天候、価格、販促など複数の要因から売り上げを予測する際には、教師あり学習が適用されるケースが多いです。

教師あり学習を活用した生成AIには、以下のようなものがあります。

深層学習（Deep Learning）モデル

深層学習（Deep Learning）モデルとは、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを持つことで、複雑なデータからパターンや特徴を自動的に学習する仕組みです。

生成AIの基盤技術として、画像認識や音声認識、自然言語処理など、幅広い分野で活用されています。

大規模言語モデル（LLM）

大規模言語モデル（LLM）とは、非常に巨大なデータセットと深層学習（Deep Learning）技術を用いて構築された言語モデルです。

生成AIの分やでは、「GPT」や「BERT」などのLLMが、文章生成の精度を高める役割を果たしています。

人間に近い流暢な会話が可能であり、チャットボットや文章要約、翻訳など多様な分野で活用されています。

教師なし学習（Unsupervised Learning）

教師なし学習（Unsupervised Learning）は、ラベル付けされていない一連の入力データから、その背景にある隠れたパターンや構造を見つけ出す学習方法です。

目的となる変数（出力データ）がないため、データの類似度や関連性を推計し、分類や特徴抽出を行います。

例えば、ユーザーのニーズに合わせておすすめコンテンツや商品を表示させるレコメンド機能などは、教師なし学習の代表例です。

さらに、教師なし学習は、人間が想定できない新たなアイデアを出力することもあり、創造的なコンテンツを生成する際に利用されます。

強化学習（Reinforcement Learning）

強化学習（Reinforcement Learning）とは、試行錯誤を通じて行動を学習し、精度を高めていく学習方法です。

最適な生成結果を得るために、繰り返しフィードバックを受けながらコンテンツを改良していきます。

強化学習の技術は、人間とコンピューターの対戦ゲームや自動運転、エレベータの制御システムなど、あらゆる分野で活用されています。

トランスフォーマー（Transformer）

トランスフォーマー（Transformer）は、脳の構造を模倣したアルゴリズムであるニューラルネットワークの一種で、自己注意機構（Self-Attention）を使って、文脈に基づいた自然なテキスト生成を行います。

「エンコーダー」と「デコーダー」という2つの主な部分で構成され、エンコーダーが入力された文章や画像の情報を理解し、それをもとに新たなデータをデコーダーが生成します。

例えば、文章の翻訳を例に挙げると、エンコーダーが原文を理解し、デコーダーがその理解をもとに翻訳文を作成するのが基本的な仕組みです。

スケール則の仕組み

スケール則とは、パラメータ数、データ量、計算リソースのサイズを大きくすると、モデルそのものの性能も向上するという法則です。

ChatGPTで知られるOpenAI社の研究者たちが、2020年に発表しました。

生成AIでは、パラメータ数やデータセットのサイズが増えるにつれて、生成されるコンテンツの質が向上します。

自己教師あり学習（Next word prediction）

自己教師あり学習は、大量のテキストデータから文脈を理解し、次に来る単語やフレーズを予測して、自然な文章を生成します。

GPTなどの大規模言語モデルがこのアプローチを活用しており、文章の流れや一貫性を保ちながら生成が行われます。

生成AIの簡単な使い方

生成AIは、文章の作成から情報収集、さらにはイラストの生成まで、誰でも簡単に利用できるのが魅力です。

ここからは、生成AIの具体的な使い方について、初心者向けにわかりやすく説明します。

文章の作成

文章の作成において、ChatGPTのような生成AIツールがあると非常に便利です。

例えば、「生成AIの仕組みを簡単に説明してください」というプロンプトを入力すると、複雑な概念をわかりやすく解説した文章を生成してくれます。「200字以内でビジネス向けのメール文を作成してください」「○○を使った新規プロジェクトの企画案を出してください」など、さまざまな要求に対して適切な文章の生成が可能です。

実際にビジネスシーンでは、以下のような用途で生成AIが活用されています。

• メールの文章作成
• 新規プロジェクトの企画案の作成
• 資料の要約
• 業務マニュアルの作成
• 契約書の作成
• 会議の議事録テンプレートの作成　など

情報収集

ChatGPTを使って情報収集をする場合も、簡単に目的の情報を得ることができます。

例えば、「生成AIの最新の活用事例を教えてください」とプロンプトを入力すると、最近の技術動向や具体的な事例を提供してくれるでしょう。

また、「〇〇の歴史を教えてください」と入力すれば、そのプロンプトに関連する歴史的なトピックスをまとめて提示してくれます。

このように、インターネット検索を補完する形で、より迅速に必要な情報を得られるのが魅力です。

イラスト作成

イラスト作成には、DALL-E 3のような生成AIツールが役立ちます。

例えば、「青空の下で犬の散歩をしている女の子のイラストを作成して」というプロンプトを入力すると、生成AIはその指示に基づいて、ほんの数十秒で美しいイラストを生成します。

さらに、より詳細なプロンプトを入力すれば、イラストのスタイルや雰囲気を細かく指定することも可能です。

例えば、先ほどのイラストに対して「写真風のイラストにして」と指示をしたり、「水彩画風の猫のイラスト」や「未来都市のデジタルアート」など、多様なビジュアルを作り出すことができます。

生成AIの仕組みは高度な機械学習！簡単な使い方を試してみよう

生成AIは、高度な機械学習の仕組みに基づいていますが、使い方は非常に簡単です。

文章やイラストを生成するだけでなく、情報収集にも役立つため、日常のタスクを効率化する強力なツールとなるでしょう。

実際に多くの企業が、文章作成やプログラミングコードの生成などの業務効率化のために、生成AIツールを導入しています。

まずは簡単なプロンプトから試して、ぜひ生成AIの可能性を体感してみてください。

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Codyは、コードベース全体を理解し、コードの自動補完やチャットによる説明や質問への回答を行い、開発における生産性向上をサポートする生成AIです。

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