生成AI (GenAI) 生成AI (GenAI) とは
生成AI (GenAI) は、テキスト、写真、音楽、音声、映画、3D表現など、さまざまな分野で幅広い素材を生成することに重点を置いた人工知能の専門分野です。これらのモデルは、トレーニングデータから複雑なパターンや構造を取得し、同等の特性を持つ新しい素材を独立して生成できるようにします。DALL-Eは、テキスト記述を利用してビジュアルを生成できる生成モデルです。GenAIは、提供された写真に対するテキスト記述を生成することによって、逆のアクションを実行できます。生成AIは、高度なアルゴリズムとニューラルネットワークを使用して、創造性を高め、コンテンツ制作におけるロボットの機能を拡張します。AIアプリケーションは、クリエイティブアート、デザイン、エンターテイメントなど、いくつかの分野にわたります。
- 生成AIの実用的な用途
- 生成AIツール
- 生成AIのコンポーネント
- HPEとのパートナーシップ
生成AIの実用的な用途
人工知能 (AI) には、さまざまな分野で活用できる実用的なアプリケーションが数多くあります。さまざまな分野で活用できる短い形式です。生成AIの実用的な用途を以下に紹介します。
- 会話用チャットボット: 生成AIを使用して自然言語による会話を交わすことで、カスタマーサポートの提供、問い合わせへの回答、ユーザーの支援を実行するチャットボットを実装します。
- イメージのプロトタイピング: 生成AIモデルを使用して、設計コンセプト、アート、製品アイデアのプロトタイプをすばやく作成し、イメージを生成します。
- 広告のマーケティングプロンプト: 生成AIを使用して、広告、ソーシャルメディアキャンペーン、コンテンツ作成のためのクリエイティブで魅力的なマーケティングプロンプトを生成します。
- 短編ビデオ: ビデオコンテンツの生成、ビデオ編集の自動化、特殊効果の支援など、生成AIを利用して短編ビデオを作成します。
- テキストの翻訳: 生成AIモデルを利用して言語翻訳サービスを強化し、さまざまな言語に対して正確で文脈に適した翻訳を提供します。
- 映像をトランスクリプトに変換: 生成AIを使用して映像コンテンツをトランスクリプトに変換し、コンテンツのアクセシビリティを高め、映像データの分析と検索を容易にします。
- これらのアプリケーションは、さまざまなプロセスを自動化および強化し、最終的にはさまざまな業界にわたって効率と創造性を向上させる生成AIの汎用性を示しています。
生成AIツール
テキスト生成と言語モデル
- OpenAI GPT-4: テキストを人間のように理解および生成できる高度な言語モデルであり、チャットボット、コンテンツ作成などに使用されます。
- Google Bard: Googleが開発した、対話およびコンテンツ生成用に設計された会話型AIモデル。
- Jasper (旧Jarvis): AIを利用してマーケティングコピー、ブログ記事、その他のコンテンツを生成するツール。
- Copy.ai: マーケティング担当者やライターを対象とした、AIを活用したコンテンツジェネレーター。
- Writesonic: AIを使用して記事、広告、その他の形式のコピーを作成するコンテンツ作成ツール。
画像生成
- DALL-E 2: OpenAIが開発した、テキスト記述から画像を生成するAI。
- MidJourney: テキストプロンプトからアートや画像を作成するAI。
- Stable Diffusion: テキスト記述から高品質の画像を生成するオープンソースモデル。
- DeepArt: 有名アーティストのスタイルを利用して写真をアート作品に変換します。
映像生成
- Synthesia: テキスト入力から映像を生成するAI映像作成プラットフォーム。
- Pictory: 長編コンテンツを短いブランドビデオに変換します。
- Lumen5: AIを利用してテキストコンテンツを魅力的な映像プレゼンテーションに変換します。
生成AIのコンポーネント
生成AI (GenAI) とは、新鮮な素材を生み出し、人間のような創造性を模倣し、新しいデータを生成するように設計された、幅広いモデルとアルゴリズムのことです。これらのアプローチには、画像やテキストの生成からクリエイティブなアプリケーションやゲームの手助けまで、さまざまな機能があります。生成AIには以下の8つのカテゴリがあります。
- 敵対的生成ネットワーク (GAN): GANはGenerative Adversarial Networks (敵対的生成ネットワーク) の略であり、2014年にディープラーニングモデルの一種としてIan Goodfellow氏によって初めて提案されました。このシステムは、競争プロセスに関与するジェネレーターとディスクリミネーターという2つのニューラルネットワークで構成されています。ジェネレーターがデータインスタンスを生成し、ディスクリミネーターがその品質を評価します。そうすることで、ジェネレーターの出力が向上し、信憑性のある最高品質の素材が生成されます。
- 変分オートエンコーダー (VAE): VAEは、ニューラルネットワークを使用して入力データの圧縮表現を学習する生成モデルです。確率的な要素を導入して、多様な出力を生成できるようにします。VAEは、画像生成や表現学習などのタスクによく使用されます。
- 自己回帰モデル: 自己回帰モデルは、前の要素に基づいて各要素の条件付き確率をモデル化することによって、データシーケンスを生成します。代表的な例として、シーケンス内の次の単語を予測するGPT (Generative Pre-trained Transformer) などの自己回帰言語モデルが挙げられます。
- リカレントニューラルネットワーク (RNN): RNNは、フィードバック接続を利用して順次データを処理できるニューラルネットワークの一種です。これらは、自然言語処理や時系列予測など、コンポーネントの順次配置を考慮する必要がある生成タスクで利用されます。また、長期的な依存を把握することが難しいことも詳しく示されています。
- トランスフォーマーベースのモデル: 特にGPTやBERTなどのモデルの人気が高まっているため、トランスフォーマーはコンテンツの生成を伴う幅広いジョブでより重要になっています。それらのAttentionシステムによって、効率的な順次入力処理が可能になり、言語翻訳、要約、テキスト生成に堪能になっています。
- 生成タスクのための強化学習: 報奨の最大化を目標として、強化学習により環境内で順次決定を下すようにモデルをトレーニングします。生成タスクで利用すると、ビデオゲームの作成やアート制作の分野で見られるように、入力を取り入れることによって素材を生成する能力を獲得するAIシステムを実現できます。
- ニューラルネットワーク: ニューラルネットワークは、いくつかの生成モデルの基本的原理です。多数の層で構成されるディープニューラルネットワークでは、複雑なパターンや表現を取得する機能が提供されるため、画像や音声の生成などのタスクに不可欠になっています。
- 遺伝的アルゴリズム: 遺伝的アルゴリズムは、生物の進化からヒントを得た最適化手法です。生成AIの領域では、所定の適応度関数を利用して、生成された素材を強化して完全なものにしながら、複数の世代を通じて解決を進化させることができます。
ルールベースのシステム: ルールベースのシステムは、あらかじめ決められたルールと論理的推論を利用して情報を生成します。学習ベースの手法の方が柔軟性に優れていますが、ルールベースの手法は、特定の形式の手順型コンテンツ開発など、作成プロセスを明示的に制御する必要がある状況で役に立ちます。
HPEとのパートナーシップ
組織で生成AI (GenAI) を、特にHPEの製品やサービスと組み合わせて利用すると、次のようなさまざまな利点が得られます。
- HPE AI Services - Generative AI Implementation: HPE AIサービスを使用して、位置情報に基づくインサイトを活用することで顧客エクスペリエンスを強化します。GenAIは位置データを活用して、重要なインサイトを評価および提供し、顧客とのやり取りを最適化し、サービスをパーソナライズし、運用効率を向上させることができます。
- HPE Machine Learning Development Environment (MLDE): HPE MLDEを利用して、機械学習 (ML) データ運用を最適化および監視します。GenAIを組み込むことで、機械学習モデルのテストとトレーニング、開発プロセスの迅速化、および耐障害性に優れたパフォーマンスの保証を目的として人工データを生成することができます。
- HPE Machine Learning Data Management Software (MLDS): HPE MLDSを使用して、データサイエンスおよび機械学習の運用を向上させることができます。GenAIを利用して、データ準備、特徴量エンジニアリング、モデル開発に関連するさまざまなタスクを自動化します。そうすることで、運用プロセスが強化され、モデルの実装が迅速化されます。
- 生成AIモデルを利用して、顧客エンゲージメントとパーソナライゼーションを目的として、消費者の行動、好み、履歴データを評価します。これらの観察結果を活用して顧客とのやり取り、提案、サービスをカスタマイズすることによって、顧客の全体的な満足度と忠誠心が向上します。
- 自動コンテンツ作成: マーケティング資料、ソーシャルメディアコンテンツ、その他のコミュニケーションチャネルの作成における生成AIの応用を調査します。そうすることで、説得力のある適切な資料を大規模に作成することが容易になります。
生成AIを利用して、実際の顧客情報の保護を確保しながら、テストや開発の目的に適した合成データを生成することによって、データのセキュリティとプライバシーを強化します。そうすることで、データ保護のレベルが向上し、プライバシー規制への準拠が確保されます。
