生成AI（ジェネレーティブAI）は、テキストや画像、音声など、さまざまな種類のコンテンツを生成できるAI（人工知能）技術の一種だ。（続きはページの末尾にあります）
「データ分析」に関するTechTargetジャパンの記事のうち、2024年に新規会員の関心を集めたものは何だったのでしょうか。ランキングで紹介します。
Microsoft「Copilot」とGoogle「Gemini」は、どちらもAI導入を検討する企業にとって有力な選択肢となる。どのような基準で選ぶべきなのか。9つの観点から比較解説する。
「ChatGPT」と「Gemini」にはどのような違いがあるのか。生成AIの回答を改善するためのプロンプトの作り方とは。生成AI活用に当たっての基礎知識と、利用時のこつをまとめて紹介する。
AI技術の急速な進化を支えているのは、各ベンダーが開発する多種多様なLLMだ。どのようなLLMがあるのか。主要LLMを8個取り上げ、それぞれの特徴や強みを紹介する。
大規模言語モデル（LLM）が注目を集めるようになるまで、AI（人工知能）技術の分野ではさまざまな進化があった。その中から、LLMの進化との関わりが特に深い自然言語処理（NLP）モデルを紹介する。
「ChatGPT」の登場で一躍注目を浴びることになったLLM。各ベンダーは、LLMを進化させるための開発に取り組んでいる。主要LLM11種の特徴や、進化のポイントを解説する。
大規模言語モデル（LLM）の活用を検討する場合、用途や予算を踏まえて最適なLLMや導入方法を選ぶことが重要だ。コスト効率の観点で、企業にとっての選択肢を解説する。
代表的な生成AIサービス「ChatGPT」「Gemini」が出力するコンテンツには、どのような違いがあるのか。4種類のプロンプトに対するそれぞれの回答を比較した。
代表的な生成AIサービスの「ChatGPT」と「Gemini」には、それぞれどのような強みと弱みがあるのか。専門家によるレビューや比較検証の結果を基に、“スペックの比較表”だけでは分からない特徴を解説する。
OpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」はよく似た生成AIサービスだが、明確な違いもある。4つの視点から、それぞれの特徴と違いを解説する。
OpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」はどちらも代表的な生成AIサービスだ。どちらを選ぶべきか悩むユーザーに向けて、プランや特徴の違いを解説する。
LLM（大規模言語モデル）などのAIモデルから望ましい出力を得る「プロンプトエンジニアリング」では、専用のツールを活用できる。プロンプトエンジニアリングの概要と、実施するための主要7ツールとは。
企業がマーケティングにSNSを活用するのは一般的になった。一方でSNSの効果的な活用方法に悩む企業は少なくない。SNSマーケティングの成功に役立つ生成AIツール3つと、その特徴や課題を紹介する。
生成AIツールはマーケティングや営業活動に活用できる。具体的にはどのような業務や作業に使えるのか。2つの生成AIツール「Jasper」と「Einstein GPT」を例に紹介する。
生成AIの進化で重要な役割を果たしたのが、深層学習技術の「Transformer」だ。Transformerによって、研究者は学習データにあらかじめラベルを付ける必要がない教師なし学習で、より大規模なモデルを訓練できるようになった。何十億ページ分にも上るテキストを新しいAIモデルに学習させることで、より正確かつ詳細な答えを導き出すことができる。
TransformerはAttentionという機構によって、1文ごとの文章だけでなく、複数のページや章、本にわたる単語間の関係を計算することを可能にしている。要素同士の関係性を計算するTransformerの能力によって、言葉だけでなくソースコードやタンパク質、化学物質、DNA（デオキシリボ核酸）を分析することができる。
何十億個、何兆個ものパラメーターを持つ大規模言語モデル（LLM）の急速な進歩は、生成AIモデルが即座に魅力的な文章を書いたり、写実的な画像を描いたりできる新しい時代を到来させた。複数の種類の情報を同時に処理する「マルチモーダルAI」の登場で、ユーザーはテキストや画像、音声など、複数のメディアを組み合わせてコンテンツを生成できるようになった。OpenAIの画像生成サービス「Dall-E」は、マルチモーダルAIの一つだ。Dall-Eはテキストの説明から画像を自動的に作成したり、画像からテキストのキャプションを生成したりする。
生成AIの進化はまだ初期の段階だ。そのため入力したプロンプト（指示）に対して奇妙な答えを返すこともある。しかし生成AIの能力は、企業のIT活用の方法を劇的に変える可能性がある。今後生成AIは、ソースコードの記述や新薬の設計、製品の開発、業務プロセスの再設計、サプライチェーンの変革に利用できるようになると考えられる。
生成AIは、ユーザーがテキストや画像、動画、デザイン、音符などの形式でプロンプトを入力することで、データ処理を始める。そしてプロンプトを基に新しいコンテンツを出力する。出力できるコンテンツには、文章や問題の解決策、画像、音声などがある。
初期の生成AIは、データを送信するためにAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）やその他の複雑なプロセスを必要とした。OpenAIの「ChatGPT」やGoogleの「Bard」など新たに登場した主要な生成AIサービスでは、ユーザーが自然言語で簡単なプロンプトを入力することで結果を得られるようになっている。やりとりの過程でフィードバックを送信することで、生成結果にユーザーの希望を反映させることもできる。
生成AIモデルは、さまざまなAIアルゴリズムを組み合わせてコンテンツを表現し、処理する。こうした技術は学習データに含まれる偏見や人種差別、誇大広告に基づいた処理結果を出力してしまう可能性がある点に注意が必要だ。
生成AIに使われているAIモデルの具体例として、Googleの「BERT」（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）やDeepMind Technologies（現Google DeepMind）が開発した「Google AlphaFold」、OpenAIの「GPT」などが挙げられる。
主な生成AIサービスとして、ChatGPTやDall-E、Bardがある。
OpenAIが手掛けるChatGPTは、AIモデルとして「GPT-3.5」を利用している。GPT-3.5によって、ChatGPTはユーザーインタフェースのチャット機能を通してユーザーと対話したり、やり取りの中で回答を微調整したりすることを可能にしている。2023年3月14日に、同社は新バージョンの「GPT-4」を発表した。
ChatGPTは、ユーザーとの会話履歴を出力結果に組み込む。これによって人間同士の実際の会話のような体験ができることが特徴だ。ChatGPTの登場に合わせて、MicrosoftはOpenAIへの大規模な投資を発表し、GPT-4を同社の検索エンジン「Bing」に組み込んだ。
Dall-Eは、画像とそれに関連するテキスト説明を含む大規模なデータセットで訓練されている。視覚やテキストなど複数の表現方法の間で関連性を識別できる、マルチモーダルAIの一例だ。Dall-Eは言葉の意味を基に画像を生成する。Dall-E 2は、より高性能な2番目のバージョンで、2022年にリリースされた。ユーザーのプロンプトによって複数のスタイルでイメージを生成することができる。
Googleもまた、言語やタンパク質の構造、その他の種類の情報を処理するAIモデルを擁する先駆者である。同社は自社で開発したAIモデルの一部を、研究者向けにオープンソース化して提供している。これらのAIモデルを利用した一般消費者向けのチャットbotサービスは、しばらく発表しなかった。
MicrosoftがBingにGPTを実装するという決定を下した後、GoogleはLLMの「LaMDA」ファミリーの軽量版をベースにした一般向けチャットbot「Google Bard」の開発を急いだ。
Bardは、「初めて太陽系外に惑星を発見したのはジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡である」という間違った回答を表示したため、同サービスの提供を急いだGoogleの株価が大幅に下落した。MicrosoftがBingにChatGPTを実装した際にも出力結果の不正確さや不安定な動作が見られ、初期の段階でユーザーの期待を薄れさせた。
Googleはその後、同社の新しいLLMである「PaLM 2」を組み込んだBardの新バージョンを発表した。Bardはアップデートによって、ユーザーが入力した質問に対して、画像を含んだ回答やユーザーの需要に合わせた回答ができるようになった。
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