生成AIとは何か？

生成AIは最近、大きな注目を集めています。この用語は、教師なしまたは半教師あり学習アルゴリズムに依存して、新しいデジタル画像、動画、音声、テキストを作成するあらゆる種類の人工知能システムを指すために使用されます。MITによれば、生成AIは過去10年間におけるAI分野で最も有望な進歩の一つです。 生成AIを通じて、コンピュータは入力に関連する基本的なパターンを学習し、類似したコンテンツを出力することが可能になります。これらのシステムは、生成的敵対ネットワーク（GAN）、変分オートエンコーダ、トランスフォーマーに依存しています。 生成AIをめぐる誇大広告は着実に高まっており、Gartnerはその「Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022」レポートにこれを含めています。同社によれば、これは市場で最も影響力があり、急速に進化している技術の一つです。 そのGartnerレポートからの主な予測には以下が含まれます：

• 2025年までに、創薬および開発イニシアチブの50％が生成AIを利用するようになる。
• 2025年までに、生成AIが全データの10％を生成するようになる。 
• 2027年までに、製造業者の30％が製品開発の効果を高めるために生成AIを利用するようになる。

生成AIの技術

生成AIは、既存のテキスト、音声ファイル、画像を利用して新しいコンテンツを作成できます。コンピュータが入力に関連する根本的なパターンを検出できるようにし、それによって類似したコンテンツを生成することが可能になります。 生成AIは、様々な技術を通じてこのプロセスを実現します：

• 生成的敵対ネットワーク（GAN）: GANは2つのニューラルネットワークで構成されます。生成器ネットワークと識別器ネットワークがあり、互いに競わせることで両者の均衡を確立します。生成器ネットワークは、ソースデータに似た新しいデータやコンテンツを生成します。識別器ネットワークは、ソースデータと生成されたデータを区別し、どちらがオリジナルに近いかを認識します。 
• トランスフォーマー: トランスフォーマーモデルにはGPT-3などの有名なものが含まれ、認知的注意を模倣し、入力データの各部分の重要性を測定できます。トランスフォーマーは、言語や画像を理解するように訓練されます。また、分類タスクを学習し、大規模なデータセットからテキストや画像を生成することもできます。 
• 変分オートエンコーダ: 変分オートエンコーダでは、エンコーダが入力を圧縮コードにエンコードし、デコーダがそのコードから元の情報を再現します。正しく訓練されると、圧縮された表現は入力データの分布をより小さな次元の表現として保存できます。

生成AIの応用例

生成AIには、マーケティング、教育、医療、エンターテインメントなど、多くの分野にまたがる幅広い応用例があります。 以下は、生成AIの主な応用例の一部です：

• 医療: 生成的敵対ネットワークは医療産業に革命をもたらしています。これらは、過小評価されているデータの偽の例を生成するように教えることができ、そのデータはモデルの訓練と開発に使用できます。GANはデータ識別にも使用され、データのプライバシーとセキュリティを向上させます。貴重な患者データを危険にさらす可能性のある逆転プロセスという大きな問題に対処します。 
• 音楽: 生成AIは、人間の脳を模倣できるニューラルネットワークを作成することで音楽にも使用されています。例えば、GoogleのMagentaソフトウェアは史上初のAI楽曲を作りました。音楽における生成AIの最大の利点の一つは、新しいジャンルを生み出す能力です。 
• 映画: 映画産業における生成AIの応用は拡大し続けています。これにより、専門家は照明や天候条件に関わらず、いつでもフレームをキャプチャできます。なぜなら、写真は後で変換できるからです。生成AIはまた、顔合成や音声クローニングを使用して、俳優の画像や動画を異なる年齢で使用できるようにすることもできます。 
• メディア: 生成AIはメディア産業全体で使用されています。例えば、超解像を通じてコンテンツを高解像度化できます。機械学習技術により、低品質のコンテンツを高品質に変えることが可能です。 
• ロボティクス: 生成モデリングは、強化学習モデルがバイアスを少なく示し、シミュレーションと現実世界における抽象的な概念を理解できるようにするのに役立ちます。

生成AIの課題

その利点と応用例のすべてにもかかわらず、生成AIはいくつかの課題も提起します。一つには、悪意のある行為者が人々を騙したり、スパム的なニュースを作成したりするなどの悪意のある活動を実行するために使用する可能性があることです。 生成AIアルゴリズムは、タスクを成功裏に実行するために大量の訓練データを必要とします。同時に、GANは完全に新しい画像やテキストを出力することはできず、データを取り出して組み合わせて新しい出力を作成しなければなりません。 生成AIのもう一つの課題は予期せぬ結果であり、GANのような一部のモデルは制御が難しい場合があります。このような場合、モデルは不安定になり、予期せぬ結果を生成する可能性があります。

生成AI企業の例

様々な応用のために生成AIに関わる多くの企業があります：

• Synthesia: 最もよく知られた生成AI企業の一つがSynthesiaで、ビデオ合成技術の初期の先駆者でした。英国に本拠を置くこの企業は2017年に設立され、視覚コンテンツ作成のための新しい合成メディア技術を実装し、また、この技術を活用するために必要なコスト、スキル、言語の障壁を低減しています。 
• Mostly AI: Mostly AIは、現実的で代表的な合成データを大規模にシミュレートすることを可能にするSynthetic Data Engineを開発しました。これは既存のデータからパターン、構造、変動を自動的に学習できます。 
• Synthesis AI: Synthesis AIは、新しい生成AIモデルと進化するCGI技術を組み合わせています。同社によれば、独自のパイプラインにより、高度なコンピュータビジョンモデルを訓練するための膨大な量のデータを生成することが可能になります。 
• Synthetaic: 主要な合成データ企業であるSynthetaicは、AI向けに高品質なデータを育てます。同社のRAIC（Rapid Automatic Image Categorization）は、大規模で構造化されていないデータセットの分析を自動化し、従来のアプローチよりも速くAIモデルを訓練および展開できるようにします。 
• Aqemia: シリコ創薬企業であるAqemiaは、AIと組み合わせた親和性を予測する独自の量子に着想を得たアルゴリズムに依存しています。この技術は、成功の可能性が高いより革新的な分子を迅速に発見するのに役立ちます。 
• AiMi: 音楽産業におけるトップの生成AI企業の一つであるAiMiは、リアルタイムで再活性化するダイナミックで無限の電子音楽の流れを提供します。AiMiを使用して、継続的な音と視覚効果であなたを没入させる音楽景観を作成できます。

これらは、革新的で絶えず進化する技術をもたらすために生成AIモデルを活用している多くの企業のほんの一部です。