生成AIの種類を一覧で紹介！それぞれの代表的おすすめAIツールも解説

対話型AIのChatGPTをはじめとする「生成AI（ジェネレーティブAI）」が飛躍的な発展を遂げており、その進化は私たちの生活を大きく変えています。

文章、画像、動画など、それぞれの生成AIには、独自の特性と利用シーンがあります。

人間が行う創造的なタスクを自動化する生成AIによって、業務効率化や高度な分析が可能になるなど多くのメリットが期待できるでしょう。

この記事では、生成AIの種類とその特徴について詳しく解説いたします。

生成AI（ジェネレーティブAI）とは？

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、新たなコンテンツを生成する能力を持つAIの一種です。

生成AIはAIが自ら答えを探して学習するディープラーニングを用いて構築されたモデルであり、AIの中では比較的新しく生まれたモデルです。

これにより、生成AIは、記事の作成、画像の生成、音楽の作曲など、多岐にわたるタスクを行うことが可能になっています。

生成AIの仕組みと特徴

生成AIが新しいコンテンツを生み出す仕組みは、大量のデータを学習しそのデータからパターンを抽出し、それを基に新しいコンテンツを生成するというものです。

この学習プロセスは、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の手法であり、与えられた学習データをもとにAI自身が最善の回答を探し出していくことによって創造できるようになります。

生成AIの特徴は、その多様性と創造性です。生成AIは、学習したデータセットの範囲内であれば、無限に多くの異なる結果を生成することができます。

また、生成AIは、ユーザーの入力に基づいてコンテンツをカスタマイズする能力も持っています。

生成AIと識別系AIの違い

従来のAIとの違いを一言で表現すると「オリジナルコンテンツ創造の可否」にあります。

従来の識別型AIはあらかじめデータを与えて「答え」を学習させ、与えられたデータと学んだ答えを比較して、正解か不正解かを判定していました。

例えば、AIカメラなど画像認識AIは、画像の中に何が含まれているかを識別しています。また、スパムフィルターAIは、文字認識を利用してメールがスパムであるかどうか識別します。この技術では「新しいものを生み出す」という事はできません。

ディープラーニングによってAI自身が最善の回答を生み出す生成AIとはここが異なります。

なお、生成AIについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→生成AIとは何か？仕組みやできることをAI専門家がわかりやすく解説

生成AIの種類一覧

生成AIの種類には、画像生成、テキスト生成、動画生成、音声生成など、いくつかの種類があります。用途に応じて使い分けることで、成果物を生み出すことが可能です。

画像生成や動画生成などの生成AIが特に注目されていますが、テキスト生成や音声生成の生成AIも技術が発展しています。ここでは、5つの生成AIについて詳しく解説します。

文章生成AI

文章生成AI（大規模言語モデル / LLM）は、ユーザーが質問を入力し、AIが質問の内容を解析して、回答となるテキストを生成するシステムです。

文章生成AI特定のテーマやスタイルに基づいて文章を生成することが可能です。また、ユーザーの入力に応じて文章をカスタマイズすることも可能です。

これにより、個々のユーザーのニーズや好みに合わせた文章を提供することができます。

ニュース記事の作成、小説の執筆、メールの自動返信など、さまざまな用途で利用されています。

ちなみに2023年9月・GPT-4Vの発表以降は、文章生成AIのマルチモーダル化がトレンドです。

画像生成AI

画像生成AIは、ユーザーがテキストを入力すると、その内容に応じてAIが画像を生成します。

ユーザーが提示した画像と類似した画像を作成する、画像のバリエーションを作成するなどができます。

例えばWebデザインではユーザーの好みに合わせて画像を生成したり、ゲーム開発ではリアルな風景やキャラクターを生成したりという事が可能です。また、アート作品の作成、写真の修正、3Dモデリングなどでも用いられています。

動画生成AI

動画生成AIは画像生成AIの発展のような形です。テキストで生成したい動画のイメージを入力すると、そのイメージに沿った短い動画を生成できます。

現状はまだ短い動画生成レベルですが、今後の進化に期待される分野です。

動画生成AIは、さまざまな分野で活用されています。例えば教育では、テキストから解説動画を生成したり、医療では画像から診断動画を生成したりと活用がなされています。エンターテイメントでは、プロンプトからストーリー動画を生成したりすることも可能です。

また、アニメーションの作成、ビデオゲームの開発などに利用が期待されます。

音声生成AI

音声データを学習させることで生成コンテンツが音声となったAIツールで、テキストから音声への変換は、音声生成AIの最も一般的な用途の一つです。

声色の再現モデルだけでなく、感情の表現も可能になっています。

音声生成AIは、ニュースの読み上げツールや、電子書籍の朗読、ナビゲーションシステム、音声アシスタント、特定の声を使ったナレーションの作成などなど、非常に多くのアプリケーションで使用されています。

音楽生成AI

音声生成AIの発展形ともいえるツールです。

歌詞や曲調をテキストで指示するだけで音楽を自動生成するツールです。既存の音楽から新しいメロディを生成したり、特定のスタイルやジャンルで曲を作曲したりすることが可能です。

ユーザーの入力に応じて音楽をカスタマイズすることも可能です。作曲やリミックスなどへの活用が期待されます。

現在は音楽生成ＡＩも進歩を遂げており、より複雑で洗練された音楽を生成できるようになっています。

各種類の生成AI代表ツール一覧

ここまで各種生成AIについて説明いたしました。それではそれぞれに関して、代表的な生成AIツールを一覧表にて紹介いたします。

なお、生成AIツールについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→OpenAIの騒動があったので、ChatGPTの代わりに使える生成AIツールを10個まとめてみた

各種類の生成AIの活用メリット

各種生成AIの活用は、業務の効率化から新しいアイデアの創出まで、多岐にわたるメリットをもたらします。

以下では、生成AIの利用がどのように企業や個人に利益をもたらすか、具体的なメリットを詳細に解説します。

業務の効率化

生成AIは、文章の作成、画像の生成などなど多岐にわたるタスクを自動化することが可能です。

例えば、会議の議事録用の記録を入力し要約させることで、会議報告書の作成の効率化につながります。

単純で時間のかかる作業をAIの担当としてしまえば、人間がこれらの定型業務を手動で行う必要がなくなります。時間を大幅に削減できることにより、人間は企画などのクリエイティブな業務や新しい分野の学びに時間を割くことができるでしょう。

新たなアイデアの創出

キャッチコピーや文章など「0から1を生み出す」業務の際に、とりあえず生成AIを使用してみましょう。

新しいアイデアを提供し、ユニークなコンテンツを作成する能力を持っているため、人間の創造性を補完し、新たな視点やアプローチを提供してくれます。

その答えに手を加えて完成品にするもよし、新たなアイデアの参考にするもよしです。

自分で全てを考えなければならないアイデアも補助してくれます。

技術ハードルの低下

コンテンツ制作はこれまで特殊な技能を持った人ができるものでした。

生成AIの恩恵により専門的であったタスクの技術的なハードルを大幅に低下させ、多くの人々が新たな技術で作業を行えるようになりました。これは、技術的なハードルを大幅に低下させ、多くの人々がAIの恩恵を受けられるようになったことを意味します。

特に、生成AI分野でもコーディングやデータ分析などの専門的なスキルを必要とせず、ユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて誰でも利用できるようになっています。

制作技術のハードルが下がったため、人間はよりクリエイティブな業務が可能になったと言えるでしょう。

高度な分析が可能に

生成AIは大量のデータを迅速に分析し、その結果を誰にでも理解できる、すぐに活用できる形で抽出できます。

生成AIは大量のデータを迅速に処理し、パターンを見つけ出し、有用な洞察を提供することができます。

これを利用して、競合他社の戦略や弱点の分析から差別化要因を発見する、消費者の購買履歴を分析すること、マーケティング戦略に利用するといった難易度の高い業務に活用することができます。結果としてビジネス戦略を最適化し、競争力を向上させることが可能になります。

生産性の向上

生成AIは、私たちが日々の業務を効率的にこなすのに大いに役立ちます。例えば、文章の作成、データの分析、レポートの作成など、時間をかけて行う必要のあるタスクを自動化することで、生産性を大幅に向上させることができます。

また、生成AIは24時間稼働するため、人間が休息を取っている間も作業を続けることが可能です。これにより、プロジェクトの進行速度を上げ、目標達成までの時間を短縮することが可能になり、時間とコストを削減することができます。

生成AIのリスクは？

各種生成AIについて紹介し、そのメリットも紹介してきました。

その能力と効率性から多くの分野で利用されていますが、それらの利点と同時にいくつかのリスクも伴います。ここではそのリスクについて紹介いたします。

結果の真偽性

インターネットによる学習データなどでは偽データも大量に拡散されているため、正しい結果が生まれるとは限りません。

生成AIを活用して出力された情報は、事実の真偽性を必ず確かめることが必要です。

真偽性を確かめずに出力された情報をそのまま使用すると、偽情報を生成し拡散することになってしまい、業務等に混乱を引き起こす可能性があります。

さらに、生成AIが生成した文章がソーシャルメディアの投稿など、さまざまな形で利用されることで、それを学習しさらなる偽情報の文章の生成につながる可能性もあります。それは負の循環につながるという事に注意しないといけません。

著作権問題

生成AIが作成したコンテンツの著作権は誰に帰属するのかが定まっていません。

これはAIが独立して創作活動を行う能力を持つため、現行の著作権法では明確に定義されていないんです。

また、AIが人間の作品を模倣することは許されるのか？AIが人間の作品を「学習」し、それに基づいて新たな作品を生成する場合、それはオリジナルの作品の著作権を侵害するのか？という部分も存在します。

これもまた、現行の法律では明確には定義されていない問題となっています。

セキュリティ問題

生成AIは大量のデータを学習するため、そのデータが適切に保護されていない場合、情報漏洩のリスクが発生するでしょう。

テキスト生成AIのChatGPTに社員の個人情報を入力すると、ChatGPTは入力された情報をデータベースに記録します。その後、ChatGPTに質問した際に、記録された個人情報が表示されてしまう可能性があります。

また、生成AIの学習能力を利用して、悪意のある生成AIを作成する可能性も否定できません。これらの生成AIは、ネットワークを攻撃したり、偽情報を拡散したりする能力を持たせることも可能性は否定できないでしょう。

なお、生成AIのリスクと対策について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→生成AIを利用するための体制構築とガバナンスの方法とは？リスクやその対策も解説

生成AIの種類はまだまだ増加する可能性がある

2023年12月現在、主に5種類に分類される生成AIが存在します。今回はその詳細及び代表ツール、メリットやリスクについて紹介致しました。

生成されるデータの真偽性や著作権の問題などもあるものの、業務の効率化や新しいアイディアの創出など大きなメリットがあるのは事実です。今後も活用が広がっていくのは間違いありません。

さらに、すでに3Dモデルを生成するAIも登場しており、生成AIの発展は続いています。

今後も様々な種類の生成AIが開発されていくでしょう！

最後に

いかがだったでしょうか？

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