2025-01-10

生成AIの将来展望は？進化の歴史・現状を踏まえて今後の展望を推察

この記事のポイント

この記事は生成AIの現状と今後の展望を解説しています。
生成AIは多様な分野で活用されており、自然言語処理や画像生成などで影響を与えています。
また、生成AIには技術的、倫理的課題が存在し、適切なガバナンスが必要です。
将来的には技術の進化と応用範囲が拡大し、社会にプラスの影響をもたらすことが期待されます。

監修者プロフィール

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

近年のAI技術の発展は目覚ましく、その一角を占めるのが生成AIです。生成AIは、新たなテキストや画像、音楽を創出し得る技術として、私達の創造やコミュニケーションを支援し、日々進化を遂げています。本記事では、そもそも生成AIが何か、そして現在どのような分野で利用され、どのような可能性を秘めているのかを、具体的なモデルや技術を交えながら詳しくご紹介します。また、社会や個人に与えうる影響、そして今後の発展に向けた課題と可能性についても、専門家の視点から深掘りして考えてみましょう。生成AIの未来に向け、その利点を最大限に活かしつつ、倫理的な側面や社会的な影響を見据えることが求められる中で、この記事がその理解の一助になれば幸いです。

生成AIとは

現在の生成AI

ガートナーのハイプ・サイクル：2024年版

Stanford AI Indexが示す研究・投資トレンド

1. GAN（Generative Adversarial Networks）の誕生（2014年）

2. DCGAN（Deep Convolutional GAN）の発展（2015年）

3. Transformerの登場（2017年）

4. GPT系言語モデルの進化（2018年〜）

GPT-1（2018年）

GPT-2（2019年）

GPT-3（2020年）

5. 画像生成モデルの高性能化（2021年〜）

DALL·E（2021年）

Stable Diffusion（2022年頃に台頭）

6. ChatGPT・GPT-4などマルチタスク対話モデルへ（2022年〜2023年）

生成AIとは

生成AI（Generative AI）は、入力に基づいて新しいデータを生成することができるAI技術のことです。
例えば、テキストから文章を生成したり、画像の特徴をもとに新たな絵を描いたりすることができます。生成AIは、自然言語処理、画像生成、音楽制作、さらにはマルチメディアの作成など、さまざまな分野で活用されています。

生成AIの背後にある技術は、多くの場合、機械学習やディープラーニングによるものです。
これらのアルゴリズムは、膨大なデータを学習し、そのパターンを元に新しいデータを生成します。例えば、OpenAIのGPTシリーズやDALL-Eシリーズは、テキストや画像生成において幅広く使用されています。

現在の生成AI

生成AIは、ここ数年で飛躍的な進化を遂げています。OpenAIのGPTシリーズやDALL-Eシリーズなど、さまざまな生成AIモデルが登場し、その性能と実用性が大幅に向上しました。

特に、

GPTシリーズに代表される大規模言語モデル（LLM）
GAN（Generative Adversarial Networks） や拡散モデル（Diffusion Model） による画像生成
GitHub Copilotなどのコード自動生成
といったトピックが大きな注目を集め、ビジネスや研究の現場に浸透しはじめました。

しかしその一方で、過度な期待からくる幻滅期、ディープフェイクや著作権侵害などの倫理的問題、大規模計算資源が要求されるインフラ負荷など、課題も顕在化しつつあります。

ガートナーのハイプ・サイクル：2024年版

ガートナーのハイプ・サイクル：2024年版 Hype Cycle Research Methodology

ガートナーが提唱するハイプ・サイクル（Hype Cycle） は、新技術が市場に登場してから普及に至るまでの流れを以下の5フェーズに分類したフレームワークです。

黎明期（Innovation Trigger）
「過度な期待」のピーク期（Peak of Inflated Expectations）
幻滅期（Trough of Disillusionment）
啓発期（Slope of Enlightenment）
生産性の安定期（Plateau of Productivity）

2024年版では、大規模言語モデル（LLM）や生成AIワークロード向けアクセラレータなどが「ピークから幻滅期」に入りつつあると予測される一方、生成AI対応の仮想アシスタントなどはこれから大きな揺れ動きがあると見られています。

【関連記事】
現在のAI解説記事

Stanford AI Indexが示す研究・投資トレンド

次に、スタンフォード大学が毎年発行しているStanford AI Index Report（公式サイト）を見てみましょう。このレポートでは、AI全般の研究開発や投資、社会的影響を定量的に分析し、主要なトレンドを示しています。

AI関連特許数の増加

モデルの増加

研究開発投資: 大規模言語モデルや生成AI領域への投資が急拡大
論文数・特許出願の増加: GANや拡散モデル、LLMなど、生成AI関連の文献が近年大幅に伸びている

いずれにしても急激に成長・増加していることがわかります。

代表的なサービス

では、生成AIを活用したサービスにはどのようなサービスがあるのでしょうか。
代表的なサービスをご紹介します。

以下の図は、CB Insightsが発表しているAI 100 (2024) の一部を切り出したものです。生成AI領域を含め、AI関連の有望スタートアップや企業が、「Vertical AI」「Horizontal AI」「AI Infrastructure」という3つの視点でマッピングされています。

AI主要サービス一覧参考：CB Insights - AI 100 (2024)

Vertical AI
- 産業別（Healthcare、Finance、Manufacturing 等）に特化したソリューションを提供
Horizontal AI
- 検索、動画、コーディング支援、コンテンツ生成など、特定機能を幅広く展開
AI Infrastructure
- 大規模モデルやデータ基盤、チップ、モデル運用などを手掛けるインフラ系企業

ここには、画像生成ツールとして注目されるMidjourneyやRunwayなど、Generative AIのプレイヤーも含まれています。また、ModularやWeights & Biasesのように、AIの実装・運用を支えるツールを開発する企業も多数リストアップされています。

特に注目を集めたサービスについてご紹介します。

ChatGPT

まず、自然言語処理の分野において、GPTシリーズはその能力を発揮しています。
GPTシリーズの最新モデルであるChatGPT4o(GPT-4o)は、大規模なテキストデータから学習し、文章生成、翻訳、要約など様々なタスクに対応することができます。
その精度と柔軟性により、さまざまな応用が可能となりました。

DALL-E3

画像生成の分野でも、生成AIの進化は顕著です。DALL-E3は、テキストの説明から高品質な画像を生成する能力を持ち、クリエイティブなコンテンツ制作に活用されています。
また、これらの画像生成AIは広告、デザイン、エンターテインメントなどの業界で幅広く活用されています。

Sora

2024年2月の発表から約10ヶ月を経て、OpenAIはついに「Sora」を一般ユーザー向けに公開しました。今回の一般公開版では、映像生成エンジンが大幅に強化され、多彩なクリエイティブツールが統合された新しいユーザーインターフェースが導入されました。これにより、「テキストから動画生成」を超えた、包括的で革新的な制作環境へと進化を遂げています。

SunoAI

さらに、生成AIは音楽制作や動画制作などのマルチメディア分野にも進出しています。
これにより、音楽の作曲や映像の編集においてAIがサポートすることで、クリエイターやアーティストの作業効率が向上し、新しい作品が創られています。

生成AIの注目技術

生成AIの進化は、技術的進化によって大きく進展しています。以下に、その中で特に注目すべき技術をいくつか紹介します。

大規模言語モデル(LLM)

大規模言語モデルは、自然言語処理において重要な役割を担っています。GPT-4やBERTなどがこれに含まれ、テキスト生成、翻訳、要約などのタスクで高い性能を発揮しています。これらのモデルは、膨大なテキストデータから言語のパターンを学習し、高度に文脈に富んだテキストを生成することが可能です。

マルチモーダルAI

マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声など複数のデータを統合して処理する技術です。
例えば、GPT-4oやGeminiなどが有名で、これらは画像とテキストの関係を理解し、テキストの説明から画像を生成したり、画像の内容をテキストで説明したりすることができます。

レコメンドシステム

生成AIの中でも、特にユーザーの入力や好みに基づいてカスタマイズ可能な生成モデルが注目されています。これにより、個々のユーザーに合わせたコンテンツやデザインを自動で生成することができ、マーケティングや個人向けサービスでの利用が拡大しています。

これらの技術の発展により、生成AIは多様な分野での応用が進み、技術の進化とともにその影響力が拡大しています。今後も生成AIの新たな技術とその応用に注目し、その進化に伴う社会的影響と可能性を追求していくことが重要です。

生成AIの進化の歴史

注目技術はどのように進化を遂げてきたのでしょうか。
その進化の変遷をご紹介します。

1. GAN（Generative Adversarial Networks）の誕生（2014年）

概要
生成モデルのブレイクスルーの一つとなったのが、Ian GoodfellowらによるGAN（Generative Adversarial Networks）の提案です。GANは「Generator（生成器）」と「Discriminator（識別器）」という2つのネットワークを対戦的に学習させることで、現実に近いデータを生成することを可能にしました。
主な論文
- Goodfellow, I., et al. “Generative Adversarial Nets.” Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2014.
  - [論文リンク]

2. DCGAN（Deep Convolutional GAN）の発展（2015年）

概要
GANを画像生成に特化した構造に発展させたのがDCGANです。深い畳み込み（CNN）構造を導入することで、より高解像度かつリアルな画像生成が可能になりました。
主な論文
- Radford, A., Metz, L., & Chintala, S. “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks.” arXiv preprint arXiv:1511.06434, 2015.
  - [論文リンク]

3. Transformerの登場（2017年）

概要
画像生成の分野だけでなく、自然言語処理（NLP）の世界にも大きなブレイクスルーが訪れました。それが“Attention is all you need”で提案されたTransformer構造です。これにより従来のRNNやLSTMを用いたシーケンス処理の限界が打破され、高性能な言語モデルの基盤が築かれました。
主な論文
- Vaswani, A., et al. “Attention Is All You Need.” Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2017.
  - [論文リンク]

4. GPT系言語モデルの進化（2018年〜）

GPT-1（2018年）

概要
OpenAIが初めて「Generative Pre-trained Transformer」（GPT）を提案し、Transformer構造を活用した大規模言語モデルの可能性を示しました。

GPT-2（2019年）

概要
GPT-2はより大規模化されたパラメータを持ち、“Language Models are Unsupervised Multitask Learners”というキャッチフレーズとともに大きな注目を集めました。さらに大規模化・汎用化し、文章生成や要約など、さまざまなタスクで高い性能を示しました。
主な論文/資料
- Radford, A., et al. “Language Models are Unsupervised Multitask Learners.” OpenAI, 2019.
  - [PDFリンク]

GPT-3（2020年）

概要
GPT-3ではパラメータ数が大幅に増加し、few-shot学習（少数の事例でも高精度に学習できる）能力を示しました。これにより、翻訳、質疑応答、要約、プログラミング補助など、多様なタスクで人間に近い性能を見せ始めました。
主な論文
- Brown, T. B., et al. “Language Models are Few-Shot Learners.” Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020.
  - [論文リンク]

5. 画像生成モデルの高性能化（2021年〜）

DALL·E（2021年）

概要
OpenAIが提案したDALL·Eは、文章によるプロンプトから多様な画像を生成できることで注目を集めました。Transformerベースのアプローチを画像生成に応用した革新的なモデルです。
主な論文
- Ramesh, A., et al. “Zero-Shot Text-to-Image Generation.” 2021.
  - [論文リンク]

Stable Diffusion（2022年頃に台頭）

概要
Diffusionモデルの一つであるStable Diffusionは、テキスト入力から高解像度の画像を生成できる手法として広く普及しました。オープンソースである点も大きく、コミュニティ主導での拡張やチューニングが活発に行われています。
主な論文
- Rombach, R., et al. “High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models.” 2022.
  - [論文リンク]

6. ChatGPT・GPT-4などマルチタスク対話モデルへ（2022年〜2023年）

ChatGPT（2022年末〜）
- 概要
  GPT-3.5系列をベースとし、大規模言語モデルを対話エージェントとして最適化したのがChatGPTです。自然な言語生成・対話が可能で、ユーザの意図に合わせた回答や推論を行えるため、大きな社会的インパクトを与えました。
GPT-4（2023年）
- 概要
  GPT-4では、さらなる性能向上に加えて、マルチモーダル（画像入力など）にも対応できる可能性が示唆されています。より安全性や説明可能性（Explainability）を重視した設計思想が特徴とされています。
- 主なレポート
  - OpenAI. “GPT-4 Technical Report.” 2023.
    - [レポートリンク]

以上のように生成AIは多くの技術の進化とともに私たちに素晴らしいサービスとなって提供がなされています。

生成AIの現在の課題

生成AIは広く使用されている非常に便利なAIですが、いくつかの課題も抱えています。

技術的課題:

データのバイアス: 生成AIは大量のデータから学習しますが、そのデータに含まれるバイアスにより、生成されるコンテンツにもバイアスが現れる可能性があります。
コストとエネルギー効率: 生成AIは計算資源を多く消費するため、実用化に際してのコストやエネルギー効率の問題があります。

倫理的課題:

悪用のリスク: 生成AIはフェイクニュースや偽情報の生成、ディープ画像や動画の作成などに悪用されるリスクがあります。
職業の喪失: 自動レポート生成やチャットボットの普及により、一部の職業が不要になる可能性があり、職を失うリスクがあります。

ガバナンスと対策:

AIガバナンス: 企業や政府、研究機関は、AIの適切な利用とコンテンツの信頼性を検証する仕組みの導入に取り組んでいます。
技術の改善: データのバイアスを除いたり、エネルギー効率の向上など、生成AIの持続可能な発展に向けた技術の改善が求められています。

利用者はコンプライアンスや上記の課題を鑑みて適切な利用をしていきましょう。

生成AIの今後

以下では、「生成AIの今後」に関して、これまで触れてきた大規模マルチモーダルモデルや省メモリ化の動向を示します。加えて、物理世界やビジネス現場での実行主体として注目されるAIエージェント、そしてロボティクス についても考えていきましょう。

生成AIの今後の主要ポイント

大規模マルチモーダルモデル

大規模言語モデル（LLM）に加えて、画像・音声・動画などを統合的に扱うマルチモーダルモデル が急速に進化しています。

例えば、

「GPT-4 Technical Report」で示唆されているように、テキストと画像を組み合わせた入出力が可能になることで、単なる文章のやり取りを超えた高度な処理が期待されています。
DeepMindが提案する「Flamingo」のように、少量の学習サンプルでもビジョン＋言語を統合的に処理できるモデルも登場しています。

複数のモーダルを自在に組み合わせることで、動画コンテンツの要約やリアルタイム字幕生成、さらには画像や音声を併せてクリエイティブな作品を共同で作り上げるシナリオが拡充されるでしょう。

省メモリ・高速推論への取り組み

従来、生成AIはクラウドの高性能GPUで推論することが前提でしたが、近年はモバイルデバイスやエッジ環境での実行ニーズが高まっています。モデルを圧縮する 「蒸留（Distillation）」「量子化（Quantization）」「剪定（Pruning）」などの手法 により、省メモリ化と高速化を実現する取り組みが盛んです。

エッジ向けチップの開発も活発化しており、ローカル環境での推論やオンデバイス学習が可能になってきました。これは、クラウドとの通信遅延を減らし、ユーザーのプライバシーを守りながらリアルタイム処理を実現する上で重要な要素といえます。

AIエージェントとの連携

AIエージェントとは、ユーザーや環境からの入力をもとに自律的にタスクを遂行する仕組みを指します。

近年では、生成AIがエージェントに組み込まれ、自然言語で曖昧な指示を与えてもタスクを分解し、実行計画を立案したり、必要に応じて対話を繰り返す高度なシステムが登場しています。こうしたエージェントは、マーケティング施策の提案、スケジュール管理、システム監視など、多岐にわたるビジネス用途で活躍しはじめています。

特に、複数のソフトウェアツールやAPIを連携しながら自動的にゴールを達成する「ReAct」フレームワーク（リアクティブプランニング）にも注目が集まっており、生成AIが状況把握→プランニング→行動を繰り返す形で、ユーザーが想定しなかったアイデアや解決策を提案する事例も増えつつあります。

ロボット領域への応用

エージェントという概念はソフトウェアだけにとどまらず、物理世界を移動しながら作業を行うロボットへも拡張可能です。従来のロボティクスは、特定の条件や動作をプログラムで固め打ちしていたため、環境の変化に柔軟に対応するのが難しい側面がありました。ところが、カメラやセンサーから得た情報を生成AIで理解し、リアルタイムに動作計画を立てるロボットが登場し始め、倉庫での自動ピッキングや接客ロボットなど、活用範囲が広がっています。

音声や映像入力が可能なマルチモーダルモデルとロボットが組み合わさる と、ユーザーが自然言語や画像を使って「棚から商品Aを取ってきてほしい」「床の汚れを見つけて掃除してほしい」と指示を出し、ロボットが自律的に実行するような使い方も考えられます。さらに、シミュレーション環境で生成AIを用いて大量の試行錯誤を行い、実機に反映する「Sim2Real」の研究も急速に進行しており、ロボットが現実世界での学習時間を削減しながら性能を向上させる方向へ進んでいます。

まとめ

生成AIは近年の技術的進化により、多様な分野で大きな影響を与えています。この記事では、生成AIの現状と今後の展望について包括的に解説しました。

生成AIは、技術進歩のスピードが速く、かつビジネス・社会にも大きなインパクトを与える存在となりました。ハイプ・サイクルやAI Index、CB Insightsなどの外部データから俯瞰することで、単に“すごい技術”に留まらず、実際にどのように活用され、どんな課題があるのかを冷静に把握できます。

また、Papers with Codeなどを活用し、最新の研究成果やSOTAモデルの情報をキャッチアップすることで、自社のプロジェクトや研究開発に役立つアイデアを得ることも可能です。最終的には、長期的な視野で実運用に耐えうる技術を見極め、適切な倫理ルールと組み合わせて導入していくことが、生成AIの真価を引き出すカギとなるでしょう。