2024-08-18

生成AIの最新トレンド！注目の生成AIサービスを徹底解説【2024最新】

この記事のポイント

ChatGPT、DALL-E、MidJourney、Soundfulなど、さまざまな分野で革新的なAIサービスが登場している。
Microsoft、Googleなどの大手企業もAI技術を積極的に取り入れ、新たなサービスを次々と発表している。
AIaaSの登場により、AIがよりアクセスしやすくなり、活用の幅が広がっている。
生成AIには品質管理やフェイクコンテンツ生成などの課題もあり、倫理的配慮とリスク管理が不可欠。

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。

生成AIの技術が日進月歩で進化し、私たちの生活やビジネスを大きく変えようとしています。
ChatGPTやDALL-Eなどの驚くべきAIツールが登場し、誰もがクリエイティブな表現を可能にする時代が到来しつつあります。

しかし、生成AIのトレンドは日々めまぐるしく変化しており、その全容を把握するのは簡単ではありません。

本記事では、生成AIの最新動向を丸ごと紹介。最前線で起きている技術革新や、ビジネス活用の事例、そして課題まで、生成AIのいまを幅広く解説します。

また、生成AIをどう使いこなすべきか、その指針についても提示します。少し先の未来を見据えて、生成AIとうまく付き合っていくためのヒントを探りましょう。

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生成AI（Generative AI）とは

その他の生成AIツール(クラウド・コード生成・AIアシスタント)

生成AI（Generative AI）とは

生成AI（Generative AI）は、新しいコンテンツやデータを作り出す人工知能の技術です。この技術は、大量のデータを学習し、そのパターンを理解することで、文章、画像、音声などの生成に役立てることができます。

代表的な技術には、大規模言語モデル(LLM)を用いて文章を生成する「GPT」や画像生成に利用される「GAN」があります。
また、生成AIのトレーニングには、ディープラーニングやニューラルネットワークが使用されます。

代表的な生成AIツール

ここでは、今日の生成AIのトレンドを押さえつつ、具体的なツールやその使い方や特徴について、「テキスト生成」、「画像生成」、「音声生成」、「その他の生成AI」の4つに分けて紹介していきます。

テキスト生成

テキスト生成では、大規模言語モデル（LLM）を用いたAIが注目を集めています。

ここでは、代表的なLLMである以下の3つを詳しく解説します。

ChatGPT
Gemini
Llama

ChatGPT

ChatGPTは、OpenAIによって開発された大規模言語モデルです。自然な文章生成を得意とし、対話型AIとしての汎用性に優れています。

現在はGPT-3.5, GPT-4, GPT-4oの3種類が公開されており、無料ユーザーの場合はGPT-3.5をベースとしつつ、5時間あたり10回までGPT-4oを利用できます。
上限に達した後はGPT-3.5のみ使用できます。

【使い方】
ChatGPTにアクセスし、ログインもしくはサインアップします。その後、テキストボックスに対話を打ち込んで開始します。
右上のエクスポートアイコンからリンクとして会話を出力することで、他のユーザーとの協働も可能です。

有料プラン(ChatGPT Plus)では後述する画像生成にも対応しており、多くの機能を兼ね備えています。

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Gemini

Geminiは、Google DeepMindによって開発された高度なAIモデルです。
最新のトランスフォーマーアーキテクチャを基盤として、多様なタスクに対応できる統合型AIとして設計されており、特にマルチモーダルな応用や強化学習を活用したタスクに強みを持っています。

以前はBardとしてサービスが提供されていましたが、2024年2月にGeminiとしてサービスが統合されました。

【使い方】
Geminiにアクセスし、Googleアカウントを使ってログイン、規約に同意します。

テキストや画像など複数のデータから情報収集を行うマルチモーダル統合が特徴的であり、複雑なタスクへの対応力が抜群です。
英語での指示に限りますが、画像生成も可能です。

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LLaMa

LLaMa（Large Language Model Meta AI）は、Meta（旧Facebook）によって開発された大規模言語モデルです。
オープンソースであり、小型で軽量かつ高性能な大規模言語モデルとして注目を集めています。

残念ながら日本ではサポートされていませんが、Meta社によって提供されているMeta AIにも搭載されています。

【使い方】
LLaMaのウェブサイトにアクセスし、必要項目を記入し、リクエストを送ります。
アドレスを認証した後、公開されているGitHubからダウンロードを行います。

LLaMaを使い始める際の手順は複雑な部分がありますが、Githubを使い慣れている人であればその後自分好みに調整も可能なため、柔軟性がピカイチです。

プログラムを見慣れている人には使いやすいかもしれません。

比較

以下に上記３つのテキスト生成AIの比較を簡単にまとめて表にしました。アップデートは日々行われているため、今後の展開も見逃せません。

特徴	ChatGPT	Gemini	LLaMa
開発元	OpenAI	Google DeepMind	Meta AI
主な用途	テキスト生成、対話	多様なタスク対応	テキスト生成、対話
アーキテクチャ	GPT	トランスフォーマーベース	GPT系列
事前学習	大規模コーパス	大規模コーパス、マルチモーダル	大規模コーパス
微調整	あり	あり	あり
主要機能	自然な対話生成、創作、質問応答	テキスト生成、NLU、画像認識、強化学習	高度な生成能力、転移学習
応用例	チャットボット、創作活動、質問応答、文章要約	統合型AI、マルチモーダルタスク	チャットボット、文章要約、翻訳、創作
規模	数億から数十億のパラメータ	高性能モデル、強化学習	数十億から数千億のパラメータ
特筆点	高度な対話生成	マルチモーダル統合	オープンソース

今回は３つのサービスを紹介しましたが、他にもClaudeなど日々サービスは開発が続いています。
今後のアップデートにも注目です。

画像生成

画像生成AIは、人工知能（AI）を使って新しい画像を生成する技術です。

この技術は、特に生成的敵対ネットワーク（GAN）や変換器アーキテクチャなどの高度な機械学習アルゴリズムを使用して開発されています。

画像生成AIの中でも、今回は以下の3つのサービスを解説します。

DALL-E
Midjourney: リアルな人物の顔画像を生成。
Stable　Diffusion: 幻想的な画像を生成。

DALL-E

DALL-E3は、OpenAIによって開発された画像生成モデルです。高品質な画像生成を得意とし、多様なスタイルやテーマに対応可能な汎用性の高いツールです。

直感的で使いやすいインターフェースを備えており、様々な用途で活用されています。

【使い方】
DALL-E 3を利用する主な方法は以下の3つです。

ChatGPT Plus
OpenAIが提供する有料プラン。月額20ドルでDALL-E 3を含む高度な機能が使用可能。
Microsoft Copilot
Microsoftが提供する無料のAIアシスタント（旧称：Bing Chat）。DALL-E 3を搭載。
Bing Image Creator
MicrosoftのAIを活用した画像生成ツール。無料でDALL-E 3の技術を利用可能。

DALL-E 3を試してみたい場合、Microsoft CopilotやBing Image Creatorを利用するのが手軽でおすすめです。
より高度な機能が必要な場合は、ChatGPT Plusへの加入を検討しましょう。

詳しい利用方法は、こちらの記事をご覧ください。

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MidJourney

MidJourneyは、MidJourneyによって開発された画像生成モデルです。

現在は有料版のみの公開となっていますが、アートスタイルの画像生成に特化しており、芸術的で独創的な作品を多く生み出すことが得意です。
Discordを通じてアクセスするため、ユーザーとのやりとりが容易です。

【使い方】

Discordの公式サイトにアクセスし、アカウントを作成します。既にアカウントを持っている場合は、ログインします。
MidJourneyの公式サイトからJoin theBeta、をクリックし、サーバーに参加します。

3. Discordの指定されたチャンネルで、生成したい画像の詳細をテキストで入力します。「a surreal landscape with floating islands」など、具体的な内容を記述するのがポイントです。

4. 気に入った画像があれば、画像を右クリックして保存します。必要に応じて、生成された画像の編集や再生成機能を利用します。
有料機能を使うことで、フィルターやスタイルの変更など、追加のカスタマイズも可能です。

Stable Diffusion

Stable Diffusionは、によって開発された画像生成モデルです。
オープンソースで提供されており、自身のPC上で実行できるため、カスタマイズが容易です。高い汎用性と柔軟性が特徴です。

【使い方】

まず、Pythonをインストールします。Pythonの公式サイト）からインストールします。

必要なライブラリのインストール：
- コマンドラインまたはターミナルを開き、以下のコマンドを実行して必要なライブラリをインストールします。
```
pip install torch torchvision torchaudio
```

2. その後、Stable Diffusionのコード、モデルのダウンロードを行います。

リポジトリのクローン：
- GitHubからStable Diffusionのリポジトリをクローンします。
```
git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion
```
ディレクトリに移動：
- クローンしたリポジトリのディレクトリに移動します。
```
cd stable-diffusion
```
事前学習済みモデルのダウンロード：
- 事前学習済みのモデルをダウンロードし、適切なディレクトリに配置します。公式サイトやリポジトリのドキュメントに従ってダウンロードしてください。
  これで環境構築は完了です。

環境がセットアップできたら、画像生成が行えます。
生成したい画像の詳細を「a futuristic cityscape with flying cars」など、具体的な内容を記述します。

以下のコマンドを実行して画像を生成します。

python scripts/txt2img.py --prompt "a futuristic cityscape with flying cars" --plms --ckpt path/to/model.ckpt

--promptオプションで指定した内容に基づいて画像が生成されます。

生成された画像は指定したディレクトリに保存されます。画像を確認し、必要に応じて保存します。

Pythonを使ったことがない方には少し難しいかもしれません。
しかし、サービスの拡充によりWebサイト上でも利用ができるようになっています。

以下にStable Diffusionをブラウザ上で利用する方法を解説していますので、ぜひご覧ください。
Stable Diffusionを無料で使えるサイト・利用方法を徹底解説！

比較

以下に上記3つについて表にまとめました。

特徴	DALL-E	MidJourney	Stable Diffusion
開発元	OpenAI	MidJourney	CompVis
特長	高品質な画像生成	芸術的で独創的な作品	オープンソース、カスタマイズが容易
	多様なスタイルやテーマに対応	コミュニティベース	高い汎用性と柔軟性
使用用途	商業利用（広告、デザインなど）	創作活動、アートプロジェクト	研究、開発、教育目的
	コンセプトアートの制作	インスピレーションの源	カスタムソリューションの構築
制限	一部機能は有料、利用条件あり	サブスクリプションが必要	初心者にはやや難しい
		汎用性はやや劣る	高性能なハードウェアが必要な場合あり

画像生成は非常にホットな話題であり、GeminiやChatGPTなど、テキスト生成AIと同時に使えるものも出現しています。

より便利になる世の中に目が離せない一方で、著作権や学習方法など、ユーザー側が考慮する点も多いため、適切な利用を心がける必要があります。

AIで生成した作品の著作権はどうなる？注意点や実際の事例を徹底解説 | AI総合研究所

AI生成コンテンツの商用利用に関する概要と法的見解を解説し、適切な利用のための指針を提供します。

https://www.ai-souken.com/article/ai-generated-copyright-explanation

音楽生成

音楽生成AIは、人工知能技術を利用して音楽を自動生成するシステムのことです。これらのAIを使うことで、作曲、編曲、パフォーマンスなどの音楽制作プロセスを支援または完全に自動化することができます。

音楽生成AIの中でも、今回は以下の3つのサービスを解説します。

Soundful
SOUNDRAW
AIVA

Soundful

Soundfulは、Soundfulが提供する音楽生成サービスです。著作権を購入できるのが特徴的で有料プランでは、各動画配信サービスなどでのマネタイズに利用できます。

【使い方】

公式サイトにアクセスし、「無料で始める」をクリックします。メールアドレスのほか、GoogleアカウントやSOUNDCLOUDアカウントを使うことでも登録できます。
画面左に表示される「Genres」をクリックし、作りたい音楽のジャンルを選びます。
「Create」ボタンをクリックするとトラックが生成されます。スタイルを選んで曲のプレビューができます。

無料版では商用利用はできず、曲のスタイルも25種類以上と制限されていますが、有料プランに登録することでダウンロード数や選べるスタイルが大幅に増加します。
操作が少ないため、初心者の方が試してみるにはもってこいです。また、クリエイターとして活動している方は有料プランを使うことでマネタイズに活用することができるなど、利用の幅が非常に広いのが特徴です。

SOUNDRAW

SOUNDRAWはSOUNDRAWによって提供されている、音楽生成AIを使ったツールです。音符がわからなくても直感的な操作が可能な点に加え、有料版では、著作権フリーで楽曲のダウンロードが可能なため初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに対応しています。簡単に試したい場合は公式サイトに表示される「無料で試してみる」ボタンから操作してみることができます。

【使い方】

SOUNDRAW公式サイトにアクセスし、アカウントを作成します。 Googleアカウントを使うことでもサインアップが可能です。
ジャンル、テンポを、曲の長さなど基本情報を選択します。
AIが音楽を生成します。メロディーやベースなど、細かいパラメータを調整して自分好みの音楽に仕上げます。

有料版では作成後、楽曲をダウンロード、商用利用も可能です。また、60％以上の編集を加えることで曲を販売することもできます。
初心者から、独自の楽曲を求めるプロフェッショナルまで幅広い目的に対応できるツールです。

AIVA

AIVAは、AIVA Technologiesによって開発された音楽生成AIです。イメージから音楽を生成してくれるため、詳しい知識がなくても始めやすいのが特徴です。

【使い方】

[AIVAの公式サイト]（(https://creators.aiva.ai/)にアクセスし、Create an accountからアカウントを作成します。Googleアカウントを使うことでもログインが可能です。
ダッシュボードから「Create Track」ボタンをクリックして、作りたい形式を選択します。
作りたい音楽の雰囲気を選びます。AIがトラックにコードを配置してくれるので、それを参考にしながら好みに設定します。
楽曲をプレビューします。アプリケーションをダウンロードすることでリアルタイムで生成されたものを確認できます。

完成後はこのにも出力形式を選びダウンロードが可能です。無料版では月3曲まで、また一曲あたり3分までなどの制限がありますが、アップグレードすることでさらに多くの機能を使うことができます。

使い方に困ったときには目次形式で一つのページにマニュアルとしてビデオを使いながらまとめられているものを参照することで解決できます。

また、画面下部に表示されるボタンをクリックすることでチャットサポートを受けることもできるので、音楽生成に不慣れな人でも安心です。

比較

以下に上記3つについて表にまとめました。

特徴/ツール名	Soundful	SOUNDRAW	AIVA
公式サイト	Soundful公式サイト	SOUNDRAW公式サイト	AIVA公式サイト
主な機能	自動作曲、テンプレートベースの音楽生成	リアルタイム生成、直感的なカスタマイズ	自動作曲、編集機能、楽譜出力
対応ジャンル	ポップ、EDM、ヒップホップなど多様なジャンル	幅広いジャンル（ポップ、ロック、ジャズなど）	クラシック、ポップ、ジャズ、アンビエント
ユーザーインターフェース	視覚的で使いやすい	シンプルで直感的	プロフェッショナル向け、やや複雑
カスタマイズ性	テンプレートベースのカスタマイズ	テンポ、キー、楽器などの詳細設定が可能	楽器、テンポ、キー、構造の詳細編集が可能
商用利用	可能	可能	可能
特別な機能	テンプレートベースの簡単な操作	リアルタイムでの音楽生成	楽譜出力が可能で、演奏に利用できる
料金プラン	無料プランあり、有料プランあり	無料トライアル、有料プランあり	無料プランあり、有料プランあり
使用対象	初心者から中級者まで	初心者からプロフェッショナルまで	初心者からプロフェッショナルまで

音楽生成の進化は止まりません。動画生成や画像生成の機能がアップデートされる中で、人間の手をほとんど加えずとも動画を作ることができることもできるようになってきています。

サンプル音源からボーカル再現機能が発表されていたり、やクラシック音楽のサンプリングが可能になっていたりするなど、今後もさらにアップデートが続くこと間違いなしです。

その他の生成AIツール(クラウド・コード生成・AIアシスタント)

その他のホットトピックとして以下のサービスをご紹介します。

Microsoft Azure: セキュリティに特化したクラウドサービス
Dify: LLMアプリをノーコードで開発可能
Copilot:　Microsoftから提供されているAI

MicrosoftAzure

Azureは、Microsoftが提供するクラウドサービスの総称です。
企業や開発者がインフラストラクチャ、プラットフォーム、ソフトウェアをサービスとして利用できるようにするための広範なサービス群を提供しています。

主なサービス

IaaS(Infrastructure as a Service):
- インターネットを通じて仮想化されたコンピューティングリソースを提供するサービス
- Azure Virtual Machines, Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Virtual Desktop
プラットフォームサービス（PaaS）:
- クラウドを使ってアプリケーションの開発、実行、管理に必要なプラットフォームを提供するサービス
- Azure App Service, Azure Functions, Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, App Service, Azure Arc
SaaS(Software as a Service):
- クラウドを通じてソフトウェアを提供するサービス
- Azure AI サービス, Microsoft Copilot for Azure

Microsoft Azureは料金体型が非常に柔軟かつ透明性が高いことに加え、強力なセキュリティ機能に強みを持つため、ビジネスの場における活躍の可能性を秘めています。

詳しいサービスや使い方については以下の記事で解説しています。

Microsoft Azureとは？入門者向けにできること、凄い点、使い方を徹底解説（事例付き）！ | AI総合研究所

MicrosoftのクラウドサービスであるAzureは何ができるのか、何が凄い点であるかを、簡単にわかりやすく解説しています。何ができるかを入門者でも理解できる内容となっています。

https://www.ai-souken.com/article/azure-overview

Dify

Difyは、LangGenius ,Inc.が提供する大規模言語モデルアプリ開発サービスです。
Googleアカウント、もしくはGithubアカウントのみで利用が開始できるなど、初心者にもわかりやすく使いやすい設計が特徴的です。

https://youtu.be/Y3olw8ijHng

Orchestration Studioを使って、視覚的にAIアプリを設計・管理することができます。また、オープンソースであるため、ダウンロードすることで柔軟にカスタマイズが可能です。

【使い方】

Difyにアクセスし、Googleアカウント、もしくはGithubアカウントを使って登録します。
ホーム画面に表示される「最初から作成」ボタンを選択します。
チャットボットやテキストジェネレーターなど、アプリの種類と名前を設定できるので好きなように設定し、作成をクリックします。

Difyでは実際にコードを書くことなく、組み込みたい機能を選んでカスタマイズすることで大規模言語モデルを使ったアプリケーションを開発できます。
プログラミングに不慣れな方にこそ実際に使ってみて欲しいサービスです。

Copilotシリーズ

Copilotとは、Microsoftによって開発されたAIの総称です。Copilotそのものには「副操縦士」という意味があり、その名の通り効率性、利便性などあらゆる場面でユーザーを手助けします。

複数の種類がありますが、特にその中でもエンジニア向けのサービスとしてGitHub Copilotと一般向けのサービスとしてMicrosoft Copilotについて解説します。

Microsoft Copilot
Microsoft Copilotは、Microsoft 365およびWindows 11向けのAIアシスタントです。
自然言語処理と機械学習によって、ユーザーの日常業務をサポートし、生産性を向上させることを目的としています。

Microsoft 365アプリ（Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsなど）やWindows 11での操作を他言語に対応しながらリアルタイムで支援する点が特徴です。

【使い方】

Microsoft 365アプリでの使用
- Word、Excel、PowerPointなどのアプリケーションで、Copilotが入力や編集をサポートします。
- Wordで文章を作成する際に、Copilotがリアルタイムで文法やスタイルの提案を行います。
Windows 11での使用
- Windowsの設定やアプリケーションの管理、日常業務のタスクを支援します。

GitHub Copilot
GitHub Copilotは、GitHubとOpenAIによって共同開発された、プログラミングの手助けをしてくれるAIツールです。
利用には料金がかかりますが、コーディング中にリアルタイムでコード補完や提案を行い、開発者の生産性を向上させることを目的としています。

エラーが出た際には修正案の提案をすることもあります。Pythonをはじめとし、JavaScriptやRubyなど多数のプログラミング言語に対応しています。

使い方
1. GitHubアカウントでサインインします。
2. 右上のプロフィールアイコンをクリックし、Settingsを開きます。
3. 表示されたメニューからCopilotを選択します。
4. Visual Studio Codeなど、エディタに拡張機能をインストールすることで利用が可能になります。
!
GitHub Copilotは有料サブスクリプションです。60日間のフリートライアルの後は料金が発生します。

生成AIの最新トレンド

生成AIは現在非常にホットな話題であるため、日々進歩を遂げている最中です。将来的には、私たちの日常生活や仕事のあり方を大きく変える可能性があります。

ここからは、中でも特に注目がおけるニュースについていくつかピックアップしてお伝えします。

AIエージェント

Microsoftは生成AIの新たなサービスとして、TeamsにおいてCopilotが会議の司会やプロジェクトマネージャーを担うことができる機能を今年後半から実装すると発表しています。
AIがチームの一員となり仕事をする日はそう遠くないかもしれません。

参考:新しい Microsoft Copilot のエージェント機能がビジネス価値を引き出す

Copilot＋PC

Microsoftは、AIを最大限活用するためのPC機種、Copilot＋PCを発表しました。
以下のような特徴を持っています。

40+ TOPS: 1秒あたり１兆回の演算が可能な性能の高さ
バッテリー寿命の強化: 最大15時間のウェブブラウジングが可能
AI機能のサポート: PC上で見つけたものを見つけ出し、記憶するRecall機能や、40言語以上で使用できるLive Captions機能など、WindowsにおけるAI活用の利便性向上
Copilotキーの実装: Copilotキーを押すことでいつでも、簡単にAIを呼び出すことが可能

費用も999ドルからとなっており、性能と価格のバランスが良いのが特徴です。
この技術は、PCやモバイルデバイスにAIを組み込むことで、ユーザーの操作を補助し、効率的な作業をサポートします。

例えば、文章の自動補完やスケジュール管理の自動化など、日常業務の多くを自動化することで、従業員の生産性を大幅に向上させることができます。

なお、Microsoft以外にも多くのメーカーが新しいAI搭載PCを発売予定です。

マイクロソフトがAI機能搭載の新Copilot+ PCを発表 | AI総合研究所

最新AI機能搭載のCopilot+ PC発表について、高性能でありながら、長時間のバッテリー持続とクリエイティブな経験を提供する点をお伝えする記事です。

https://www.ai-souken.com/news/Introducing-Copilot-PCs

Google検索へのAI搭載

Googleは、検索機能に生成AIを組み込むことで、ユーザーにより的確な情報を提供する取り組みを進めています。

米国のGoogle検索では「AI Overview」と呼ばれる機能が実装されました。この機能は、AIが情報をまとめて解答を自動生成、ユーザーに紹介するものです。

日本で利用したい場合は、「18歳以上でGoogleアカウントを持っている場合」にのみ、Search Labsと呼ばれる試験的なサービスにをオンにすることで可能になります。
出典: Search Labs の「AI による概要など」

Grok

X(Twitter)を運営するXai社は、対話型AIである「Grok」をXアプリ上で利用できるように発表しました。

👀 Now available: Stories on X, powered by Grok AI 👀

See what the world is talking about with Stories on X, curated by @grok. now available for Premium subscribers in the Explore tab!

web & iOS only for now-- let us know your feedback pic.twitter.com/Iv6zk9WugU
— Engineering (@XEng) May 3, 2024

Grokでは、従来のテキスト生成AIのように対話を行えます。Xのポストから情報を取得しているため、リアルタイムの情報を得ることが可能です。
また、ユーモアを交えて回答するユーモアモードも搭載されています。

現在はプレミアムユーザー向けの発表となっていますが、今後さらに進化していくでしょう。

AIaaS

生成AI技術の急速な普及と進化の一因には、アクセスの容易さが向上が大きく向上したことが挙げられます。

従来、高度なAI技術は大企業や専門の研究機関に限られたリソースでしたが、クラウドコンピューティングの進展により、AI as a Service (AIaaS) が登場しました。
これまでSaaS（Software as a Service）が登場し、私たちの生活を便利にしてきましたが、AIaaSは小規模企業やスタートアップ、個人開発者まで、誰もが容易に最先端AI技術を利用できるようにすることで、席圧をさらに便利にすることを可能にします。

また、APIを通じたサービス提供や、低コストでのカスタマイズ可能なオープンソースのツールが増えたことも大きな進展です。

AIaaSの概要

AIaaS（AI as a Service）は、人工知能（AI）をクラウド経由で提供するサービスモデルです。

企業はAIaaSを利用することで、AIに関連する計算リソースやアルゴリズム、データ処理の機能をクラウドプロバイダーから利用できます。

主な特徴としては、以下の点が挙げられます。

リソースの提供
大規模なデータ処理や複雑なAIモデルの実行に必要な計算リソースを提供。
アルゴリズムとAPI
機械学習や深層学習モデル、自然言語処理（NLP）などのアルゴリズムやAPIを提供し、開発者がそれらを簡単に統合できるようにする。
柔軟性とスケーラビリティ
需要に応じてリソースを拡張し、特定のAI機能を必要な時に利用できる。
コスト効率
利用量に応じた課金体系で、必要なときに必要なだけのリソースを利用できる。

AIaaSは、企業が自社のアプリケーションやサービスにAIの能力を統合する際に、開発時間とコストを削減するのに役立ちます。

生成AIのリスクと課題

以上に述べたような生成AIは、コンテンツ作成やデータ分析の効率を高めたり、創造性を向上させたりする利点があります。
一方で、以下のような課題も抱えています。

品質管理の難しさ

AIが生成するコンテンツの品質にばらつきがあり、常に高品質な結果を保証することが難しい点が課題です。人間による最終チェックが欠かせません。

著作権・プライバシー侵害のリスク

学習データに由来するコンテンツを生成してしまい、意図せず著作権やプライバシーを侵害してしまう可能性があります。法的・倫理的な配慮が必要です。

AIで生成した作品の著作権はどうなる？注意点や実際の事例を徹底解説 | AI総合研究所

AI生成コンテンツの商用利用に関する概要と法的見解を解説し、適切な利用のための指針を提供します。

https://www.ai-souken.com/article/ai-generated-copyright-explanation

フェイクコンテンツの生成

ディープフェイク技術など、AIを悪用してフェイクニュースや偽情報を大量生成できてしまうリスクがあります。

AIの問題点とは？メリットとデメリット、解決策をわかりやすく解説 | AI総合研究所

AI技術の理解を深め、社会に及ぼす影響や企業が直面する課題への対処方法を学べる解説記事です。具体的な事例を交えてAIのメリットとデメリットをご紹介しています。

https://www.ai-souken.com/article/ai-problems-explanation

人間の能力の補完と代替

単純作業の自動化だけでなく、高度な領域でも人間の能力を補完・代替しうるため、雇用や教育への影響を無視できません。
技術の進歩とともに社会のあり方も変えていく必要があるでしょう。

AI導入で仕事に起きる変化とは？そのメリットと課題を徹底解説 | AI総合研究所

AI導入で先に待っている職場変革を、ポジティブ・ネガティブな影響ごとに具体的な事例を交えて解説。企業や個人に求められる対応策も提示。

https://www.ai-souken.com/article/ai-introduction-work-changes

ビジネスや日常生活に大きな影響を与えうる生成AIは、技術的な発展と同時に、適切な管理体制の整備と倫理的な配慮が欠かせません。
AIの結果を盲目的に信頼するのではなく、常に人間の判断を介してAIを活用していくバランス感覚が求められる時代と言えるでしょう。

生成AIの課題を正しく認識し、人間がコントロールしながら、その恩恵を最大限に活かしていくことが重要です。

まとめ

本記事では、生成AIに焦点を当て、今日ホットなサービスや技術について解説しました。
生成AIの進歩は日々止まりません。ビジネスはもちろん、私たちの生活を支える一つのインフラになりうる存在として今後も情報の収集は重要になってくるでしょう。一方で、うまく活用していくためにはリスク管理も欠かせません。トレンド技術での知識は、生成AIをはじめとする最新技術を生活に上手に活用するために重要になってくるでしょう。この記事が、生成AIに対する理解の助けになるだけでなく、デジタル作業にける効率や利便性の向上に役立てば幸いです。