これからの生産性に大きな変化をもたらすものとして、今、ジェネレーティブAIが注目されています。製造業を中心に活用されており、今後さらに拡がっていくことが予想されます。新しい機械学習手法であるジェネレーティブAIの、導入のメリットや課題、活用方法を紹介します。

 

ジェネレーティブAIとは

 ジェネレーティブAIとは、コンテンツやモノについてデータから学習し、それを使用して創造的かつ現実的な、まったく新しいアウトプットを生み出す機械学習手法のことです。

従来のAIは、大量のデータから特徴を学んで予測するものです。一方、ジェネレーティブAIは、データから学習して、0から1を生み出すことができるものです。

 米Gartner社が、2022年の「戦略的テクノロジーのトップ・トレンド」で注目すべきキーワードとして挙げたことから、今非常に注目されています。

画像を生成できるAI「Stable Diffusion」や、テキストを生成できるAI「ChatGPT」などがその代表で、データやコンテンツから学習するディープラーニングにより構築された機械学習手法です。

2025年までに、生成される全データのうちジェネレーティブAIが生み出すデータは、現在の１％未満から10％程度になると予測されています。

 また、ジェネレーティブAIを用いたデザインを「ジェネレーティブデザイン」といい、設計者がコンピュータ上のソフトウェアに情報を入力することで、なにもない状態から最適な製品設計を生み出すことができます。これも、新しい技術として期待されています。

 

ジェネレーティブAIのメリット、解決できること

 ジェネレーティブAIを活用することによって、さまざまなメリットがあり、これまで難しかったことが解決できる可能性があります。

 

作業が効率化される

従来の設計手法では、あらゆる制約条件を成立させる設計案を人間が模索する必要があり、検討するには限度があります。ジェネレーティブAIを活用すれば、実現可能な設計案を短時間で多く導き出すことができます。制約条件を見直してAIに再検討させることも可能です。人間がゼロから設計を行わなくても、生成した案を利用して設計できるため、工数と費用を削減できます。

 

アイデアの革新が起こる

人間がデザイン設計する場合、個人の先入観から生み出される可能性があり、革新的なアイデアは生まれにくくなります。一方、ジェネレーティブAIの場合は、設定された制約条件内で多数のコンテンツを同時に生産できます。先入観や固定観念がなく、短時間に大量の情報を処理できることから、人間にはない創造性を発揮できるのです。

 

品質を維持できる

膨大なサンプルデータを踏まえて設計するため、設計品質も安定します。人間であれば個人の状況によって品質にムラが出ることもありますが、AIは一定の品質を維持できるのが強みです。また、ジェネレーティブAIが生成した設計を利用することで、クリエイターや技術者は品質向上に時間を割くことができます

 

 ジェネレーティブAIのデメリット、想定される課題

 ジェネレーティブAIを活用するメリットがある一方、現時点では解決策のない問題もあります。

 

フェイクコンテンツが生成される可能性がある

フェイクニュース、詐欺サイト、コラージュなど、誤情報の拡散、誹謗中傷、詐欺などに利用される恐れがあります。フェイクコンテンツの精度が上がるにつれて、コンテンツだけでは本物と区別がつかなくなるため、新しい真偽判定の手法が必要になります。

同時に、利用する人の倫理観も求められているため、真偽を見極めるためのリテラシー向上も重要となります。

 

クリエイターの価値が低減

一定レベルのコンテンツはジェネレーティブAIによって駆逐される恐れがあり、クリエイターの収入や雇用が失われる可能性があります。これまで、技能やセンスに優れたクリエイターが担っていたことを、ジェネレーティブAIができるようになるからです。ジェネレーティブAIに作風を学習されることによって、クリエイターのアイデンティティが喪失する懸念もあります。

 

権利関係が複雑

クリエイターの作品を活用して、ジェネレーティブAIでブラッシュアップした場合、著作権が誰に帰属するかが問題となります。実際に海外では訴訟にまで発展したケースもあり、いずれは法整備の必要性も出てくると考えられます。

 

コンテンツを変化させるためには、新たな指示が必要

優れた品質のコンテンツをつくり続けることは、ジェネレーティブAIを活用しても簡単ではありません。優れたコンテンツをベースにブラッシュアップしていくため、最終的には同じような構成のコンテンツになってしまいます。コンテンツを大きく変化させるためには、再度０から新たな指示を与える必要があります。

 

人材育成におけるジェネレーティブAIの活用方法

 プログラム開発や資料作成などはジェネレーティブAIに置き換えることができます。DX化が進むなか、人事担当者がこれまでの経験から従来通りのプログラムを提供していても、社員一人ひとりの能力を向上させることが難しくなっています。各社員の人事情報や獲得スキル、業務経験などのデータをもとに、最適なコンテンツ作成が可能になります。

一方、人と人とのコミュニケーションは、現状AIでは難しい領域です。ジェネレーティブAIを活用することにより、部下や新入社員との1on1の時間などを増やすことができます。

  

ジェネレーティブAI活用のポイント

 ジェネレーティブAIは ０から１を生み出しますが、まったく何もないところから自動的にコンテンツを生成しているわけではありません。

人間による情報の入力が必要です。また、生成するコンテンツの元になる学習データは人間のクリエイターやエンジニアがつくったものです。クリエイティブな生成物は、クリエイティブなプロンプト（情報の入力）から生まれます。ジェネレーティブAIに対して、人間が作りたい生成物のイメージを伝えるための手段は限られており、精度の高い情報を入力できるITスキルを持つ「プロンプトエンジニア」となる人間が求められます。

コンテンツを生成した後も、人間が生成物のなかから候補を絞り、検証と編集を行います。

また、導入したからといってすぐに効果を発揮するものではありません。自社のビジネス課題を明確にしたうえで、効果的な活用方法を実証実験する必要があります。

 

 UMUのAIを活用した新しい学習の設計方法

ユームテクノロジージャパン株式会社が提供する学習プラットフォームUMUに備えられた具体的なAI機能は以下のとおりです。

 

この中でも、特に「作業の効率化」に繋がるAIビデオをご紹介します。

 

AIビデオ機能

 

UMU AIビデオ機能とは、

生成AIのテクノロジーを活用して、学習動画のコンテンツを自動生成するというものです。

パワーポイントと顔写真、これをアップロードして組み合わせるだけで、実際に講師が話しているかのような字幕付きの動画を作ることができます。

 

実際の顔写真を動かすことができるのですが、プライバシーを保護するために、顔自体もAIで存在しない人をバーチャル講師という形で、コンテンツを作成することもできます。また若手向けのコンテンツや親しみやすいコンテンツを作りたい場合は、アニメーションでの作成も可能です。

 

〈アニメーション講師〉

 

また、英語のスクリプトを書けば、上記の画像のように実際に英語で話し字幕も英語で作成することも可能です。

 今までの動画コンテンツ作成時に発生していた、撮影の準備・撮り直し・編集といった手間を無くし、コンテンツ作成にかける工数を大幅に削減できます。

 

AIビデオについてもっと詳しい内容をご覧になりたい方はこちらから

 

大手企業様をはじめとして、全社学習プラットフォームの活用、営業教育、新入社員教育等、様々なシーンでUMUをご利用いただいております。

Webでは公開していない情報も含めて、一つの事例に対し、1スライド形式でわかりやすく解説した事例集をご用意しております。

是非事例集も合わせてご覧くださいませ。

 

 

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