生成AIとプログラミングの動向

生成AIとは、学習データから文章、画像、音声などの一見新しく現実的なコンテンツを生成することができる、一連のアルゴリズムのことです。生成AIのアルゴリズムには、さまざまな種類がありますが、代表的なものに以下の3つが挙げられます。

Diffusion (拡散) モデル: ノイズ除去拡散確率モデル (DDPM) とも呼ばれる Diffusion モデルは、学習中の 2 段階のプロセスを通じて潜在空間内のベクトルを決定する生成モデルです。Diffusion モデルは高品質のサンプルを提供し、柔軟性があり、一般的なユースケースに最適であると考えられているため、基盤モデルとしても分類されます。
変分オートエンコーダー (VAE): VAE は、通常エンコーダーとデコーダーと呼ばれる 2 つのニューラルネットワークで構成されます²。VAE は画像などの出力をより速く生成できますが、VAE によって生成される画像は Diffusion モデルほど詳細ではありません。
敵対的生成ネットワーク (GAN): 2014 年に発見された GAN は、最近の Diffusion モデルの成功以前は、3 つの方法論の中で最も一般的に使用される方法論であると考えられていました。GAN は高品質のサンプルを提供し、出力を迅速に生成できますが、サンプルの多様性は弱いため、ドメイン固有のデータ生成には GAN の方がより適しています。

生成AIのアルゴリズムは、その基礎となるアーキテクチャによっても異なります。最も人気のあるものの 1 つは Transformer ネットワークです。Transformer は、連続的な入力データを非連続的に処理するように設計されており、Self-Attention と位置エンコーディングという 2 つのメカニズムにより、テキストベースの生成 AI アプリケーションに特に適しています。

生成AIの動向としては、以下のようなものが挙げられます。

基盤モデルの登場: ラベルのない膨大な量のデータを自律的に学習して、幅広いタスク向けに基本パターンを特定する基盤モデルの上に構築される生成AIのアルゴリズムが注目されています。例えば、GPT-3 や Stable Diffusion などがあります。
マルチモーダル化の進展: テキスト、画像、音声などの異なる形式のデータを組み合わせて生成するマルチモーダルな生成AIのアプリケーションが増えています。例えば、Midjourney や DALL-E などがあります²。
ビジネスへの応用の拡大: 生成AIは、業務効率化やコンテンツ制作、カスタマーサポートなど、さまざまなビジネス分野で活用され始めています。例えば、ChatGPT や SELF などがあります。

当社あるご合同会社の生成AIについての取り組みと今後の展望としては、以下のようなものが考えられます。

プログラミングの自動化: 生成AIを用いて、プログラミングの一部を自動化することができます。例えば、自然言語での要件定義からコードを生成する、既存のコードを最適化する、バグを検出・修正するなどのタスクが可能です。
コンテンツの生成: 生成AIを用いて、ウェブサイトやブログ、SNSなどのコンテンツを生成することができます。例えば、キーワードやテーマから文章を生成する、画像や動画を編集・加工する、音声や音楽を合成するなどのタスクが可能です。
ユーザーの理解と対話: 生成AIを用いて、ユーザーのニーズや嗜好を理解し、対話することができます。例えば、ユーザーの質問や要望に応答する、ユーザーの興味や感情を分析する、ユーザーに適切なサービスや商品を提案するなどのタスクが可能です。