AIに関する最新研究の要点をまとめるのは、非常に広範囲なテーマですが、ここでは、生成AIに注目して、その可能性や技術的背景、応用例などを簡単に紹介します。
生成AIとは、人工知能（AI）の一種で、データやテキストなどから、新しいデータやテキストを生成するAIのことです。生成AIは、画像や音声、動画、音楽、文章など、さまざまなメディアやコンテンツを生成することができます。生成AIの一例として、ChatGPTというAIがあります。ChatGPTは、自然言語処理（NLP）という分野のAIで、人間と自然な会話をすることができます。ChatGPTは、インターネット上の大量のテキストから、言語のパターンや知識を学習し、それをもとに、適切な返答を生成します。
生成AIの登場は、AIの技術革新と進化の方向性を示しています。生成AIがうまく機能している背景には、以下のような要素があります。
分散表現：記号や単語を数値ベクトルで表現することで、記号の意味や関係をやわらかく扱うことができるようになりました。分散表現により、記号の類似性や演算などが計算できるようになりました。
ニューラルネットワーク：多層の人工ニューロンから構成されるモデルで、データから特徴やパターンを自動的に学習することができます。ニューラルネットワークは、分散表現と相性がよく、高い表現力と汎化性能を持ちます。
大規模言語モデル（LLM）：ニューラルネットワークを用いて、大量のテキストから言語の統計的なモデルを構築することです。LLMは、言語の並びや知識を記憶することができ、それをもとに、テキストの生成や理解などのタスクを行うことができます。
データ：生成AIの学習には、大量のデータが必要です。ウェブやSNSなどの電子化されたテキストやメディアは、生成AIのデータ源として利用されています。
計算機パワー：生成AIの学習や実行には、高い計算機パワーが必要です。GPUやTPUなどの専用のハードウェアや、クラウドやエッジなどの分散コンピューティングの技術が、生成AIの計算機パワーを支えています。
生成AIは、さまざまな産業や分野において、活用されているか、または活用される可能性があります。生成AIは、内燃機関やIT革命と同じく、生活の質を向上させる歴史の画期となる可能性があります。生成AIの活用例として、以下のようなものがあります。
製造：生成AIによって、デザインや開発の効率化や高度化が可能になります。生成AIは、大量に生成された画像やデータを参考に、デザイナーやエンジニアがイラストやデザイン、製品やパッケージなどを作成し直したり、最適化したりすることができます。また、生成AIは、消費者の好みや需要に応じて、デザインや製品を提案することもできます。
金融：生成AIによって、個人や法人向けの金融サービスの高度化やパーソナライズが可能になります。生成AIは、日々のニュースや利用者の情報を踏まえて、さまざまな金融商品や保険商品に対してアドバイスを提供したり、営業員と協働しながら、顧客のニーズに応えたりすることができます。また、生成AIは、コンプライアンス対策として、新たに業務を追加する場合に起こりうる内部不正のシナリオを予測することもできます。
流通小売：生成AIによって、顧客の満足度や忠誠度の向上や、業務の効率化や最適化が可能になります。生成AIは、顧客からのあいまいな問い合わせに対して、適切な商品を紐づけたり、在庫データをもとに自動的な発注業務を行ったり、店頭の配荷・陳列データをもとに最適な商品陳列を提案したりすることができます。また、生成AIは、質の高いFAQを生成したり、ショッピングAIアシスタントとして、ウェブ上で生成AIと会話しながらショッピングする「会話型コマース」を実現したりすることができます。
広告：生成AIによって、クリエイティブな広告の制作や提案の効率化や高度化が可能になります。生成AIは、簡単なプロンプト（命令）を与えるだけで、クライアントとその提案内容に即したバーチャルな人物やキャラクターなどが生成され、場面に応じて声色やトーンなどを自動で選択したり、説明に適切な抑揚をつけたりすることができます。また、生成AIは、クライアントへの広告提案や、打ち合わせの日程調整などの業務を完遂することもできます。
エンターテインメント：生成AIによって、新しいタイプのメディアやコンテンツの創出や消費が可能になります。生成AIは、「AIタレント」やバーチャルヒューマンなどのリアリティの高度化が進み、それらを提供するサービスが一般化し、生成AIを用いて生成された文章、画像、音声、動画、音楽などのデジタルコンテンツである「シンセティックメディア」が活用されています。
以上が、生成AIに関する最新研究の要点の一部です。
