生成AIの理科三類の合格水準到達　生成AIにはどんな種類があるのか？生成AIの質は何で決まるのか？

この記事で分かること

生成AIの理科三類の合格水準到達　どの教科が得意でどの強化が苦手なのか？人間との違いはあるのか？

　​2025年4月5日、AIベンチャー企業のライフプロンプト（東京）は、生成AIを用いて2025年実施の東京大学入学試験問題を解答させた結果、最難関の理科三類の合格水準に達したと発表しました。

　前記事は、生成AIの得意、不得意についての記事でした。今回の記事はテキストを生成するAIも含めて、どのような生成AIがあるかなどになります。

生成AIとは何か

　生成AI（Generative AI）とは、学習済みのデータに基づいて、テキスト、画像、音楽、動画など、様々な種類の新しいコンテンツを自動的に生成するAI技術のことです。

　従来のAIが主にデータの分析や予測、分類といったタスクに用いられていたのに対し、生成AIは「創造性」を持つ点が大きな特徴です。

生成AIの仕組み

　生成AIは、大量のデータからパターンや構造を学習し、その学習結果に基づいて新しいデータを生成します。深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術が用いられることが多く、特に以下のようなモデルがよく知られています。

VAE（Variational Autoencoder：変分自己符号化器）

　データの潜在的な特徴を学習し、それに基づいて新しいデータを生成するモデルで、画像生成などに用いられます。

Transformerモデル

　自然言語処理（NLP）の分野で大きな進歩をもたらし、テキスト生成AI（例：ChatGPT、Bard）の基盤となっています。

GAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）

　偽物のデータを生成する生成器（Generator）と、本物と偽物を見分ける識別器（Discriminator）という2つのネットワークを競わせることで、よりリアルなデータを生成する画像生成AIなどで活用されます。

生成AIで生成できるもの

　テキスト以外で、生成AIが生成できるものには、以下のようなものがあります。

• 画像
• 音楽
• 動画
• 音声

　生成するコンテンツの種類によって様々な分野で活用されています。

活用事例

　生成AIは、ビジネスからエンターテイメントまで、幅広い分野で活用され始めています。

• マーケティング・広告: キャッチコピー、広告文、画像、動画コンテンツの作成
• コンテンツ制作: ブログ記事、ニュース記事、シナリオ、音楽などの作成
• デザイン: ロゴ、イラスト、Webサイトのデザイン
• 研究開発: 新しい材料や医薬品の設計
• 教育: 個別最適化された教材の作成
• エンターテイメント: ゲームのキャラクターや背景、音楽、ストーリーの生成
• カスタマーサポート: チャットボットによる問い合わせ対応

生成AIのメリット

• 効率化と生産性の向上: コンテンツ作成にかかる時間や手間を大幅に削減できます。
• コスト削減: 人件費や制作費を抑えることができます。
• アイデア創出の支援: 人間の発想にはない斬新なアイデアを生み出す可能性があります。
• パーソナライズ: 個々のニーズに合わせたコンテンツを大量に生成できます。
• アクセシビリティの向上: 特定のスキルを持たない人でもコンテンツ作成が可能になります。

生成AIの注意点・課題

• 著作権・知的財産権: 生成されたコンテンツの権利関係が複雑になる場合があります。
• 倫理的な問題: 偽情報（フェイクニュース）の拡散、悪意のあるコンテンツの生成などに悪用される可能性があります。
• バイアス: 学習データに偏りがあると、生成されるコンテンツにも偏りが生じる可能性があります。
• 品質のばらつき: 生成されるコンテンツの品質は、学習データやモデルの性能に大きく左右されます。
• 雇用への影響: 一部のクリエイティブな仕事が自動化される可能性があります。

　生成AIは急速に進化しており、今後の社会に大きな影響を与えることが予想されます。その可能性を最大限に活かしつつ、課題にも適切に対応していくことが重要です。

代表的な生成AIの開発企業はどこか

　代表的な生成AIの開発企業には以下のようなものがあります。

1. Google (Google DeepMind)

• 特徴:
  • 汎用人工知能（AGI）の実現を目指す研究開発組織であるDeepMindを買収し、最先端のAI研究を推進。
  • 検索エンジン、クラウドサービスなど、多岐にわたる事業領域を持つため、実社会での応用を見据えたAI開発に強み。
  • 大規模言語モデル「Gemini」シリーズは、テキスト、画像、音声など多様なデータを統合的に扱えるマルチモーダルAI。
  • AIを活用した気象予測モデル「GraphCast」や新物質発見のためのAI「GNoME」など、科学分野への貢献も目指している。
  • 倫理的なAI開発にも注力しており、AIの安全性と責任ある利用に関する研究も行っている。

2. OpenAI

• 特徴:
  • 大規模言語モデル「GPT」シリーズや画像生成AI「DALL-E」シリーズなど、革新的な生成AIモデルを開発し、世界的な注目を集めている。
  • APIを通じて、開発者が自社のアプリケーションやサービスにOpenAIのモデルを組み込むことを可能にしている。
  • AI研究の成果をオープンソースで公開する姿勢を持ち、AI技術の発展を促進している。
  • 人間レベルの知能を持つ汎用人工知能（AGI）の開発を目標の一つに掲げている。
  • 倫理的なAIの利用についても積極的に議論し、安全なAI開発のための取り組みを行っている。

3. Stability AI

・特徴:

• 高性能な画像生成AI「Stable Diffusion」をオープンソースとして公開し、AI技術の民主化に貢献している。
• テキストから画像を生成するだけでなく、画像編集や動画生成など、多様な生成AIモデルを開発している。
• 研究者や開発者コミュニティとの連携を重視し、技術の発展を加速させている。
• 日本語に特化した画像生成モデル「Japanese Stable Diffusion XL (JSDXL)」など、地域ニーズに合わせた開発も行っている。
• 比較的少ないリソースでも高品質なAIモデルを開発できる技術力を有している。

生成AIの質の高さは何で決まるのか

　生成AIの質は、以下のように複数の要因によって決まります。

1. 学習データの質と量

• データの質:
  • 正確性: 学習データに含まれる情報の誤りや矛盾が少ないほど、AIは正確な出力を生成しやすくなります。
  • 多様性: さまざまな種類のデータが含まれているほど、AIは偏りのない、汎化能力の高い出力を生成できます。
  • 関連性: 生成したいコンテンツの種類や目的に合ったデータで学習されていることが重要です。
  • 鮮度: 最新の情報に基づいて学習されているほど、時代に合った出力を生成できます。
• データの量: 大量のデータで学習することで、AIはより複雑なパターンや構造を捉え、高品質な出力を生成する能力が高まります。

2. AIモデルのアーキテクチャと性能

• モデルの種類: テキスト生成にはTransformer、画像生成にはGANやDiffusionモデルなど、生成するデータの種類に適したモデルアーキテクチャを選択することが重要です。
• モデルの規模: パラメータ数が多い大規模なモデルほど、より複雑なタスクに対応でき、高品質な出力を生成できる傾向があります。
• 学習方法: 事前学習やファインチューニングなど、適切な学習方法を選択し、モデルを最適化することが重要です。

3. プロンプト（指示）の質

• 具体性: 生成してほしい内容を具体的かつ明確に指示することで、AIは意図した通りの出力を生成しやすくなります。
• 明確性: あいまいな表現や矛盾した指示は避け、AIが理解しやすい言葉で指示することが重要です。
• 詳細度: 生成するコンテンツのスタイル、トーン、フォーマットなどを細かく指定することで、より希望に近い出力を得られます。
• 文脈: 関連する情報や背景をプロンプトに含めることで、AIはより文脈に合った出力を生成できます。

4. 評価とフィードバック

• 適切な評価指標: 生成されたコンテンツの質を客観的に評価するための適切な指標を設定することが重要です（例: テキストの流暢さ、画像のリアリティ、音楽の自然さなど）。
• 人間の評価: 最終的な品質判断には、人間の専門家による評価が不可欠です。
• フィードバックループ: 評価結果をモデルの改善に活かすためのフィードバックループを構築することで、生成AIの質を継続的に向上させることができます。

5. 計算リソース

• 大規模なモデルの学習や複雑なコンテンツの生成には、高性能な計算リソース（GPUなど）が必要です。十分な計算リソースがない場合、学習に時間がかかったり、生成されるコンテンツの質が低下したりする可能性があります。