01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
生成AIモデルは、学習データに含まれる特徴や関係を捉え、それに統計的に似た新しいデータを作ります。分類を主目的とする識別モデルとは異なり、内容を生成する点が特徴です。用途には文章の生成や要約、画像生成、音声作成、3Dモデリングなどがあります。代表的な方式には、Transformer、拡散モデル、敵対的生成ネットワーク、変分オートエンコーダーなどがあります。出力は学習した規則に基づく確率的な予測であり、人間のように事実を理解しているわけではありません。また、得られる内容は学習した知識の範囲に制約され、専門的な依頼では正確性や関連性が不足する場合があります。
02 / IN PRACTICE
Generative AI modelの活用例
たとえば、こんな場面で
企画担当者が広告文の案を作らせたり、文書の要約候補を得たり、デザイナーが指示文から画像案を生成して発想の材料にしたりする用途が考えられます。生成物は完成品とみなさず、目的に合うよう確認・修正して利用します。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
利用時は、対象モデルが扱えるデータ形式と用途を確認し、出力が確率的であることを踏まえて内容を検証します。専門分野で使う場合は、必要に応じて追加情報の提示やモデルの調整を検討します。
参考資料
What is a Generative Model? | IBM （新しいタブで開きます）What is an AI Model? - AI Models Explained - AWS （新しいタブで開きます）What is Generative Modeling? - Generative Models Explained - AWS （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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