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Introduction

  • 生成AI(Generative AI)は、与えられた入力データから新しいデータを生成する技術です。

  • 深層学習アルゴリズムを使用し、学習データからパターンや規則性を見つけ出し、それを元に新しいデータを生成します。

  • 生成AIは、自然言語処理、画像生成、音声合成、音楽生成、3Dモデル生成など多くの分野で活用されています。

  • 生成AIの技術には、Latent Diffusion、Variational Autoencoder、Generative Adversarial Networks、Autoregressive Generative Models、Multiagent Generative Systemsなどがあります。

  • 生成AIは、クリエイティブ業務の補助や業務効率化に役立ちます。

生成AIの定義 [1]

  • 生成AI(Generative AI)は、与えられたデータから新しいデータを生成する技術です。

  • 深層学習アルゴリズムを使用し、学習データからパターンや規則性を見つけ出します。

  • 生成AIは、自然言語処理、画像生成、音声合成、音楽生成、3Dモデル生成など多くの分野で活用されています。

  • 生成AIは「ジェネレーティブAI」とも呼ばれます。

  • 生成AIは、クリエイティブ業務の補助や業務効率化に役立ちます。

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生成AIの技術 [2]

  • Latent Diffusion: データにノイズを足し、そこからノイズを除去して新しいデータを生成する技術。

  • Variational Autoencoder: データの本質的な特徴を捉えた低次元空間を用いて新しいデータを生成する技術。

  • Generative Adversarial Networks: 生成ネットワークと識別ネットワークが競い合うことで高品質なデータを生成する技術。

  • Autoregressive Generative Models: 文章の前にある文言から後ろに入る文言を予測して文章を生成する技術。

  • Multiagent Generative Systems: 複数のエージェントが協力して新しいデータや行動予測を生成する技術。

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生成AIの活用事例 [1]

  • 画像生成: デザインやアート作品の自動生成、顔認識やセキュリティシステムの改善。

  • 音声合成: テキストから自然な音声を生成し、音声アシスタントやナビゲーションシステムの改善。

  • テキスト生成: 文章や小説の自動生成、言語翻訳の改善、スパムフィルターの改善。

  • 3Dモデル生成: ゲーム開発や3Dプリントなどの3Dモデルを生成。

  • ビデオ生成: 画像を使ってビデオを生成し、映画の自動生成や映像加工の改善。

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生成AIのメリット [1]

  • 生産性の向上: 人間が手作業で行っていたタスクを自動化し、時間とコストを削減。

  • 品質の向上: 高品質なデータを生成し、クリエイティブなアプローチが可能。

  • カスタマイズの向上: 特定の目的に合わせたデータ生成が可能。

  • 新たな可能性の創造: 新しい表現方法やジャンルの発展が期待される。

  • リスクの低減: 高い精度でデータを生成し、品質の向上やリスクの低減が期待される。

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生成AIの限界 [3]

  • 学習データを超えた生成: 生成AIは学習データを超えた新しいデータを生成することが難しい。

  • 感情の理解・表現: 生成AIは感情を理解し、表現することができない。

  • 常識的・倫理的な判断: 生成AIは常識的・倫理的な判断を行うことができない。

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