生成AIとは、プロンプト（命令）に応答してテキスト、画像、または他のメディアを生成することができる人工知能システムの一種です。
生成AIは、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれるAIが自ら答えを探して学習する技術を用いて構築された機械学習モデルであり、AIの中では比較的新しく生まれたモデルです。
生成AIは、自身の体験をもとにした自伝『わたしの生涯』や『私の宗教』など14冊の本や数百ものスピーチやエッセイを書きました。
生成AIは、人間の仕事や作業をサポートするツールとして活用が期待されています。
例えば、テキスト生成AIでレポートの要約を行ったり、音楽生成AIで動画制作に使用する簡単なBGMを作ったりすることが可能です。
生成AIには、画像生成、テキスト生成、動画生成、音声生成など、いくつかの種類があります。
用途に応じて生成系AIを使い分けることで、希望している形に近い成果物を生み出すことができます。
近年特に注目されているのは画像生成や動画生成などの生成AIですが、テキスト生成や音声生成の生成AIも技術が発展しつつあります。
生成AIの応用例は、さまざまな分野で見られます。
例えば、以下のようなものがあります。
文章の要約・添削・翻訳：テキスト生成AIを使って、長い文章を短く要約したり、文法や表現を添削したり、他の言語に翻訳したりすることができます。
小説・料理などのアイデア提案：テキスト生成AIを使って、小説のプロットやキャラクター、料理のレシピや材料など、クリエイティブなアイデアを提案してもらうことができます。
プログラミングコード・関数の作成：テキスト生成AIを使って、プログラミング言語やフレームワークに関する質問に答えたり、エラー箇所を指摘したり、コードや関数を生成したりすることができます。
企画書・プレゼン資料の作成：テキスト生成AIを使って、企画書やプレゼン資料のひな形や文章を作成したり、データやグラフを分析したりすることができます。
メールの件名・本文の作成：テキスト生成AIを使って、メールの件名や本文を作成したり、返信文を提案したりすることができます。
楽譜の作成：音声生成AIを使って、音声データから楽譜を生成したり、オリジナルの楽曲やBGMを作成したりすることができます。
炎上リスクの判断：テキスト生成AIを使って、SNSなどで投稿する文章に炎上リスクがあるかどうかを判断したり、改善策を提案したりすることができます。
画像の生成：画像生成AIを使って、テキストや画像からオリジナルの画像を生成したり、画像の加工や修正を行ったりすることができます。
動画の生成：動画生成AIを使って、テキストや動画からオリジナルの動画を生成したり、動画の編集や変換を行ったりすることができます。
以上は一例ですが、他にも多くの応用例が考えられます。
生成AIはまだ発展途上の技術ですが、今後はさらに多様な分野で活用される可能性があります。
生成AIの応用例で、最も注目されている分野は一概には言えませんが、以下のような分野が挙げられます。
製造業・製品の設計：生成AIは航空や消費財など製造業全般で部品などの設計・開発を加速できます。
例えば、IBMは生成AIを活用し、製造業やエネルギー業界など産業界での材料探索を加速しています。
こうした分野ではこれまで、適切な特性を持つ新たな材料の発見に約10年の期間と1000万〜1億ドルの費用がかかっていたといいます。
インフラ施設の設計：生成AIはインフラ施設の設計にも活用されています。
例えば、日本の建設コンサルタント会社は、生成AIを使って道路や橋などのインフラ施設の設計を行っています。
これにより、設計時間を最大90%短縮することができたといいます。
コンテンツの生成：生成AIはプログラムから画像、人間のような声まで全く新たなコンテンツを生成することができます。
例えば、漫画や小説などの創作活動に生成AIを活用する人も増えています。
また、音声生成AIを使って楽譜やオリジナルの楽曲を作成することもできます。
対話・文章の生成：生成AIは対話や文章を自然に生成することができます。
例えば、ChatGPTなどの対話式AIは、質問に答えたり、アイデアを提案したりすることができます。
また、文章生成AIを使って、メールや企画書などの文書を作成したり、要約や翻訳を行ったりすることもできます。
セキュリティー・リスク管理：生成AIはセキュリティーやリスク管理にも役立ちます。
例えば、テキスト生成AIを使って、SNSなどで投稿する文章に炎上リスクがあるかどうかを判断したり、改善策を提案したりすることができます。
また、音声生成AIや画像生成AIを使って、フィッシングメールや偽ニュースなどの検出や防御にも活用できます。
教育・学習支援：生成AIは教育や学習支援にも有効です。
例えば、テキスト生成AIを使って、学習者に合わせた問題や解説を作成したり、プログラミングコードや関数を教えたりすることができます。
また、音声生成AIや画像生成AIを使って、学習者の発音や筆跡を評価したり、フィードバックを与えたりすることもできます。
以上は一例ですが、他にも多くの注目分野が考えられます。
生成AIはまだ発展途上の技術ですが、今後はさらに多様な分野で活用される可能性があります。
生成AIを使った製造業の具体的な例はたくさんありますが、ここではいくつか紹介します。
化学プラントの自律制御：横河電機は、生成AIを使って化学プラントの自律制御システムを開発しました。
このシステムは、プラントの状態や目標値を入力すると、最適な制御パラメータを生成します。
これにより、人間の操作やチューニングが不要になり、安定した品質と生産性を実現できます。
低コストで検品・外観検査：フツパーは、生成AIを使って低コストで高精度な検品・外観検査システムを提供しています。
このシステムは、カメラで撮影した画像から欠陥や異物を検出し、不良品の原因や位置を表示します。
また、生成AIにより画像から特徴量を抽出し、データベースに保存することで、品質管理や改善にも活用できます。
産業用ロボットのAI活用：アセントロボティクスは、生成AIを使って産業用ロボットの自動化・最適化ソリューションを提供しています。
このソリューションは、ロボットの動作や環境の変化に応じて、最適な動作計画や制御方法を生成します。
これにより、ロボットの柔軟性や効率性が向上し、人間と協調して作業できます。
鋳造条件をスコアリング：スカイディスクは、生成AIを使って鋳造条件のスコアリングサービスを提供しています。
このサービスは、鋳造条件（温度や圧力など）を入力すると、鋳造品の品質（気泡やひび割れなど）に対するスコア（0〜100点）を生成します。
これにより、鋳造条件の最適化や不良品の予防に役立ちます。
異音検査を代替：ある自動車メーカーは、生成AIを使って異音検査を代替するシステムを開発しました。
このシステムは、車両の走行音から異常音を検出し、その原因や位置を特定します。
これにより、人間の耳では聞き取りにくい異音も発見でき、品質向上に貢献できます。
以上は一例ですが、他にも多くの事例があります。
生成AIは製造業において多くの可能性を秘めており、今後はさらに多様な分野で活用されることが期待されます。
生成AIを使った製造業の具体的な例で、最も注目されている分野は一概には言えませんが、以下のような分野が有望とされています。
製品の設計：生成AIは航空や自動車、消費財など製造業全般で部品や製品の設計・開発を加速できます。
生成AIに寸法や材料、重さなどの条件を入力すると、最適なデザイン案を自動生成します。
これにより、技術者は短時間で設計を繰り返したり、試したりできます。
例えば、現代自動車はオートデスクのジェネレーティブデザイン・ソフトウエアを使って新しい形態の車の部品を効率的に作成しました。
材料探索：生成AIは特定の性質を最適化した全く新しい材料を作成できます。
新たな材料は分子レベルで探索されるため、細胞やたんぱく質を「プログラム」して様々な材料をつくるバイオテクノロジーが重要な役割を担います。
例えば、IBMは生成AIを活用して製造業やエネルギー業界など産業界での材料探索を加速しています。
自動運転車用の合成データ：自動運転車の開発会社は車の訓練にシミュレーションを使っていますが、生成AIを使えばこうしたシミュレーションの訓練やテストに必要な合成データの生成を改善し、加速できます。
合成データは「リアルワールドデータ（RWD）」よりも入手しやすく、自動運転車の市場投入までの期間を短縮し、性能を向上できます。
さらに、より広範で多様な訓練シナリオも導入できます。
例えば、パラレルドメインは顧客企業が天候や車、人など様々な要因に対する自社モデルの反応をテストできる合成データプラットフォームを提供しています。
以上は一例ですが、他にも多くの分野が注目されています。
生成AIは製造業において多くの可能性を秘めており、今後はさらに多様な分野で活用されることが期待されます。
生成AIによる作品に著作権がある場合とない場合
この問題はまだ法的には明確に定まっていない部分もありますが、一般的には以下のような考え方ができると思います。
生成AIによる作品の著作権は、人間の作者が存在しない場合は、生成AIの開発者や利用者に帰属すると考えられます。
ただし、生成AIが既存の著作物を模倣したり、その一部を利用したりして作品を生成した場合は、既存の著作物の著作権を侵害する可能性があります。
生成AIによる作品の著作権は、人間の作者が存在する場合は、人間の作者に帰属すると考えられます。
ただし、人間の作者が生成AIを単なるツールとして使っている場合と、生成AIに創作的な判断を任せている場合では、人間の作者の創作性の程度が異なります。
そのため、生成AIによる作品が著作物として保護されるかどうかは、個別具体的に判断する必要があります。
以上は一般的な考え方ですが、生成AIと著作権の関係はまだ法的に整備されていない分野であり、今後も議論や見直しが必要な課題です。
生成AIを利用する際には、既存の著作物の権利を尊重し、自分が生成した作品についても適切な管理や表示を行うことが大切です。