リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの登場・普及をきっかけにますます注目が集まっている生成AI。

すでに多くの企業が生成AIを業務に活用し、業務効率化やサービスの質向上により成果を上げています。

本記事では、生成AIのビジネス活用を検討している方が最低限抑えておくべき基本的な用語を全部で20個、わかりやすくご紹介します。

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知っておくべき生成AI関連の用語集２０選

知っておくべき生成AI関連の用語として、以下の20語が挙げられます。

＜基礎＞ ～最低限抑えておきたい重要用語～

• ①生成AI：ユーザーの指示に基づき新たなコンテンツを生成するAI
• ②AI：機械が人間のように知的作業を行うことを可能にする技術
• ③機械学習：大量のデータの認識・識別が可能になるAIの一種
• ④ディープラーニング：自律的に学習し、識別が可能になる機械学習の一種
• ⑤大規模言語モデル(LLM)：ChatGPT等の基盤となる自然言語処理モデル
• ⑥ChatGPT：OpenAIが開発した世界で最も普及している対話型生成AI
• ⑦プロンプト：AIに対する指示や命令文
• ⑧プロンプトエンジニアリング：現代人に必須のAI活用スキル
• ⑨パラメータ：生成AIの能力の高さを表す指標
• ⑩トークン：生成AIに入力するテキストの基本単位
• ⑪画像生成AI：テキスト指示からどんな画像でも作れる生成AIの一種

＜応用＞ ～上級者向けの専門用語～

• ⑫トランスフォーマー：2017年にGoogleが提唱した生成AIの基礎となる技術
• ⑬マルチモーダル：様々なタイプの情報を扱える生成AIの機能
• ⑭ファインチューニング：生成AIに自社データを学習させ、カスタマイズする技術
• ⑮RAG：生成AIに自社データベースを組み合わせて回答させる技術
• ⑯GAN：対立する２つのモデルを競わせて高度な回答を得るAIモデル
• ⑰VAE：画像の認識・学習と新たな画像の生成を可能にするAIモデル
• ⑱ハルシネーション：生成AIが誤った回答を生成する現象
• ⑲プロンプトインジェクション：生成AIから機密情報を引き出すサイバー攻撃
• ⑳ディーフェイク：本物そっくりの人物映像を作り出す技術

それぞれの用語について、わかりやすく紹介していきます。

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＜基礎 ～最低限抑えておきたい重要用語～＞

①生成AI：ユーザーの指示に基づき新たなコンテンツを生成するAI

生成AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれ、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。

近年の急速な技術進歩により、簡単な利用方法で、人間が作成したものと同等、あるいはそれ以上の質のコンテンツを自動で生成できるようになったことから、既存のビジネスや業務のあり方を変えていく存在として、大きな注目を集めています。

既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、例えば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成する等の活用が可能です。

⇒関連記事：【初心者向け】生成AIとは？意味・種類・仕組み・メリットも紹介

②AI：機械が人間のように知的作業を行うことを可能にする技術

AIとは、「Artificial Intelligence(人工知能)」の略称で、コンピューターがまるで人間のように学習・判断・予測などの知的作業を行うことを可能にする技術のことを指します。

例えば、画像を認識し異常を検知する、過去のデータから未来を予測する、依頼を元に文章や画像を作成するなどの様々な活用が可能です。

近年、ビッグデータの蓄積や分析技術の進歩などにより、2020年以降その性能が飛躍的に向上し、幅広い業界・用途での活用が急激に進んでいます。

⇒関連記事：AIとは？定義から歴史・種類・ビジネス活用法・事例まで解説

③機械学習：大量のデータの認識・識別が可能になるAIの一種

機械学習とは、機械が大量のデータを学習し、人間の調整/サポートを受けながら、ルールを改善し、分析や予測を行うAIの一種です。

機械学習では、人間がAIに対して、どこに注目すべきかを指示し、それに基づいてAIが認識・識別タスクを行います。

例えば、猫とウサギを区別させる場合には、人間が「耳が長い方がウサギ」などと区別の基準を伝えることで、AIが猫とウサギの写真を識別できるようになります。

⇒関連記事：AIの学習方法3選｜基礎～機械学習・ディープラーニングまで

④ディープラーニング：自律的に学習し、識別が可能になる機械学習の一種

ディープラーニングとは、大量のデータを学習し、自律的に注目すべき特徴の抽出・ルール改善を行い、分析や予測を行う機械学習の一種です。

人間の脳の神経細胞を模倣した技術であり、人間が指示しなくても自律的に注目すべき特徴を見つけ出し、識別が可能となります。

例えば、猫とウサギを区別する場合には、大量の猫とウサギの画像を学習することで、AIが自動で、「耳の長さに注目するべきだ」と判断し、識別を行えるようになります。

⑤大規模言語モデル(LLM)：ChatGPT等の基盤となる自然言語処理モデル

大規模言語モデル（LLM）とは、膨大な量のテキストデータを読み込ませ、トレーニングされた自然言語処理のためのモデルのことです。

大量の文章のパターンや言語の特徴を理解しており、文章の生成や日常会話など様々な言語タスクを実行することができます。圧倒的なデータ量と学習能力により、人間と変わらない自然な会話や文章を作成できる点が大きな特徴です。

LLMは、ChatGPTをはじめとする現在登場しているほとんどの生成AIサービスのもとになっている技術であり、インターネットにも匹敵する人々の生活に欠かせない技術となっています。

⇒関連記事：LLM(大規模言語モデル)とは？生成AIとの違いや仕組みを解説

⑥ChatGPT：OpenAIが開発した世界で最も普及している対話型生成AI

ChatGPTとは、人間と会話しているような形式でやりとりができるAIツールのことです。

ユーザーの指示に基づき、質問への回答や文章の要約/翻訳、メールや企画書の文書作成などの幅広い知的作業を自動で行うことが可能です。

ChatGPTのGPTとは「Generative Pre-traind Transformer」の略で、本に換算すると約25万冊分以上の、圧倒的に大規模な言語データを事前に学習させることで、従来人間にしかできなかった知的な作業を高精度で実施することが可能となっています。

ChatGPTは、アメリカのスタートアップ企業のOpenAI社により、2022年11月にリリースされました。その後、リリースから5日間で100万人、2ヶ月で1億人と世界最速でユーザーを獲得したサービスとなり、大きな注目を集めています。

ChatGPTの登場は、電気やインターネットの登場と同レベルの産業革命に匹敵すると言われています。ゴールドマンサックスは、今後アメリカの全職種のうち3分の2がChatGPTを代表とする生成AIの影響を受け、世界の年間GDPを7%引き上げる可能性があると発表しており、国内外の多くの企業が業務への活用を進めています。

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⑦プロンプト：AIに対する指示や命令文

AIにおけるプロンプトとは、AI、特に生成AIに与える指示/命令文のことです。

例えば、「以下の文章を要約して」「以下の目的を達成するコードを書いて」などがプロンプトです。

生成AIを使いこなし、期待する回答・出力を得るには、このプロンプトを上手に書く必要があり、プロンプトの質によって出力の精度は大きく左右されます。

そのため、目的や状況に応じたプロンプトを書く技術や方法は「プロンプトエンジニアリング」とも呼ばれ、効率的に働きたい現代人に必須のスキルとなっています。

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⑧プロンプトエンジニアリング：現代人に必須のAI活用スキル

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIに与える指示/命令文であるプロンプトを開発するスキルのことです。

生成AIから望ましい回答を引き出すことができるか否かは、適切なプロンプトを作成することができるか否かにかかっています。

生成AIを活用することが当たり前になりつつある現代において、全ての人が身に付けるべき重要な能力となっています。

⇒関連記事：プロンプトエンジニアリングとは？ChatGPT推奨のコツ8選を紹介

⑨パラメータ：生成AIの能力の高さを表す指標

パラメータとは、ChatGPTなどの生成AIのモデルが学習する際に処理可能な変数の数のことです。わかりやすく言うと、生成AIモデルの能力の高さを示した値を指します。

パラメータ数が多いほど、そのモデルは大量のテキストデータを学習しており、複雑なタスクの実行や専門的な質問への回答も高精度で出力できる可能性が高まります。

例えば、ChatGPTの無料版に搭載されているGPT-3.5のパラメータ数は3,550億、有料版に搭載されている最新モデルのGPT-4のパラメータ数は5,000億～数兆と推定されています。

⑩トークン：生成AIに入力するテキストの基本単位

トークンとは、ChatGPTなどの生成AIに入力するテキストの基本単位のことで、テキストを一つの意味のあるまとまりに分けたものです。

例えばChatGPTの場合、英語では1単語≒1トークンとなります。日本語の場合のトークン数は、ひらがなか漢字かによっても異なるので一概には言えませんが、大体1文字≒1～3トークンとされています。

トークンは、生成AIに入力できる文字数の制限や利用料金にも影響するため、生成AIを利用する上で押さえておくべき重要な概念です。

⑪画像生成AI：テキスト指示からどんな画像でも作れる生成AIの一種

画像生成AIとは、ユーザーがテキストでの指示や参考画像の添付などを行うと、その内容に基づき新しい画像を生成してくれる生成AIの一種です。

画像生成AIは、かなり高品質な画像をリアルタイムで生成することができるため、広告・ゲーム・映画などの幅広い業界で活用が進んでいます。　

その品質の高さから、アメリカ・コロラド州で開催されたアートコンテストで、画像生成AI「Midjourney」を用いて作成された絵が、１位を獲得したというニュースが世界的に話題となりました。

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応用 ～上級者向けの専門用語～

⑫トランスフォーマー：2017年にGoogleが提唱した生成AIの基礎となる技術

トランスフォーマーとは、GPTなどの大規模言語モデルを構築するための基礎となる技術のことです。ChatGPTをはじめとする多くの生成AIの基盤となっています。

文章中の単語同士の関連性を的確にとらえることで、長い文章の内容も正確に把握することができます。

これにより、複雑な質問への回答や長文の要約・翻訳など、難易度の高い言語処理タスクも可能となっています。

⑬マルチモーダル：様々なタイプの情報を扱える生成AIの機能

マルチモーダルとは、生成AIがもつ大きな特徴の一つで、文章、画像、音声など複数の手段でインプットし、それに基づいてより高度なタスクを実行できる機能のことです。

例えばChatGPTは、テキストだけでなく、画像や音声など様々なデータを認識し、回答することができます。

マルチモーダルにより、インテリアの写真を読み取らせて改善案を提案させたり、視覚障がい者をサポートするなど、生成AIの活用の幅が大きく広がります。

⑭ファインチューニング：生成AIに自社データを学習させ、カスタマイズする技術

ファインチューニングとは、生成AIがデータを学習する方法の一つです。生成AIの提供するAIモデルに、自社のデータなど特別なデータを学習させることで、モデル自体を特定の目的に専門特化したオリジナルなものにアップデートすることができます。

これにより、自社の業界や事業領域、特定のタスクに対して精度高く活用可能な自社専用の生成AIを構築することが可能となります。

⇒関連記事：生成AIのファインチューニングとは？メリット・やり方も紹介

⑮RAG：生成AIに自社データベースを組み合わせて回答させる技術

RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは、生成AIが質問に回答する際に、生成AIのデータベースに加え、膨大な自社のデータベースから情報を検索し、回答させるように自社データを組み込む手法のことを指します。

ユーザーが、生成AIを搭載したアプリケーションに質問を入力すると、社内データベースや外部情報を検索して、適切な情報を取得し、取得した情報と質問内容をもとに生成AIが最適な回答を導き出す仕組みです。

⑯GAN：対立する２つのモデルを競わせて高度な回答を得るAIモデル

GAN（敵対的生成ネットワーク、Generative Adversarial Networks）は、「生成モデル（Generator）」と「識別モデル（Discriminator）」という2つのモデルを競わせて、AIにより高度で正確な学習をさせるモデルのことです。

(i) 偽物の絵画を描く人（生成モデル）と(ii) それを見破る鑑定士（識別モデル）がそれぞれ、(i) 本物と見分けがつかないハイクオリティな絵画を作成するスキルと(ii) 本物と偽物を見分ける能力を高め合うかのように、競争のプロセスを経ることで、よりリアルな画像や自然な文章などを生成することが可能となります。

GANの技術は、絵画などの芸術作品の制作、ゲームの背景やキャラクターの作成、映画の特殊効果など、多岐にわたる分野で応用されています。

⇒関連記事：生成AIの4つのモデルを比較｜特徴や画像生成サービス5選も紹介

⑰VAE：画像の認識・学習と新たな画像の生成を可能にするAIモデル

VAE（variational autoencoder）とは、生成AIが画像データを認識・学習し、新たな画像を生成するためのモデルです。

VAEは、「エンコーダ」と「デコーダ」という2つのモデルから構成されます。エンコーダでは、学習すべき画像データを特徴的な部分に絞って圧縮します。その後、圧縮されたデータから元のデータを再構築するデコーダという過程を経て、新たな画像を生成します。

デコーダにおいては、AIが入力データの生成過程を学ぶことで、新たな画像を作り出すことができるようになります。

⑱ハルシネーション：生成AIが誤った回答を生成する現象

ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる誤った情報/アウトプットを真実のように堂々と生成する現象のことです。　

例えば、高度な専門性を要する分野での回答や定量データの抽出や計算において、ハルシネーションが多く見られる傾向にあります。

ハルシネーションによる被害を防ぐためには、生成AIの回答をうのみにせず、回答内容をしっかりとダブルチェックすることが重要となります。

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⑲プロンプトインジェクション：生成AIから機密情報を引き出すサイバー攻撃

プロンプトインジェクションとは、悪意あるユーザーが、ChatGPTなどの生成AIに、特殊な指示や質問を入力することで、本来公開すべきでない機密情報やデータを引き出すサイバー攻撃の一種です。

2023年2月には、米国の大学生がマイクロソフト社のBingに搭載される生成AI検索エンジンに対し、プロンプトインジェクションを行い、非公開の指示やBingチャットの開発用コードネームを引き出すことに成功したなど、実際に機密情報が流出する事例も存在します。

⑳ディーフェイク：本物そっくりの人物映像を作り出す技術

ディープフェイクとは、「ディープラーニング」と「フェイク」を組み合わせて作られた造語で、AIを用いて、本物そっくりの架空の映像や音声を作成する技術です。

人の顔や声を非常にリアルに模倣することができるため、実際には存在しない人物の動画や、著名人が言ったことのない言葉を話す動画を作ることができます 。

ディープフェイクは、広告・マーケティング向けの映像・音声の作成や映画などの動画コンテンツ制作など多岐にわたり活用されています。

しかし、本物そっくりの映像を比較的容易に作り出せることから、虚偽情報の拡散、詐欺、名誉毀損、プライバシー侵害など、様々なリスクも存在するため、倫理やモラルにのっとった活用をしていくことが求められています。

⇒関連記事：ディープフェイクとは？活用方法・3大リスクと対策・事例も紹介

生成AIと従来のAIの違い

生成AIと従来のAIの最大の違いは、生成AIが新たな情報を「生成」するのに対し、従来のAIは既存の情報を「識別」する点にあります。

そのため、従来のAIはデータの識別・解析・予測などの限定的な業務に活用されていたのに対し、生成AIは、企画書の作成・デザイン・コーディングなどの幅広い業務への活用が可能です。

また、生成AIの特徴として、従来のAIに比べ、専門知識がない人でも、簡単な条件を与えるだけで手軽に活用可能という点も挙げられます。

生成AIと機械学習・ディープラーニングの違い・関係性

生成AIと機械学習やディープラーニングとの違い・関係性を図に表すと上の通りです。

• 機械学習：大量のデータを学習し、人間の調整/サポートを受けながら、ルールを改善し、分析や予測を行う技術
• ディープラーニング：大量のデータを学習し、自律的に注目すべき特徴の抽出・ルール改善を行い、分析や予測を行う技術
• 生成AI：既存のテキストや画像から全く新しい文章・画像・音声・動画を作成する技術

【図解】生成AIの仕組みとは？

生成AIがユーザーの質問や指示に基づき、文章や画像などのアウトプットを生成するまでの仕組みを図に表すと上の通りです。

ユーザーが生成AIに質問すると、生成AIは、学習済みの大量のデータの中から関連度の高い最適な答えとなる箇所を抽出し、それをもとに回答を出力します。その際、ディープラーニングという機械学習の手法を用いて、自らデータを学習し、人間が教えていないアウトプットを新たに生み出すこともできます。

これにより、生成AIは、人間が思いもつかないようなクリエイティブな文章や画像を生成することができます。