この記事でわかること
●コンテンツ生成の仕組み
●生成AIと著作権の関係
●AIの生成が失敗することもある
●希望した生成結果を得るコツ
1.はじめに
みなさん、こんにちは！
生成AIってどうして色んなものを作り出せるのか不思議だよね!?
生成AIって便利だけど、仕組みがどうなってるかわからないと不安もあるよね。
難しい言葉ばかりで…と、思っている人もいるんじゃないかな？
生成AIは、色々なものを生み出してくれる日常生活に活用できる便利なツール※ですが、文章生成や画像生成など、作品をどうやって作っているんでしょう？
※生成AIができることの詳細は、こちらの記事を参考にしてね。
この記事ではシェフと料理に例えて、ちょっと不安な生成AIの仕組みをわかりやすく解説します！
生成AIの仕組みを知れば、あなたの不安も少しは解消されるはず！
専門用語はほとんど使わず、やさしく解説していくので、リラックスして読み進めてくださいね！
2.学習（材料集め）
生成AIの仕組みで、まず最初に必要なのは「学習」です。シェフに例えるなら、レシピを考えるために、お料理を勉強することですね。
生成AIの仕組みでは、大量のテキストや画像などを読んで言葉の使い方やルールを学びます。
本、インターネットの記事、SNSの投稿など…色んなコンテンツを大量に学習しています。
シェフが色んな料理本を読むように、AIもたくさんのデータから言葉のルールを学んでいくんですね。
シェフが多くの食材や調味料とレシピを知っていれば多彩な料理が作れるように、AIも多くのデータを学ぶほど、生成できる文章や画像の幅が広がって、色々な作品を作ることが出来るようになるんですよ。
生成AIの仕組みは、材料を集めるところから始まるんだね！
3.コンテンツ生成の仕組み（仕込みと調理）
生成AIが文章生成や画像生成を行う仕組みを、料理に例えると「仕込みと調理」です。
シェフは、開店の準備をして、お客が来たら注文に応じて料理を作りますよね。
生成AIの仕組みでは、生成AI（シェフ）は、学んだデータ（レシピ）をもとに、人間（お客）からの指示に基づいて、新しい文章や画像（料理）を作ってくれるんです。
これが生成AIの仕組みです。料理に例えてみると、意外とシンプルでしょう？
文章生成AIの仕組みを料理に例えると、「カレーライスを作って」という注文について、シェフが「ご飯、カレーソース、野菜や肉」を使ってカレーを作るように、生成AIも「文法、単語、情報」を使って文章を作ります。
シェフが注文に応じて様々な料理を作るように、AIが必要な単語やフレーズを選んで文章や画像を組み立てているのが、生成AIの仕組みなんですね。
生成AIの仕組みって、データを料理しているみたいな感じなんだね！
面白い！
4. アレンジ能力（レシピのバリエーション）
シェフが勉強してレシピを考えて新たな料理を作るように、生成AIも「覚えたパターン」から新しい文章や画像を創作します。
覚えた「少し辛いカレー」をベースに、スパイスを加えてもっと違う味にできないかな？と考えて「激辛カレー」にアレンジするように、生成AIも文章や画像をアレンジすることができます。
画像生成AIを例にすると「月で跳ねるうさぎの絵を描いて」という指示に対して、生成AIは「月」「跳ねる」「うさぎ」のデータをたくさん学習していますが、覚えたデータをそのまま出すのではなく、覚えたパターンを組み合わせて新しい絵を描いてくれます。
これが生成AIの仕組みの一部です。AIは学んだ情報をもとに新しい作品を作ることが出来るんですね。
※画像は実際にCanvaというツールの画像生成AI機能を使って描いたものです。ネットで「Canva」と検索してみてね。
5. 生成AIと著作権（同業者との関係）
シェフがカレーを作るときは、色んなレシピを参考にオリジナルのカレーを作りますよね。
生成AIも同じように、たくさんのレシピ（みんなの作品）を学んで、新しい料理（作品）を作ります。
でも、これには注意も必要なんです。
生成AIが作った作品が他人の作品とそっくりの場合、「レシピの丸写し」と同じことに…。生成AIの仕組みでは、確率的に材料を集めてくるので、結果的に「レシピの丸写し」になってしまう可能性があって、それが著作権侵害に当たる可能性があることになってしまうんです。
※詳細は、文化庁のAIと著作権についてというページに掲載されていますので、参考にしてください。
見た目も味もまったく同じ料理を提供してるレストランがあったら、本家のレストランのシェフは苦情を言いたくなりますよね。レシピの丸写しにならないように、人間がアレンジしてオリジナリティを持たせることが重要なんですね。
まったく同じは嫌だよね！
ちゃんと自分でアレンジして、オリジナリティを高めよう！
6.AIの生成が失敗することもある（シェフも手が滑る）
シェフも材料を間違えたり、調味料を入れすぎたりして、時々料理を失敗するように、生成AIも「間違った情報」や「適当表現」を作ってしまう事があります。
これはAIが学んだデータ（材料、レシピ）に間違いがあることもあれば、レシピに書かれている内容が少なすぎて、AIが過去のパターン（さじ加減）を推測して、作品（料理）を作ってしまう状況です。
例えば、シェフが「たらこパスタ」の注文で、辛子明太子を間違って材料にしてしまったら…？お客は、違うパスタにがっかりしますよね。
ぼく、辛いのは食べられないぴょん…
デザートの「ケーキ」の注文を「ケーキと言えば、ショートケーキだよね！」とシェフが確認しないで提供したら、お客は本当はチョコレートケーキが食べたかったんだ…と、さらにがっかり。
このように、生成AIが学習を頑張っても、出す答えが100%正しいとは限らないんです。
出来るだけ具体的に情報を伝えてあげる必要があったり、人間が確認して修正することが大切なんですね。
7.希望した生成結果を得るコツ（シェフとお客の関係）
シェフが失敗しなくても、例えば、お客が「何か美味しいものを作って!」とあいまいな注文をした場合はどうでしょう？シェフは腕をふるって、自分で何か?考えて料理を作りますよね。ですが…
お客が出てきた料理を「美味しい！」と思うかは、実際わからないですよね。
お客は実は丼物が食べたかった。それなら「親子丼を作って!」と初めから具体的に頼んでいれば、シェフは自慢の腕で美味しい親子丼を作ってくれたでしょう。
それと同じで、生成AIにも具体的に指示を出すと、希望に合った結果を得やすいです。
この、詳細な注文（指示）のことを「プロンプト」って言います。
※「プロンプト」についての詳細は、こちらの記事を参考にしてね。
生成AIの仕組みでは、何か作業をしてもらうときに、出来るだけ細かく指示をすることが大切なんですね。
なるほど！
具体的な指示が上手く生成するコツなんだね！
8.学習の進化（シェフの成長）
シェフがたくさんの経験を積んで料理の腕を上げるように、生成AIも新しいデータを学んでどんどん成長していきます。
シェフが新しい料理を学んでレパートリーを増やしたり、トレンドに合わせてメニューをリニューアルするように、AIも新しいパターンやルールを見て賢くなるし、時代に合わせて新しいデータを学習しています。
生成AIの仕組みは、「継続的に学習する」ことで、日々進化しているんですね。
シェフのレシピブックがどんどん分厚くなって、多彩な料理が作れるようになるのと同じですね！
9.まとめ
いかがでしたか？
ここでの解説は、あくまで生成AIの仕組みの一部ですが、料理に例えたことで、文章や画像を作る生成AIの仕組みを具体的にイメージできたのではないでしょうか？
AIは時々失敗することもあるし著作権の課題もありますが、常に進化し続けているし、人間と共同作業することで、より良い結果を生み出せることがわかりました。
生成AIを「シェフ」とすると、どんな料理（文章や画像）も「あなた次第で作れる魔法のレストラン」ですね！
生成AIの仕組みと使用時の注意点を理解したら、前向きな気持ちで生成AIを日常生活に取り入れられますね。上手に使いこなしていくコツは「プロンプト」です。
プロンプトの使い方は、他の記事でわかりやすく紹介していますので、ぜひ参考にしてください！
生成AIの仕組みを理解して、ぼく、ちょっと安心したよ！
うんうん！
「プロンプト」っていう指示のコツをつかんだら、上手に生成AIと付き合っていけるね！
