生成AIのプロセスについて
2024年8月5日
生成AIの仕組みをシンプルに、各ステップごとに分かりやすく説明します。
1. データセット
何か？
データセットは、AIが学習するための大量の情報の集まりです。生成AIが何かを生成するには、その分野についてたくさんの例を学習する必要があります。このデータには、例えば以下のようなものがあります：
- テキストデータ（本や記事、会話の内容）
- 画像データ（写真やイラスト）
- 音楽や音声データ（曲や人の話し声）
目的
生成AIは、これらのデータからパターンや法則を学び、どのように文章や画像、音楽を作り出すかの「ヒント」を得ています。
2. ニューラルネットワーク（学習）
何か？
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路を真似たAIの仕組みです。生成AIはこのネットワークを使って、データの中にあるパターンを学習します。
- ネットワークは何層もの「層（レイヤー）」で構成されており、各層が次第にデータを加工して、意味のある情報に変換していきます。
- データの中に「犬の写真がある」「犬の写真には特定の形や色がある」などの特徴を見つけ出すことができます。
目的
ニューラルネットワークが学習を終えると、特定のテーマ（犬や花など）について、パターンや法則が理解できるようになります。この知識が、AIが新しいコンテンツを生成する際の「基本的なルール」となります。
3. 生成プロセス
何か？
生成プロセスでは、AIが学習したルールやパターンを基に新しいコンテンツを作り出します。例えば、ユーザーが「犬の絵を描いて」と要求すると、AIは学習した犬の形や色のパターンを参考にして、独自の犬の絵を作成します。
仕組み
生成プロセスは以下の流れで進みます：
- ユーザーの要求（例えば「文章」や「画像」など）を受け取る。
- ニューラルネットワークで学習した情報を基に、内容を考え出し、組み合わせる。
- 最終的な結果を生成して、ユーザーに返します。
4. 出力（テキスト、画像、音楽など）
何か？
出力は、生成プロセスを経てAIが実際に作り出したものです。具体的には、以下のようなものが出力として得られます：
- テキスト：詩や記事、質問への答え
- 画像：犬や花の絵、景色などの写真のような画像
- 音楽や音声：メロディーや会話の音声など
目的
出力されたコンテンツは、ユーザーが要求した内容に沿っており、AIが生成した新しい創作物として提供されます。
まとめ
このプロセスを通じて、生成AIは「学んだデータ」から「新しいコンテンツ」を生み出せるようになります。具体的には：
- データセットで情報を集めて学ぶ
- ニューラルネットワークでその情報の法則やパターンを理解する
- 生成プロセスでユーザーのリクエストに応じた内容を考え出す
- 出力として、新しい文章や画像、音楽を提供する
この流れで、生成AIはクリエイティブな成果物を生み出すことができます。