AIの概要
AI（Artificial Intelligence）は、日本語で人工知能や電子頭脳と訳され、人間の知能を模倣したコンピューターシステムです。
AIのベースとなる技術には、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどがあります。
機械学習（Machine Learning）は、大量の学習データから、データの関連性やパターンを学習させることで、データを解析するためのルールを獲得するデータ解析技術です。
AIの学習機能は、近年目覚ましい進歩を遂げていて、AIの中核技術に位置付けられているということもあり、注目を集めています。
ディープラーニング（deep learning）は、機械学習のひとつでニューラルネットワークを使用して、高度なパターン認識や予測を行う技術です。
データを多層の階層構造として分析し、関連付けて学習する技術です。
教材として与えられる学習データの量と質は、AIの能力に重要な影響を及ぼします。
日常使われる言葉だけでなく、政治、経済、金融、製造、販売、医療など、あらゆる分野の専門用語を蓄積することで、汎用性を高めることが可能となります。
ビジネス分野においては、特定の企業や組織独自の用語や技術に特化した、データの蓄積が必要になることもあります。
2022年11月に一般公開されたChatGPTは、僅か2カ月の期間で1億人のユーザを集め、世界中で注目の的になっています。
AIの研究は1950年代に始まりましたが、これまで人工知能という概念だけが一人歩きするだけで、目立った成果はあがってきませんでした。
50年以上の歳月を費やして研究が重ねられ、2000年代に入るとインターネットが普及して、コンピュータの性能が劇的に向上することになります。
インターネットから膨大な学習データを入手することで、ディープラーニング（深層学習）や機械学習の実現が可能となり、AI技術を推し進める環境が整ってきたと言えます。
2012年には、スタンフォード大学の共同研究で、猫の画像をAIが認識出来ることが確認され、ここからAI技術の進歩が飛躍的に進むきっかけになります。
2016年には、AlphaGoと呼ばれるシステムが、ヨーロッパ囲碁王者と対局し、圧倒的な勝利を収めたことが発表されました。
囲碁という特定の分野ではありますが、最高峰の能力を持つ人間にAIが圧倒したことは歴史的な快挙です。
既に、大規模言語処理モデルとしては、多くの人が利用するGoogle翻訳などが実用化され、検索履歴の情報を利用したネット広告の出稿などにも利用されています。
ChatGPTの出現により2023年は、AIの本格的な普及によって、第二次情報革命が始まる年となり、我々の生活や仕事は激変していくことになりそうです。
今から10年後には、人が行っていたことを、AIが代わりに行う時代がやってくると予想され、便利になる代償として多くの人が仕事を失うことになるリスクも抱えています。
やりたくなくても誰もがAIを学んで、生活防衛策を講じなければならない時代がやってきました。
■文章生成AI
文章生成AIはライティング系AIとも呼ばれ、自然言語処理と機械学習を用いた大規模言語モデルで、人間のような自然な文章を生成するツールです。
あらゆるジャンルに対応した複雑な文章を生成することが可能です。
この技術は、自然言語処理を用いて大量の学習データを学習し、あらゆるジャンルに対応した複雑な文章を生成するものです。
利用者は関連する情報やキーワードを入力するだけで、AIが自動で文章を作成してくれるものです。
ツールを利用することで、コンテンツ制作にかかる時間と労力を大幅に節約できるだけでなく、生産性も向上します。
短時間で多くのことを成し遂げることができるため、利用者にとって大きなメリットを提供するものです。
しかし、AIは万能なツールではありませんので、当然のことですがデメリットも存在します。
AIは創造性に欠けるため、現状においては新しいことや、画期的なことを考え出す能力がありません。
理由はインターネットなどに存在する、既存の情報に基づいて文章を生成しているためです。
また、インターネット上には誤った情報も多数存在するため、作成された文章にも誤った情報が反映されるリスクがあります。
そのため、文章生成AIを使う前に、メリットとデメリットの両方を考慮することが重要です。
しかし、この技術はコンテンツを迅速かつ効率的に生成するため、強力なツールとして活用することが出来ます。
ツールの限界を認識して利用することで、コンテンツマーケティングにおける便利なツールになるでしょう。
AIが生成した文章をそのまま利用する、というよりも参考資料として活用する方法を模索すべきでしょう。
質の高いコンテンツを作るためには、自分の経験や意見を反映させて、差別化を計ることで付加価値を生み出します。
文章生成AIは、ChatGPTのように利用者とAIがチャットによって対話するものと、用途が特定された複数のテンプレートを利用するものに分類されます。
■画像生成AI（Text to Image）
画像生成AIは、生成したい画像の条件を入力すると、与えられた条件に従って画像を生成するツールです。
2022年のOpen AIからリリースされた画像生成ツールDALL-E2は、高品質な画像を生成するツールとして大きな話題を集めました。
DALL-E2に続いて、MidjourneyやStable Diffusionといった、画像生成ツールが次々とリリースされ、2022年は、画像生成AIの幕開けの年となります。
十年前の2012年には、スタンフォード大学によって、AI技術によるネコの画像を認証する研究成果が発表されました。
当時の研究では、画像を認証することは出来ても、画像を生成することは出来ませんでした。
画像生成技術は、画像認証から十年間に及ぶ研究によって生み出されたものです。
画像生成は、生成する画像の条件（Text）をテキストエンコーダによってベクトル（数値データ）に変換され、ベクトルを画像生成器によって画像に変換する仕組みです。
■音声認識AI（Speech-to-Text）
音声認識はYoutube動画、音声ファイル、マイクからの音声を文字に変換する機能です。
Youtubu動画を音源として文字起こし、字幕、要約などが可能になります。
会議の音声を録音した音声ファイルから議事録を作成したり、顧客からの電話による問い合わせに音声で応答することも出来ます。
PCやスマホでは、キーボードやマウス操作に代わって音声で操作することも出来るようになりました。
キーボード操作は用途が多く全てを音声操作に置き替えることは難しいかもしれませんが、マウス操作はタッチパッドの利用が浸透すれば必要性を失うことになりそうです。
文字起こし機能は、GoogleドキュメントやGoogleクラウドのサービスで利用可能です。