生成 AI は AI の一種で、コンテンツの作成をサポートするものです。創造性や生産性を高め、知識を増やすのに役立ちます。
この記事では、生成 AI に関して次のような内容を説明します。
- 生成 AI の概要と仕組み
- 生成 AI を使用する方法およびその回答の精度を評価する方法
- Google による AI 開発の取り組み
生成 AI の概要
生成 AI は機械学習モデルの一種です。生成 AI は人間ではないので、自分で考えることも感情を持つこともできませんが、パターンを見つけ出すのが得意です。
これまで AI は、情報を理解して推奨するために使用されていました。今の生成 AI は、画像、音楽、コードなどの新しいコンテンツの作成にも役立っています。
機械学習モデルのトレーニングの仕組み生成 AI などの機械学習モデルは、観察とパターン マッチングのプロセスを通じて学習します。このプロセスは、トレーニングと呼ばれています。たとえばモデルは、スニーカーとは何かを理解するために、何百万枚ものスニーカーの写真を使ってトレーニングされています。そして時間の経過とともに、スニーカーとは人間が足に履くもので、靴ひも、靴底、ロゴがついていることを認識します。
モデルは、トレーニングを通して次のようなことができます。
- 「ヤギの飾りがついたスニーカーの画像を生成」などのメッセージを入力としてを受け取る。
- スニーカー、ヤギ、飾りについて学習したことを結びつける。
- 以前に似たような画像を参照したことがなくても、画像を生成する。
生成 AI と大規模言語モデル（LLM）は、同じテクノロジーに属するものです。生成 AI はあらゆる種類のデータでトレーニングできますが、LLM では、トレーニング データの主要なソースとして単語が使用されます。
LLM を活用した生成 AI（Gemini、生成 AI による検索体験など）では、ユーザーからのメッセージとそれまでに生成したテキストに基づいて、次にどの語句が続く可能性が高いかを予測できます。LLM は、トレーニングで習得したパターンに一致する、次に考えられる単語を柔軟に選択できます。この柔軟性により、クリエイティブな回答を作成できるのです。
たとえば「ハリー [空白]」というフレーズの空白を埋めるように指示すると、次の単語は「スタイルズ」か「ポッター」であると予測する可能性があります。
生成 AI の使用方法
重要: 生成 AI を活用した Google 提供の機能は、クリエイティブな活動を始めるのに役立ちますが、ユーザーの活動をすべて代行するものではなく、クリエイターの役割を意図したものでもありません。
以下に、生成 AI を活用する 3 つの方法を紹介します。
- 創造性に富んだアイデア出しを行う。たとえば、お気に入りの映画の続編を書くアイデアを得るなどです。
- 答えられないと思った質問をする。たとえば、「ニワトリと卵、どっちが先にできた？」と尋ねてみます。
- もっと便利に活用する。書き上げた物語のタイトルを提案してもらったり、画像から動物や昆虫の種類を特定してもらったりします。
生成 AI で新たなものを探索、創作、学習する際には、責任を持って使用することが重要です。詳しくは、生成 AI の使用禁止に関するポリシーをご覧ください。
AI は間違える可能性がある（間違えるものである）生成 AI は試験運用版で現在も開発が進められているため、間違える可能性があり、実際間違えます。
- 作り話をすることがある。生成 AI がもっともらしい回答を作り出すことを「ハルシネーション」と呼びます。ハルシネーションが起きるのは、Google 検索がウェブから情報を取得するのとは異なり、LLM は情報をまったく収集しないからです。LLM は、ユーザー入力に基づいて次に来る単語を予測します。
- たとえば、「2032 年ブリスベン夏季オリンピックの女子体操で優勝するのは誰？」と尋ねれば、大会がまだ開催されていないのに回答します。
- 誤解する可能性がある。生成 AI が言葉を誤って解釈し、意味が変わってしまうことがあります。
- たとえば、洞窟に住むコウモリ（bat）について詳しく知りたいと思って「bat」について質問すると、野球、クリケット、ソフトボールで使用する「バット」について答えることがあります。
生成 AI ツールから得られる回答については、批評するつもりでとらえてください。Google やその他のリソースを使用して、事実として示されている情報を確認するようにします。
不適切な回答を見つけた場合はご報告ください。Google の生成 AI プロダクトの多くは、報告ツールを備えています。皆様からのフィードバックは、モデルの改良と生成 AI の利便性向上に役立てさせていただきます。
Google の生成コード機能はまだ試験運用中であるため、提案されたコードやコーディングに関する説明はご自身の責任で使用してください。コードを使用する前に、すべてのコードにエラー、バグ、脆弱性がないか慎重にテストしてください。ライセンス要件（オープンソースのコード リポジトリの引用がある場合など）は、ご自身の責任で遵守していただく必要があります。詳細
Google による AI 開発の取り組み
Google は 2018 年に、すべての人にとって世界をより良くするツールを構築するために、AI に関する一連の原則を策定しました。これらの原則は、社会が抱える大きな課題に責任ある方法で対処できる、強力なテクノロジーを開発するという Google の目標を表しています。
たとえば、Google は次のために AI を使用します。
- 気候変動を抑制する取り組みを支援する（車両の二酸化炭素排出量を抑えるために交通渋滞を減らすなど）
- 自然災害を予測、監視する（20 か国以上で洪水を予測する、山火事の範囲をリアルタイムで追跡するなど）
- 医療に関するイノベーションをサポートする（結核検査を利用しやすくする、乳がんの早期発見を支援するなど）
Google の原則には、Google が AI を利用して追求することはない分野（全体に危害を及ぼすテクノロジーや、国際法や人権を侵害するテクノロジーなど）も挙げられています。
Google 検索における生成 AI 機能と、生成 AI のベースとなる機械学習テクノロジーを開発、改善するために、Google は、ユーザーの Google 検索の利用情報を活用しています。これには、ユーザーが検索した内容や、高評価 / 低評価などのフィードバックも含まれます。人間によるレビューは、Google が責任を持って検索結果やプロダクトの質を評価し、改善するためのさまざまな方法の一つです。
トレーニングを受けたレビュアーが Google 検索の機械学習モデルの品質向上に取り組む際、Google では、ユーザーのプライバシーを保護するために、以下のようなさまざまな対策を講じています。
- レビュアーが確認して注釈を付けるデータは、ユーザーのアカウント情報から切り離されます。
- 自動化ツールにより、さまざまな個人情報や機密性の高い情報を認識して削除します。