• 「生成AIを自社で開発したいけど、どこから手をつけていいか分からない」

• 「開発する上での注意点は何？」

など、お悩みではないでしょうか。実際、生成AIの世界は奥が深く、一見すると難しそうに感じるかもしれません。しかし、一歩一歩進めば、少しずつ構築は進むものです。

この記事では、生成AIの特徴から開発の手順、そして注意すべき課題までを詳しく解説します。自社での開発への一歩を踏み出すきっかけになれば幸いです。

生成AIを使った開発の特徴と強み

生成AIは、人間の指示にしたがって、テキスト、画像、音声、データ、プログラミングコードなど、様々なコンテンツを生成する能力を持つAIの一種です。その特徴と強みについて、以下の2つの観点から詳しく見ていきましょう。

• ジャンルを問わずさまざまなコンテンツが作れる

• 従来のAIよりも創造性に優れている

ジャンルを問わず様々なコンテンツが作れる

生成AIの最大の特徴は、その多様性にあります。ChatGPTやDALL-Eなど、世界中で注目を浴びている生成AIは、人間の指示ひとつでテキストから画像、音声、データ、プログラミングコードまで、あらゆるジャンルのコンテンツを創りだすことが可能です。

まるで、一人の芸術家が絵画、音楽、詩、彫刻、映像作品など、あらゆるジャンルの芸術作品を自由自在に創造するようなものです。玄人には及ばないレベルではあるものの、十分に使える精度を手軽に、という点は生成AIの強みと言えるでしょう。

従来のAIよりも創造性に優れている

生成AIと従来のAIとの違いは、先に触れたような多様性から生まれる「創造性、クリエイティビティ」にあります。

従来のAIは、主にパターンを読み取り、その中から最適なデータを選ぶという役割を果たしてきました。この場合、ある程度のパターンが確立されている問題に対しては非常に有効です。

しかし、新たな価値を生み出すという観点からは、その能力は限定的でした。

それに対して、生成AIはディープラーニングを活用し、パターンを学習するだけでなく、そこから新たにデータを作り出すことができます。例えるなら、既存のレシピを学びつつ、その知識を基に新たな料理を創りだす料理人のようなもの。生成AIは、従来のAIが持つ「答えの予測」から一歩進んでいることこそ、生成AIのすごさであり、その開発における魅力とも言えるでしょう。

生成AIを開発する際の主な流れ

生成AIを開発する際には、主に以下の流れで進めます。

1. 要件定義・利用目的の策定

2. 必要な情報やデータを集める

3. モデル開発

4. システム開発

要件定義・利用目的の策定

最初に行うべきは、何に使える生成AIを作りたいかをまとめる要件定義と利用目的の策定です。旅行の計画を立てる際に、どこに行きたいのか、何をしたいのかを決めるのと同じです。

• 目的の明確化

• ターゲットユーザーの特定

• 成果物の要件

など、生成AIを開発する際も、何を作りたいのか、どのような機能を持たせたいのかを明確にすることが大切です。このフローはよく飛ばされたり、曖昧にされたりしますが、以下の理由から徹底的に決めておくことをおすすめします。

• 開発チームが共通のビジョンを持てる

• 必要な機能やアプローチに焦点を当てられる

• 目標に沿って進んでいるかどうかを評価しやすくなる

• 必要に応じて調整を行える

• リソースを効率的に分配できる

• 期限内にプロジェクトを完了させるための指針となる

必要な情報やデータを集める

次に、作りたいものにより異なるデータを集めます。例えば、何かを識別する生成AIを作る場合、識別の根拠となる画像やデータが必要となります。

このデータは、AIが学習するための材料となるため、質と量の両方が必要です。例えば、在庫データから売り上げを予測し、施策を打ち出すAIを作るなら、以下のデータを用意します。

このデータを集め、適切に処理することで、精度の高い売り上げ予測モデルを構築するための基盤を作ります。

モデル開発

次に、生成AIが物事を識別・判断し、新たに情報やデータを作る際の仕組み、つまりモデルを開発します。どのような手順で料理を作るのかを決めるのと同じように、AIがどのような手順でデータを生成するのかを決めます。

ただ、初心者の場合、AIが作れるようなサービスを活用するのも1つの手段です。ここで挙げられるのは、一気に話題となったChatGPTでしょう。OpenAIのGPTモデルをファインチューニングし、特定の業務データに基づいたトレーニングを行うことが考えられます。

もっと詳しく言えば、モデルの種類にはロジスティック回帰、二分探索、ランダムフォレスト、サポート媒介生物マシン（SVN）、多層パーセプトロン（MLP）、k近傍法（K-NN）、CNN、RNN、LSTMなどがあります。

先に触れた例として、売り上げ予測をさせるには以下のモデルを検討します。

非線形とは、入力と出力が直線的な関係ではないことを指します。言い換えると、変数間の関係が直線（線形）では表現できない複雑な関係のことです。

コーヒーの温度が冷める速度は、非線形の例です。コーヒーが熱いうちには温度も急速に下がりますが、室温に近づくにつれて温度の下降速度が遅くなります。コーヒーの温度と時間の関係が直線的ではなく、初めは急激に、後はゆっくりと変化するためです。

モデル開発の手順

なお、GPTモデルを使う場合でも、同様の流れが一般的です。

システム開発

最後に、生成AIのモデルが完成したら、生成AIがきちんと作動する環境を作ります。詳細なプログラミング知識が必要となるため、そうしたシステム開発の土壌がある程度パッケージ化されているサービスを利用するのも1つの手です。

例えば、LINEのようなメッセージングアプリでAIを活用する場合、その開発環境も同社のサービスで提供されています。多くの場合、デプロイの時点でつまづくことがあるため、しっかりとどこまで提供するのかまで決めておくと安心です。

なお、ここまで触れたように、開発には時間とコストがかかります。

そのため、自社で開発するか、開発を外部に委託するか、または既存のAIサービスを利用するかなど、自社の状況に合わせて最適な方法を選ぶことも検討してください。

生成AIの開発を自社で行うメリット

生成AIを自社で開発するメリットは、以下のとおりです。

• 独自性による競争力を確保できる

• 自社ならではの柔軟性を確保できる

• ITリテラシーを向上できる

• コスト効率が良い

独自性による競争力を確保できる

まず、自社で開発することによる最大のメリットは、ビジネスの核心部分における独自性と競争力の確保です。AI技術を内製化することで、自社のニーズに完全に合致したカスタマイズによって差別化できます。

また、自社データを外部に渡すリスクを回避し、知的財産としての価値を内部に保持し続けることも可能です。

自社ならではの柔軟性を確保できる

次に、生成AIの開発における柔軟性も挙げられます。自社開発では、新たなビジネス要件や市場の変化に応じて、迅速にAIモデルを調整可能です。外部委託と比較して、契約の変更やコミュニケーションの遅れが発生することなく、迅速に対応できます。

また、既存のシステムや技術スタックに合わせてAIを設計でき、シームレスな統合が実現します。これにより、システム全体の効率性が向上し、運用コストの削減にも繋がります。

ITリテラシーを向上できる

自社開発のもう一つのメリットは、社内のITおよびAIリテラシーの向上です。開発を通じて社員がAIに関する知識を深めることができ、長期的には組織全体のイノベーション能力が向上します。外部委託ではこのような副次的な学習効果は期待しにくいです。

コスト効率が良い

最後に、長期的なコスト効率の観点からも、自社開発はメリットがあります。初期投資は必要ですが、一度開発体制が整えば、継続的な改善やアップデートが可能です。また、外部委託に比べてトータルコストを抑えられます。

外部委託も一定の場面で有効ですが、ビジネスの中心技術としてAIを位置づけたい企業にとっては、内製化の選択が戦略的に有利でしょう。

生成AIを自社で開発するデメリット

生成AIの開発は、自社で開発を行う場合には、外部委託にはないデメリットも存在します。

• 初期投資が大きくなる

• 専門知識が必要となる

• 開発に時間がかかる

初期投資が大きくなる

自社で生成AIを開発する場合、その初期投資は非常に大きくなりがちです。専門的な知識を持つ人材の採用、高価なハードウェアの購入、さらには開発に必要なソフトウェアライセンスの取得など、開発をスタートさせるだけでも多くのコストがかかります。

一般的なシステムの開発においては、1,000万円以上かかることも珍しくありません。ましてや、人件費の高騰しやすいAIだとさらに顕著になる見込みです。

一方、外部委託の場合は、初期投資を抑えることが可能であり、特に中小企業にとっては大きなメリットとなるはずです。

専門知識が必要となる

生成AIの開発には、深い専門知識が必要なこともデメリットです。自社で開発を進めるには、AI技術だけでなく、データサイエンスや機械学習に関する高度な知識が求められます。

知識を持つ人材を採用することは難しく、また、既存の従業員にスキルを習得させるための教育プログラムの開発も必要になるでしょう。外部委託においては、すでに専門知識を持つチームが開発を担うため、このような手間を省くことができます。

開発期間に時間がかかる

そして、AIの開発は時間がかかるプロジェクトでもあります。自社で開発を行う場合、プロジェクトの計画から実装、テスト、改善までをすべて担うためです。

特に、自社にAI開発の経験がない場合、予期せぬトラブルや遅延の発生リスクも高まります。枠組みが完成したとしても、プロンプトや仕組みの内部づくりで思わぬ遅延を引き起こすこともしばしばあります。

生成AIの開発には継続的なメンテナンスとアップデートも必要

生成AIは、開発が完了した後も継続的なメンテナンスとアップデートが必要です。市場や技術の変化に対応するため、常に最新の状態を保つ必要があるためです。

しかし、自社でこれらの作業を行うには、専門のスタッフを常に雇用し続けなければなりません。外部委託であれば、メンテナンスやアップデートもサービスに含まれることが多く、企業はその運用に関する負担を軽減できます。

自社で生成AIを開発することには多くのデメリットがあります。外部委託に比べてコスト、時間、リスクが増大し、専門知識の必要性や継続的なメンテナンスといった点でも負担となりやすいです。

デメリットを踏まえた上で、自社での開発か外部委託かを検討することが、企業にとって最適な決定を下すためには不可欠でしょう。

生成AIの開発における課題・懸念点

生成AIの開発における課題・懸念点には、以下が挙げられます。

• 学習データの正誤判断ができない

• 権利侵害の可能性がある

• セキュリティー上の不安がある

• サイバー犯罪に悪用される可能性も捨てきれない

学習データの正誤判断ができない

生成AIは、人間として持つ正誤判断の能力を持っていません。そのため、開発時点でAIが学習するデータによっては、その間違ったデータを基に新たなデータを生成してしまうという問題を引き起こします。

例えば、AIに間違った歴史的事実を学習させた場合、そのAIは間違った歴史を再現してしまうでしょう。そのため、生成AIを開発する際には、学習させるデータの正確性に十分な注意を払う必要があります。

改善するには、データの前処理段階で専門家によるレビューや、クロスチェックを徹底します。また、データソースの信頼性を常に評価し、更新を行うことも考慮しましょう。

権利侵害の可能性がある

次に、生成AIが学習するデータには、著作権や肖像権などの法的な権利が関ります。AIが学習した際、元となるデータの権利を侵害する可能性があるからです。

例えば、著作権が保護されている音楽をAIが学習し、その音楽に似た新たな音楽を生成した場合が該当します。他人の絵を模写して新たな絵を描いたとしても、その元となる絵の著作権を侵害する可能性があるのと同じです。

データの使用に際しては常に適切なライセンスを確認し、必要な場合には利用許諾を得ることが必要です。

セキュリティー上の不安がある

生成AIに個人情報を学習させることは、セキュリティー上の大きなリスクを伴います。なぜなら、生成AIに学習された個人情報が利用されてしまう可能性があるからです。

学習に使われたデータから情報を提供する、という性質上、個人情報でさえも出力対象です。攻撃的なプロンプトによって、うまく個人情報を引き出すといった手法も存在します。

このことから、常にオプトアウトの設定を求められます。また、エンドツーエンドの暗号化を施し、不正アクセスやデータ漏えいを防ぐ措置を講じることも効果的です。

※オプトアウト：ユーザーがAIに入力した情報を学習に利用しない設定のこと。サービスや活動から自らを除外でき、メール配信の購読解除のようなイメージ。

サイバー犯罪に悪用される可能性も捨てきれない

生成AIの技術が進化する一方で、それを悪用したサイバー犯罪も増えています。例えば、生成AIを使って偽のニュース記事や偽のSNSアカウントを作り出すことで、社会的な混乱を引き起こすなどです。

偽札を作り出す犯罪と同じように、本物そっくりの偽物を作り出すことで社会を混乱させるのです。この性質を踏まえ、開発段階から倫理的なガイドラインを設け、厳格に守りましょう。さらに、技術の用途を限定し、不正利用を防ぐための監視体制を整備しておくと安心です。

まとめ

生成AIは、多岐にわたるコンテンツを生成する能力を持ち、その創造性によって従来のAIと一線を画したサービスを構築できるのが利点です。

しかし、開発の過程で直面するであろう課題も少なくありません。データの正確性、権利問題、セキュリティリスク、そして悪用の可能性といった点には特に注意が必要です。

このことから、開発プロセスを進める中で、外部の専門知識を取り入れたり、既存の開発支援ツールを活用することも有効な戦略となり得ます。ぜひ、本記事を参考に生成AIを活用したソリューションを検討してみてください。

生成AI開発に関するFAQ

生成AIを作った人は誰ですか？

生成AIの概念を初めて定義したのは1956年のダートマス会議で、ジョン・マッカーシーという人物によって提唱されました。AIの可能性を見つめ、その概念を世に広めた先駆者とも言えます。

しかし、現代の生成AIの開発に大きな影響を与えたのは、Yoshua Bengio（ヨシュア・ベンジオ）という研究者です。AIの父とも称され、深層学習というAIの一種を開発し、その応用範囲を広げました。事実、生成AIは、この深層学習を基にして開発されています。

生成AIは何がすごいのか？

生成AIの最大の特徴は、0から1を生み出す力、つまり新たなコンテンツを創造する能力にあります。従来のAIは、あらかじめ与えられた情報を基に判断や予測を行うことが主でした。

しかし、生成AIは自身が学習した情報を元に、新たな文章や画像、音楽などを生成できます。これはまさに、無から有を生み出す力と言えます。そのため、生成AIは広告制作や記事作成、商品開発など、多岐にわたる分野で活用できるでしょう。

生成AIでできないことは？

生成AIは、学習した情報を基に新たなコンテンツを生成しますが、その過程で人間の感情や倫理観を理解することはできません。また、生成AIが生み出すコンテンツは、事実だけとも限らないものです。

生成AIの学習する情報が偏っていたり、誤った情報であった場合、それをそのまま反映してしまう点には留意しましょう。

生成AIの開発支援ツールはありますか？

生成AIの開発を支援するツールは数多く存在します。その中でも特に注目すべきは、Googleの「AppSheet」やMicrosoftの「Power Apps」です。、生成AIの開発を効率化するためのツールで、AppSheetの生成AI機能「Duet AI for AppSheet」やPower Appsの生成AI機能「Copilot in Power Apps」は、開発がより手軽で効率的になります。