生成AI利用：初心者向け 仕組み説明（案）を書いてもらいました。
個人的には生成AIは道具だと思うし、特に生成AIによって個性のようなものがるので、複数の道具を使って、比較したり、いいとこどりすることが必要だと思っています。
定期的に生成AIの使い方講座を行っていますが、どんどん進化していくのでテキストは毎回少しずつ書き換えています。
受講者の方からはテキストをくださいと言われますが、変わっていくので元ネタの資料を共有しています。
元ネタの資料が多すぎてどこを見て良いかわからないといわれますが、さまざまな人がいろいろな事を試して、情報公開してくれているのでそこは流し読みでも、斜め読みでも良いので目を通して、自分が理解できて自分に役立ちそうなものを拾い出すということが大切だと教えています。
手っ取り早くマニュアルが欲しいという人が圧倒的に多いし、マニュアルをあげた人ほど生成AIを継続的に使っている人が少ないという個人的な感覚で自分流のプロンプトをためてもらうという事に研修方針をかえました。
では、生成AI利用：初心者向け 仕組み説明ということで、Geminiに考えてもらった見出し案に各種生成AIに肉付けしてもらった内容を見ていきましょう。
Claude-3-Opusの場合
生成AI利用：初心者向け 仕組み説明
生成AIとは？
新たなデータや情報を生み出すAI技術のことを指します。
画像、テキスト、音声、動画など、様々な種類のデータ生成が可能です。
デザイン、マーケティング、コンテンツ作成など、幅広い分野で活用されています。
生成AIは、大量のデータを学習することで、新たなデータを生成することができます。
生成AIの種類
画像生成AI: テキスト説明から画像を生成します。風景画、人物画、抽象画などを生成できます。
テキスト生成AI: 文章、記事、小説などを生成します。ニュース記事、商品レビュー、広告文などに利用されています。
音声生成AI: テキストから音声を生成します。ナレーション、音楽、効果音などを作成できます。
動画生成AI: テキストや画像から動画を生成します。商品紹介動画、教育動画、プロモーション動画などに活用されています。
生成AIの仕組み
生成AIには主に2つの方法があります。
敵対的生成ネットワーク（GAN）: 偽のデータと本物のデータを競い合わせることで、より精度の高いデータ生成を学習します。
変換モデル: 既存のデータを別の形式に変換します。例えば、画像をテキストに変換するなどです。
これらの方法により、生成AIは大量のデータを学習し、新たなデータを生成することが可能になります。
生成AIの活用例
デザイン: 製品デザイン、ロゴデザイン、イラスト制作などに利用されています。
マーケティング: 広告制作、商品紹介、顧客サポートなどに活用されています。
コンテンツ作成: ニュース記事、ブログ記事、小説などの制作に利用されています。
教育: 教材作成、学習支援、シミュレーションなどに活用されています。
エンターテイメント: ゲーム、音楽、映像制作などに利用されています。
生成AIの今後の展望
より高品質で、リアルなデータ生成が可能になると期待されています。
より複雑なデータ生成にも対応できるようになるでしょう。
生成AIの利用範囲は、今後さらに拡大していくと予想されています。
生成AIを活用することで、作業の効率化や創造性の向上が期待できます。
その他
生成AIの倫理的な問題として、フェイクニュースやディープフェイクなどがあります。
生成AIを利用する際は、倫理的な配慮が必要です。
生成AIの技術は日進月歩で進化しており、今後も注目すべき分野です。
生成AIを活用することで、様々な分野でイノベーションが起こる可能性があります。
以上が、生成AIの初心者向け仕組み説明です。生成AIは、私たちの生活やビジネスに大きな影響を与える可能性を秘めた技術です。適切に活用することで、より豊かな社会の実現に貢献できるでしょう。
Gemini-1.5-Proの場合
生成AI利用：初心者向け 仕組み説明
1. 生成AIとは？
新たなデータや情報を生み出すAI技術の総称です。
画像、テキスト、音声、動画など、様々な種類のデータ生成が可能です。
デザイン、マーケティング、コンテンツ作成など、幅広い分野で活用されています。
2. 生成AIの種類
画像生成AI: テキストによる説明から画像を生成します。風景画、人物画、抽象画など、様々なスタイルの画像を作成できます。
テキスト生成AI: 文章、記事、小説などを生成します。ニュース記事、商品レビュー、広告文など、様々な形式のテキストを作成できます。
音声生成AI: テキストから音声を生成します。ナレーション、音楽、効果音など、様々な音声を作り出すことができます。
動画生成AI: テキストや画像から動画を生成します。商品紹介動画、教育動画、プロモーション動画など、様々な動画を作成できます。
3. 生成AIの仕組み
主な2つの方法があります。
敵対的生成ネットワーク（GAN）: 2つのAIモデルが競い合うことで学習します。一方のモデルは偽のデータを作成し、もう一方のモデルは本物のデータと偽のデータを見分ける役割を担います。この競争を通じて、偽のデータを作成するモデルはより精度の高いデータ生成を学習していきます。
変換モデル: 既存のデータを別の形式に変換します。例えば、画像をテキストに変換したり、テキストを音声に変換したりすることができます。
4. 生成AIの活用例
デザイン: 製品デザイン、ロゴデザイン、イラスト制作など、クリエイティブな作業を効率化できます。
マーケティング: 広告制作、商品紹介、顧客サポートなど、マーケティング活動の自動化や効率化に役立ちます。
コンテンツ作成: ニュース記事、ブログ記事、小説など、様々なコンテンツを自動生成できます。
教育: 教材作成、学習支援、シミュレーションなど、教育現場での活用も期待されています。
エンターテイメント: ゲーム、音楽、映像制作など、エンターテイメント分野での活用も進んでいます。
5. 生成AIの今後の展望
よりリアルで高品質なデータ生成が可能になると期待されています。
より複雑なデータ生成も可能になり、活用範囲がさらに広がると考えられます。
6. その他
生成AIの倫理的な問題: フェイクニュースやディープフェイクなど、悪用される可能性があるため、倫理的な問題にも注意が必要です。
生成AI利用時の倫理的配慮: 生成AIを利用する際には、著作権やプライバシーなどの問題に配慮することが重要です。
講習会用資料としての追加ポイント
デモの実施: 実際に生成AIツールを使って、画像やテキストを生成するデモを行うと、理解が深まります。
質疑応答: 参加者からの質問に答える時間を設けることで、疑問点を解消し、理解を促進できます。
参考文献の紹介: 生成AIに関する書籍やウェブサイトを紹介することで、参加者がさらに学習できるようにサポートします。
Mistral-Largeの場合
生成AI利用：初心者向け 仕組み説明
生成AIとは？
生成AIは、新たなデータや情報を生み出すAI技術である。画像、テキスト、音声、動画など、様々な種類のデータ生成が可能であり、デザイン、マーケティング、コンテンツ作成など、幅広い分野で活用されている。
生成AIの種類
生成AIには、次のような種類がある。
画像生成AI: テキスト説明から画像を生成する技術であり、風景画、人物画、抽象画など、様々な種類の画像を生成できる。
テキスト生成AI: 文章、記事、小説などを生成する技術であり、ニュース記事、商品レビュー、広告文など、様々な種類の文章を生成できる。
音声生成AI: テキストから音声を生成する技術であり、ナレーション、音楽、効果音など、様々な種類の音声を生成できる。
動画生成AI: テキストや画像から動画を生成する技術であり、商品紹介動画、教育動画、プロモーション動画など、様々な種類の動画を生成できる。
生成AIの仕組み
生成AIには、主に以下の2つの方法がある。
敵対的生成ネットワーク（GAN）: GANは、偽のデータと本物のデータを競い合わせ、より精度の高いデータ生成を学習する技術である。
変換モデル: 変換モデルは、既存のデータを別の形式に変換する技術であり、例えば画像をテキストに変換することができる。
生成AIの活用例
生成AIは、次のような分野で活用されている。
デザイン: 製品デザイン、ロゴデザイン、イラスト制作など
マーケティング: 広告制作、商品紹介、顧客サポート
コンテンツ作成: ニュース記事、ブログ記事、小説
教育: 教材作成、学習支援、シミュレーション
エンターテイメント: ゲーム、音楽、映像制作
生成AIの今後の展望
生成AIの今後には、次のような展望がある。
よりリアルで高品質なデータ生成: 生成AIは、よりリアルで高品質なデータを生成できるように進化することが期待される。
より複雑なデータ生成: 生成AIは、より複雑なデータを生成できるように進化することが期待される。
生成AIの利用範囲拡大: 生成AIの利用範囲は、今後より広がっていくことが期待される。
その他
生成AIには、次のような倫理的な問題もある。
フェイクニュース: 生成AIを使用して、偽のニュースを生成することができるため、倫理的な問題となる。
ディープフェイク: 生成AIを使用して、実在する人物の映像や音声を偽造することができるため、倫理的な問題となる。
生成AIを利用する際は、倫理的な配慮をする必要がある。例えば、生成AIが生成したデータが偽の情報であることを明示するようにすること、生成AIが生成したデータを適切に管理することなどが挙げられる。
GPT-4の場合
生成AI利用：初心者向け 仕組み説明
1. 生成AIとは？
生成AI（Artificial Intelligence）は、新たなデータや情報を自動的に生み出すためのAI技術です。この技術を使って、画像、テキスト、音声、動画など、多種多様なデータを生成することができます。例えば、具体的なテキストの説明から新しい画像を作成したり、文章を自動生成したりすることが可能です。生成AIは、デザイン、マーケティング、コンテンツ作成など様々な分野で活用されています。
2. 生成AIの種類
画像生成AI: テキストの説明に基づいて、風景画、人物画、抽象画などの画像を生成します。
テキスト生成AI: ニュース記事、商品レビュー、広告文など、様々な形式のテキストを生成します。
音声生成AI: テキスト情報をもとに、ナレーション、音楽、効果音などの音声を生成します。
動画生成AI: テキストや画像を基にして、商品紹介動画、教育動画、プロモーション動画などを生成します。
3. 生成AIの仕組み
生成AIの技術は主に以下の2つの方法に分かれます。
敵対的生成ネットワーク（GAN）: 生成ネットワークと識別ネットワークという二つのネットワークが互いに競い合うことで、よりリアルな偽のデータを生成します。この方法は、特にリアリスティックな画像を生成するのに有効です。
変換モデル: このモデルは、既存のデータを別の形式へと変換します。例えば、文章を音声に変換したり、画像をテキストの説明に変換することが可能です。
4. 生成AIの活用例
デザイン: 製品デザイン、ロゴデザイン、イラスト制作など、創造的なプロセスを助けます。
マーケティング: 広告制作、商品紹介、顧客サポートなど、マーケティング活動を自動化し、効率化します。
コンテンツ作成: ニュース記事、ブログ記事、小説などのテキストベースのコンテンツを生成します。
教育: 教材作成、学習支援、シミュレーションなど、教育分野での活用が進んでいます。
エンターテイメント: ゲーム、音楽、映像制作など、エンターテインメントの質を高め、新しい体験を提供します。
5. 生成AIの今後の展望
よりリアルで高品質なデータ生成: 精度の向上により、人間が生成したと区別がつかないレベルのデータ生成が可能になります。
より複雑なデータ生成: 複数の要素を組み合わせた複雑なデータ生成が行えるようになります。
利用範囲の拡大: 新たな産業や分野での応用が期待され、その影響範囲はさらに広がりを見せるでしょう。
6. その他
生成AIを利用する際には、倫理的な問題への配慮が不可欠です。特に以下の点が重要です。
フェイクニュース: 生成AIがリアルなニュース記事を生成できるため、誤情報やフェイクニュースの拡散につながる恐れがあります。
ディープフェイク: 映像や音声の生成技術を利用して、実在しない人物の映像や音声を作り出すことが可能です。これにより、プライバシーの侵害や詐欺などの問題が生じる可能性があります。
これらの問題に対処するためには、生成AIの使用に対する厳格なガイドラインの設定や、技術の透明性を確保するための努力が必要です。また、生成されたコンテンツの出所を明確にし、ユーザーが情報を正しく評価できるように支援することが求められます。
生成AIの可能性は無限大ですが、その利用は慎重に行う必要があります。技術の発展と同時に、倫理的な観点からの議論を進めることで、健全な発展を目指すべきです。
最後に、GPT-4-128kにそれぞれの生成AIの特徴があれば教えて下さいと聞いてみました。
生成AIの概要と各モデルの特徴
生成AIは、新たなデータや情報を自動的に生成する技術であり、画像、テキスト、音声、動画など様々な形式のデータを生成する能力を持っています。主にデザイン、マーケティング、教育、エンターテイメントなどの分野で活用されています。生成AIの主な技術には、敵対的生成ネットワーク（GAN）と変換モデルがあります。
以下に、特定の生成AIモデル（Claude-3-Opus、Gemini-1.5-Pro、Mistral-Large、GPT-4）の特徴を解説します。
Claude-3-Opus
Claude-3-Opusの説明が文中には示されていませんが、仮想のシナリオとして、このモデルは特にテキスト生成に長けていると想定します。Claude-3-Opusは、高度な自然言語理解と生成能力を持ち、特に対話型アプリケーションや教育用コンテンツの生成に適している可能性があります。
Gemini-1.5-Pro
Gemini-1.5-Proは、テキスト、画像、音声、動画の各種データを生成する多機能AIです。特に敵対的生成ネットワーク（GAN）と変換モデルの両方を用いることで、リアルな画像や動画の生成に優れています。マーケティングや教育分野での活用が期待され、倫理的な問題にも配慮が必要です。
Mistral-Large
Mistral-Largeもまた、テキスト、画像、音声、動画生成が可能なAIですが、特に教育やエンターテイメント分野での活用が強調されています。このモデルは、教材作成やナレーション生成に特化している可能性があります。
GPT-4
GPT-4は、テキスト生成に特化したAIモデルで、多様なテキストベースのコンテンツ（ニュース記事、ブログ、小説等）を生成する能力があります。高度な自然言語処理技術を用いて、よりリアルで自然なテキスト生成が可能です。また、倫理的な配慮を重視し、フェイクニュースやディープフェイクの問題に対する対策も考慮しています。
まとめ
各生成AIモデルは、その用途や特化した機能に応じて異なる特性を持っています。これらのモデルを活用する際は、その特性を理解し、適切な分野に適用することが重要です。また、全ての生成AIが共通して直面する倫理的な問題に対しても、適切なガイドラインと対策が求められます。
最終的にはこれらを参考にして、作っていた研修資料に追記しました。
経費的な事もあってChatGPTだけを使っているという方も多いですが、みなさまもこれらを見て何か感じて頂ければと思います。
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