2022年11月に、米国のOpenAIがChatGPTをリリースして以降、生成AIは爆発的に流行しました。生成AIは、ユーザーの質問や指示（プロンプト）に応じて回答を生成してくれます。その回答形式は、実にさまざまです。

　文章はもちろん、指示を出せば見やすい表形式にして出力してくれますし、プログラムのコードを書いてもらうこともできます。画像生成に対応したAIならば、イラストの描画、ロゴやバナーなどのデザインを作成してくれます。

　生成AIの何が画期的だったのかといえば、AIが人の言語による多様な指示を理解できるようになったことです。従来のAIは人の言語を自然に認識できなかったため、「指示内容の幅が狭い」「特殊なコマンドを必要とする」といった難点がありました。

　しかし自然言語処理技術の発展により、人の言葉をしっかり理解し、創造的な返答を出すことが可能になったのです。このことに加え、深層学習（ディープラーニング）などの技術がいくつも組み合わさって、高性能な生成AIは生まれました。

　仕事の現場において、生成AIはさまざまな作業を代替します。例えば、文章の執筆や議事録の作成などを高速でこなし、生産性アップをアシストしてくれます。画像生成AIを使えば、従来ではデザイナーに依頼しなければならなかったデザイン業務を内製することも可能です。

　それだけに、生産性向上ツールとして生成AIを導入したいと思っている方も多いでしょう。しかし、その特徴や使いこなし方を知らないと、思うようにいかずに挫折してしまうことがあるのも事実です。

　そこで、「これから生成AIを活用してみたい」、あるいは「過去にチャレンジしたものの使いこなせなかった」という読者向けに、マイクロソフトの対話型AIアシスタント機能「Copilot（コパイロット）」を例として、生成AIを基礎から理解して使いこなすための連載企画をお届けします。

　第1回となる本稿では、「生成AIと何か」「何ができて、何ができないのか」など改めて基礎から解説していきましょう。

生成AIの正体とは？

　生成AIの正体を端的に表現するならば、「巨大なパターン認識・出力装置」といったところでしょう。生成AIは、ユーザーの指示を分析して、自らが学習した膨大なデータベースに蓄積されている複数の回答パターンから、適切と思われるものを組み合わせてアウトプットします。

　とはいえ、生成AIは自分の意思を持っていません。「こんな質問には、こんな答えを返しておけばいいだろう」と、回答として適切であろうパターンを自らのデータベースから抽出しているだけです。

　ここでひとつ例を出しましょう。WindowsのOSに搭載された生成AI「Copilot in Windows」に「桃太郎のストーリーに、SF小説のような要素を盛り込んで、物語を書いてもらえませんか？」と依頼してみます。すると、以下のような文章が生成されました。

プロンプト入力から文章の出力まで30秒弱。生成AIの種類にもより時間は前後するが、「Copilot in Windows」は速い部類といえる。

　何となく、SF小説らしき桃太郎の話が生成されました。この物語では、桃太郎が異星人として、敵役の鬼は宇宙海賊として描かれています。生成AIがこのような物語を作れる理由は、彼らのデータベース内に桃太郎のストーリーとSF小説にありがちな要素・文章のパターンが蓄積されているからです。

　ここで重要なポイントは「SF小説風の桃太郎」という条件を満たす成果物（回答）は、ひとつに限らないということです。

　桃太郎のストーリーに沿いながら、SF小説にありがちな近未来や科学、宇宙などの要素を盛り込んだ、それらしい雰囲気のある文章であれば、すべて正しい答えといえるでしょう。このような、回答のバリエーションがある課題をこなすことは、生成AIの得意技なのです。

　今回はSF小説を例として挙げましたが、生成AIは幅広く文章のパターンを認識しています。それゆえ、ビジネスメールやプレスリリースなどの文章を書いてもらうことも可能です。生成AIに必要な情報を与えてベースとなるたたき台を作ってもらえば、ゼロの状態から人の手で執筆するよりは手間が少なくなるでしょう。

　一方で、厳密な事実に基づいた、ひとつしかない回答を生成AIに求めることは、控えておくのが賢明です。例えば、「〇〇という言葉の意味を教えて」という指示に対する回答には、間違いが含まれる可能性が高くなります。というのも、生成AIにはファクトチェックをする能力がないからです。

　ブラウジング（インターネット検索）してから回答を生成するAIもありますが、生成AIは自分が参照した情報が本当に信用に足るかどうかを検証しているわけではないので、精度は100％になりません。こういった調べ物を生成AIに依頼するなら、「出典を明記してください」と指示したうえで、ユーザー自ら出典元のページにアクセスして、ファクトチェックを行う必要があります。

生成AIに「できること」と「できないこと」

　前述の知識を前提として、生成AIに「できること」と「できないこと」を整理してみましょう。まず、できることとして挙げられるのは、ユーザーが与えた情報のみに基づいて行う単純作業です。

　資料の要約、文章の校正、プレスリリースやビジネスメールの執筆、音源データをもとにした議事録の作成、アンケート結果の集計・分析の作成などが該当します。これらの作業を行う際、生成AIはユーザーが与えた情報だけを参考にするため、事実ベースの間違いが発生するリスクは低くなります。

　なお、生成AIで作業を行う際は、与えられる情報をすべて伝えるようにします。例えば、新商品のプレスリリースを生成させるなら、商品名や特徴、スペック、価格といった情報はもちろん、文体や見出しの入れ方、文字量といった詳細な指示を与える必要があります。生成AIは、こちらの事情や好み、心情などをくみ取ってはくれません。念入りな指示出しが必要になると思っておいた方がよいでしょう。

　また、クリエイティブな作業にも生成AIは対応します。キャッチコピーや新規企画を考えていて迷った場合、生成AIの助けを借りることができます。新商品の情報を生成AIに与えれば、それらしいキャッチコピーを考えてくれるはずです。画像生成に対応したAIなら、ロゴのデザインやイラストも作成できるので、デザイナーやイラストレーターへの外注費を削減できるかもしれません。

　ただし、現時点で生成AIが完全な自主創作を行うことは不可能です。前述したSF小説風の桃太郎を生成できたのは、桃太郎のストーリーとSF小説の文章パターンを生成AIが学習していたからです。

　あの物語は、だれかが書いた桃太郎とSF小説の文章が組み合わされた、いわば二次創作であるといえます。文章に限らず、生成AIによる成果物には必ずもとになっているデータが存在するため、完全にオリジナルなものには決してならないのです。

入門用の生成AIとして 「Copilot in Windows」は好適

　生成AIの特徴をひと通り解説してきました。これを理解したうえで生成AIに触れてみたいところですが、初心者の方は「どの生成AIを使えばよいのか」と、迷ってしまうところでしょう。

　そこで、SF小説風の桃太郎の生成で使った「Copilot in Windows」をおすすめします。その理由は、Windows 11が搭載されたパソコンを持っていれば無料で使うことができ（*1）、画像生成や画像認識にも対応しているからです。無料で画像生成・画像認識ができるAIは少ないので、その点でも貴重といえます。 （*1）一部使えない機能や生成回数に制限がかかる場合がある。

　次回は、このCopilot in Windowsとは「何か」について詳しく解説していきます。