識別AIと生成AI：見分ける力と創造する力の違いとは

1. AIの歴史と進化

人工知能（AI）の歴史は1950年代に遡ります。当時、コンピュータの発展とともに、「人間のように思考する機械を作る」という野心的な目標が掲げられました。その先駆けとなったのが、数学者アラン・チューリングによる「チューリングテスト」の提案です。彼は、機械が人間と同じように会話できれば、それを「知能」と見なせるとしました。

1956年に、ダートマス会議で「人工知能」という言葉が初めて使用され、ここからAI研究が正式に始まります。この初期のAIは、論理やルールに基づいたプログラムによって構築され、チェスや定理証明といった特定の問題を解決するものでした。しかし、計算資源やデータが限られていたため、より複雑なタスクに対応することは困難でした。

識別AIの登場

1980年代に入ると、エキスパートシステムと呼ばれるルールベースのAIが注目を集めましたが、それでもAIの応用範囲は限られていました。転機が訪れたのは1990年代から2000年代にかけてです。この時期、識別AIの基盤となる機械学習（Machine Learning）の研究が進み、特に画像や音声を分類するアルゴリズムが開発されました。例えば、2000年代にはサポートベクターマシン（SVM）や「決定木」などが使われ、顔認識やスパムメールのフィルタリングといった実用的な用途が広がりました。

生成AIの誕生と進化

一方、生成AIの起源は自然言語処理（NLP）や画像生成の分野で見られます。特に2010年代に入り、ニューラルネットワークが進化することで、生成AIの開発が急速に進みました。その中でも2014年に発表された「敵対的生成ネットワーク（GAN）」は、画像や音声を生成する能力を飛躍的に向上させました。また、Transformerモデルの登場によって、テキスト生成や翻訳が格段に自然になり、ChatGPTのような対話型AIの開発が加速し、今に至ります。

ディープラーニングが果たした役割

識別AIと生成AIの発展において、ディープラーニング（Deep Learning）の登場は革命的でした。特に2012年、画像認識コンテスト「ImageNet」で、深層畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いたモデルが他を圧倒する成果を上げたことで、AIの可能性が広く認識されました。大量のデータと高性能なGPUが組み合わさることで、AIが複雑なパターンを認識する能力が飛躍的に向上しました。

生成AIにおいても、ディープラーニングは重要な役割を果たしました。特に自然言語処理では、Transformerモデルを基盤としたGPTシリーズが、文脈を理解し、創造的なテキストを生成する能力を実現しました。

2. 識別AIとは：見分ける力

識別AIは、「データの中から特定のパターンを見つけ出し、それを分類や認識に活用するAI」のことです。例えば、ある画像に写っているものが「猫」か「犬」かを識別するようなタスクが代表例です。このように、識別AIは大量のデータを基に「見分ける力」を訓練することで、人間のように物事を判断する能力を持ちます。

識別AIには「教師あり学習」という手法が使われることが多いです。これは、ラベル付きのデータ（例：犬の画像には「犬」、猫の画像には「猫」とラベル付けされたデータ）をモデルに学習させ、未知のデータに対しても正しいラベルを予測できるようにする方法です。

●識別AIの活用例

識別AIは、私たちの日常生活や産業に幅広く応用されています。以下はその代表的な例です。

顔認識
スマートフォンのロック解除や防犯カメラの顔認証システムに利用されています。AIは人間の顔の特徴（目、鼻、口の位置など）をデータベースと比較して、一致するかどうかを判断します。

医療画像診断
医療分野では、X線画像やMRIデータを解析して病変部を識別するAIが一部の医療機関では活躍しています。例えば、がんの早期発見や脳梗塞の診断をサポートするシステムが実用化されています。

自動運転
車載カメラの画像やリアルタイムの動画からAIが信号や歩行者を識別し、安全な運転をサポートします。

3. 生成AIとは：生み出す力

生成AIは、「新しいデータやコンテンツを生成する能力を持つAI」のことです。従来の識別AIが「何かを見分ける」のに対し、生成AIは人の求めに応じた「何かを生み出す」ことを目的としています。生成AIは、言語や画像、音楽、動画など、人間が創造的に行うタスクを模倣しながら、独自の成果物を作り出します。

その基本的な仕組みには、ニューラルネットワークや深層学習が活用されており、特に敵対的生成ネットワーク（GAN）や自己回帰型モデル、Transformerモデルが重要な役割を果たしています。

生成AIの活用例

文章生成
ChatGPTは、自然言語処理技術を応用した生成AIの代表例です。ユーザーが入力した文章に対して、適切な応答を生成できます。カジュアルな会話から、ビジネス文章の作成、プログラミングコードの提案まで、幅広い用途で利用されています。

画像生成
DALL·EやStable Diffusionといった生成AIは、ユーザーが入力したプロンプトを基に画像を生成できます。例えば「猫が宇宙服を着ている絵を描いて」といった指示にも対応し、創造的なビジュアルコンテンツを短時間で作り出すことができます。

音楽や動画の生成
音楽生成AIでは、特定のジャンルやムードに応じた楽曲を自動的に作成できます。また、動画生成AIは、簡単なスクリプトからアニメーションや短編動画を生成することが可能です。

4. 識別AIと生成AIを支える学習方法

識別AIや生成AIの性能を支える鍵となるのが「学習方法」です。AIがタスクを遂行できるようになるには、膨大なデータをもとに学習する必要があります。ここでは、AIの学習方法として一般的な「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」について解説します。

教師あり学習

教師あり学習は、「正解ラベル」が付与されたデータを用いてAIを訓練する方法です。例えば、画像データに「犬」「猫」といったラベルを付け、その情報を基にAIがパターンを学習します。学習後は、未知のデータに対しても正しいラベルを予測できるようになります。

教師なし学習

教師なし学習は、ラベル付けされていないデータを用いて、データの構造やパターンを自律的に学習する方法です。クラスター分析や次元削減といったタスクで使用されます。

強化学習

強化学習は、AIが「環境」との相互作用を通じて学習する方法です。AIは、行動に対する報酬やペナルティを受けながら、最適な戦略を学びます。この手法は、長期的な利益を最大化するタスクに適しています。

5. 教師データの質と量が性能を決める

AIの性能を左右する最大の要因の一つが、教師データの「質」と「量」です。AIが正確かつ効率的にタスクをこなすには、適切な教師データが不可欠です。ここでは、教師データがAIのパフォーマンスに与える影響とラベル付けの重要性について解説します。

●教師データがAIのパフォーマンスに与える影響

AIモデルは、与えられたデータを基に学習します。そのため、教師データの質が高ければ高いほど、AIのパフォーマンスも向上します。具体的には以下の要素が重要です：

データの多様性：
教師データには多様性があることが不可欠です。例えば、顔認識AIの場合、性別、年齢、人種など幅広い要素を網羅したデータが必要です。

データの量：
AIが正確に学習するには、大量のデータが求められます。データ量が不足すると、モデルの汎化性能が低下し、未知のデータに対して正確に動作できなくなります。

データの正確性：
教師あり学習では、データに正確なラベルが付与されていることが不可欠です。例えば、医療AIではラベルが正確であるほど、診断の信頼性が向上します。不正確なラベルは、モデルの誤った学習につながり、誤判定を引き起こす可能性があります。

6. まとめ

ここまで識別AIと生成AIについて、その違いを解説するとともに、これらのAIに必要な教師データの重要性についてもご説明してまいりました。AIを開発するにあたって、質の高い教師データを自社で用意することは時間・コストの面で現実的ではない場合もあるでしょう。そうした場合には教師データ作成の外注化を選択することも検討してはいかがでしょうか？

7. ヒューマンサイエンスのアノテーション、LLM RAGデータ構造化代行サービス

教師データ作成数4,800万件の豊富な実績

ヒューマンサイエンスでは自然言語処理に始まり、医療支援、自動車、IT、製造や建築など多岐にわたる業界のAIモデル開発プロジェクトに参画しています。これまでGAFAMをはじめとする多くの企業様との直接のお取引により、総数4,800万件以上の高品質な教師データをご提供してきました。数名規模のプロジェクトからアノテーター150名体制の長期大型案件まで、業種を問わず様々な教師データ作成やデータラベリング、データの構造化に対応しています。

クラウドソーシングを利用しないリソース管理

ヒューマンサイエンスではクラウドソーシングは利用せず、当社が直接契約した作業担当者でプロジェクトを進行します。各メンバーの実務経験や、これまでの参加プロジェクトでの評価をしっかりと把握した上で、最大限のパフォーマンスを発揮できるチームを編成しています。

教師データ作成のみならず生成系AI LLMデータセット作成・構造化にも対応   

データ整理ためのラベリングや識別系AIの教師データ作成のみでなく、生成系AI・LLM RAG構築のためのドキュメントデータの構造化にも対応します。創業当初から主な事業・サービスとしてマニュアル制作を行い、様々なドキュメントの構造を熟知している当社ならではのノウハウを活かした最適なソリューションを提供いたします。

自社内にセキュリティルームを完備

ヒューマンサイエンスでは、新宿オフィス内にISMSの基準をクリアしたセキュリティルームを完備しています。そのため、守秘性の高いデータを扱うプロジェクトであってもセキュリティを担保することが可能です。当社ではどのプロジェクトでも機密性の確保は非常に重要と捉えています。リモートのプロジェクトであっても、ハード面の対策のみならず、作業担当者にはセキュリティ教育を継続して実施するなど、当社の情報セキュリティ管理体制はお客様より高いご評価をいただいております。