テキスト生成AIの比較
テキスト生成AIの種類
テキスト生成AIには主に以下のような種類があります。ただし、明確に目的がわかれているわけではなく、一つのAIが複数の用途に使える（マルチモーダル）ものが主流です。
対話型AI
ユーザーとの対話を通じて情報を収集し、それを基に文章を生成するAIです。自然な対話を通じて要求される情報を理解し、その結果をもとに文章を生成します。代表例としてはOpenAIのChatGPTが挙げられます。
要約AI
大量のテキストデータを一度に解析し、それを簡潔に要約する機能を持つAIです。要約の精度やスピードはツールによって異なります。
パーソナライズAI
ユーザーの過去のテキストデータを学習し、そのスタイルに合わせて文章を生成するAIです。キャラクターや特定の文法・テンプレートに倣った自然な文章の生成が可能となります。
商用文章生成AI
広告のコピーライティングや商品説明文など、ビジネス向けの文章を生成するAIです。CatchyやCopy.aiなどが代表例として挙げられます。
プログラムコード生成AI
プログラミング言語のコードを自動生成するAIです。簡単なWebアプリケーションの開発などに活用できます。
Chat-GPT登場以降、これらのAIのありかたが変わりました。
テキスト生成AIは質問応答、文章要約、文体変換、コンテンツ制作など、特化型のAIが用意されているというよりは、一つのAIが要求に応じてさまざまな仕事をこなすという感じで使われています。
テキスト生成AIの仕組み
テキスト生成AIの基本的な仕組みは以下のようになっています。
大規模言語モデル（LLM）による学習
テキスト生成AIは、大量のテキストデータを学習した大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）に基づいて文章を生成します。LLMは深層学習によって、インターネット上の膨大な文章データから文法や語彙、文脈などを学習します。
Transformerアーキテクチャ
多くのテキスト生成AIは、Transformerと呼ばれるニューラルネットワークのアーキテクチャを採用しています。Transformerは、入力された単語列から、次に来る可能性が高い単語を予測するように学習します。
事前学習と微調整
LLMは事前学習（pre-training）と呼ばれる方法で、大量の汎用的なテキストデータを用いて学習されます。その後、特定のタスクに合わせて追加の学習データで微調整（fine-tuning）が行われます。
プロンプトによる文章生成
学習済みのLLMに対して、ユーザーがテキストの入力（プロンプト）を与えると、LLMはそれに続く文章を生成します。プロンプトに応じて、質問への回答や要約、翻訳など多様な文章を出力できます。
以上のように、テキスト生成AIは大規模な言語データから言語の構造やパターンを学習し、ユーザー入力に応じて自然な文章を生成する仕組みになっています。ただし、学習データに偏りがあると不適切な内容を生成する可能性もあります。
テキスト生成AIサービスを比較
| サービス名 | 提供企業 | 採用モデル | 特徴 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | GPT-3.5, GPT-4 | 高度な対話能力、多言語対応、プログラミングにも対応 | 無料版あり。有料版は$20/月～ |
| Bing Chat | Microsoft | GPT-4 | Bingでの検索と連携、最新情報に基づく回答 | 無料 |
| Bard | LaMDA | 検索エンジンとの連携、最新情報に基づく回答 | 現在は無料。有料プランあり | |
| Anthropic Claude | Anthropic | Constitutional AI | 倫理的制約を組み込んだ学習、高い安全性 | $20/月 |
| Notion AI | Notion | GPT-3 | ドキュメント作成支援、要約、翻訳など | $10/月～ |
月額課金などの有償利用がほとんど。（将来的には、手元のパソコンやクラウドで動作できる可能性もあるかも知れません）
ChatGPT
ChatGPTは現在最も有名な対話型のテキスト生成AIです。ユーザーとの自然な対話を通じて情報を収集し、高品質な文章を生成します。ブログ記事作成や質問対応などの機能に優れています。
Google Bard（Gemini）
Google Bardは、Googleが提供する会話型のテキスト生成AIサービスです。Gmail、Google ドキュメントなどのGoogle Workspaceとの連携が可能で、リアルタイムの情報にも対応できるのが特徴です。
Notion AI
NotionのAIアシスタント機能で、ドキュメント作成を支援します。アウトラインの提案、文章の校正、要約の作成などが可能です。内部ではChatGPT3.5を使用しています。
Claude3
Claude3は、米国のAIスタートアップAnthropicが2024年3月に発表した大規模言語モデルです。多くのAIベンチマークでGPT-4やGemini Ultraを上回る高いスコアを記録していて、複雑なタスクを人間に近い理解力と流暢さで処理可能です。
Catchy
Catchyは日本のスタートアップが提供する、マーケティング分野に特化したライティング専用のAIツールです。プロモーションや広告用の高品質なコピー、ブログ記事、SNS投稿などを生成できます。
Bing AI Chat（Copilot)
Microsoftが2023年2月に発表した会話型のAIチャットボット。OpenAIのGPT-4言語モデルをベースに構築されてChatGPTよりも高度な会話能力。DALL-Eモデルと統合されており、AIを使って独自の画像を生成するもあり。
テキストAIを使うためのスキルは？
テキスト生成AIを効果的に利用するためには、以下のようなスキルが必要とされています。
学び続ける姿勢
生成AIの技術は急速に進歩しており、その時々の環境変化に合わせて主体的に学び続ける姿勢が求められます。変化を恐れずに新しい知識を吸収していく柔軟性が重要です。
デジタルリテラシー
生成AIの仕組みや特性、倫理的な留意点などについて体系的に理解しておく必要があります。AIが生成した情報が常に正しいとは限らないことを認識し、ファクトチェックを行うことも大切です。
プロンプトの習熟スキル
生成AIに適切な指示（プロンプト）を与えることで、より良質なアウトプットを得ることができます。プロンプトの設計や調整を通じて、AIを使いこなすスキルが求められます。
クリエイティブなスキル
生成AIにより定型作業が自動化されることで、人間の役割はより創造性の高いものにシフトしていきます。現在のところ、AIには創造性が求められる生成は難しいのが実情。起業家精神や課題解決力、デザイン思考などのクリエイティブなスキルは人間が補う必要があります。
ビジネス・デザインスキル
生成AIの普及により、企業のサービスや製品が似通ってくる可能性があります。AIは、統計情報から模倣することは得意でも、論理展開や発想の転換が苦手です。顧客価値の差別化を図るためのビジネスデザインやUXデザインのスキルを身につけることが求められます。