最近よく聞く「生成AI」という言葉。なんだか難しそうだけど、実はとっても面白い技術なんです！ この投稿では、そんな生成AIの世界を、小学生にも、そして経験豊かなシニアの皆さんにも分かりやすい言葉でご紹介します。
絵を描くのが得意なAI、お話を作るのが上手なAI、まるで魔法みたいに新しいものを生み出すAIの仲間たちのことを、身近な例え話で楽しく解説。
「プロンプトって何？」「AIはどうやって賢くなるの？」「すごいワザってどんなものがあるの？」そんな疑問もスッキリ解決！
未来を切り開く可能性を秘めた生成AIの世界を、一緒に覗いてみませんか？ この投稿を読めば、きっとあなたも生成AIに興味を持つはず！
という事で、AIについての専門用語について「小学生レベル」と「シニア世代向け」に分けて、面白可笑しく解説していきます。
取り敢えず夫々の用語を４個に分類しました。
※それぞれ同じ内容が２個ずつ入れてありますが、「上が小学生向け」下が「シニア層向け」になっています。（別々に記載しようとも思ったんですが・・・。）
生成AIの仲間たち
- AI（人工知能）
例えるなら、人間みたいに考えたり、色々なことができるコンピューターの頭。宿題を手伝ってくれたり、ゲームの相手をしてくれたりするかも！ - AI（人工知能）
人間の知的な働きをコンピューターで実現する技術のこと。将棋を指したり、家電を操作したり、私たちの生活を便利にする様々な場面で活用されています。 - 生成AI
例えるなら、お絵かきや作文がとっても得意なAI。「面白い絵を描いて！」とか「ドキドキするお話を作って！」ってお願いすると、新しいものを自分で作り出せるんだ。 - 生成AI
指示（プロンプト）に応じて、画像、文章、音楽など、新しいコンテンツを自ら作り出すAIのことです。まるで、絵が得意な人が新しい絵を描いたり、文章が得意な人が新しい物語を作るように、AIが独自のものを生み出します。 - プロンプト
例えるなら、生成AIへのお願いごとやおまじないの言葉。「夕焼けの空に飛ぶドラゴンを描いて」みたいに、どんなものを作ってほしいかを具体的に伝えるんだ。 - プロンプト
生成AIに対して、どのようなアウトプット（結果）を生成してほしいかを具体的に指示するテキストのことです。「〇〇について説明してください」「〇〇の絵を作成してください」といった命令文や質問文が該当します。 - モデル
例えるなら、生成AIの頭の中にある、たくさんの知識がつまった特別なノート。このノートに、色々な絵や文章の作り方が書いてあるから、新しいものを作れるんだ。 - モデル
大量のデータから学習した、生成AIの核となる部分です。このモデルの中に、様々な情報や生成するためのルールが蓄えられており、与えられた指示に基づいて新しいコンテンツを生成します。 - 学習（トレーニング）
例えるなら、AIがたくさん絵や文章を見て、作り方を覚えるお勉強の時間。色々なものを見るほど、上手になるんだ。 - 学習（トレーニング）
AIが大量のデータ（画像、文章など）を読み込み、そのデータの特徴やパターンを理解するプロセスです。この学習によって、AIは新しいデータに対して適切なアウトプットを生成する能力を獲得します。 - 推論（すいろん）
例えるなら、お勉強したことを使って、新しい問題に挑戦したり、考えたりすること。「この絵とこの絵を混ぜたら、どんな絵になるかな？」って考えるんだ。 - 推論（すいろん）
学習済みのモデルが、与えられた新しいデータ（プロンプトなど）に基づいて、予測や判断、コンテンツの生成を行う段階です。学習で得た知識を活用して、具体的な問題解決や新しい創造を行います。 - トークン
例えるなら、文章を作るための小さな言葉のブロック。「私」「は」「今日」「公園」「で」「遊んだ」みたいに、一つ一つの言葉がブロックになっていて、AIはこれを組み合わせて文章を作るんだ。 - トークン
AIが文章を処理する際の基本的な単位となるものです。単語や句読点などがトークンとして扱われ、AIはこれらのトークンを組み合わせて文章を理解したり、生成したりします。 - LLM（大規模言語モデル）
例えるなら、すごくたくさんの本を読んだかしこいAI先生。色々な質問に答えたり、長いお話を作ったりできるんだ。 - LLM（大規模言語モデル）
非常に大量のテキストデータを学習した、高度な自然言語処理能力を持つAIモデルのことです。質問応答、文章作成、翻訳など、幅広いタスクに対応できます。 - チャットボット
例えるなら、いつでもお話できるAIのお友達。「こんにちは！」って話しかけると、「こんにちは！」って返してくれるよ。 - チャットボット
人間とテキストや音声で会話ができるAIシステムのことです。顧客対応や情報提供など、様々な用途で活用されています。 - API（エーピーアイ）
例えるなら、AIの特別な窓口。この窓口を通して、色々なアプリやゲームがAIの力を使えるようになるんだ。 - API（エーピーアイ）
あるソフトウェアやサービスが持つ機能の一部を、他のソフトウェアやサービスから利用できるようにする仕組みのことです。生成AIのAPIを利用することで、様々なアプリケーションに生成AIの機能を組み込むことができます。
生成AIがすごいワザを使うとき
- GAN（ガン：敵対的生成ネットワーク）
例えるなら、ニセモノを作るのが上手なAI（犯人役）と、ニセモノを見破るのが上手なAI（警察官役）が、お互いに腕を競い合って、どんどん本物そっくりなものを作り出す仕組み。 - GAN（ガン：敵対的生成ネットワーク）
2つのAI（生成者と識別者）が互いに競い合いながら学習することで、よりリアルなデータを生成する技術です。生成者は本物に近いデータを生成しようとし、識別者はそれが本物か偽物かを見分けようとします。この競争を通じて、生成者の能力が向上します。 - VAE（ブイエーイー：変分自己符号化器）
例えるなら、絵を一度バラバラのパーツにして、そのパーツを組み合わせてまた新しい絵を作るAI。元の絵とはちょっと違う、面白い絵が生まれることもあるよ。 - VAE（ブイエーイー：変分自己符号化器）
データを、より扱いやすい形（潜在変数）に変換（符号化）し、その潜在変数から元のデータを再構築（復号化）するAIモデルです。この過程で、元のデータにはない新しいバリエーションを生み出すことができます。 - 拡散モデル
例えるなら、ぐちゃぐちゃになった絵を、少しずつ綺麗にしていくAI。最初はただの点々だったものが、だんだん絵になっていくのは、まるで魔法みたい！ - 拡散モデル
データに徐々にノイズ（不要な情報）を加えていき、そのノイズを取り除く過程を学習することで、高品質なデータを生成するモデルです。ノイズ除去の逆のプロセスを利用して、ランダムなノイズから意味のあるデータを生成します。 - 潜在空間（せんざい-くうかん）
例えるなら、AIが色々な絵や文章の特徴を隠した秘密の地図。この地図の中の場所を移動すると、今まで見たことのない新しい絵や文章が出てくるんだ。 - 潜在空間（せんざい-くうかん）
AIが学習したデータの特徴を、数値の集まりとして表現した仮想的な空間のことです。この空間内の異なる点を操作することで、元のデータに類似しつつも新しいバリエーションのデータを生成することができます。 - ファインチューニング
例えるなら、もうすでに色々なことを知っているAIに、特定の新しいことを教えること。例えば、犬の絵をたくさん知っているAIに、猫の絵だけをさらにたくさん教える、みたいな感じ。 - ファインチューニング
事前学習済みのモデル（すでに基本的な知識を持っているAI）に対して、特定のタスクやデータに合わせて追加の学習を行うことです。これにより、少ないデータでも効率的に特定の目的に特化したAIを開発できます。 - 転移学習（てんい-がくしゅう）
例えるなら、あることを覚えたAIの賢さを、別の似たようなことに応用すること。例えば、車の運転を覚えたAIは、少し練習すればバイクの運転もできるようになるかもしれない。 - 転移学習（てんい-がくしゅう）
あるタスクで学習した知識やスキルを、関連する別のタスクに応用する学習方法です。これにより、新しいタスクに必要な学習データを減らしたり、学習時間を短縮したりすることができます。
生成AIの成績表
- Inception Score（インセプションスコア）
例えるなら、AIが作った絵が、本物っぽくて、色々なものがちゃんと描けているかどうかのテストの点数。点数が高いほど、すごい絵だってこと！ - Inception Score（インセプションスコア）
生成された画像の品質や多様性を評価するための指標の一つです。生成された画像が、人間が見て自然で分かりやすく、かつ様々な種類のものが生成されているほど高いスコアになります。 - Fréchet Inception Distance（フレシェ・インセプション距離）
例えるなら、AIが作った絵と、本物の絵のグループが、どれくらい似ているかを測るものさし。距離が短いほど、AIの絵は本物に近いんだ。 - Fréchet Inception Distance（フレシェ・インセプション距離）
生成された画像の分布と、本物の画像の分布がどれくらい離れているかを測る指標です。距離が短いほど、生成された画像が本物の画像に近い分布を持っている、つまりより高品質であることを意味します。
気をつけてほしいこと
- バイアス
例えるなら、AIがお勉強するときに、ちょっと偏った教え方をされること。例えば、男の子の絵ばかり見て育ったAIは、女の子の絵を描くのが苦手になっちゃうかもしれない。 - バイアス
AIが学習するデータに偏りがあることで、AIの判断や生成結果にも偏りが生じることです。例えば、特定の性別や人種に関するデータが少ない場合、AIはそのグループに関するタスクの性能が低くなる可能性があります。 - 偽情報（ぎじょうほう）
例えるなら、AIが作ったウソの情報。本物そっくりに見えるけど、本当じゃないことがあるから、気をつけて！ - 偽情報
生成AIが作り出した、事実とは異なる情報のことです。文章、画像、動画など、様々な形式で生成され、見た目には本物と区別がつきにくい場合があります。情報の真偽を注意深く確認する必要があります。
まとめ
AI、特に新しいものを生み出す生成AIの進化は、目覚ましい速さで進んでいます。まるで、昨日までなかった便利な道具が、今日には当たり前のように登場するかのようです。
この進化のスピードに伴い、AIの世界で使われる専門用語も、どんどん新しい言葉が生まれたり、意味合いが少しずつ変わったりしています。今回ご紹介した言葉たちも、もしかしたら数年後には、もっと違う表現で語られているかもしれません。
大切なのは、難しい専門用語を丸暗記することではなく、「AIが私たちの生活や社会をどのように変えていくのか」という大きな流れに関心を持ち続けること。そして、新しい情報に常に少しだけ耳を傾けてみることかもしれません。
この投稿が、皆さんが変化の波に乗っていくための一助となれば幸いです。これからも、一緒にAIの進化を見守っていきましょう！
※長くなってしまいましたが、今後の流れを考えると専門用語も増えていくでしょう。だから小学生にも理解できるような文章にしたり、私と同世代のシニア層にも分かり易い言葉を使い、それぞれが「イメージしやすい専門用語」にしようと思った次第です。
