生成AI

テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを自動的に生成できるAI。大量のデータから学習したパターンをもとに、人間が作成したかのようなコンテンツを創造する。ChatGPTなどが代表例。

テキスト、画像、音楽、プログラムコードなどの新しいコンテンツを自動的に生成するAI技術。大規模言語モデル（LLM）や拡散モデルなどの技術を基盤とし、文章の要約・提案、画像生成などに活用される。

大規模言語モデル等を用いて、テキスト、画像、音声、プログラムコードなどの新たなコンテンツを自動生成するAI技術。業務効率化や新サービス創出への活用が進む一方、著作権やセキュリティ上の課題もある。

学習した内容をもとに文章、画像、音声、プログラムなどを新たに作り出すAI。要約や添削、アイディアの提案などに使われるが、出力の正しさは利用者が確認する必要がある。

学習したデータの特徴をもとに、文章、画像、音声、動画、プログラムなどのコンテンツを新たに作り出すAI。大規模言語モデルを使った対話、要約、文書作成などに広く使われる。もっともらしい誤り（ハルシネーション）を出力することがあるため、RAGによる根拠の付与や人間による確認と組み合わせて使う。

大規模言語モデル等を用いて、テキスト・画像・音声・プログラムコードなどの新たなコンテンツを自動生成するAI技術。業務効率化に活用される一方、ハルシネーション（事実に基づかない出力）やセキュリティリスク、著作権上の課題がある。

大量のテキストデータで学習された巨大なニューラルネットワークモデル。自然言語の理解・生成に優れ、生成AIの中核技術として文章作成・要約・翻訳・プログラミング支援などに活用される。プロンプトインジェクションなどのセキュリティリスクへの対策も重要となる。

生成AIが事実に基づかない情報を、あたかも正確であるかのように生成してしまう現象。AIの幻覚とも呼ばれる。AIの出力データを人間が確認することの重要性を示す課題であり、業務利用時のリスクとして認識する必要がある。

大規模言語モデル（LLM）などの生成AIに対して、悪意のある指示や入力を与えることで、本来の制約やガードレールを回避させ、意図しない動作や情報漏えいを引き起こす攻撃手法。直接的な入力によるものと、外部データに攻撃文を埋め込む間接的なものがある。

データにノイズを少しずつ加えていく過程を逆にたどり、ノイズから元のデータを復元するように学習する生成モデル。高品質な画像生成AIの主流方式で、テキストから画像を作るサービスの中核技術。

テキスト、画像、音声など複数の種類の情報を組み合わせて扱えるAI。図表を含む資料の読み取りなど、単一の形式では扱えない業務に適用できる。

外部の文書やデータベースを検索し、その内容を根拠として生成AIに回答させる仕組み。社内文書など学習に含まれない知識を反映でき、誤った内容の生成を抑えられる。