【いま改めて考える「生成AI」とは？】企業活用が進む今、知っておきたい基礎と可能性

生成AI関連

みなさん、こんにちは。広域システム営業部です。

「生成AI」という言葉を、日常的に耳にするようになりました。

ChatGPTやgeminiをはじめとする生成AIは、文章の作成や要約、情報検索、画像生成、プログラム作成など、さまざまな場面で活用されています。企業においても、業務効率化や情報活用、新しいサービスの創出など、生成AIへの期待は高まっています。

一方で、生成AIが身近になったからこそ、

「そもそも生成AIとは何なのか？」

「これまでのAIとは何が違うのか？」

「企業では、具体的にどのように活用できるのか？」

「生成AIを本格的に活用するには、どのような環境が必要なのか？」

と、改めて基本を整理しておきたいという方も多いのではないでしょうか。

今回は、企業での活用が進む今だからこそ、生成AIについて改めて整理し、その可能性と、それを支えるコンピューティング環境について、おさらいして行きましょう

1．「生成AI」とは？

生成AIとは、英語で「Generative AI」と呼ばれるAI技術です。

これまでのAIが、与えられたデータを「分析する」「分類する」「予測する」「判定する」といった処理を得意としていたのに対し、生成AIは、入力された情報や指示をもとに、新しいコンテンツを生成することを大きな特徴としています。

例えば、

文章を作成する
文書を要約する
質問に回答する
メールや報告書を作成する
プログラムを生成する
画像を生成する
音声を生成する
動画を生成する

など、さまざまなコンテンツを生み出すことができます。

代表的な生成AIサービスの一つがChatGPTです。

「人間が自然な言葉で指示すると、それに応じてAIが文章などを生成する」

この分かりやすさが、生成AIが急速に普及した大きな理由の一つです。

2.従来のAIと生成AIは何が違う？

生成AIを理解するためには、従来のAIとの違いを知ることが重要です。例えば製造業の検査工程を考えてみましょう。

従来型のAIでは、カメラで撮影した製品画像をAIが分析し、

「正常」

「不良」

といった判定を行うことができます。一方、生成AIでは、検査結果や過去のトラブル情報などを組み合わせ、

「この不良が発生した原因として考えられるものは何か？」

「過去に同様の事例はあったか？」

「改善策を報告書としてまとめて」

といった、より人間の業務に近い情報処理を行うことができます。

つまり、

従来型AI：判断・予測・分類する
生成AI：情報をもとに、新しい情報やコンテンツを生成する
という違いがあります。

もちろん、実際のAIシステムでは両者が組み合わされることも多く、「生成AIだから従来のAIとは完全に別物」というわけではありません。重要なのは、生成AIによってAIとの関わり方そのものが変わりつつあるという点です。

3.なぜ今、生成AIが注目されているのか？

生成AIがこれほど注目される背景には、AI技術そのものの進化だけではなく、AIを利用するためのハードルが大きく下がったことがあります。
これまでAIを活用するためには、専門的な知識やプログラミングのスキルが必要になるケースも少なくありませんでした。しかし生成AIでは、自然な言葉で指示を出すだけでAIを利用できます。

例えば、

「この資料を3分で読める内容に要約してください」

「この文章を営業向けのメールにしてください」

「このデータから考えられる傾向を整理してください」

といった指示ができます。
つまり、AIが一部の専門家だけのものではなく、さまざまな職種の人が業務の中で利用できる技術へと変化しているのです。

4.企業ではどのように活用できる？

生成AIの企業活用は、単なる文章作成にとどまりません。
少しイメージしてみましょう

【営業・マーケティング】

営業メールの作成
提案書の作成支援
商談内容の要約
顧客情報の整理
市場・競合情報の整理
FAQの作成

【管理部門】
総務、人事、経理などでは、

社内規程の検索
議事録作成
社内問い合わせへの回答
マニュアル作成
文書の要約・整理
などが考えられます。

【製造・設計・研究開発】

特に製造業や研究開発分野では、生成AIの活用領域がさらに広がります。

技術文書の検索・要約
過去の実験データの整理
研究資料・論文の検索
設計資料の検索
技術報告書の作成
プログラムやスクリプトの作成支援
シミュレーション結果の分析支援
などです。

企業が長年蓄積してきた「情報」「データ」「ノウハウ」を、より活用しやすくするための手段として、生成AIへの期待が高まっています。

5．企業活用で注目される「RAG」とは？

企業が生成AIを導入する際、重要なキーワードの一つが「RAG」です。RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張生成」などと呼ばれます。

簡単に言えば、「生成AIに企業独自の情報を検索させ、その情報をもとに回答させる仕組み」です。

例えば企業内には、

製品マニュアル
技術資料
過去の報告書
社内規程
FAQ
営業資料
研究資料

など、膨大な情報が蓄積されています。これらの情報をRAGと組み合わせることで、

「この製品の過去のトラブル事例を教えて」

「この技術資料をもとに今回の実験結果を整理して」

「この規程に基づいて、このケースで必要な手続きを教えて」

といった質問に対して、企業内の情報を検索し、その内容をもとに回答を生成することが可能になります。生成AIを「一般的な質問に答えるAI」から、「自社の情報を活用するAI」へ発展させるうえで、RAGは重要な技術の一つです。

→　生成AIの“3つの壁”を打破する！話題の『ローカルLLM×RAG』徹底解説

6.生成AIを支える「GPU」とは？

ここからは、生成AIを動かすためのコンピューティング環境について考えてみましょう。

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）では、大量の計算処理が必要になります。そこで重要な役割を果たすのが「GPU」です。GPUは、もともとコンピューターグラフィックスの処理などで
発展してきたプロセッサですが、現在ではAIの学習や推論において重要な計算資源となっています。

GPUは、大量の計算を並列して処理することを得意としています。そのため、AIモデルの学習や推論において、CPUだけでは処理に時間がかかるような計算を高速化することができます。

生成AIの世界では、

生成AI

↓

AIモデル（LLMなど）

↓

大量の計算処理

↓

GPU

↓

AIワークステーション・GPUサーバー・HPC

という関係で、AIを支えるコンピューティング環境が構成されています。

7.GPUなら何でもよいわけではない？

生成AI用のコンピューターを検討する際に重要なのは、単純に「一番高性能なGPUを搭載する」ことではありません。用途によって必要となる性能が変わるためです。

例えば、

・どのAIモデルを使用するのか
・AIモデルの規模はどの程度なのか
・推論なのか、学習なのか
・同時に何人が利用するのか
・RAGをどの程度の規模で構築するのか
・将来的にモデルを大きくする予定があるのか

などによって、必要なシステム構成は変わります。特に生成AIでは、GPUの計算性能だけでなく、VRAM（GPUメモリ）の容量も重要な要素となります。

また、GPUだけではなく、

CPU
メインメモリ
ストレージ
ネットワーク
電源
冷却性能

なども含めて、システム全体で考える必要があります。

→AI開発(LLM・生成AI)～大規模演算　AIサーバー・ハイエンドGPU搭載～用途おすすめモデル

8.オンプレミスで「自社でAIを動かす」という選択肢

生成AIを利用する方法として、クラウド型のAIサービスは非常に便利です。一方で企業によっては、

「社内の機密情報を外部環境に置きたくない」

「自社のデータを外部サービスに入力することに制約がある」

「社内システムとAIを連携させたい」

「自社専用のAI環境を構築したい」

といったニーズもあります。

そこで選択肢となるのが、オンプレミス環境で生成AIを動かす方法です。自社内にGPUワークステーションやGPUサーバーなどを導入することで、自社のデータや業務環境に合わせたAI基盤を構築できます。
特に研究開発、製造、設計など、機密性の高い情報を扱う分野では、AIをどこで動かすのかという点も重要な検討事項になります。

→AI開発(LLM・生成AI)～大規模演算　AIサーバー・ハイエンドGPU搭載～用途おすすめモデル