最近、ネットで話題となっている「AI画像生成」、ChatGPTは、人々の広範な関心を引きつけています。AIの可能性が再び証明され、これらの2つの概念は共に一つの領域、AIGC（AI Generated Content）から来ています。
AIGCとは何なのでしょうか？なぜそれほど注目されているのでしょうか？AIGCはどのような応用価値を生むことができるのでしょうか？
AIGC（AI Generated Content）とは？
AIGCとは、AI-Generated Contentの略で、直訳すると「AIによるコンテンツ生成」を指します。つまり、AI技術を用いて自動的にコンテンツを生成することです。Professional Generated Content（PGC）およびUser Generated Content（UGC）の後に考えられたコンテンツ作成の新しい方法として考えられています。
では、AIGCは何のAI技術を使用し、何を生成することができるのでしょうか？これらの質問に答えるために、まず技術面からAIGCは以下の3つのレベルに分けられます：
デジタルツイン
デジタルコンテンツを別の次元にマッピングする技術で、コンテンツの強化と変換に分かれることができる。この技術は、デジタルコンテンツの向上と異なるモダリティ間の変換を実現し、デジタル体験をより豊かにすることが可能になります。
応用例：画像の超解像、テキストと音声の相互変換など。
デジタルコンテンツ編集
コンテンツの理解と属性制御を通じて、コンテンツの編集を行う技術です。
応用例：ビデオ編集や仮想試着、音声の分離など。
デジタルコンテンツ生成
大量のデータから抽象概念を学習し、それらを組み合わせて新しいコンテンツを生成する技術です。AI画像生成やテキスト生成などで活用され、特定のスタイルや属性に基づいた作品を生成することが可能です。また、クロスモダリティ領域では、テキストを入力すると画像を出力するなど、異なる形式の情報を組み合わせて新しいコンテンツを生成することもできます。
応用：画像生成、テキスト生成、ビデオ生成、マルチモダリティ生成など。
テキスト作成：
代表としてはJasperAI、copy.AI、ChatGPT、Bard、AI dungeonがあります。
画像作成：
代表としてはEditGAN，Deepfake，DALL-E、MidJourney、Stable Diffusionがあります。
映像生成：
代表としてはDeepfake，videoGPT，Gliacloud、Make-A-Video、Imagen videoがあります。
音声生成：
代表としてはDeepMusic、WaveNet、Deep Voice、MusicAutoBot等があります。
マルチモーダル生成：
先述した4つのモダリティを組み合わせて、モダリティ間の変換や生成を行うことができます。例えば、テキストから画像生成（AI絵画）、テキストから音声生成（AI作曲）、テキストから映像生成（AI映像制作）などができます。
応用例として、DALL-E、MidJourney、Stable Diffusionなどのモデルが代表的です。
将来的には、AIはテキスト、画像、ビデオの生成、およびゲームコンテンツの作成において人間を代替することが可能になるでしょう。
しかし、AIGCにはいくつかの問題があります。例えば、AIGCによって生成された文章は、人間の文章と比べると自然な表現や流れに欠けることがあります。また、AIGCによって生成された文章は、正確で信頼性の高いものではないことがあります。これらの問題を解決するためには、AI技術を利用するだけでなく、人間の編集や監修が必要になることもあります。
AIGCの利用については、法的、倫理的な問題もあります。例えば、AIGCによって生成された文章が、著作権侵害に当たる場合があります。また、AIGCが使用される前に、十分な評価とテストを行う必要があります。
以上のように、AIGCには利点と課題がありますが、AI技術の発展とともに、ますます重要性が高まっています。今後もAI技術が進化し、AIGCの品質が向上することに期待しましょう。
それでは、今回はここまでとなります。次回の記事もお楽しみに！
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