生成AIは、既存データのパターンや事例を学習することで、テキスト、画像、音声などの新しいコンテンツを自律的に生成できます。ディープラーニングモデルを活用し、人間の創造性や問題解決能力を模倣しながら、多様で文脈に即した出力を生成します。
生成AIをめぐる機会と懸念
個人や組織は、コンテンツ制作、自然言語処理、データ合成など、さまざまな用途やアプリケーションで生成AIを活用しています。コンテンツ制作では、詩、学術論文、マーケティング資料から、画像、動画、音楽、コンピューターコードまで、幅広いコンテンツの生成に役立ちます。自然言語処理の分野では、生成AIによってチャットボットや言語翻訳の機能が向上するほか、膨大な量のデータを合成できるため、製品の設計、開発、プロトタイピングにおける創造性を促進できます。組織内に生成AIアプリケーションを導入することで、より適切で十分な情報に基づく意思決定や業務効率の向上に寄与し、従業員を支援できます。その結果、収益性の向上や事業成長につながります。
一方、生成AIは、セキュリティと倫理に関する重大な懸念ももたらします。具体的には、バイアスが生じる可能性、サイバー攻撃の高度化、プライバシーリスクなどです。たとえば生成AIでは、オンラインの書籍、投稿、Webサイト、記事など、インターネットから体系的に収集したコンテンツでトレーニングされた大規模言語モデル（LLM）が使用される場合があります。生成モデルはトレーニングデータから学習するため、使用するデータにバイアスがあると、出力に既存のバイアスが引き継がれ、さらに増幅される可能性があります。
さらに、生成AIは、誤解を招く情報や誤った情報を意図せず生成することがあり（これはハルシネーションと呼ばれます）、偽情報の拡散につながる可能性があります。悪意のある攻撃者は、社会不安を引き起こしかねないプロパガンダの拡散や調整にも生成AIを利用できます。現在では、悪意のある攻撃者が生成AIを利用して、現実に見えるものの改変された、誤解を招く、または悪意のあるコンテンツであるディープフェイクを作成することが一般的になっています。ディープフェイクは、個人情報の窃取、ソーシャルエンジニアリング攻撃やフィッシング攻撃、虚偽情報の拡散、または個人や社会を脅かす欺瞞的なコンテンツの作成に使用される可能性があります。
現在、ダークウェブの市場では、スピアフィッシングメールの作成、検出されにくいマルウェアの作成、フィッシングページの生成、脆弱なWebサイトの特定、さらにはハッキング手法のチュートリアルの提供にも利用できるFraudGPT AI Toolが販売されています。
LLMのトレーニングに使用されるコンテンツには、同意なくアクセスされ、モデルのトレーニングに利用された可能性があるものも含まれます。また、個人情報や機密情報、著作権で保護されたコンテンツ、専有コンテンツが含まれている場合もあります。AIはコンテンツを生成する際に、こうした非公開情報を含むコンテンツ全体を参照するため、出力によって機密データや非公開情報が意図せず漏えいする現実的なリスクがあります。
生成AIベンダーは、EU一般データ保護規則（GPDR）などの政府規制における「忘れられる権利」または「消去権」に関する規定に基づき、個人や組織が自身の個人情報または専有情報が保存されたか、あるいはトレーニングに使用されたかを確認したり、その情報の削除を要求したりする手段を提供していない場合があります。また、LLMのトレーニングでは、異なる地域や国のデータを集約して利用することも少なくありません。その結果、データ主権に関する規制に抵触する可能性があります。
生成AIアプリケーションの種類
生成AIは、組織や業界でさまざまな用途に活用できます。適切なワークフローに生成AIを慎重に取り入れることで、企業の競争優位性の獲得に役立ちます。主な用途は次のとおりです。
- 文章コンテンツの作成。生成AIは、記事、ブログ、パーソナライズされたメッセージ、キャンペーン用の広告コピーなど、さまざまな用途に向けて、人間が書いたような文章を自律的に生成できます。AIが生成したコンテンツは通常、人によるレビューが必要ですが、希望するスタイルや長さの初稿を作成したり、既存の文章コンテンツを要約または簡略化したり、構成案を提示したりすることで、執筆者の作業プロセスを効率化し、コンテンツ作成を支援できます。
- 画像と動画の作成生成モデルは、テキストや視覚情報を入力として画像や動画を生成または加工し、指定された設定、被写体、スタイル、場所に基づいて、独自性のあるリアルなビジュアルコンテンツを作成できます。こうしたビジュアル素材は、メディア、デザイン、広告、マーケティング、教育、エンターテインメントなど、幅広い商用用途に活用できます。生成AIは、ゲームや仮想環境向けのキャラクターやリアルなシーンも作成できます。
- カスタマーサポート自動化の強化生成AIは、より自然で文脈に即した会話が可能な高度なチャットボットや対話型エージェントの開発を支援できます。特に、事前に定義された応答では不十分な場合に有効です。適応型の対話型エージェントは、その場での商品提案や、個々のユーザーの好みに合わせた応答などのコンテンツを動的に生成できます。こうした文脈認識型のチャットボットやエージェントは、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、サポートコストを削減しながら、企業の時間とリソースの節約に役立ちます。
- コード生成。生成AIをコード生成に活用することで、ソフトウェア開発プロセスの効率と生産性を高められます。開発者の入力中にコードの続きを提案する自動コード補完、コードの品質・エラー・バグのレビュー、レガシーコードのモダナイゼーションの自動化など、さまざまな方法でコード開発を支援できます。コード生成の自動化により、迅速なプロトタイピングが可能になります。開発者はアイデアをすばやく試し、さまざまなコーディング方法を検証できるため、ソフトウェア開発ワークフローの効率化につながります。また、生成AIは、技術者以外の人にもコーディングの機会を広げます。ユーザーがコードに実行させたい内容を自然言語で入力すると、生成コードツールが自動的にコードを作成します。
生成AIセキュリティとは
生成AIセキュリティとは、生成AIベースのアプリケーションの開発、導入、利用に伴う潜在的なセキュリティリスクや課題に対処するために実施される一連の対策と取り組みです。こうしたテクノロジーが広く普及し、高度化するにつれて、セキュリティに関する懸念はますます重要になっています。特に、AIワークロードはサイバー犯罪者にとって主要な攻撃対象となっています。
生成AIアプリケーションの導入と管理に伴うセキュリティリスクについて詳しく確認するには、OWASP Top 10 for Large Language Model Applicationsをご覧ください。この資料は、脆弱性に対する認識を高め、修復戦略を提案し、LLMアプリケーションのセキュリティ態勢を強化することを目的としています。
生成AIインフラストラクチャに対するセキュリティリスク
生成AIは、非常に強力で、まるで魔法のように見えるかもしれませんが、従来のワークロードと同じインフラストラクチャ、インターフェース、ソフトウェアコンポーネントの一部を利用しているため、インジェクション攻撃や、脆弱な認証・認可制御を回避する攻撃など、同様のリスクを抱えています。高度な生成AIモデルを効果的に運用するには、信頼性、パフォーマンス、セキュリティに優れたインフラストラクチャが必要です。
インフラストラクチャ攻撃には、サービス拒否（DoS）も含まれます。これは、攻撃者がCPU、メモリ、ストレージなどのハードウェアリソースを過負荷状態にし、生成AIワークロードの実行を妨害する攻撃です。このようなリソース枯渇攻撃は、パフォーマンスの低下やシステムの不安定化を招き、AIシステムの可用性と信頼性に影響を及ぼすほか、モデルが学習し、ユーザープロンプトに応答する能力を損なう可能性があります。
AIシステムのインフラストラクチャへの不正アクセスも、生成AIのワークフローにとって重大な脅威であり、システムの機密性と完全性に影響を及ぼす可能性があります。システムインフラストラクチャへの侵入は、データ窃取、サービス妨害、悪意のあるコードの挿入などの不正行為につながるおそれがあります。これは、AIモデルとデータのセキュリティを脅かすだけでなく、不正確または有害な出力の生成や拡散を招く可能性もあります。
生成 AIトレーニングデータのセキュリティリスク
あらゆる生成AIアプリケーションの出発点となるのは、機械学習モデルが目的のパターンを認識し、予測を行い、タスクを実行するために使用するトレーニングデータです。LLMが高い能力を発揮するには、トレーニングに使用するデータが、幅広く多様な分野、ジャンル、情報源を網羅している必要があります。しかし、既製の事前トレーニング済みモデルを使用する場合でも、カスタムデータセットでトレーニングした独自モデルを使用する場合でも、モデルのトレーニングプロセスは操作や攻撃を受ける可能性があります。
敵対的攻撃とは、悪意のある攻撃者が入力データを意図的に操作し、生成AIモデルを欺いたり、その性能を損なったりする攻撃です。OWASPはこのプロセスをトレーニングデータポイズニングと呼んでいます。また、モデルのセキュリティ、有効性、倫理的な動作を損なう可能性のある脆弱性、バックドア、バイアスを組み込むためのデータ操作も含まれます。こうした脆弱性は、悪意のある攻撃者が機密情報への不正アクセスに悪用できる攻撃経路にもなります。モデルのサプライチェーンが侵害されると、偏りのある出力や信頼性の低い出力、プライバシー侵害、不正なコードの実行につながる可能性があります。GenAIアプリケーションは大規模なプラグインエコシステムを利用するため、これは特に重大な懸念事項です。
生成AIモデルに対するセキュリティ脅威
生成AIアプリケーションは、トレーニングデータセット、ニューラルネットワーク、ディープラーニングアーキテクチャに基づいて出力を生成するLLMを使用し、ユーザーのプロンプトに対する応答を生成します。AIモデルは、既存データ内のパターン、構造、関係性を特定し、その理解に基づいて新たな出力を生成するための基盤となります。
AIモデルは、巧妙に作成されたプロンプトを入力して、モデルにそれまでの指示を無視させたり、意図しない動作を実行させたりすることでLLMを操作する、プロンプトインジェクションなどの入力脅威を含む、さまざまな攻撃を受ける可能性があります。プロンプトインジェクションは、AIモデルが生成する誤情報や偽コンテンツの最も一般的な原因の1つです。
生成AIアプリケーションは、次のような脆弱性の影響も受けやすくなっています。たとえば、サーバーサイドリクエストフォージェリ（SSRF）では、攻撃者が意図しないリクエストを実行したり、アクセスが制限されたリソースにアクセスしたりする可能性があります。また、リモートコード実行（RCE）では、アプリケーションを介して基盤システム上で悪意のあるコードを実行したり、その他の操作を行ったりする可能性があります。
マルチモーダルAIとAPIの攻撃対象領域
テキスト、音声、動画を同時に処理できるシステムであるマルチモーダルAIへの移行と、広範なプラグイン／統合エコシステムの拡大により、脅威の境界が大幅に広がり、新たなAI脅威が生じています。攻撃者は、こうした新機能やツール間の接続性の拡大を悪用して、ビジネスロジックの不正利用、データの窃取、サプライチェーンの脆弱性の悪用、企業システムへの侵入を行う可能性があります。AIシステムが、専有情報、機密性の高い社内データベース、ビジネスツールやアプリケーション、クラウド環境、運用インフラストラクチャにアクセスできる場合、こうしたリスクは特に重大になります。
マルチモーダルAIとAPI接続が進化し続けるなか、AIシステムのセキュリティ確保を担う担当者への負担が増しています。
生成AIセキュリティのベストプラクティス
生成AIシステムを保護するには、多層的なセキュリティ対策が必要です。これには、堅牢な認証および認可プロトコルを導入し、システムの重要なコンポーネントにアクセスできる担当者を厳格なアクセス制御によって権限のある担当者のみに限定することが含まれます。組織は、ソフトウェアの定期的な更新や継続的な監視など、侵入の試みを早期に検知して防止するためのプロアクティブな脆弱性管理を実施できます。DoS攻撃に対抗するには、バックアップサーバーやフェイルセーフプロトコルの使用など、処理の継続的な可用性を確保するための冗長性をシステムに組み込みます。ユーザープロンプトによってトークンが生成され、LLMのコンテキストウィンドウには上限があるため、システムリソースを枯渇させる目的でこれらが狙われ、LLMもサービス拒否攻撃の対象となる可能性があります。
組織は厳格な審査プロセスを導入して、トレーニングデータのサプライチェーンを検証し、信頼できる提供元の事前トレーニング済みモデルのみを選択する必要があります。低品質なデータやトレーニングデータに含まれるバイアスは、モデルが正確な表現を学習し、信頼性の高い結果を生成する能力を妨げる可能性があります。そのため、生成モデルに入力する前のデータの前処理は、生成AIを効果的に活用するうえで極めて重要です。また、規制対象となる多くの業界では、モデルのファインチューニングも不可欠です。データクリーニング、正規化と拡張、バイアスの検出と軽減などの手法は、エラーやデータポイズニングの防止に役立ちます。
堅牢なアクセス制御、暗号化手法、セキュアなデプロイ手法を実装します。これには、ネットワークの分離や適切なファイアウォール設定も含まれます。これにより、潜在的なセキュリティ脅威から生成AIモデルを保護します。プロンプトインジェクションを防ぐには、悪意を持って細工された入力によってモデルが操作されないよう、プロンプトのサニタイズ、入力検証、プロンプトフィルタリングなどの手法を使用します。セキュアコーディングの実践、徹底したコードレビュー、コードサンドボックスなどのランタイム防御を活用することで、不正なコード実行のリスクを軽減できます。プロンプトインジェクションは、生成AIアプリケーションにおける最も深刻かつ複雑なリスクの1つです。
生成AIモデルの最適化
生成AIの処理には多くのリソースが必要になる場合があるため、生成AIモデルを最適化することは、パフォーマンスと効率を向上させ、モデルの高速化、スケーラビリティの向上、省エネルギー化を実現するための重要なステップです。
マルチクラウド環境は、分散環境全体でAIワークロードとエコシステムのプラグインを接続できるため、AIを活用したアプリケーションの基盤となっています。マルチクラウドネットワーキング（MCN）では、さまざまなクラウドプロバイダーのリソースをデータ処理に統合し、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）などのハードウェアアクセラレーターを含む生成AIワークロードの計算需要に応じて、リソースを動的かつ柔軟に増減できます。これにより、パフォーマンスを最適化し、遅延を最小限に抑えられます。生成AIモデルを複数のクラウドリージョンに展開すると、処理を地理的に分散し、レイテンシを低減して応答時間を短縮できます。これは、分散型のリアルタイムAIアプリケーションや対話型AIアプリケーションにとって特に重要です。エッジAIは、ユーザーエクスペリエンスを向上させる極めて有効な手法として注目されています。また、生成AIモデルをリージョンごとに分散することで、組織はデータ主権の要件に準拠してデータを保存、処理できるようになります。
コンテナオーケストレーションプラットフォームであるKubernetesは、生成AIワークロードを実行するための事実上の標準です。AIモデルをコンテナ内で実行およびスケーリングするためのインフラストラクチャを提供し、高可用性と効率的なリソース利用を実現します。Kubernetesはオーケストレーターとして、AIアプリケーション内のさまざまなコンポーネントのデプロイと監視を管理し、AIモデル、データ処理パイプライン、その他のサービスを効率的に管理およびスケーリングできるようにします。Kubernetesにはさまざまな実装があり、ワークロードを一貫してプロビジョニングするとともに、トラフィックを安全に転送し、推論処理を分散する必要があるため、MCNとIngressコントローラーが不可欠です。
APIは、AIアプリケーションのさまざまな部分がデータや命令を交換するための橋渡し役となり、異なるコンポーネントやサービス間の通信を可能にします。たとえば、生成AIのプラグインエコシステムはAPI呼び出しを介して接続されます。Kubernetes Ingressソリューションは、組み込みの負荷分散、レート制限、アクセス制御機能を提供し、複数のPodにトラフィックを安全に分散することで、AIワークロード全体の処理パフォーマンスを向上させます。
前述のとおり、APIはAIアプリケーションのさまざまな部分をつなぐ役割を果たします。APIを介してデータや命令をやり取りすることで、異なるコンポーネントやサービス間の通信が可能になります。Kubernetes Ingressソリューションは、組み込みの負荷分散、レート制限、アクセス制御機能を提供し、複数のPodにトラフィックを安全に分散することで、AIワークロード全体の処理パフォーマンスを向上させます。
生成AIの最適化における課題
生成AIの最適化では、出力速度と品質のバランスを取る際に、トレードオフが生じることがよくあります。高品質な出力を実現するには、通常、より複雑で多くのリソースを必要とするモデルや計算が求められます。一方、パフォーマンスを最適化するためにモデルを簡素化すると、生成コンテンツの品質に影響する可能性があります。また、複雑なモデルほどトレーニング時間が長くなり、推論速度も低下する可能性があるため、トレーニングプロセスの速度とリアルタイムアプリケーションのパフォーマンスの両方に影響します。
これは、動的な環境への適応が求められる生成AIモデルでは特に大きな課題です。継続的な最適化が必要になる場合があり、品質とパフォーマンスのバランスを維持することが難しくなります。処理タスクには、GPUに加えて、汎用の中央処理装置（CPU）やデータ処理装置（DPU）も使用できるため、インテリジェントなトラフィック管理とリソースプーリングが重要です。
主要な最適化手法：プルーニング、量子化、転移学習
生成AIモデルの最適化には、複数の要素をバランスよく考慮し、組み合わせる必要があります。
モデルプルーニングでは、性能を維持しながらモデルをよりコンパクトにすることを目的に、冗長なパラメーターや重要度の低いパラメーターを特定して削除し、モデルのサイズと計算要件を削減します。量子化では、浮動小数点数をより低精度の固定小数点表現や整数表現に変換するなど、数値をより低いビット精度で表現することで、生成AIモデルのメモリ要件と計算の複雑さを軽減します。これにより、モデルのメモリ要件が低減し、デプロイと保存の効率が向上する可能性があります。
転移学習とは、あるタスクでトレーニングしたモデルを別の関連タスクに適応させる機械学習手法です。特に深層モデルや複雑なモデルにおいて、トレーニングに必要な時間とコンピューティングリソースを大幅に削減できます。転移学習により、知識を効率的に再利用できるため、大量のコンピューティングリソースを必要とせずに、特定の用途に合わせて生成AIモデルを最適化できます。
モデルのトレーニングと推論を分散させることで、複数のプロセッサ、デバイス、クラウドにまたがる並列処理機能を活用し、モデルのトレーニングとユーザーエクスペリエンスを最適化できます。さらに、実行環境となる特定のCPUやGPUなど、ハードウェア固有の機能を活用できるようにモデルアーキテクチャとトレーニングプロセスを調整することで、トレーニングと推論のプロセスを最適化し、パフォーマンスを向上できます。特に、ユーザーの近くで推論を実行できる場合に効果的です。
最適化手法によるリソース面の利点
- モデルプルーニング： プルーニング後はモデルが小さくなり、使用するメモリとコンピューティングリソースも削減されます。これにより、パフォーマンスを向上させながら推論コストを削減できます。ただし、過度なプルーニングは精度の低下につながる可能性があります。
- 量子化：量子化により、メモリ使用量を大幅に削減し、推論速度を向上できます。量子化による最適化を行うことで、より軽量で低コストのハードウェア上でモデルを実行できるようになります。
- 転移学習：転移学習を利用すると、ゼロから学習する場合と比べて、組織が必要とする学習データ、時間、コンピューティング能力を削減できます。
- 分散学習：分散学習では、ワークロードを複数のシステムに分散することで、大規模なモデルのトレーニングを高速化できます。
生成AIにF5を活用
生成AIは、大きな競争優位性をもたらす可能性があります。しかし、組織がリスクを伴わずにそのメリットを最大限に活用するには、多様な分散環境全体でAIワークロードを最適化し、保護するために必要な対策を講じる必要があります。そのためには、AIワークロードの効率向上に加え、複雑なKubernetesエコシステムの管理、APIのシームレスかつセキュアな統合、マルチクラウドネットワークの効果的な管理が求められます。
F5は、AI導入準備のあらゆる段階にある企業が、すべての環境にわたるAIインタラクションを可視化、保護、統制し、AIを取り巻く状況の変化に応じて保護を適応できるようにします。 F5 AI Security Platform は、AIアプリ、モデル、エージェント、およびそれらを接続するAPIを適応型の保護で守り、AIリスクを継続的に管理できるようにします。チームは、従業員によるAIの利用状況を継続的に把握し、導入環境固有の脆弱性についてモデルやアプリケーションをテストできます。さらに、その調査結果とテスト結果を、直面する脅威に応じて調整されたランタイム保護へと反映できます。
F5 AI Guardrails を使用すると、企業はアプリ、モデル、エージェント向けのデータセキュリティ、脅威管理、ガバナンスを定義して導入できます。チームはAI Guardrailsを使用して、プロンプトインジェクションやジェイルブレイク攻撃など、進化する脅威からシステムを保護できます。また、AI Guardrailsは、データ漏えいの阻止、コンプライアンスポリシーの適用、許可されていない入力と出力のブロック、すべてのAIインタラクションの可視性確保にも使用できます。
一方、 F5 AI Red Teamにより、組織はAIシステムの脆弱性や弱点を継続的にテストできます。AI Red Teamの調査結果を新しいAI Guardrailsポリシーに反映することで、継続的なセキュリティループを実現できます。
F5は、最新のAIワークロードのパフォーマンスとセキュリティも最適化します。データセンター、パブリッククラウド、プライベートクラウド、マルチクラウド、ネイティブKubernetes、エッジを含む分散アプリケーション環境全体で、生成AIモデルとデータを一貫して配信、保護します。また、生成AIモデルの大規模なトレーニング、改良、デプロイ、管理を支える基盤となる統合データファブリックを提供し、シームレスなユーザーエクスペリエンスを実現するとともに、AI駆動型アプリケーションでのリアルタイムな意思決定を支援します。
F5は、生成AIの複雑さを軽減しながら、予測可能なスケーラビリティとパフォーマンスを実現する、セキュリティ、デリバリー、パフォーマンス最適化の統合ソリューション群を提供します。単一の管理画面から可視化と管理を一元化できます。
- F5 Secure Multi-Cloud Networking (MCN)は、ポイントツーポイント接続ソリューションに伴う複雑さや管理オーバーヘッドを生じさせることなく、クラウド、マルチクラウド、エッジなどの分散環境全体にわたるAIワークロードの管理と展開を簡素化します。
- F5 Distributed Cloud Network Connectは、エンドツーエンドの可視性を提供し、リンクとネットワークサービスのプロビジョニングを自動化するとともに、すべてのサイトとプロバイダーにわたって一貫したインテントベースのセキュリティポリシーを作成できるSaaSベースのツールです。オンプレミスのデータセンターやエッジサイトを含む、あらゆる環境やクラウドプロバイダー間でレイヤー3接続を提供します。
- F5 Distributed Cloud App Connectは、複数のクラウドリージョン、プロバイダー、エッジサイトに分散するAIワークロード向けに、アプリ間の接続とオーケストレーションを提供するサービスです。
- F5 Distributed Cloud App Stackは、環境全体で統一された本番環境向けKubernetesを使用してAIワークロードを容易にデプロイ、管理、保護し、AIワークロードのライフサイクル管理を簡素化します。また、パフォーマンスを最大化するため、エッジを含むリソースプール全体で、推論を適切なプロセッサ（CPU/GPU/DPU）に分散する方法を提供します。
- F5 NGINX Connectivity Stack for Kubernetesは、Ingress Controller、ロードバランサー、APIゲートウェイの機能を1つに統合したツールです。Kubernetes上で稼働するAI/MLワークロードに高速で信頼性とセキュリティに優れた通信を提供し、複雑さと運用コストを軽減しながら、大規模環境での稼働時間、保護、可視性を向上させます。
- F5 Distributed Cloud Web App and API Protection (WAAP)は、AI固有のインタラクションを実現するAPIを保護し、不正アクセス、データ侵害、ビジネスロジックの悪用、SSRFやRCEなどの重大な脆弱性に伴うリスクを軽減します。また、管理機能と適用機能を組み合わせ、APIのランタイム分析と保護に包括的に対応します。
- F5 Distributed Cloud Bot Defenseは、デバイスと行動シグナルのリアルタイム分析に基づく極めて効果的なボット対策を提供し、自動化された悪意のあるボット攻撃を特定して緩和します。世界で最もトラフィックの多い数千のアプリケーションとAIワークロードにおいて、攻撃者による手法変更にも迅速に適応し、ボットや悪意のある自動化を利用してLLMモデルへのポイズニング、サービス拒否、プロパガンダの拡散を企てる悪意のある攻撃者を無力化します。
F5のテクノロジーは、効率の最適化、レイテンシの低減、応答時間の短縮を通じて、シームレスなユーザー体験を確保し、AIワークロードを場所を問わず柔軟に展開できるよう支援するとともに、組織が生成AIのメリットを安全かつセキュアに活用できるよう支援します。
生成AI：よくある質問
生成AIと予測AIの違いは何ですか？
生成AIは、テキスト、画像、コードなどのコンテンツを作成（生成）するために使用されます。予測AIは、将来の事象や結果を予測するために使用されます。
ビジネスにおける生成AIの主な用途は何ですか？
生成AIは、コーディング、コンテンツ作成、調査、カスタマーサポート、マーケティングのパーソナライズなど、さまざまなビジネス用途に活用できます。組織は生成AIツールを活用することで、時間を節約し、反復的な手作業をなくし、大量のデータへの理解を深めることができます。
拡散モデルと敵対的生成ネットワーク（GAN）の違いは何ですか？
GANと拡散モデルは、合成データを使用して生成AIモデルをトレーニングする代表的な2つのアプローチですが、その仕組みは明確に異なります。GANでは、合成データを生成する生成ネットワークと、データが実データか合成データかを判別しようとする識別器を競わせます。両者は時間の経過とともに性能が向上し、より現実的な結果を生成できるようになります。一方、拡散モデルは、トレーニングデータに徐々にノイズを加える「順方向拡散」と、同じデータからノイズを反復的に除去して元の状態に復元する「逆方向拡散」という2段階のプロセスで動作します。
