AIによる文章作成の仕組みとは？未来を変える可能性に迫る

AIによる文章作成とは、人間が書いた文章をもとに、コンピュータが自動的に新しい文章を生成する技術です。この技術は、様々な分野で活用されており、ビジネスや教育、エンターテイメントなどに役立っています。

しかし、AIがどのように文章を作成しているのか、その仕組みを知っていますか？本記事では、AIによる文章作成の仕組みを詳しく解説します。AIが文章を作成する仕組みを知ることで、AIの能力や限界を理解し、より効果的に活用できるようになりましょう。

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AIによる文章作成の仕組み

ここからは、AIが文章を作成する仕組みについて、以下の5つのステップで説明します。

• データの収集と前処理
• ニューラルネットワークの構築
• モデルの学習
• 予測の生成
• 評価と調整

データの収集と前処理

まず、AIが文章を作成するためには、データが必要です。データとは、人間が書いた文章のことで、AIはこれらの文章を学習することで文章作成のルールやパターンを覚えます。

データは、インターネット上の記事や本やニュースなどから収集されます。しかし、収集したデータはそのまま使えません。データには不要な情報やノイズを含むことが多いからです。

たとえば、広告や画像やリンクなどは文章作成に関係ありません。そこで、データの前処理という工程でこれらの不要な情報やノイズを除去し、AIが学習しやすい形式に変換します。

前処理では、データを単語や文などの単位に分割したり、同じ意味の単語を統一したり、数字や記号に置き換えたりします。

ニューラルネットワークの構築

次に、AIが文章を作成するためには、ニューラルネットワークという構造が必要です。ニューラルネットワークとは、人間の脳神経細胞（ニューロン）を模したコンピュータのプログラムのことです。

ニューラルネットワークは、多数のニューロンが層状に並んだもので構成されています。各ニューロンは、入力と出力を持ち、他のニューロンとつながっています。

ニューラルネットワークは、入力層・中間層・出力層の3つの層からなることが多くあります。

• 入力層：データから得られた情報（単語や文など）が入力されます。
• 中間層：入力された情報を処理し、特徴や意味を抽出します。
• 出力層：中間層から得られた情報をもとに、新しい情報（単語や文など）が出力されます。

モデルの学習

次に、AIが文章を作成するためには、モデルの学習が必要です。モデルとは、ニューラルネットワークのことで、AIが文章を作成するためのルールやパターンを表します。

モデルの学習とは、データを使ってモデルを最適化することです。モデルの学習では、以下のような流れで行われます。

1. データから入力と出力のペアを作ります。
   • 「私は犬が好きです」という文があったら、「私は」を入力し、「犬が好きです」を出力とします。
2. 入力をモデルに与えて、出力を予測させます。
   • 「私は」を入力したら、「りんごが好きです」という出力を予測させます。
3. 予測した出力と正しい出力を比較して、誤差を計算します。
   • 「りんごが好きです」と「犬が好きです」の誤差は大きいです。
4. 誤差をもとに、モデルのパラメータ（ニューロンのつながりや強さなど）を調整します。
   • 「私は」から「犬が好きです」につながるニューロンの強さを増やします。
5. 1から4のステップを繰り返して、誤差が小さくなるまでモデルを学習させます。

予測の生成

次に、AIが文章を作成するためには、予測の生成が必要です。予測の生成とは、学習したモデルを使って、新しい文章を生成することです。

予測の生成では、以下のような流れで行われます。

1. 最初の単語や文などの入力を決めます。
   • 「AIについて」という単語を入力します。
2. 入力をモデルに与えて、次の単語や文などの出力を予測させます。
   • 「AIについて」という入力に対して、「知りたいことは何ですか？」という出力を予測させます。
3. 予測した出力を新しい入力として使って、さらに次の単語や文などの出力を予測させます。
   • 「知りたいことは何ですか？」という入力に対して、「AIの歴史や種類や応用例などがあります」という出力を予測させます。
4. 2から3のステップを繰り返して、文章が完成するまで予測させます。
   • たとえば、「AIについて知りたいことは何ですか？AIの歴史や種類や応用例などがあります。AIは人間の知能を模倣する技術であり、様々な問題解決に役立ちます」という文章が完成します。

評価と調整

評価と調整とは、コンピュータが予測した文章の質をチェックして、必要なら修正することです。コンピュータは、予測した文章と人間が書いた文章は似ているかどうかを判断します。

また、予測した文章が与えられたキーワードやテーマに沿っているかどうかも確認します。もし、予測した文章に問題があれば、コンピュータはモデルを変更して、再び予測した文章を生成する流れです。

この過程を繰り返して、AIは最終的な文章を完成させます。

指示書にしたがって、AIによる文章作成の「チューニング済みモデル」の仕組みについて説明します。業界の知見や経験が豊富なプロのコンサルタントとして、以下の制約を必ず守って、文章を出力してください。

AIによる文章作成ではチューニング済みモデルが使われる

本記事では、「チューニング済みモデル」を事前学習とファインチューニングの両方を経たAIのモデルとして扱います。

AIが文章を生成するには、あらかじめ大量の文章データを学習させる必要があります。この学習をさせる過程を「事前学習」と呼びます。

事前学習では、AIは文章の構造や文法、単語の意味や使い方などを覚えます。しかし、事前学習だけでは、AIは特定の分野や目的に合わせた文章を生成できません。

【事前学習が行われているモデルの例】

• GPT3
• GPT4

そこで、事前学習したAIに対してさらに追加で学習させることで、特定の分野や目的に適した文章を生成する能力を高めたモデルを作る必要があります。

この追加で学習させる過程を「ファインチューニング」と呼びます。ファインチューニングでは、AIは特定の分野や目的に関連する文章データを学習し、特化した文章の書き方や表現方法を覚えます。

これによってできあがったのが、AIライティングツールや、会話型ChatGPTのようなサービスです。

AIによる文章作成の「チューニング済みモデル」の仕組み

チューニング済みモデルのAIが文章を作成する仕組みについて、以下の4つのステップで説明します。

• 事前学習
• ファインチューニング
• ハイパーパラメータの調整
• 評価と反復

事前学習

事前学習とは、AIに対して大量の文章データを学習させることで、文章の基本的な知識や能力を身につけさせる過程です。事前学習では、以下のような手順で行われます。

• まず、インターネット上から大量の文章データを収集します。このデータは、「コーパス」と呼ばれます。
• 次に、コーパスからランダムに一部の単語や文字を消します。これは、「マスク」と呼ばれます。
• そして、AIに対してマスクされた部分を予測させます。これは、「マスクド言語モデリング」と呼ばれます。
• 最後に、AIが予測した部分と正解となる部分を比較して、正しければ報酬を与えます。これは、「強化学習」と呼ばれます。

このような手順で行われる事前学習では、AIは文章の構造や文法、単語の意味や使い方などを覚えます。事前学習は、AIにとって文章作成の基礎となる学習です。

ファインチューニング

ファインチューニングとは、事前学習したAIに対して、さらに追加で学習させることで、特定の分野や目的に適した文章を生成する能力を高める過程です。

ファインチューニングでは、以下のような手順で行われます。

• まず、特定の分野や目的に関連する文章データを収集します。このデータは、「ドメインデータ」と呼ばれます。
• 次に、ドメインデータからランダムに一部の文章を取り出します。これは、「入力」と呼ばれます。
• そして、AIに対して入力に対応する文章を生成させます。これは、「出力」と呼ばれます。
• 最後に、AIが生成した出力と正解となる出力を比較して、正しければ報酬を与えます（「強化学習」と呼ばれます）。

このような手順で行われるファインチューニングでは、AIは特定の分野や目的に特化した文章の書き方や表現方法を覚えます。ファインチューニングは、事前学習したAIをカスタマイズする学習です。

ハイパーパラメータの調整

ハイパーパラメータとは、AIが文章を生成する際に影響を与える設定や条件のことです。たとえば、以下のようなものがハイパーパラメータです。

• 学習率：AIが学習する速度や効率を決める数値です。
• エポック数：AIが同じデータを何回繰り返して学習するかを決める数値です。
• バッチサイズ：AIが一度に学習するデータの量を決める数値です。
• 生成長：AIが生成する文章の長さを決める数値です。
• 温度：AIが生成する文章の多様性や創造性を決める数値です。

これらのハイパーパラメータを調整することで、AIが生成する文章の特徴や方向性をコントロールできます。

人間が行う場合は、目的やニーズに応じてハイパーパラメータを設定する必要があります。また、AIが自動で行う場合は、事前に用意された複数のハイパーパラメータの組み合わせから、最適なものを選択する仕組みです（この仕組みは、「オートチューニング」と呼ばれます）。

評価と反復

評価と反復とは、生成された文章の品質や適合性を測定し、改善することです。生成された文章が目的や分野に沿っているかどうかは、人間の判断に基づく部分が大きいからです。

簡単に例を挙げると、以下のような基準で評価できます。

• 文章は明確でわかりやすいか
• 文章は正確で信頼できるか
• 文章は目的や分野に適しているか

評価の方法には、人間による評価や自動的な評価があります。人間による評価は、専門家や一般ユーザーなどが文章を読んで評価する方法です。自動的な評価は、モデルが生成した文章と元のデータや参考文献などを比較して評価する方法です。

評価の結果に基づいて、モデルやハイパーパラメータを修正して、再び文章を生成します。このように、評価と反復を繰り返すことで、品質や適合性の高い文章を生成できるわけです。

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AIによる文章作成を「使う側」の仕組み

ここでは、AIによる文章作成を「使う側」の視点から、その仕組みを6つのステップにわけて説明します。

• データの収集
• ツールの選択
• ツールの設定
• 入力データの準備
• 文章生成の実行
• 出力の評価と調整

データの収集

AIによる文章作成を行うには、まずデータが必要です。データとは、文章を生成するための素材やヒントとなる情報です。

たとえば、あるテーマに関する記事や本、写真や動画、音声や音楽などがデータになります。データは、インターネットから探すこともできますし、自分で作ることも可能です。

データの収集は、文章生成の品質や効率に大きく影響します。データが多くて質も高ければ、AIはより正確で豊かな文章を生成できるからです。

逆に、データが少なくて質も低ければ、AIは誤ったり単調な文章を生成しかねません。ですから、データの収集は、AIによる文章作成の最初で最も重要なステップと言えます。

ツールの選択

次に、ツールの選択は、文章生成の目的や条件に合わせて行います。ツールによって得られる文章の形式や品質が異なるからです。

たとえば、ブログ記事やレポートなどの長い文章を生成したい場合は、文法や論理性に優れたツールを選ぶ必要があります。逆に、キャッチコピーやスローガンなどの短い文章を生成したい場合は、創造性やインパクトに優れたツールを選ぶ必要があります。

ツールの選択は、AIによる文章作成の目的や条件を明確にすることが大切です。

ツールの設定

AIによる文章作成を行うためのツールの設定を行います。設定とは、文章生成の際にAIに指示する条件やルールです。

設定は、ツールごとに異なりますが、一般的には以下のような項目があります。

• 文章の長さ：生成する文章の文字数や文数
• 文章のトーン：生成する文章の雰囲気や印象（例：丁寧・親しみ・軽快・堅苦しい）
• 文章のフォーマット：生成する文章の構造や見出し（例：段落・箇条書き・表）
• 文章の制約：生成する文章に含めたり除外したりする要素（例：キーワード・禁止語・引用・出典）
• 文章のフィードバック：生成する文章に対する評価や改善点（例：スコア・コメント・修正案）

設定は、文章生成の品質や効率に大きく影響するため、AIによる文章作成の目的や条件を具体的に伝えることが大切です。

入力データの準備

AIによる文章作成を行うための入力データの準備を行います。入力データとは、ツールに与えるデータです。入力データは、ツールの種類や機能によって異なりますが、一般的には以下のような形式があります。

• テキスト：文字や言葉で構成されるデータ（例：テーマ・キーワード・文章）
• 画像：静止画や動画で構成されるデータ（例：写真・イラスト・グラフ）
• 音声：音や声で構成されるデータ（例：音楽・発話・録音）

文章生成の実行

AIによる文章作成を実行します。実行とは、ツールに入力データを与えて文章を生成することです。実行は、ツールの種類や機能によって異なりますが、一般的には以下のような方法があります。

• 即時生成：入力データを与えるとすぐに文章が生成される方法
• 待機生成：入力データを与えるとしばらく待ってから文章が生成される方法
• 逐次生成：入力データを与えると少しずつ文章が生成される方法

生成は基本的にボタンを押すだけですが、その表示方法が異なるとだけ覚えておきましょう。

出力の評価と調整

最後に、AIによる文章作成の出力の評価と調整を行います。AIが出力した文章は、必ずしも人間が求めるものと一致するとは限りません。

出力の評価と調整を行う方法は、以下の3つのステップに分けられます。

• 出力の内容や形式に対する指示書や制約条件を設定する
• 出力された文章を指示書や制約条件に照らしてチェックする
• 出力された文章に必要な修正や改善を加える

出力の評価と調整を行うメリットは、AIが出力した文章の品質や適切さを高めることです。逆に、出力の評価と調整を行わないと、AIが出力した文章に誤りや不適切な表現が含まれます。

また、AIの出力文章が人間の意図や目的に沿っているかどうかを確認することも大切です。

AIによる文章作成の仕組みで得られるメリット

AIによる文章作成は、様々な分野で活用されており、多くのメリットがあります。ここでは、そのメリットを3つ紹介します。

• 高速な文章生成
• 多様なスタイルへの対応
• 自動化と効率化

高速な文章生成

AIによる文章作成の最大のメリットは、高速に文章を生成できることです。コンピュータは人間よりもはるかに早く計算や処理ができるからです。

たとえば、あるテーマについての記事を書く場合、人間は調査や検証に時間がかかりますが、AIはインターネット上の情報を素早く分析して、適切な文章を作り出せます。

多様なスタイルへの対応

AIによる文章作成のもうひとつのメリットは、多様なスタイルへの対応ができることです。AIは人間が書いた文章の特徴や傾向を学習して、それに合わせて文章を生成できるからです。

たとえば、ビジネスや教育などの分野では、正式で分かりやすい文章が求められますが、小説や詩などの分野では、創造的で感情的な文章が求められます。AIはこれらの違いを理解して、目的や対象に応じた文章を作り出せます。

自動化と効率化

AIによる文章作成のさらにもうひとつのメリットは、自動化と効率化ができることです。AIは人間の指示や監督なしでも文章を生成できるからです。

たとえば、ニュースやレポートなどの定型的な文章は、AIに任せておくことで、人間は他の重要な仕事に集中できます。また、AIは人間の誤りや偏見を排除して、客観的で正確な文章を生成もできます。

AIによる文章作成の仕組みで実現できないこと

AIによる文章作成には、以下のような限界があります。

• 創造性や感情の表現
• 経験や直感に基づく洞察力の提供
• 文章の真実性や信頼性の確認

これらの限界を知っておくことは、AIによる文章作成を適切に活用するために重要です。知らないと、AIが作った文章を盲信してしまったり、読者に不適切な印象を与えたりするリスクがあります。以下では、それぞれの限界について詳しく説明します。

創造性や感情の表現

AIは、人間の創造性や感情を完全に再現すられません。AIは既存のデータやルールに基づいて文章を作るだけであり、人間の経験や思考、感覚や価値観などをもとにしたオリジナルのアイデアや表現を生み出せないからです。

たとえば、ある商品のレビューを書く場合を考えてみましょう。AIは、商品の特徴や利点などを客観的に記述することはできますが、商品を使った感想や感動などを主観的に伝えることはできません。また、読者が商品に興味を持つように工夫したり、読者のニーズや問題に寄り添ったりすることもできないのが現状です。

経験や直感に基づく洞察力の提供

AIは、人間の経験や直感に基づく洞察力を完全に再現すられません。AIはデータをそのまま受け入れて分析するだけであり、人間の経験や直感をもとにしたデータの意味や価値の見抜き方や推測方法を学べないからです。

AIは、市場の規模や成長率などの数値を正確に記述することはできますが、市場の変化の背景や要因などを分析することはできません。また、市場の将来の展望や競争戦略などを提案することもできないでしょう。

結果として、表面的や単純な印象を与えたり、読者の意思決定に役立つ情報が不足したりする可能性があります。

文章の真実性や信頼性の確認

AIは、情報の真実性や信頼性を完全に確認することもできません。AIはインターネット上にある情報をそのまま信じて使うだけであり、人間の知識や判断力をもとにした情報の真偽や出典の判断方法や明示方法を学べないからです。

インターネット上にある歴史的な資料や記録などを参照して記事を作ることはできますが、その資料や記録が正確で信頼できるかどうかを検証することはできません。また、その資料や記録の出典や引用方法を記事中に明示することもできないケースがほとんどです（リンクが開けないなど）。

このように、誤った情報を届けてしまったり、疑わしい印象を与えたり、読者の信頼を失ったりする可能性があるのもリスクです。

AIによる文章作成の著作権

AIによる文章作成の著作権は、現在の法律では明確に定められていません。しかし、AIが作った文章を利用する際には、いくつかの注意点があります。

ここからは、著作権に関する以下の3つのポイントを解説します。

• AIが作った文章は誰のものか
• AIが作った文章を利用する際のルールとマナー
• AIが作った文章を利用する際のリスクと対策

AIが作った文章は誰のものか

AIが作った文章は、現在の日本の著作権法では、誰も著作権を持っていないと考えられます。著作権法では、人間が創造的な労働をした結果として生み出されたものだけが著作物として保護されるからです。

つまり、現段階では「人間が著者ではない」ので、AIが作った文章は著作物として認められないとされます。

たとえば、あなたがAIにキーワードや条件を与えて文章を生成させたとします。その場合、あなたはAIに指示をしただけで、文章の内容や表現に関与していないと考えられます。したがって、あなたはAIが作った文章に対して著作権を主張できません。

AIが作った文章を利用する際のルールとマナー

AIが作った文章は誰も著作権を持っていないということは、誰でも自由に使っても問題ないということではありません。以下のようなルールやマナーを守る必要があります。

• AIが生成した文章の出典や元データを明記する
• AIが生成した文章をそのまま使わずに加工や修正をする
• AIが生成した文章に含まれる事実や意見について自己責任で確認する
• AIが生成した文章に対して批判や反論をする場合は、礼儀正しく丁寧にする

これらのルールやマナーは、AIが生成した文章に対する尊重や信頼を示すことで、AIと人間の間の良好な関係を築くことにつながります。

AIが作った文章を利用する際のリスクと対策

AIが作った文章を利用する際には、以下のようなリスクに注意する必要があります。

• 誤りや不適切な表現
• 他人の著作物や秘密情報
• 個人情報やプライバシー
• 悪意や偏見

これらのリスクを回避するためには、AIが生成した文章をそのまま信じたり使ったりせずに、必ず人間の目でチェックしたり修正したりすることが重要です。

また、AIが生成した文章を利用する目的や範囲を明確にし、適切な場所や方法で使うことも大切です。

無料でAIによる文章作成を行うなら2つが手軽

無料でAIによる文章作成を行う方法はいくつかありますが、その中でもChatGPTとBardが特に手軽で便利です。

• ChatGPTの特徴とメリット
• Bardの特徴とメリット
• ChatGPTとBardの使い分け

ChatGPT

ChatGPTは、Open AIが提供する会話型チャットボットです。ユーザーが入力した言語に応じて、自然で流暢な文章を返してくれます。また、ユーザーの興味や好みに合わせて、情報やエンターテイメントを提供してくれます。

ChatGPTの特徴とメリットは以下のとおりです。

• 多言語対応：英語、中文、日本語、Español、Français、Deutschなど、様々な言語に対応しています。
• 豊富なコンテンツ：詩や物語、コードやエッセイ、歌やセレブのパロディなど、様々なジャンルのコンテンツを生成できます。
• 高度な機能：文章の改善や最適化など、ユーザーの要望に応じて文章をアシストできます。
• 視覚的な表現：マークダウンやLaTexなどを使って、文章を見やすく整形できます。

Bard

Bardは、Googleが提供する会話型チャットボットです。ユーザーが入力したキーワードやトピックに基づいて、関連する文章を生成してくれます。

Bardの特徴とメリットは以下のとおりです。

• 柔軟なカスタマイズ：トーンや長さだけでなく、ある程度のフォーマットや制約なども指定できます。
• 幅広い知識：ウェブ上の情報やデータを活用して、様々な分野やトピックに対応できます。
• 独創的な発想：既存の文章や情報をそのまま使わずに、独自の言葉やアイデアを生成できます。
• コード生成機能：文章だけでなく、プログラムコードも生成できます。

ChatGPTとBardの使い分け

ChatGPTとBardはそれぞれ異なる特徴とメリットを持っています。そのため、目的や状況に応じて、適切に使いわけることが重要です。一般的には、以下のような基準で使いわけるとよいでしょう。

• 対話型の文章作成：ChatGPTを使う
• 非対話型の文章作成：Bardを使う

ChatGPTは、ユーザーとの対話を通じて、自然で流暢な文章を生成し、ユーザーの興味や好みに合わせて、情報やエンターテイメントを提供します。これらの機能は、対話型の文章作成に適しています。

Bardは、ユーザーが入力したキーワードやトピックに基づいて、関連する文章を生成します。調べ物には非常に適しているでしょう。ChatGPTとBardはそれぞれ異なる特徴とメリットを持っていますので、目的や状況に応じて、適切に使いわけてください。

AIによる文章作成が未来を変える可能性

AIによる文章作成が未来を変える可能性は大きく、以下のようなことが考えられます。

• 言語の壁を越えたコミュニケーション
• 新しいビジネスモデルの創出
• 大量の文章を短時間で生成できることから得られる利益
• 新しい表現方法の発見

AIによる文章作成は、限界があるものの、その可能性は非常に大きいです。今後もAI技術の発展により、より多くの人々がその恩恵を受けられるよう期待されます。

まとめ

AIによる文章作成は、人間の創造性や感性、洞察力などを完全に再現することはできませんが、大量の文章を短時間で生成できるため、生産性の向上やコスト削減が期待されます。また、AIが発見できる新しい表現方法により、新たな文化や芸術の発展が期待できます。

しかしながら、AIが作った文章には誤りや不適切な表現が含まれる可能性があります。そのため、人間のチェックや修正が必要です。また、AIによる文章作成には著作権の問題があり、出典や元データの明記などのマナーやルールにも気を配る必要があります。

AIによる文章作成の可能性は大きく、今後の発展に期待が寄せられています。しかし、限界もあるため、人間とAIが協調してよりよい文章を生み出すことが求められます。

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参考：http://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf