**動画生成AI Runway（ランウェイ）は、米国のRunway AI社が開発・提供している、AIを活用した動画生成および編集プラットフォームです。**テキストや画像から動画を生成したり、既存の動画を編集したり、3Dモデルを生成したりと、多岐にわたる機能が備わっています。

この記事では、Runwayと従来のAIとの違い、概要や種類などについて解説していきます。動画生成AIに関心がある方、AIエンジニアを目指す方、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[Runway | Tools for human imagination.](https://runwayml.com/)

生成AIとは？従来のAIとの違い、概要や種類について詳しく解説

代表的な生成AIサービス一覧！10種類のサービスや料金を比較

Runwayの開発元、Runway AIは2018年に設立され、2020年にGen-1モデルを含む初期サービスの提供を開始しました。その後、動画生成機能「Gen-1」や最新の「Gen-3 Alpha Turbo」によって、業界の最前線を走るツールとして進化を続けています。

Runwayの最大の特徴は、AIを駆使して動画制作のプロセスを大幅に簡略化できる点です。*複雑な編集操作や専門的な知識が不要で、簡単なプロンプトや操作だけで高品質な動画を生成・編集できます。*これにより、従来の動画編集ツールよりも手軽に、効率的に作業が行えます。

Runwayはクラウド型の動画生成AIサービスであるため、*主にWebブラウザを通じて利用できます。*また、iOSアプリも提供されており、モバイル環境でもスムーズな操作を行うことが可能です。

【参考】：[RunwayML on the App Store](https://apps.apple.com/us/app/runwayml/id1665024375)

動画生成AIとして人気の高いRunwayにはどのような特徴があるのでしょうか？Runwayの特徴で思い浮かぶのは画質の高さ、無料プランの存在がありますが、他にも次のような特徴があります。

Runwayには現在、以下の3種類のモデルが提供されており、**各モデルは共通して、直感的な操作性、リアルな表現、スピーディな生成を特徴としています。**それぞれのモデルを1つずつ見ていきましょう。

*1. Gen-1*
Runwayの初期モデルで、既存の画像や動画をベースにして新しい動画を生成します。画像や静止画に動きを加えることで、シンプルなアニメーションやループ動画を作成できます。例えば、風景写真を背景に動く雲の画像の追加や、静止キャラクターにアニメーションを付与することができます。

*2. Gen-2*
テキストプロンプトを入力するだけで、高精度な動画を生成できます。また映像表現の幅が広がり、物語性のあるシーンや複雑な背景もリアルに再現できます。このようにテキストを基に動画を作れるため、アイデアの具現化を迅速に行えます。

*3. Gen-3 Alpha Turbo*
Runwayの最新モデルで、生成速度と精度の向上に特化した、現時点で提供されている中では最も高度な機能を持つモデルです。Gen-3 Alpha Turboは動画内の動きやオブジェクトの相互作用がより自然でリアルに再現でき、主に長尺動画や複雑なシーンの生成に向いています。

【参考】：[Runway Research | Introducing Gen-3 Alpha: A New Frontier for Video Generation.](https://runwayml.com/research/introducing-gen-3-alpha)

### テキストプロンプトからの動画生成

Runwayはテキストを入力するだけで、その内容を表現する動画を作成可能です。例えば「海辺を歩く人」というプロンプトを入力するだけでリアルな動画が数分で生成できるため、**難しいプロンプト入力を行わなくとも、実用的な動画の生成が行えます。**

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既存の静止画を用いて、動きのある動画に変換することが可能です。風景写真に動きを追加したり、キャラクターをアニメーション化したりすることで、**静止画像から実際に撮影したような動画を生成することができます。**

既存の動画に特定のスタイル（アニメ風、絵画風、写実的など）を適用することで、まったく新しいビジュアルに変換できます。**一旦作成した動画を有効に活用できるため、動画作成の労力を大幅に削減できます。**

RunwayはAIを駆使して、**これまで人が手作業で行っていたような動画編集を自動的に行うことができます。**例えば、オブジェクトの削除・置換機能では不要な物体を消去したり、新たな要素を追加したりできます。

モーショントラッキング機能を使うと、動くオブジェクトを自動追尾しているかのような動画に編集することができます。またスタイル変換機能を用いると、動画全体をアートスタイルに変えることができ、動画をアニメや漫画風に変えることも簡単に行えます。

Runwayは初心者でも簡単に使えるような操作性を備えています。具体的には、ドラッグ＆ドロップ操作や視覚的なメニューが多用され、AIモデルの選択、パラメータの調整、結果の確認などがスムーズに行え、**画像作成や編集の専門知識がなくても、高度な編集や生成が可能になるようなインターフェースを備えています。**

Runwayにはあらかじめ用意された豊富なテンプレートや無料素材を利用することで、より簡単に動画制作を行えます。

例えば、ミュージックビデオや広告、ソーシャルメディアコンテンツなど、様々な用途に特化したテンプレートが用意されているため、**ゼロからコンテンツを作成する手間を省き、効率的に作業を進めることができます。**

Runwayは個人利用に加えて、プロジェクトチームでの共同編集を想定しており、**リアルタイムの共同編集機能により、チームでの画像制作にも適しています。**

例えば、動画編集の際に、デザイナーがビジュアルエフェクトを追加し、編集者がタイムラインを調整し、プロデューサーが最終確認を行うといった作業を同時に進行できます。　

RunwayはAIを活用した動画生成・編集ツールとして、多岐にわたる用途に対応しています。以下に具体的な機能とその活用例を詳しく解説します。

Runwayはテキストプロンプトを入力するだけで、*その内容に即した短編動画を自動生成し、物語性のある場面を簡単に映像化できます。*

活用例としては、映画やゲームのアイデアを短編映像として視覚化したり、個人のクリエイティブ活動として作成した詩や、小説の一部を動画として表現したりといったことが想定されます。

Runwayには楽曲に合わせた映像を自動生成する機能があり、*音楽のリズムや雰囲気にマッチするビジュアル画像を作成できます。*活用例としては、音楽アーティストのプロモーションビデオ制作や、YouTubeやSNS向けにオリジナルミュージックビデオを作成できます。

Runwayは製品やサービスのプロモーション動画を短時間で生成可能で、ブランドイメージに合わせたスタイルや構成を選ぶことができます。活用例としては、*製品の使用方法や特徴を伝える動画広告の作成や、イベントやキャンペーン用のPR映像制作などが考えられます。*

### プレゼンテーション用動画の作成

Runwayはスライドや画像を組み合わせた映像を生成し、*説得力のあるプレゼンテーション資料を作成できます。*活用例としては、ビジネス提案用の動画作成や、教育用教材やセミナー資料の映像化が想定されます。

RunwayはInstagramやTikTok向けの短尺動画を効率的に作成でき、*テンプレートやエフェクトを活用した魅力的なコンテンツの生成が可能です。*活用例としては、ブランドの短編プロモーションの作成、トレンドに合わせたリール動画やショート動画の作成などが想定されます。

*Runwayは既存の動画素材を利用して、画質の向上やスタイル変換、不要部分の削除といったことが可能です。*活用例としては、低解像度動画の4K画質へのアップスケーリングや、撮影時に写り込んだ不要なオブジェクトの除去などが想定されます。

Runwayには2Dの画像やテキストを基にした3Dモデルの作成機能があり、*動画やゲーム開発に役立つリアルな3Dアセットを生成することができます。*活用例としては、ゲーム開発におけるプロトタイプの作成、3Dモデリングのスキルが不要なクリエイター向けツールの開発などがあります。

Runwayは既存の動画素材に特定のビジュアルスタイルを適用することで、*アニメ風や絵画風、写実的なスタイルなど、独自の表現を加えることができます。*活用例としては、実写動画をアニメ風に変換して個性を付与したり、ブランド独自のスタイルを反映した動画を制作したりといったことが想定されます。

### モーショングラフィックスの作成

Runwayはモーションエフェクトを付与した動きのある映像を簡単に作成可能ですので、デザインの知識がなくても表現力の高い動画の実現が可能です。活用例としては、YouTube動画のイントロやアウトロの作成、動きを付けたプレゼン資料の作成などが想定されます。

Runwayは、*AIの活用により手間のかかる動画作成作業を効率化します。*具体的には不要な物体を簡単に消去し、背景を自動補完したり、動く対象物を追尾してエフェクトや要素を追加したり、動画全体にアートスタイルを適用して、独自性を加えたりできます。

活用例としては、撮影後の動画クリーンアップ作業の短縮や、プロジェクトに独自のビジュアルスタイルを採用するなどが想定できます。

ここではRunwayの料金プランについて見てみましょう。プランは無料プランから有料プランまであり、目的や利用頻度に合わせて柔軟に選択できます。

**Runwayの無料プランでは基本的な機能を試すことができ、一部制限があるものの、動画生成や編集を体験するには十分です。**無料プランは、Gen-1とGen-2の一部機能が利用可能で、生成される動画の最大解像度は720p、1回の生成で作成できる動画は数秒程度です。

また、利用回数や利用できるテンプレートに制約があります。他、作成した動画には「Runway」の透かしが入りますが、Runwayを体験するなら無料プランで十分でしょう。

**Runwayの有料プランは、プロジェクト規模や必要な機能に応じて複数の選択肢が用意されています。**以下に各プランの特徴を解説します。他にエンタープライズプランがありますが、料金や詳細は問い合わせが必要です。

*1.スタンダードプラン（月額約$15）*
Gen-1およびGen-2のフル機能にアクセス可能で、最大1080pの高解像度動画を生成できます。また、最大30秒の長尺動画の生成が可能です。テンプレートや素材の利用が可能ですが、月間数十本程度の動画生成、編集に制限があります。動画は透かしなしでダウンロード可能です。

*2.プロフェッショナルプラン（月額約$35）*
Gen-1、Gen-2、Gen-3 Alpha Turboまでフルアクセスできるプランです。最大4K動画の生成が可能で、最大1分以上の長尺動画にも対応しています。複数プロジェクトや共同作業にも対応しており、チーム利用に向いています。

Runwayでは、有料プランの一部機能を一定期間無料で試用できるトライアルを提供しています。これは無料プランよりも多機能を試せるため、**Runwayを本格利用するかどうかを判断するために最適です。**

Gen-1とGen-2のフル機能が利用でき、Gen-3 Alpha Turboの一部機能にアクセスできる場合もあります。最大解像度は1080p、プレミアムテンプレートの一部が利用可能、一定の条件下では透かしの入らない動画のダウンロードができるなど、本格的にRunwayの使用感を確認できます。

Runwayは機能が豊富ですが、どのように利用するのでしょうか？以下に、基本的な使用手順と機能の活用方法を解説します。

Runwayの公式サイトに移動し、右上の［Get Started］ボタンをクリックし、メールアドレスやGoogleアカウントを使用して無料登録を行います。登録が完了したら、アカウント情報でログインします。

画面左のツール欄［テキストから画像へ］を選択すると、画面右に設定画面とプロンプト入力欄が表示されます。*設定では、作成画面の比率、解像度、スタイル、出力数などを選択し、プロンプト欄に生成したい画像の説明を入力します。*設定とプロンプト入力が済んだら、［生成する］ボタンをクリックします。

ジェネレーティブセッションの「新しいセッションを開始する」を選択し、セッションの名前を入力したら、左画面の［資産選択］ボタンをクリックし、既存の静止画などをアップロードします。画像が表示されたら、テキストで加工したい内容を入力します。

【プロンプトの例】
「人物が前方に歩くように動きを付けて」

動画が完成したら、動画をダウンロードします。解像度と形式（GIF、MP4など）を選択し、保存先を指定します。ローカルPCやクラウドストレージ（Google Drive、Dropboxなど）に保存できます。無料プランでは画像に透かしが入るため、商用利用には適しません。

RunwayはAIを活用した動画生成・編集のプラットフォームです。テキストや画像から簡単に動画を作成し、スタイル変換や高度な編集も可能で、初心者でも使いやすいツールです。動画生成AIについて理解を深めたい方、Runwayに興味がある方はぜひ参考にしてください。

RunwayはAI技術を活用し、テキストや静止画から動画の生成や動画編集を行える

Runwayは3種類の画像生成モデルを組み合わせて、様々な動画編集が行える

Runwayの料金プランは無料プランから無料トライアル、高機能な有料プランまである

動画生成AIのRunwayとは？従来のAIとの違いや概要を解説

*AIの需要が高まる中、クラウド事業者はAIシステムのサービス提供を大幅に拡大しています。*利用者は、これまでよりも簡単にAIを活用できるようになります。ここでは、クラウドAIの概要やメリット、デメリット、エッジAIとの違いなどを順を追って解説していきます。

クラウドサービスとは？種類やメリット・デメリットをわかりやすく解説

**クラウドAIは、AI処理を行うシステムをサービス提供を通じて使用する利用形態を指します。**インターネットを通じてAI処理に必要なコンピューターシステムを自身で事前用意することなく、使用できます。コンピューターシステムには、AIの要件に応じたハードウェアとソフトウェアが必要です。

一般にAI処理に必要なGPUは高額なため、自前で準備するには投資が必要です。クラウドAIでは、事前にシステムを準備することなく、サービス利用を進めます。利用料に応じて支払うため、気軽にAIを活用するきっかけとなります。

クラウドAIには、多くのメリットがあります。代表的なものは以下の通りです。

*・導入が簡単にできる*
クラウドAIは、導入が容易です。通常、必要な処理に合わせてデータの準備やサーバーやGPU、ストレージ、ソフトウェアなどを事前準備する必要がありますが、クラウドAIではあらかじめ設定済みのシステムをサービスとして利用できます。

事前に機材を準備することなく、AI活用を始められるために、小規模な導入が可能です。最初に無料枠で試しながら使用感を確認できるため、低コストで始めることができます。

*・最新のAI環境が活用できる*
AIシステムは、推論から学習まで多岐にわたります。その用途に応じて必要なGPUの能力や枚数、搭載メモリ量などを決定します。通常は、調達したシステムの規模が能力の上限となりますが、クラウドAIではシステムリソースの増強が可能です。

結果として大規模で複雑な処理でも簡単に実行することが可能なため、規模の拡大に柔軟に対応できます。

*・AIシステムの運用に手がかかりにくい*
クラウドAIでは、事前学習済みのシステムを利用したり、必要なファインチューニングを行ったりすることができます。学習には良質なデータが必要ですが、その作業をクラウドAIが誰でも利用できるように提供します。

マネージドサービスにより運用管理の効率が高いため、自社で必要な運用管理技術者が不足する場合も、最適な運用が可能です。

クラウドAIは誰でも簡単に利用できますが、次のようなデメリットを理解しておく必要があります。

*・特定のクラウド事業者に依存する*
クラウド事業者はそれぞれAI関連サービスを提供しており、提供サービスはクラウド事業者に依存します。システム停止やレスポンスなどのサービスレベルも、クラウド事業者に依存するため約款などで確認する必要があります。

*・ネットワークの重要性が高い*
クラウドAIでは、エッジAIに比べてネットワーク接続が必須です。インターネットを介した通信や処理の遅延による業務影響、障害発生時のダウンタイムやリカバリなどを考慮する必要があります。

*・セキュリティ面の考慮が必要*
クラウドAIは、パブリッククラウド使用におけるセキュリティリスクの影響を受けます。また送信する秘匿データは外部に漏洩されないよう、管理方法や利用方法を十分検討する必要があります。リスクが高い場合は、ローカルで処理することを検討しましょう。

*・料金の定期的な確認を要する*
格納するデータが多い場合は、料金が高額になる場合があります。クラウドの活用は必要な業務を見極めて行いましょう。

クラウド化における課題とは？失敗の原因と成功するための対策を解説！

*エッジAIとは、ローカル環境のデバイス側にAI機能を搭載する仕組みを指し、スマートフォンやセンサーなどを用いて実装します。*自身で管理できる環境で活用することから、インターネット利用が制限される環境でも稼働できます。

また、機微情報や秘匿データなどを含む場合も、情報漏洩リスクを考慮するとエッジ側で処理するのが選択肢の1つです。

### クラウドAIとエッジAIの違い

*クラウドAIとエッジAIの違いは、「AIの処理をどこで行うのか」です。*クラウドAIはクラウド事業者のデータセンターで処理を行い、エッジAIはローカルのデバイスやオンプレミス・データセンターで処理します。

エッジは小規模なデータ量の場合に有効で、レスポンスが早い特徴があります。通信量と通信オーバーヘッドが低いので、制御ループや即時判断が必要な場合に用いられます。システム規模は小さいので、小規模な推論に限定して使用するといいでしょう。

クラウドは大規模な処理に有効であり、対象データが多く計算能力が求められる場合に効率的に結果が得られます。通信が多く発生し、通信と処理の時間を要しますが、学習や大規模推論も可能です。

### クラウドとオンプレミスの違い

*クラウドとオンプレミスは、ITシステムの設置場所と費用計上の区分に違いがあります。*

クラウドは、クラウド事業者が提供するサービス提供型のシステムです。従量課金で使用料に応じて費用が請求され、サービス提供のため固定資産ではなく業務コストとなります。通常マネージドサービスによって運用されますので、運用コストも料金に含まれており割安です。

オンプレミスは、従来型データセンターなどで資産を事前に確保して使用する形式の利用形態です。AIシステムで用いるハードウェアとソフトウェアを、事前に準備する必要があります。

固定資産のため、IT機器の更新は一定期間単位となります。自社の管理するデータセンターで運用可能のため、システムの安全性は高い特徴があります。

近年では、オンプレミス型クラウドサービスも提供されており、提供サービスとサービスレベルを比較することが重要です。

## 代表的なクラウドAIサービス

**クラウドAIサービスは、AIインフラストラクチャやデータ分析基盤、機械学習や生成AIサービスなど多岐に及びます。**サービスは、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどの主要クラウド事業者などから提供されています。

クラウド事業者は、上記ハイパースケーラだけではなく、提供形態などのバリエーションも豊富です。ベンダー系では、IBM Cloud、Oracle Cloudなどがあります。クラウド事業者の提供サービスを比較して、要望に近い提供サービスとサービスレベルを確認しましょう。

【参考】：[AWS: AWS で AI イノベーションの次の波を構築およびスケール](https://aws.amazon.com/jp/ai/)
【参考】：[Microsoft Learn: Azure AI サービスとは](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/what-are-ai-services)
【参考】：[Google Cloud: AI と機械学習のプロダクト](https://cloud.google.com/products/ai?hl=ja)

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クラウドAIは、多様な用途にAIを活用することができます。具体的には、次のような用途に主に用いられます。

*画像認識では、顔の認証による入館チェックなどに使用されています。*建造物の劣化確認や、生産の良品識別も簡単に行うことができます。FAXから注文内容をデジタルデータに変換し、自動発注を行うなど、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）のような業務にも対応できます。

*音声認識では、音声に基づいて会議の要約や文字起こしなどがクラウド上でリアルタイムに更新され、チームメンバー全員が情報を共有できます。*また、自動翻訳も多言語に対応できるため、グローバルな場面においても高い利便性を発揮します。

*自動応答では、コールセンターの問い合わせの自動応答などに活用できます。*チャットボット形式は多くの企業ですでに採用が進められています。テキスト形式の処理から音声認識を活用した自動応答など、利用形態も拡大を示しています。

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

*気象の予測や景気・市況予測などに活用されています。*気象条件は、気象に影響を受ける人手や売上予測などにも展開されています。景気・市況予測は、動向指数などの統計情報などから算出することもできるため、多面的な分析も可能です。

*機械制御は、生産管理やロボットの制御、自動車の自動運転などが代表的な用途です。*ローカルの即時処理や制御などのウェイトが大きい用途については、エッジAIの方が強みが活かされる領域です。クラウドAIでも可能ですが、要件次第でエッジAIと比較するのがいいでしょう。

## 生成AIの精度向上におけるクラウドAIの役割

通常、ChatGPTなどを用いて生成AIを利用するには、プロンプトで指示を入力し回答を得ます。業務などで回答精度を向上するには、いくつかの方法があります。

1つは、ファインチューニングによって事前学習したLLM（大規模言語モデル）に独自のデータを用いて追加学習させる方法があります。同様に、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる技術を用いてLLMの回答を比較し、別の検索条件と組み合わせて回答精度を高める方法もあります。

回答精度を高めるには、それを処理するITシステムが必要です。*このITシステムには、クラウドAIを用いることが可能であり、サービス活用の1つとなります。*

ChatGPTのファインチューニングの仕組みとは？AIの活用法を解説

大規模言語モデルとは？概要やモデルの種類一覧、生成AIとの違い

## クラウドAIは活用用途が拡大している

2020年後半のChatGPTの登場によって、AI活用が急速に進んでいます。業務に目を向けると、クラウドAIの活用が進んでいます。クラウドAIは、スモールスタートが可能です。**クラウド事業者が提供するサービスを比較し、活用が進むクラウドAIを体感しましょう。**

ChatGPTの登場によって、AI活用が急速に進んでいます。業務でのAI活用も確実に進んでおり、クラウド事業者はクラウドAIサービスを提供しています。ここではクラウドAIの概要やメリット・デメリットを中心に、実際の活用事例などを含めて解説していきます。

クラウドAIは、AI処理を行うシステムをサービスとして提供する利用形態です

導入しやすいメリットがありますが、セキュリティ面などのデメリットもあります

クラウドAIはサービス内容やサービスレベルを比較して利用するのがおすすめです

クラウドAIとは？概要やメリット・デメリット、活用事例を解説

生成AIは、文章や画像、音楽、動画などを自動生成する技術で、近年急速に普及し、人々の日常やビジネスに多大な影響を与えています。その利便性と創造性から、クリエイティブ分野やビジネス、教育などの幅広い領域で活用されています。

しかし、一方で生成AIにはさまざまなデメリットやリスクが存在します。

この記事では、*生成AIの潜在的なリスクと問題点、それらへの対策について解説します。*生成AIの正しい利用方法を理解し、安全かつ効果的に活用するために、ぜひ最後まで読み進めてください。

## 生成AIが抱える問題点とデメリット

生成AI（ジェネレーティブAI）は従来のAI（識別系AI）とは異なり、従来のAIが解析や判断など特定のタスクを実行するのに対して、生成AIは新たなものを創り出すことが主な役割です。生成AIは新たな価値を創出する一方で、誤情報や有害なコンテンツを生み出すリスクも抱えています。

このようなリスクを軽減し、安全に活用するための課題に目を向け、*生成AIを適切に利用して、リスクを最小限に抑えることが求められます。*ここでは、生成AIが抱える問題点やデメリットについて見ていきましょう。

【参考】：[総務省｜令和6年版 情報通信白書｜生成AIが抱える課題](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd141100.html)

生成AIが学習に使用する膨大なデータには著作物が含まれる場合があり、**生成されたコンテンツが既存の著作物と類似することで著作権侵害のリスクが生じます。**

これまでに、生成AIが作成した作品が既存のアート作品に似ていると指摘され、訴訟問題に発展した具体例もあり、ニュースになっています。こうした事態を防ぐには、生成物の使用許諾や、著作権フリーのデータセットを使用することが重要です。

生成AIはユーザーが入力したプロンプトを学習に利用することがあり、**機密情報や個人情報が意図せず第三者に漏洩する可能性があります。**

こうした事態を防ぐには、利用者側が重要な情報や個人情報を含むプロンプトの入力を避けるとともに、AIツールのプライバシーポリシー等をあらかじめ確認することが求められます。

### ハルシネーション（もっともらしい嘘）

生成AIは、事実に基づかない内容をもっともらしく生成する『ハルシネーション』現象を引き起こすことがあります。この現象により、誤情報の拡散が懸念されます。これは、AIが統計的なパターンに基づいて情報を生成するために起こります。

その結果、誤情報の拡散が懸念されますので、こうした事態を防ぐには、**生成された情報の真偽を確認する習慣をつけ、情報源を必ずチェックすることが求められます。**

生成AIが偏ったデータを学習すると、**生成されるコンテンツに偏見や差別的な表現が現れるリスクがあります。**これにより社会的な不平等を助長する可能性も指摘されています。

こうした事態を防ぐには、多様性を考慮したデータセットを使用し、AIの出力を監査・修正する仕組みを構築し、適用することが求められます。

生成AIは、**フェイクニュースや詐欺、なりすましに利用されるリスクがあります。**特に、高度にリアルな偽情報の生成が容易であるため、社会的な混乱を引き起こす可能性があります。それらを防ぐには、生成AIの利用目的を明確にし、不正使用を防ぐための監視体制を整備するなどの対策が求められます。

生成AIに過度に依存すると、人間の創造性や思考力が低下する懸念は、さまざまな側面から議論されています。単に「生成AIが便利だから、頭脳を使わなくなる」という問題だけでなく、**人間の認知機能や学習プロセスに影響を与える可能性があり、注意が必要です。**

また学生が論文作成を生成AIに依存するケースもあります。

これらの対策として、一方的に禁止するのではなく、生成AIを補助ツールとして適切に活用し、創造力を補完するためにバランスよく利用することが重要です。

生成AIの大規模なモデル学習には膨大な計算リソースが必要で、それに伴うエネルギー消費が環境負荷を増大させています。**大規模なAIモデルの学習や運用には膨大な計算リソースが必要となり、それが多大なエネルギー消費、ひいては環境負荷の増大につながります。**

ますます高まるAIの利用に対応できるよう、省エネ技術の導入や、持続可能性を考慮したAIの運用が求められます。

生成AIは生活や仕事に革新をもたらす一方で、一部の職種が自動化により代替され、雇用の喪失が懸念されています。生成AIは文章作成や翻訳、画像生成、プログラミングなど、これまで人間が行ってきた多くのタスクを自動化できるため、**一部の仕事がAIに代替される可能性があります。**

生成AIに代替される職種に従事する人のスキル転換や、新たな職種や雇用機械を創出し、人材育成を進めることが重要です。

生成AIは非常に有用なツールですが、同時にさまざまなリスクも伴います。これらのリスクを適切に管理し、*安全に生成AIを活用するためには、適切な対策を講じることが不可欠です。*以下、生成AIのリスクとそれに対する具体的な対策を解説します。

【参考】：[デジタルテクノロジーの課題と現状の対応策｜総務省](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1410000.pdf)

生成AIサービスに機密情報や個人情報を入力することで、情報がサービス提供者に送信され、学習データとして利用される可能性があります。また、サービス提供者のセキュリティ体制によっては、情報漏洩が発生する可能性もあります。

こうしたリスクに対しては、以下のような対策が有効と考えられます。**難しい対策はありませんので、ぜひ遵守を心がけてみましょう。**

・機密情報や個人情報を扱う業務には生成AIを使用しない
・オンプレミス環境で利用できる生成AIツールを導入する
・入力データを学習に利用しない設定のサービスを利用する
・データ送信時に暗号化などのセキュリティ対策が施されているサービスを利用する
・利用規約やプライバシーポリシーを確認し、情報管理体制がしっかりしているサービスを選ぶ
・社内ガイドラインを策定し、情報管理に関するルールを明確化する

生成AIが生成したコンテンツが、既存の著作物に酷似している場合、著作権侵害となる可能性があります。

対策としては、以下のようなものが挙げられます。**生成AIの生成物を過信せず、必ず自身でリスクがないか否かを確認していきましょう。**

・著作権フリーのデータのみを学習させた生成AIツールを利用する
・生成されたコンテンツをそのまま使用せず、人間が修正・加筆する
・既存の著作物を入力データとして使用しない
・生成AIの出力結果に対して、著作権侵害チェックツールなどを活用する
・社内ガイドラインを策定し、著作権に関するルールを明確化する

### 誤情報（ハルシネーション）のリスクと対策

生成AIは、もっともらしい嘘や事実に基づかない情報（ハルシネーション）を生成することがあり、誤った情報を真実と受け止めたり、拡散したりしてしまうリスクがあり、対策としては、以下のような対策が挙げられます。

・生成された情報を鵜呑みにせず、必ずファクトチェックを行う
・複数の情報源を参照し、情報の正確性を確認する
・情報源が明示されている生成AIサービスを利用する
・正確な情報を学習させたRAG「機能拡張ツール」ツールなどを活用する

【参考】：[RAG とは何ですか? - 検索拡張生成 AI の説明 ｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/what-is/retrieval-augmented-generation/)
【参考】：[総務省｜令和6年版 情報通信白書｜災害時における偽・誤情報への対応](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd122c00.html)

### 倫理的な問題（偏見・差別）のリスクと対策

AIの学習データに偏りがあると、生成されるコンテンツにも偏見や差別が反映される可能性があります。対策としては、以下の策が挙げられます。

・偏りのない多様なデータで学習された生成AIを利用する
・生成されたコンテンツを人間がチェックし、偏見や差別的な表現がないか確認する
・倫理的なガイドラインを策定し、不適切な表現をフィルタリングする

### プロンプトインジェクションのリスクと対策

悪意のあるプロンプト（プロンプトインジェクション）を入力することで、AIを誤作動させたり、意図しない出力を生成させたりする可能性があり、次のような対策が求められます。

・入力管理やフィルタリングを強化し、不正なプロンプトに反応しないようにする
・不審なアクティビティを検出する監視システムを導入する
・ログ分析を行い、不正なプロンプトを特定する

### セキュリティインシデントのリスクと対策

生成AIサービス提供者のセキュリティ体制に不備がある場合、情報漏洩や不正アクセスなどのセキュリティインシデントが発生する可能性があります。対策としては以下のような策が求められます。

・セキュリティ対策がしっかりしている信頼できるサービス提供者を選ぶ
・IDやパスワードの厳格な管理を行う
・多要素認証を導入する

その他、生成AIのリスクに対して、次のような対策も有効です。これらの対策を講じることで、生成AIのリスクを軽減し、安全に活用することができます。そして重要なことは、**技術の進歩に合わせて対策も常にアップデートしていくことです。**

*■ リスク評価と活用範囲の設定* 
生成AIを導入する前に、リスク評価を行い、活用範囲を明確化することが重要です。

*■ ガイドラインやルール・マニュアルの策定*
生成AI利用に際し、社内ガイドラインやルールを策定し、従業員に周知徹底することで、リスク管理を徹底しましょう。

*■ ユーザー（従業員）教育*
生成AIのリスクと対策に関する教育を従業員に行うことで、適切な利用を促進できます。

*■ 定期的な監査*
生成AIの利用状況を定期的に監査・モニタリングすることで、問題点を早期に発見・対応できます。

*■ 法務部門との連携*
生成AIの利用において法的な問題がないか、法務部門と連携しながら確認することが重要です。

## 生成AIリスクをしっかり認識してさらなる活用を

ここまで、生成AIの生成AIが抱える問題点とデメリット、生成AIのリスクと対策について詳しく見てきました。生成AIは個人利用以外に、ビジネスや業務でも急速に活用が広まっていますが、一方でさまざまな問題も生じています。

しかし、**生成AIはリスクを正しく理解し、解決策を見出して適切な対策を講じることで、安全かつ効果的に活用できます。**生成AIを使用する上でリスクを恐れるのではなく、賢明な利用を心がけて活用していきましょう。

その他に関連する内容は、下記の記事でも紹介しています。ぜひ参考にしてください。

生成AIの学習におすすめの本10選！AIを学ぶメリットも解説

生成AIの資格一覧！取得のメリットや試験概要、難易度を解説

生成AIは便利でさまざまな場面で活用されている一方で、問題点やリスクがあります。この記事では、著作権侵害や情報漏洩、誤情報の拡散などの問題点と対策を紹介します。生成AIを安全に利用するための実践的な方法をまとめたので、ぜひ活用してください。

生成AIには著作権侵害や情報漏洩、誤情報の拡散といったさまざまなリスクがある

生成AIは、リスクを軽減する有効な対策を講じることで安全に利用できる

生成AIを適切に活用するには、リスクや問題点を正しく理解した上で利用する姿勢が大切

生成AIの問題点とは？デメリットやリスクと対策について解説

## 生成AIを活用するプロンプト

ChatGPTやGemini、Copilotなど、生成AIが急速に進化し、競争を繰り広げています。*この生成AIを最大限に活用する鍵が「プロンプト」です。*適切なプロンプトを与えれば、生成AIは期待通りの高品質なアウトプットを生み出します。

しかし、プロンプトが抽象的だったり不適切だったりすると、期待外れの結果になることもあります。本記事では、生成AI初心者から、より高度なプロンプト作成を目指すユーザーまでを対象に、効果的なプロンプト作成の基本とコツを解説します。

生成AIを活用したい方、プロンプトを向上させたい方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[ChatGPT ｜Open AI](https://chatgpt.com/)
【参考】：[Gemini｜Google](https://gemini.google.com/app)
【参考】：[個人用 AI アシスタント | Microsoft Copilot](https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-copilot/personal-ai-assistant)

プロンプトとは生成AIに与える入力情報のことで、**AIはこのプロンプトを解釈し、学習データを基に最適なアウトプットを生成します。**プロンプトの質を高める技術やスキルを「プロンプトエンジニアリング」と呼びます。プロンプトには様々な形式があり、以下のような例があります。

【質問】：AIに情報を求めるもの
　例：「日本の首都はどこですか？」

【指示】：特定のタスクを依頼するもの
　例：「日本の魅力を紹介する文章を500字以内で書いて」

【命令】：明確なアクションを指示するもの
　例：「以下のコードをPythonで書き直してください：[コード]」

【情報提供】：文脈や追加データをAIに与えるもの
　例：「以下の文章を要約してください：[文章]」

プロンプト作成の基本原則は、AI（特に大規模言語モデル）に意図した通りの出力を生成させるための重要な要素です。明確で効果的なプロンプトを作成することで、AIの能力を最大限に引き出し、望む結果を得られます。以下に、*プロンプト作成の基本原則を解説します。*

AI（特に大規模言語モデル）に対して意図を正確に伝え、**期待通りの出力を得るために、「明確さと具体性」は、非常に重要な要素です。**

*・曖昧さを避ける：*
「何か書いて」ではなく、「日本の観光に関する500字のブログ記事を書いてください」のように、具体的なタスクを示しましょう。

*・詳細な指示と必要な情報：*
必要な情報、トーン、文体、出力形式を具体的に指定します。例えば、「20代の女性向けにフレンドリーなトーンで、箇条書き形式で京都の観光スポットを3つ紹介してください。」のように、細かく指定すると、AIはより的確な出力を生成できます。

AI（特に大規模言語モデル）に対して質問や指示を与える際に、**その背景情報や関連情報を含めることで、AIが意図をより正確に理解し、適切な応答を生成できるようにするテクニックです。**

*・背景情報：*
質問や指示に関連する背景情報を提供することで、AIは文脈を理解し、より適切な回答を生成できます。例えば、「あなたは旅行代理店の社員です。お客様から京都旅行のおすすめプランについて問い合わせがありました。」のように、役割や状況を設定することで、AIは文脈に沿った回答を生成できます。

*・例示：*
具体的な例を示すことで、AIは出力の形式や内容を理解しやすくなります。例えば、「京都の観光地について情報について、3か所列挙してください。」というように、具体的なキーワードやフレーズを示すことで、AIが適切な回答を生成できる可能性が高まります。

指示と情報（入力データ）を区切り文字で明確に区切ることで、AIはどちらが指示でどちらが情報かを正しく認識できます。例えば、「指示：以下の文章を要約要約して、100字以内の文章でまとめなさい。--- [要約対象の文章] ---」のように、---などの区切り文字を使用することで、**指示と情報を明確に区別できます。**

AIに指示を出す際、肯定的な表現を使うことで、より正確な結果を得られます。 「〜しないで」のような否定的な表現は、AIが混乱する原因となる場合がありますので、**できる限り「〜してください」のような肯定的な表現を使用するように心がけます。**

例えば、「誤字脱字がないように書いてください」ではなく、「正確に記述してください」のように、肯定的な表現に言い換えましょう。

複雑なタスクをAIに指示する場合、段階的に指示を与えることでより正確な結果を得られます。 複雑なタスクは、**段階的な指示に分割することで、AIはより正確に処理を行えます。**

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