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

## 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]」

AIプロンプトとは？概要からプロンプト記述の最適化まで解説！

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。*

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

プロンプトエンジニアリングとは？実用例も交えてポイントを解説！

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。**

例えば、「小説を書いて」という指示ではなく、「まずはプロットを作成し、次に登場人物を設定し、最後に第1章を書いてください」のように段階的に指示することで、AIはタスクを段階的に実行できます。

生成AIにどのような形式で出力してほしいかを具体的に指示することで、より精度の高い結果を得られます。例えば、「箇条書きでまとめる」「表形式で示す」「詩の形式で表現する」というように、**具体的な形式を指定します。**

最初のプロンプトで完璧な結果が得られるとは限らないため、試行錯誤を繰り返し、プロンプトを改善していくことで、より良い結果を得られます。また、AIの出力結果を評価し、**プロンプトにフィードバックを反映することで、AIの精度を向上させられます。**

以上挙げた原則は、あくまで基本であり、タスクやAIの能力によって最適なプロンプトは異なります。様々なプロンプトを試しながら、最適な方法を見つけていくことが重要です。

## プロンプト作成のコツとテクニック

基本原則に加えて以下のコツとテクニックを活用し、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。

*AIに特定の役割（例：専門家、ライター、翻訳家など）を与えることで、より専門的で適切な出力を得られます。*「あなたは旅行ライターです。沖縄のおすすめスポットを紹介してください。」のように役割を与えることで、AIは旅行ライターらしい視点で情報を出力します。

期待する出力例をプロンプトに含めることで、AIは意図を理解しやすくなります。「以下のような形式で出力してください：[出力例]」と、*具体例を示すことで、出力のフォーマットを制御できます。*

これは「Few-shotプロンプティング」と呼ばれる手法の基本であり、AIに少数の例（few shots）を与えることでタスクの学習を促し、より正確で望ましい出力を得られるようにします。

プロンプトを1度で完璧に作成するのは難しいでしょう。そこで大切なのは、試行錯誤を繰り返し、プロンプトを修正していくことです。*この反復と修正によって、より理想的な出力に近づけることができます。*

例えば、最初のプロンプトでイメージ通りの結果が得られない場合は、分かりやすい表現に変えたり、キーワードを追加したりすることで、期待値に近付けられます。

キーワードとは、プロンプトの中で特に重要な単語やフレーズのことです。*適切なキーワードを使用することで、AIはプロンプトの意図を正確に理解し、関連性の高い出力を生成できます。*

例えば、「食べ物について書いて」ではなく、「日本の伝統的なお菓子について書いて」のように、具体的なキーワードを使用します。

### 除外したいものには否定形を活用

通常のプロンプトが「生成してほしいもの」を指定するのに対し、*否定形は「除外したいもの」を指定することで、より意図に沿った出力を得られます。*特に画像生成AIにおいては「ネガティブプロンプト」という形で広く活用されています。

例えば、「人物は歪んだ顔や、指の欠落を含めないで」というようにAIが間違えやすいものを明確に指定することで意図しない結果を避けられます。同様にテキストの生成AIでも、「否定形プロンプト」を有効活用しましょう。

区切り記号は、プロンプトの中で異なる要素を区切るために使用されます。これにより、AIはプロンプトの構造を正しく理解し、意図しない解釈を防ぐことができます。例えば、指示と情報を区切る場合は、次のように記述します。

「以下の文章を要約してください。--- [要約対象の文章] ---」

段階的なプロンプトとは、*複雑なタスクを複数の小さなステップに分割し、それぞれのステップごとにプロンプトを与える方法です。*これにより、AIは複雑なタスクをより効率的に、そして正確に処理することができます。

例えば、小説を書く場合であれば、プロット作成、登場人物設定、第1章執筆...のようにタスクを複数の段階に分解し、各段階ごとにプロンプトを作成します。

効果的なプロンプトは、AIの能力を最大限に引き出し、質の高い出力を得るために不可欠です。ここでは、様々なタスクに対応する代表的なプロンプトの事例と、ポイントについて解説します。

 「日本の歴史について、小学生にも分かりやすく300字で説明してください。」などのように、*テーマや文字数、文体、対象読者、スタイルなどを明確に記述することで、より目的やニーズに合った文章を生成できます。*

「以下の記事を100字で要約してください：[記事URL]」
「以下の文章を150字程度で要約してください。：[要約対象の文章]」

このように、*要約対象の文章をプロンプトに含めることで、その内容を要約した文章を生成します。*文字数を指定することで、要約の長さを制御できます。

「以下の英文を小学生を対象として、分かりやすい日本語で、かつ口語体で翻訳してください。：[翻訳対象の英文]」というように、*翻訳対象の言語と翻訳先の言語、対象読者、正確な翻訳、意訳、翻訳のスタイル（口語体、文語体、フォーマル、インフォーマル）などを明示的に指定します。*

「地球温暖化の原因は何ですか？」というように、*事象の背後にある原因や理由を説明するように求めます。*複雑な問題に対しては、複数の要因を考慮した回答が期待できます。

「Pythonでフィボナッチ数列を計算する関数を書いてください。」というように、*プログラミング言語、コードに実装してほしい機能、使用可能な関数やライブラリ、アルゴリズム、出力形式などを具体的に記述することで、コード生成を依頼できます。*

 「青い空の下に咲く満開の桜の木の風景をゴッホ風に描いてください。」というように、*具体的な要素を記述することで、より詳細な画像が生成されます。*人物の場合は、年齢や性別、人種などを明示します。

ここまで代表的な事例集として紹介しましたが、特に職場などでは、職場に合った事例を一覧にしてテンプレートとして用意することで生成AIの活用が進み、業務の効率化に繋がります。以下に神戸市の事例集を紹介しますので、ぜひ参考にしてみましょう。

【参考】：[生成AIによる市役所の業務効率化－ プロンプト事例集 －｜神戸市](https://www.city.kobe.lg.jp/documents/63928/jireishu_1.pdf)

ChatGPTで画像生成するには？DALL-E3を用いた方法を解説

Geminiで画像生成を行うには？対応状況や使い方を解説

## プロンプト能力を高めて活用の幅を広げよう

ここまで、生成AIを活用する上で重要なプロンプトの書き方について解説してきました。プロンプトは、生成AIの能力を最大限に引き出すための重要な要素です。

明確性、具体性、文脈の提供、制約条件の設定といった基本原則を押さえ、「役割を与える」「出力例を示す」「反復と修正を行う」といったコツとテクニックを活用することで、より質の高いアウトプットが得られます。**この記事で学んだことを実践し、生成AIを最大限に活用しましょう。**

アンドエンジニアのYouTubeチャンネル「アンドエンジニアチャンネル」でも、AIについて解説しています。ぜひ併せてご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

生成AIの能力を最大限に引き出す鍵「プロンプト」の基本とコツを解説します。ChatGPTやGeminiなどの生成AIをうまく活用したい方に、効果的なプロンプトの作り方を具体例を交えて紹介します。生成AIのプロンプトに強くなりたい方はぜひ参考にしてください。

生成AIにおいてプロンプトは生成AIの出力を大きく左右し、質を高める鍵となるため重要である

プロンプト作成の基本原則とコツは明確性、具体性、文脈の提供、制約条件設定などである

プロンプト事例から文章生成や翻訳、コード生成などの具体的なプロンプト例を知ることができる

生成AIを活用するためのプロンプトの基本や書き方、テクニックを解説

動画制作の未来が、AIによって劇的に変わろうとしています。その中でも特に注目を集めているのが、ChatGPTで知られるOpenAIが開発した、動画生成AIの「Sora」です。*これまでの動画制作プロセスを大幅に簡略化し、テキストからリアルな動画を生成する技術が注目を集めています。*

2024年2月の発表以降、いつから使えるようになるのか心待ちにしていた方もいるでしょう。この記事では、Soraの概要や特徴、料金、具体的な利用方法、活用事例などについて解説し、その可能性と課題にも迫ります。AIに興味がある方、AIエンジニアを目指す方は、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[Sora | OpenAI](https://openai.com/sora/)
【参考】：[ChatGPT | OpenAI](https://chatgpt.com/)

AIエンジニアとは？仕事内容と転職で成功するための秘策を解説

Soraは2024年12月10日（米国時間：12月9日）に一般公開されました。ChatGPTの有料プランに加入している方は、既に利用可能です。*Soraは最新のTransformerモデルをベースに構築されており、複雑な動画シーンやキャラクターの動きをリアルに表現できます。*

また、画像からアニメーションを生成する「ビジュアルパッチ技術」を採用し、クリエイターのニーズに応えています。以下、Soraの特徴について1つずつ見ていきましょう。

【参考】：[Transformer モデルとは？| NVIDIA](https://blogs.nvidia.co.jp/blog/what-is-a-transformer-model/)

### テキストプロンプトからの動画生成

Soraの最も革新的な機能の1つが、**日本語にも対応したテキストプロンプトを基にして、動画を生成する能力です。**この機能によって、小説や脚本のビジュアル化を瞬時に行うことが可能です。また、生成された動画には、指定したキャラクターや場所、季節感などが含まれるため、細かな指定にも対応できます。

Soraは、最大60秒の長尺動画を高精度で生成できます。従来の動画生成AIは数秒程度の短い動画しか作成できないケースが多い中、Soraは複数のシーンを組み合わせた動画の生成が可能で、**広告動画やSNS用ショートムービー、ミュージックビデオなど、多くの実用的な用途に対応しています。**

Soraは物体の動きや相互作用を物理法則に基づいて再現するため、自然でリアルな表現が可能です。例えば、キャラクターが水面を歩くシーンでは、水しぶきがリアルに再現されたり、波紋が周囲に広がったりするなど、**アクションシーンや自然環境の描写が必要な動画制作において力を発揮します。**

Soraは、1つの動画内で複数のキャラクターを自然に動かせます。**キャラクターごとに異なる衣装を着せ、異なる仕草をさせることができるため、リアリティの高い動画を作れます。**また、キャラクター同士の握手や会話、ダンスなども滑らかに描写され、シーン全体の統一感を実現できます。

Soraは4K解像度の動画生成が可能です。高解像度の映像は、細部まで鮮明で、テクスチャや色彩の表現力が優れており、広告など製品の質感や細かなデザインを強調する動画が必要な場合でも、忠実に再現します。また、**高解像度の出力が可能なことから、プロジェクターや大型ディスプレイでの表示にも対応できます。**

Soraは、**キャラクターの感情や表情を細部まで再現することが可能です。**喜びや悲しみ、怒り、驚きといった感情を表現するだけでなく、微妙なニュアンス（微笑む、眉をひそめる、軽くうなずくなど）まで描写できるため、動画に深みや温かみが生まれます。

### 既存動画の編集・スタイル変換

Soraは、既存の動画素材から新しい動画を作成できます。例えば、実写動画をアニメ風に変換したり、特定の映画のスタイルに似せたりすることができます。

また、動画の特定部分を編集し、新しいキャラクターや背景を加えることも簡単です。これによって、**既存の素材や資産を活用し、コスト削減や効率化を実現します。**

Soraは、テキストや既存素材を活用して多彩な動画を生成できる革新的なAIですが、具体的には何ができるのか、主な用途を挙げてみましょう。

### テキストからショートムービーの作成

Soraは、入力した小説や脚本をリアルな映像として可視化できます。**物語の場面設定やキャラクターの特徴を自動的に解析し、短編動画として表現するため、アイデアの具現化が迅速に行えます。**

製品の特徴や魅力を的確に伝えるプロモーション動画を短時間で生成可能です。**テキストや画像を基に、視覚的にインパクトのある映像を制作し、広告キャンペーンの効果を高めることができます。**

音楽に合わせた映像を自動生成できるため、楽曲のリズムや雰囲気に合ったミュージックビデオを制作可能です。**音楽と映像のシンクロが正確で、個人アーティストからプロの制作現場まで幅広く活用できます。**

既存の動画をアニメ風や写実的、絵画風など、希望するスタイルにリメイク可能です。**特定のビジュアルテーマに合わせた編集が簡単に行えるため、映像作品の多様な表現が可能になります。**

SoraはChatGPTと連動しており、**既存のChatGPT有料アカウントを持っている方は、そのままSoraを利用できます。**一方、SoraにはChatGPTのような無料プランがないため、無料ユーザーには敷居が高くなるかもしれません。

【参考】：[Sora | OpenAI](https://openai.com/sora/)

Soraに無料プランはありませんが、Soraのフィードの閲覧、他のユーザーが生成した動画の閲覧などで、使い方やプロンプトを研究することは可能です。まだSoraの機能や価値が分からないため、有料プランへの加入は早いと考える方におすすめします。

ChatGPT Plusを契約済みのユーザーは以下の制限が付くものの、すぐにSoraを利用できます。*ChatGPTを無料で利用している方は、Soraの有料プランに加入すると、同時にChatGPT Plusユーザーの権限が付与されます。*

・最大50本のビデオ（10,000クレジット）
・最大720pの解像度と5秒間の持続時間

ChatGPT Plusとは？無料版との違いや最新モデルも解説

ChatGPT Proを契約済みのユーザーは以下のように、Soraの機能を最大限に利用できます。

・最大500本のビデオ（10,000クレジット）
・無制限のリラックス動画
・最大1080pの解像度、20秒の持続時間、5つの同時生成
・透かしなしでダウンロード

ここまでSoraの概要や特徴について紹介してきましたが、まだ解決すべき課題があります。また、一方では動画作成の世界を革命的に変えてしまう可能性も秘めています。*このSoraの課題と可能性について見ていきましょう。*

Soraは動画生成に革新をもたらしましたが、その利用が広がるにつれ、新たな課題も浮き彫りになっています。**技術的な制約や倫理的な懸念が存在し、さらなる改良と慎重な運用が求められます。**

*1. 倫理的な問題*
フェイク動画の生成や著作権侵害のリスクが挙げられます。特に悪意ある利用によって、SNSなどで誤情報が拡散する可能性があり、規制や倫理ガイドラインの策定が急務です。また、生成された映像の著作権の帰属を明確化することも課題です。

*2. 技術的な課題*
現時点での生成動画には、複雑な動きやシーンで不自然さが残る場合があります。例えば、街の景色などでは看板の文字の言語が不明であったり、水中で泳げない生物が泳いでいたりといった事例があります。加えて、生成プロセスの処理速度の改善や、低コストでの運用が求められています。

*3. 利用範囲の明確化*
教育や医療分野など、誤った内容や事実に反する動画が生成・利用される可能性があり、利用目的や利用分野ごとの適切な運用方法を確立することが求められます。

Soraの進化は、クリエイティブ業界や教育分野をはじめ、多くの分野で新しい可能性を切り開いています。**その多機能性と直感的な操作性は、映像制作の未来を大きく変える潜在力を秘めています。**

*1. クリエイティブ業界での革新*
映画制作や広告、ゲーム開発におけるプロトタイプ作成や映像表現の自動化が進むことで、制作コストや時間の削減が期待されます。これにより、より多くのクリエイターが自由な発想で作品を生み出せるようになります。

*2. 教育・トレーニング分野での活用*
教材用動画やシミュレーション映像を簡単に作成できるため、教育現場や企業の研修での利用が広がる可能性があります。特に難解な概念や専門的な技術の視覚化において貢献が期待されます。

*3. 個人クリエイターのサポート*
高額な機材や専門知識がなくても、個人が高品質な動画を制作できるようになるため、YouTubeやSNSでのコンテンツ制作がより多様化・活性化するでしょう。

*4. 多言語対応と国際的な利用*
Soraの技術が多言語対応することで、世界中での利用が加速し、グローバルなマーケットでの需要が拡大する可能性があります。

ここまで、Soraの概要や 特徴、できること、料金体系などの他に、Soraの課題や可能性についても解説しました。今後、急速にSoraのビジネス利用が広がっていくかもしれません。

これからAIの活用はあらゆる分野に広がっていくでしょう。**エンジニアの皆さんは、今後動画生成AIに関わるプロジェクトなどに参加する機会があるかもしれません。**これを機に、動画生成AIについて学んでみることをおすすめします。

SoraはOpenAIが開発した画期的な動画生成AIです。テキストからリアルな動画を生成でき、広告や教育分野など幅広い活用が期待されています。この記事ではSoraの課題と可能性を含め、概要や特徴を解説していきます。Soraに興味がある方、ぜひ参考にしましょう。

Soraは非常に革新的な動画生成AIで、テキストから簡単に精緻でリアルな動画を作成できる

Soraは広告、教育、映画制作など多彩な用途に対応し、今後の活用と広がりが期待されている

Soraには倫理面・技術面などで改善の余地はあるが、今後の改良や拡充が期待されている

Soraとは？革新的な動画生成AIの特徴やできること、料金を解説

**RPAとはRobotic Process Automationの略で、人間が担当する業務のうち定型業務を自動化したソフトウェアロボット(ボット)を指します。**RPAを用いることで、プログラミングすることなくモニター上でフロー図を作成し、ワークフローを定義し、その作業を自動化することができます。

これまでは大企業を中心に採用が進んでいましたが、劇的なコスト削減が達成されたことにより中小企業を含めて導入が拡大しています。日本では2016年に一般社団法人日本RPA協会が設立され、啓蒙活動が行われたことにより導入拡大が進んでいます。

【参考】：[一般社団法人日本RPA協会](https://rpa-japan.com/)

RPAとは？市場拡大が見込まれる業務自動化のポイントを解説！

**AIは人工知能とも呼ばれ、人間と変わらない分析や判断ができる能力を持っています。**一方、RPAは人間の特定のタスクを効率化するもので、単純作業や反復作業に効果があります。

そのため、単純作業はRPAが行い、判断を要する作業は人間が担当することで効率性が向上します。また、AIとRPAの連携によってさらなる自動化・高度化も可能で、今後の市場拡大が期待されます。

RPAとAIの違いを理解し、エンジニアとしてのスキルアップを図ろう

**RPAの導入メリットは、業務処理速度の向上や単純ミスの削減です。**反復作業を得意としているため、単純ミスの削減にも強みがあります。そのため、人件費の削減効果が高いと言えるでしょう。単純作業を担当していた人間は、より高度で複雑な作業を担当することができるようになります。

適正な作業分担を図ることができ、稼働状態はモニターも可能です。投資効果が即座に表れるのも大きなメリットでしょう。

RPAの5つのメリットと、企業への導入が急速に進んでいる背景とは？

RPAツールとは？その詳細やメリット・デメリット、選び方を紹介！

RPAツールを比較する際のポイントと主要なツールを紹介！

RPA導入のデメリットとしては、**ワークフローで定義した業務がブラックボックス化することで、メンテナンスに手間がかかることが挙げられます。**そのため、BPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）などによる業務プロセス変更時の対応では、ワークフローの再定義をきっちりと行う必要があるでしょう。

また、ワークフローに従った動作のみを実行するため、誤作動が発生した際の対応は簡単ではありません。あらかじめ作業手順をきっちりと確認する必要があります。また、RPAのボットを標的としたセキュリティ攻撃もあり、セキュリティ対策も必要です。

RPAのデメリットとは？自動処理で業務効率化を行う際の注意点を解説！

### RPAを扱うRPAエンジニアとは？

**RPAエンジニアは、RPAの導入を検討しているクライアントに対して、その導入や運用のサポートをするエンジニアです。**

自動化したい業務のヒアリングから始まり、それに併せてRPA製品を使用しながらロボットの設計・開発を行って、実装していきます。実装後は、運用・保守も担います。業務プロセスの変更などがあった場合にはRPAシステムも修正します。

RPAエンジニアとは？概要や仕事内容、必要なスキルを解説！

<center>[*システム運用／保守／サポートの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job2_0105/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

**RPA市場は今後拡大すると予想されています。**理由としては、企業でのコスト削減・メイン業務への人的リソース拡充のメリットがあることが挙げられます。最近ではあらゆる企業・業界で単純作業のロボット化・デジタル化が進んでおり、人件費といったコストを削減しています。

また、単純作業をRPAに置き換えることにより、創造性が高い・複雑であるといった人間の思考力が求められる業務に人材を投入できます。これらのメリットにより、RPAは今後さらに普及すると予想できます。

サービス・ツール・技術の記事（5ページ目）