生成AI（Generative AI）とは、人工知能（AI）の一分野であり、新しいコンテンツやデータを自動的に生成するAI技術を指します。生成AIは、大量の既存のデータから学習し、そのデータの特徴やパターンを捉えることで、同様の新しいデータを生成することができます。
生成AIの主な目的は以下の通りです：
1. コンテンツ制作の自動化：テキスト、画像、音声、動画など、様々なタイプのコンテンツを自動的に生成することで、制作プロセスを効率化します。
2. データ拡張：既存のデータセットを増強するために、新しい synthetic データを生成します。これにより、機械学習モデルのトレーニングに必要なデータ量を確保できます。
3. クリエイティビティの向上：人間のクリエイターとコラボレーションすることで、新しいアイデアやインスピレーションを提供し、クリエイティブなプロセスを支援します。
生成AIの主要な手法には、以下のようなものがあります：
1. 生成的敵対ネットワーク（GAN）：2つのニューラルネットワーク（生成器と識別器）を対抗的に学習させることで、リアルな画像や動画を生成します。
2. バリエーショナルオートエンコーダー（VAE）：データの圧縮と復元を学習することで、新しいデータを生成します。GANと比べて、生成されるデータの多様性が高いという特徴があります。
3. 自己回帰言語モデル：大量のテキストデータから言語の統計的な特徴を学習し、新しい文章を生成します。代表的なモデルには、GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズがあります。
4. ニューラル機械翻訳（NMT）：一言語から別の言語へのテキストの変換を学習し、高品質な翻訳を生成します。
生成AIは、様々な分野で応用されつつあります：
- デザイン：ロゴ、イラスト、製品デザインなどの自動生成
- ゲーム：NPCの会話、クエストの自動生成など
- 映像制作：シナリオ、アニメーション、特殊効果の自動生成
- 医療：新薬の分子設計、医療画像の生成など
- ファッション：服飾デザインの提案、バーチャル試着の実現など
