生成AI（ジェネレーティブAI）は、テキスト、画像、動画、音声など多様なコンテンツを自動生成できる革新的な技術です。
近年、マーケティング、カスタマーサポート、教育、物流、医療など、さまざまな分野で活用が広がっています。このページでは、生成AIの基本概念やAIとの違い、仕組み、種類について詳しく解説します。
さらに、業務の効率化やコスト削減といったメリットに加え、情報の捏造や著作権侵害など注意すべき点にも触れており、ビジネスの現場でどのように活用できるのか、具体的な事例を交えながら紹介します。生成AIの活用を検討している方は、このページを参考にしながら、その可能性を最大限に活かす方法を見つけましょう。
生成AI（ジェネレ―ティブAI）とは
生成AI（ジェネレーティブAI）とは、AI（人工知能）を活用して新しいコンテンツを自動的に生成する技術のことです。
この技術は、機械学習やディープラーニングを活用し、大量のデータを学習することで、ユーザーの入力に基づいたクリエイティブな出力を可能にします。例えば、ChatGPTは自然な文章を生成し、DALL·Eは画像を作成し、Murf.aiは人間のような音声を合成するなど、さまざまな用途に対応しています。
従来のAIは、ルールベースや統計モデルに基づき、入力データに対して決められた処理を実行するのが一般的でした。一方、生成AIは、膨大なデータからパターンを学習し、新しいデータを生み出す能力を持ちます。例えば、従来の翻訳AIは、単語や文法のルールに沿って機械的に翻訳を行うのに対し、生成AIは文脈を理解し、より自然で流暢な表現で翻訳することができます。
このように、生成AIは従来のAIとは異なり、創造的なプロセスに深く関与し、業務の効率化やクリエイティブ分野での活用が急速に進んでいます。
これらの技術は、マーケティングやコンテンツ制作、カスタマーサポートなど、さまざまな分野で活用が進んでいます。近年では、広告やデザインのアイデア出し、プログラムコードの自動生成、翻訳や要約の効率化など、多くの業務で生成AIの導入が進んでいます。
現在と過去の生成AIの違いは？
過去の生成AIと現在の生成AIには、顕著な違いがあります。
初期の生成AIは、ルールベースのアルゴリズムや単純な統計モデルを用い、特定のパターンに従ってコンテンツを作成していました。例えば、文章生成では定型的なフレーズを組み合わせる手法に依存し、画像生成においても、限られたパターンをもとに単純な構図を描く程度にとどまっていました。そのため、自然な文章表現や創造性が求められるタスクには適していませんでした。
一方、現在の生成AIは、ディープラーニングと大規模データの活用によって飛躍的な進化を遂げています。
例えば、GPT-4のような言語モデルは、文脈を適切に理解しながら流暢で自然な文章を生成できるようになり、DALL·EやStable Diffusionのような画像生成AIは、ユーザーの指示に基づいた高品質なビジュアルを作成する能力を備えています。さらに、動画や音声の生成技術も向上し、映画の制作やナレーションの自動生成など、幅広い分野での活用が進んでいます。
このように、過去の生成AIが限定的な用途にとどまっていたのに対し、現在の生成AIは、より高度かつ柔軟なコンテンツ生成を可能にしています。
生成AIの仕組み
生成AIの仕組みは、機械学習とディープラーニングを基盤としており、特に教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの手法が活用されています。
教師あり学習では、大量のデータとそれに対応する正解をセットとしてAIに学習させることで、特定のタスクに適した出力を生成できるようになります。例えば、文章生成AIの場合、過去の文章とその適切な応答を学習することで、ユーザーの質問に対してより自然で適切な回答を生成できるようになります。
一方、教師なし学習は、明示的な正解データが与えられない状態でAIがデータの特徴やパターンを自ら発見する手法です。例えば、画像生成AIでは、膨大な画像データを分析し、それぞれのスタイルや特徴を学習することで、新たな画像を生成する仕組みが採用されています。これにより、事前に細かいルールを設定することなく、多様で独創的なビジュアルコンテンツを作成することが可能になります。
さらに、強化学習は、試行錯誤を繰り返しながら最適な結果を導き出す学習手法です。例えば、ChatGPTでは、生成した文章を評価し、最適な答えにすることで、より質の高い文章を生成できます。生成AIにおいても、ユーザーのフィードバックを学習プロセスに取り入れることで、より洗練されたコンテンツを生成するために活用されています。
このように、生成AIはこれらの学習手法を組み合わせることで、文章、画像、音声、動画など、さまざまな形式のコンテンツを高い精度で自動生成し、多様な分野での応用が進んでいます。
生成AIの種類
こちらでは、生成AIの種類4つを紹介しています。
テキスト生成AI
1つ目は、テキスト生成AIです。
テキスト生成AIは、大量の文章データを学習し、ユーザーの指示に基づいて自然な文章を自動生成する技術です。このAIは、ニュース記事の要約、広告コピーの作成、ビジネスメールの自動作成、さらには物語や詩の生成など、多様な用途に活用されています。代表的な例として、ChatGPT、Bard、ClaudeなどのAIがあり、これらは大規模な言語モデル（LLM）を活用し、人間と自然に対話できるほどの精度を備えています。
テキスト生成AIの仕組みは、入力されたテキスト（プロンプト）を基に、適切な単語やフレーズを確率的に予測しながら文章を構成するというものです。
例えば、ユーザーが「キャッチコピーを考えて欲しい」と指示すると、以下の画像のように、目的や商品条件からターゲットに響くコピーを生成します。
この技術は業務効率化にも貢献し、特にマーケティング、コンテンツ制作、カスタマーサポートの分野での導入が進んでいます。
画像生成AI
2つ目は、画像生成AIです。
画像生成AIとは、生成AIを活用して新しい画像を自動的に作成する技術を指します。このAIは、大量の画像データを学習し、その特徴やパターンを分析することで、ユーザーの指定した条件に基づいた画像を生成します。
例えば、以下の画像はCnavaを使い「夜景の街並み」の画像生成をしました。このようにアイデアを入力するだけで、簡単に画像を生成することが可能です。
代表的な画像生成AIには、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourneyなどがあり、それぞれ異なるアルゴリズムを採用しながら高品質な画像を生成します。特に、ディープラーニングを活用したモデルは、ノイズを徐々に除去しながら画像を生成する手法を採用しており、高解像度で細部まで緻密な表現が可能です。
この技術は、広告、デザイン、ゲーム開発、映画制作など、多様な分野で活用されており、従来は人間のクリエイターが時間をかけて制作していたビジュアルコンテンツを短時間で生成できる点が大きなメリットです。
動画生成AI
3つ目は、動画生成AIです。
動画生成AIは、生成AIを活用して映像を自動生成する技術であり、近年、さまざまな分野での導入が進んでいます。この技術は、テキストや画像を入力すると、AIがそれらを解析し、適切な映像を合成・作成する仕組みを持っています。
例えば、ユーザーが「海辺の夕焼け」や「都市の夜景」といった指示を与えると、AIは過去に学習した膨大な映像データをもとに、リアルな動画を生成することができます。
例えば、特定のシーンをAIが生成した映像で補完することで、制作時間の短縮やコスト削減が可能になります。また、AIがシナリオや映像の構成を分析し、最適な演出を自動で提案する機能も開発されています。
現時点では、AIが生成する映像は実写と完全に同等のクオリティには達していないものの、技術の進歩は急速に進んでおり、より精細な映像表現が可能になりつつあります。特に、ディープラーニング技術を活用したモデルの精度向上により、リアルな質感や自然な動きを再現する技術が発展しており、今後、映像制作の在り方が大きく変わることが期待されています。
音声生成AI
4つ目は、音声生成AIです。
音声生成AIは、テキストデータを基に自然な音声を合成する技術を備えたAIの一種であり、従来の音声合成技術と比較して格段に進化しています。従来の音声合成技術では、音声の発話が機械的で不自然に聞こえることが多かったのに対し、音声生成AIはより人間らしいイントネーションや感情を反映させることができ、その結果、聴く人に違和感を与えることなく、スムーズな会話を実現します。
例えば、AivisSpeechでは、以下の動画のようにAIによって生成された音声を使用することができます。このツールは商用利用が可能で、無料でダウンロードすることが可能です。
これにより、音声合成の応用範囲が広がり、さまざまなシーンで活用できるようになっています。従来の技術に比べ、音声生成AIは高品質で自然な発話を実現し、さまざまなメディアでの利用が今後ますます期待されています。また、障がい者支援の分野では、Microsoftが開発した「Seeing AI」が活用されています。このツールは、カメラで撮影した写真やドキュメントを解析し、その内容を音声で説明してくれる視覚障がい者向けの音声読み上げツールもあります。
生成AIのメリット
こちらでは、生成AIを使うメリットを4つ紹介しています。
業務の効率化
1つ目は、業務の効率化です。
従来、文章作成やデータ整理、画像・動画の編集といった業務は、人が手作業で行うため、非常に多くの時間と労力が必要でした。しかし、生成AIを活用することで、これらの作業を短時間で自動化し、業務の負担を大幅に軽減できます。
例えば、マーケティングにおいて広告文やSNS投稿を作成する際、担当者のスキルや表現の個人差によって、トーンやスタイルにばらつきが生じることがあります。しかし、生成AIを利用すれば、あらかじめ指定したフォーマットやブランドガイドラインに沿った文章を迅速に生成できるため、表現の統一性を保ちながら効率的にコンテンツを作成できます。また、画像や動画の編集においても、AIは学習したパターンに基づき、一定の品質基準を満たすコンテンツを安定して生成することが可能です。
このように、生成AIを導入することで、作業効率を向上させるだけでなく、業務の品質を一定に保ちながら、より戦略的な業務に集中することが可能になります。
品質の安定化
2つ目は、品質の安定化です。
人間が手作業で行うクリエイティブ業務やデータ作成では、作業者のスキルや体調によって仕上がりにばらつきが生じることがあります。しかし、生成AIを活用することで、常に一定の品質を保ちながら迅速にコンテンツを生成することが可能になります。
例えば、マーケティング用のキャッチコピーや商品説明文を作成する場合、人が書くと表現のトーンやスタイルに個人差が出やすく、ブランドの一貫性を維持するのが難しくなります。一方、生成AIを活用すれば、事前に指定したフォーマットやトーンに基づき、統一感のある文章を短時間で作成できます。同様に、画像や動画の生成においても、AIが学習したパターンに基づき、一定の品質基準を満たすコンテンツを安定して作り出すことが可能です。
また、カスタマーサポートの自動応答システムでは、生成AIが統一された情報を提供することで、オペレーターごとの対応のばらつきをなくし、ユーザーに一貫したサポート体験を提供できます。このように、生成AIを活用することで、業務の品質を安定させるだけでなく、効率的なコンテンツ作成やサービス提供を実現できます。
人手不足の解消とコスト削減
3つ目は、人手不足の解消とコスト削減です。
特に、単純作業や繰り返しの多い業務を自動化することで、人手不足の解消とコスト削減が可能です。例えば、カスタマーサポートの分野では、AIが問い合わせ対応を自動化することで、オペレーターの負担を軽減できます。また、マーケティング分野においては、広告文や商品説明の自動生成により、ライティング業務にかかる時間とコストが削減され、迅速なコンテンツ制作が可能になります。
さらに、生成AIは24時間稼働できるため、人手に依存する従来の業務と比較して、労働コストの削減にも寄与します。例えば、企業の広報活動では、AIがプレスリリースやSNS投稿の作成を自動化することで、担当者の作業負担が軽減されるとともに、人件費の削減につながります。また、映像制作やデザイン分野では、AIが画像や動画を自動生成することで、外部への委託数が減り、制作コストを抑えることが可能です。
このように、生成AIを活用することで、企業は人手不足の課題に対応しながら業務の生産性を向上させ、コスト削減を実現できます。
新しいアイディアの創出
4つ目は、アイディアの創出です。
生成AIは、新しいアイディアの創出において大きな可能性を秘めた技術です。従来の発想方法では生まれにくかった表現やデザイン、企画案を生み出すことができるため、クリエイティブ分野での活用が急速に進んでいます。
例えば、広告業界では、ターゲット層に訴求力のあるキャッチコピーやコンセプトのアイディアを短時間で大量に生成し、最適なものを選択できます。また、デザイン分野では、過去の作品やトレンドを学習したAIが、新しいビジュアル案を提示し、デザイナーのインスピレーションを刺激します。
さらに、製品開発においても、生成AIは革新的なアイディアの創出を支援します。例えば、食品業界では、味の素がAIを活用した自動献立提案システムを新開発したり、ファッション業界では、Tommy Hilfigerは生成AIを活用したデザインプロセスを導入したりしています。また、シナリオ制作や音楽作曲といったエンターテインメント分野でも、独自性の高い作品の制作に貢献し、クリエイターの創作活動を支える役割を果たしています。
生成AIを利用するうえでの注意点
こちらでは、生成AIを利用するうえでの注意点を3つ紹介しています。
根拠や証拠がない可能性
1つ目は、自動生成したデータの根拠や証拠がない可能性です。
生成AIの出力された情報に根拠や証拠が欠ける可能性があるため注意が必要です。生成AIは、大量のデータを学習し、統計的なパターンに基づいて回答を作成しますが、事実の正確性を検証する機能を備えていません。そのため、誤った情報をもっともらしく提示する場合があります。
例えば、特定の製品の市場動向についてAIに質問した場合、過去のデータに基づいた予測を示すことはできますが、それが実際の統計や専門家の分析に基づいているとは限りません。さらに、科学的知識や法律に関する質問をした場合でも、AIが提供する回答は信頼できる論文や公的な情報源を直接参照したものではなく、既存のデータから類推された内容である可能性があります。
そのため、生成AIが提示する情報をそのまま受け入れるのではなく、信頼性の高い情報源と照らし合わせることが不可欠です。特に、ビジネス戦略の策定、学術研究、法律文書の作成など、正確性が求められる場面では、AIの出力をファクトチェックし、根拠が明確な情報と組み合わせることで、適切な判断を下すことが重要です。
著作権や商標権を侵害する可能性
2つ目は、著作権や商標権を侵害する可能性です。
AIは膨大なデータを学習し、その情報を基に新しいコンテンツを生成しますが、その学習データに著作権や商標権で保護された情報が含まれている場合、意図せず権利を侵害する可能性があります。
例えば、既存のロゴデザインやキャッチコピーと酷似した表現が生成された場合、企業の商標権を侵害する恐れがあります。また、有名な文学作品やアートのスタイルを学習したAIが、元の作品と類似したコンテンツを生成した場合、それが著作権侵害に該当する可能性もあります。
さらに、生成AIを活用して作成した画像を商業利用する際には、より慎重な対応が求められます。例えば、とあるゲームでは、既存の人気キャラクターに似たデザインが著作権侵害の疑いを招いた事例があります。
企業がマーケティング資料や商品パッケージにAI生成コンテンツを使用する場合、生成された画像が既存のキャラクターやデザインに類似していると、第三者の権利を侵害するリスクが生じます。このようなリスクを回避するためには、画像類似度チェックツールを活用し、AIツールの利用規約や学習データを確認することが重要です。また、場合によっては専門家に相談することも推奨されます。
個人情報や機密情報が漏洩する可能性
3つ目は、個人情報や機密情報が漏洩する可能性です。
多くのAIツールはクラウド上で動作し、入力されたデータを学習や改善に活用する仕組みを採用しているため、企業の機密情報や個人情報を入力した場合、これらのデータが外部サーバーに送信され、保存される可能性があります。最悪の場合、第三者による不正アクセスが発生するリスクも考えられます。
さらに、生成AIは過去に学習したデータを基に新しいコンテンツを生成するため、他のユーザーが同じツールを使用した際に、誤って機密情報が出力される場合があります。例えば、顧客の個人情報や企業の商業機密が、AIが生成したコンテンツに含まれることがあります。
そのため、機密性の高い情報を取り扱う際には、AIツールに入力しないことが重要です。どうしても入力しなければならない場合は、ローカル環境で処理を行い、外部のクラウドにデータを送信しないようにすることが推奨されます。このように、生成AIを利用する際には、情報漏洩リスクを最小限に抑えるための慎重な対応が求められます。
生成AIの活用事例5選
ここでは、生成AIを活用している5つの事例を紹介します。
ビズリーチは生成AIを活用した「職務経歴書の自動作成」でスカウト受信率が40％向上
引用元:https://www.bizreach.co.jp/pressroom/pressrelease/2023/070601.html
ビズリーチは、転職活動を支援する新機能「職務経歴書の自動作成」をリリースしました。
この機能では、ユーザーが生成AIを活用し、職種やポジションなどの基本情報を入力するだけで、最短30秒で職務経歴書を作成できます。転職希望者が自身のスキルや経験を効果的にアピールできるよう設計されており、転職活動のハードルを大幅に下げることを目的としています。また、機能の効果検証では、この自動作成機能を利用したユーザーのスカウト受信率が40％向上したという結果が報告されています。
LUSHはZendeskの「Zendesk AI」を導入して369％のROIを達成
引用元:https://www.zendesk.co.jp/customer/lush/#step-1
LUSHは、利用者からのフィードバックを重視したアプローチを実現するため、Zendeskの導入を決定しました。
導入前は、すべての問い合わせメールや電話を複数のツールで管理しており、カスタマーサクセスチームは何度も繰り返される同様の問い合わせに対応する必要がありました。その結果、従業員の負担が増大し、業務の効率化が求められていました。
Zendesk AIを導入したことで、短期間で369％のROIを達成し、初期投資を1年以内に回収することに成功しました。さらに、生産性の向上により、カスタマーサクセスチームの増員を回避でき、年間43万4,000ドルの人件費削減につながりました。この取り組みにより、LUSHはより効率的なカスタマーサポート体制を確立し、顧客満足度の向上にも寄与しています。
防衛省は人事評価や異動にAIシステムを導入して人事管理の効率の向上
引用元:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000014.000044470.html
防衛省は、人事評価や異動のプロセスにAIシステムを導入する方針を発表しました。ただし、このシステムはAIがすべてを判断するのではなく、あくまで補助的な役割を担い、最終的な決定は人間が行う仕組みとなっています。
導入の対象となるのは、自衛官全体の約6分の1に相当する約4万人の幹部自衛官です。この取り組みの一環として、AIスタートアップである株式会社ACESが陸上自衛隊に対し、技術活用に関する助言を行うことが決定しました。ACESは、ディープラーニングを活用した画像処理技術を主に開発しており、これを応用して自衛官の健康管理や人事評価を支援し、組織全体のパフォーマンス向上を図ります。
この取り組みにより、防衛省はAI技術を効果的に活用し、人事管理の精度と効率の向上を目指しています。
メルカリがAIチャットボットを導入して有人対応の負担を軽減
引用元:https://help.jp.mercari.com/guide/articles/1480/
メルカリは、AIチャットボットを導入し、ユーザーからの問い合わせ対応を効率化しました。
このボットは、ユーザーがいつでも簡単に問題を解決できるように設計されており、有人対応の負担を軽減することを目的としています。「メルカリ アシスタント」は、「メルカリガイド」の内容とカスタマーサービスチームによるテスト入力を繰り返し学習することで、テストリリース前に正答率90%を達成しました。さらに、テストリリース後も、ユーザーの入力データを継続的に学習し、同水準の正答率を維持しています。
この取り組みにより、ユーザーの利便性が向上すると同時に、カスタマーサポートの業務効率化も実現されています。メルカリは今後も、回答精度の向上を継続的に行い、サービスの質をさらに高めていく方針です。
京セラは音声チャットボットの「ボイスボット」を導入して問い合わせ対応を自動化
引用元:https://www.transcosmos-cotra.jp/voice-bot-example?utm_source=trans-cosmos.co.jp
トランス・コスモス株式会社は、音声認識、自然言語処理、音声合成を組み合わせた音声チャットボット「ボイスボット」を提供し、顧客からの問い合わせ対応を自動化しています。
このボイスボットは、京セラドキュメントソリューションズジャパン株式会社の顧客対応に活用されています。顧客がガイダンスに従い、会社名や電話番号、注文情報を音声で伝えると、ボイスボットがその内容をオペレーターにメールで通知し、注文情報の確認が行われます。同時に、ボイスボットが収集したデータは京セラドキュメントソリューションズジャパンに送信され、音声AIの完了率や運用レポートを受信することで、その有効性を検証できます。
この仕組みにより、顧客はフォーム入力などの手間をかけずに、音声だけで簡単に注文を完了できます。企業側にとっても、受注率や入電状況をリアルタイムで把握できるため、業務の効率化に大きく貢献します。
生成AIの活用事例に関しては『AIで業務効率化ができること7選！導入が進む背景やメリット、活用事例も紹介』で詳しく解説しているのでご一読ください。
まとめ
生成AI（ジェネレーティブAI）は、従来のAIとは異なり、新しいコンテンツを自動生成する技術として注目されています。
テキスト、画像、動画、音声など、さまざまな分野で活用されており、業務の効率化や創造的なアイデアの創出を支援する役割を果たしています。しかし、著作権侵害や偽情報、倫理的な問題への懸念もあるため、慎重な運用が不可欠です。
生成AIを適切に活用することで、業務の生産性向上や新たな価値創造につながる可能性があります。以下では、おすすめのAIツールを紹介しています。次のステップとして、活用事例を参考にしながら、自社の業務でどのように導入できるかを検討してみましょう。
