2025.05.07

2025.05.07
生成AIとは?導入するメリット・デメリットとビジネスでの活用シーンを解説
ITスキル
eラーニング
AI(人工知能)の一種である生成AIは、文章や画像、動画の作成に役立つことから、ビジネスでの活用の幅が広がっています。 生成AIをビジネスに取り入れて作業効率を高めるためには、生成AIの意味や仕組みを正しく理解することが大切です。 本記事では、生成AIの概要やビジネスでの活用シーンを紹介します。 生成AIを活用するときのポイントも紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。 生成AIとは 生成AIとは、AIの一種であり、テキストや画像、音声等のコンテンツを自動生成する技術のことをいいます。 企業の業務効率化やクリエイティブ分野での活用が進んでおり、今後もさらなる進化が期待されています。 まずは、生成AIの仕組みと一般的なAIとの違いを解説します。 生成AIの仕組み 生成AIは、学習した大量のデータを基に、新しいコンテンツを作成します。 コンテンツ作成の過程に用いられる代表的な技術として、ディープラーニング(深層学習)が挙げられます。 ディープラーニングとは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを使って大量のデータから法則を自動抽出する技術です。 テキスト生成AIでは、過去の文章データを学習し、ユーザーの入力に基づいた自然な文章を作成できます。 生成AIと一般的なAIの違い 生成AIとAIとの大きな違いは「新しいコンテンツを作成できるかどうか」です。 一般的なAIは既存データを基に分析や分類、予測を行うことが得意です。 一方、生成AIは新たなデータを生み出すことに長けています。 そのため、文章作成やデザインの補助、音声の合成といった幅広い用途で活用されています。 詳しくはAIとは?という記事でもまとめていますのでご参考にどうぞ。 AIとは?ビジネス導入のメリット・注意点・活用例を一挙紹介 生成AIの種類 生成AIの種類には、主に以下の4つがあります。 テキスト生成AI 画像生成AI 動画生成AI 音声生成AI それぞれの特徴を詳しく紹介します。 テキスト生成AI テキスト生成AIは、ユーザーからの指示や質問から文章を出力するAIです。 ブログ記事や広告文といったコンテンツの自動作成、既存資料の要約・翻訳等に活用されています。 テキスト生成AIは文章の流れを理解し、自然な対話をすることもできます。 そのため、カスタマーサポートの自動化や、学習支援の分野での活用も進んでいる技術です。 画像生成AI 画像生成AIは、ユーザーの指示に従って画像を自動作成するAIです。 専門的なスキルがなくとも、リアルな人物画像やおしゃれなイラストの生成が可能になります。 広告デザインやゲームのキャラクター制作に活用されており、創作活動の幅を広げる技術として注目されています。 動画生成AI 動画生成AIでは、画像や指示文を基に映像を自動で生成・編集できます。 なかでも、特定の人物の動きを学習し、別の映像と組み合わせるディープフェイク技術が有名です。 2023年にRunway社が「Gen-2」という高品質な動画生成AIを発表したことをきっかけに、動画生成AIへの注目が集まりました。 技術の進歩によって長尺の動画も簡単に生成できるようになれば、プロモーションや広告動画の生成が可能になるでしょう。 音声生成AI 音声生成AIは、音声の合成や変換ができるAIです。 テキストデータを自然な音声に変換するTTS(Text to Speech)や、特定の人物の声を再現するボイスクローン技術等が使われています。 ナレーションの自動作成や音声アシスタントの開発に活用されており、コールセンター業務やポッドキャスト制作といった分野での運用が期待されている技術です。 生成AIに使われるモデル 生成AIに使われるモデルには、以下のようなものがあります。 GPT VAE GAN 拡散モデル それぞれ詳しく解説します。 GPT GPT(Generative Pre-trained Transformer)は、AI(人工知能)技術ベンダーOpenAIが開発した、文章を生成するためのAIモデルです。 大量のテキストデータを学習し、自然な文章を作成できるのが特徴です。 2025年4月現在、GPT-4oやGPT-4.5といった複数のバージョンが提供されています。 チャットボットや記事作成、プログラムのコード補助等、多様な用途で活用されています。 VAE VAE(Variational Auto Encoder)は、データの特徴を学習し、それに基づいて新しいデータを生成するモデルです。 画像や音声の生成に使われることが多く、データの圧縮や復元にも応用されています。 GAN GAN(Generative Adversarial Network)は、2つのネットワークが競い合うことで、よりリアルなデータを生成するモデルです。 特に画像生成の分野で活用されており、リアルな写真風の画像を作れるのが特長です。 主にデザイン作成やデジタル広告等に利用されています。 拡散モデル 拡散モデル(Diffusion Model)は、対象の画像や音声にノイズをくわえ、その過程をさかのぼるように再構築する過程を学習して生成をするモデルです。 DALL·E(DALL-E-2 以降)といった最新の画像生成AIにも用いられており、高品質なイラストや写真の作成を得意としています。 生成AIを使ったサービス例 生成AIを使ったサービスには、以下のようなものが挙げられます。 サービス名 特徴 ChatGPT アメリカのOpenAIが開発した、人が書いたような自然な文章を自動作成できるテキストAI コーディングや文章の要約、翻訳、アイデア出しに活用できる Gemini アメリカのGoogleが開発元の高性能なテキストAI テキストだけでなく、画像や音声といった複数のデータを同時に扱える DALL·E3 アメリカのOpenAIが開発した、指示文に沿って画像を自動生成するサービス ChatGPTやBing AIで利用できる Stable Diffusion イギリスのStability AIが開発元の、無料で利用できる画像生成AI Hugging FaceやDream Studio等のアプリで利用できる Sora アメリカのOpenAIが提供している、リアルな動画や画像を自動作成できるサービス クオリティの高い実写やアニメーション動画を作成できる Gen-2 アメリカのRunway社が開発元で、テキストや既存の画像、映像から新しい動画を生成できるサービス カメラの詳細な動きや速度等を設定できる機能がある VALL-E アメリカのMicrosoft社が開発した、人間の自然な声を再現できる音声生成AI 3秒の音声サンプルから、感情の乗った音声を生成できる CoeFont 東京工業大学発のベンチャー企業が開発した音声生成AI 有名人やキャラクターの10,000種類以上のAI音声を利用できる 生成AIを活用するメリット 生成AIを利用する主なメリットは、以下の通りです。 業務効率化 コスト削減 アイデア創出のサポート 顧客満足度の向上 生成AIの活用により、文章作成やデータ分析等の業務の一部を自動化できる可能性があります。 業務自動化によって人的リソースを削減できれば、人件費を抑えることにもつながるでしょう。 生成AIにユーザーや市場のデータを提供すると、新しい企画やデザインのヒントを得られたり、より最適なコンテンツを作成できたりします。 その結果、顧客満足度が向上する効果も期待できます。 生成AIを活用するデメリット 生成AIの使用には、以下のようなデメリットがあることを認識しておきましょう。 誤った情報を生成する可能性がある 生成コンテンツが既存の著作物と類似するリスクがある 適切な指示を伝えるのが難しい 生成AIは進化の途中であり、誤った情報や既存の著作物と類似したコンテンツを作成する恐れがあります。 また、コンテンツの品質はユーザーの指示によって大きく変動する傾向があります。 生成AIをうまく活用するには、指示内容を見直すといった工夫が求められるでしょう。 生成AIのビジネス活用シーン 生成AIは、以下のようなビジネスシーンで活用できます。 プレゼン資料や議事録作成の効率化 顧客ニーズや市場調査のサポート マーケティング・広告業務の効率化 カスタマーサポートの自動化 コンテンツ制作の支援 それぞれ詳しく紹介します。 1. プレゼン資料や議事録作成の効率化 生成AIはテキストの要約やスライドの自動作成ができるため、プレゼン資料の作成時間の大幅な短縮が可能です。 会議の録音データを生成AIに入力すれば、自動でテキスト化し、要点の抽出もしてくれるため、議事録を短時間で作成できるようになります。 2. 顧客ニーズや市場調査のサポート 生成AIは、SNSやアンケート結果を基に、トレンドや顧客の関心を自動分析してくれます。 テキストAIにSNS投稿の情報を入力すると、特定の製品やサービスに対するユーザーの感想を迅速に収集します。 競合他社の動向や業界の最新情報も、AIを活用することで素早く調査しやすくなるでしょう。 3. マーケティング・広告業務の効率化 広告業務に欠かせないターゲット層の選定やキャッチコピーの作成は、生成AIが得意な分野です。 例えば、生成AIに顧客データを提供すれば、顧客に響きやすい広告文や画像を自動生成してくれます。 メールマーケティングにおいては、開封率の高い件名や本文の生成も可能です。 マーケティング業務の一部を生成AIに任せられると、企画や戦略立案に集中できるようになり、業務の生産性が向上するでしょう。 4. カスタマーサポートの自動化 テキストAIや音声生成AIを活用すると、顧客対応を自動化できるだけでなく、迅速かつ的確なサポートが可能になります。 生成AIが使われているチャットボットは、事前に学習した膨大なデータを基に回答を出したり、より自然な会話ができたりするため、顧客サポートの質を向上させられます。 カスタマーサポートにAIを取り入れれば、サポート業務の負担軽減だけでなく、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。 5. コンテンツ制作の支援 コンテンツ制作には時間とスキルが必要ですが、AIを活用することで誰でも効率的に作成できるようになります。 例えば、自社メディアの記事執筆について相談すると、どのような構成・見出しが適しているかのアドバイスを受けられます。 画像生成AIを活用すれば、広告デザインや構成のヒントを得られるでしょう。 生成AIを活用するときのポイント 生成AIを活用するときは、以下のポイントを押さえておきましょう。 生成AIの出力内容を確認する 機密情報を入力しない 人間の創造性を組み合わせる 生成AIに関する法律の動向をチェックする それぞれ詳しく紹介します。 生成AIの出力内容を確認する 生成AIの出力内容が必ずしも正確とは限りません。 事実関係の誤りや偏った情報が含まれることがあるため、利用者自身が内容を確認し、正確性を担保することが大切です。(生成AIの出力の間違いをハルシネーションと呼びます。) 誤情報を含んだコンテンツを使用すると、信頼を損なってしまう可能性があります。 生成AIで作ったコンテンツを活用するときは、信頼できる情報源と照らし合わせながら、適切な修正をしましょう。 機密情報を入力しない 生成AIを利用する際は、機密情報や個人情報を入力しないようにしましょう。 生成AIツールのなかには、ほかのユーザーが過去に入力したデータを出力するものもあり、意図せず情報が外部に漏れるリスクが否めません。 情報漏えいを引き起こさないためにも、入力して問題ない情報なのかの確認が必要です。 人間の創造性を組み合わせる 生成AIは効率的にコンテンツを作成できる一方で、独自性や創造性には限界があります。 より質の高いコンテンツを作成するには、生成AIの出力をそのまま使うのではなく、人間の視点や創造性をくわえて編集・修正することが大切です。 例えば、生成AIのアイデアを基に、独自の意見や事例を交えて文章を作成すると、より魅力的で価値のあるコンテンツに仕上がります。 AIの活用は補助的な手段と捉え、人間の創造力と組み合わせることで、より高品質な成果物を生み出しましょう。 生成AIに関する法律の動向をチェックする 生成AIにおける日本の法律や規制は、まだ整備をしている途中の段階です。 ただし、2025年2月に「AI関連技術の研究開発と活用推進法案」が閣議決定されたことを受け、今後はAIに関する規制が強まる可能性があります。 生成AIを適切に活用するためにも、政府や公的機関の発表する情報をチェックし、法律やガイドラインの動向を把握しておきましょう。 まとめ 生成AIは、膨大なデータを基に新しいコンテンツを生み出すことに長けています。 そのため、文章作成やデザイン制作の補助、音声の合成といった幅広い用途で使用されています。 ビジネスシーンで活用すれば、プレゼン資料や議事録作成の効率化、カスタマーサポートの自動化が期待できるでしょう。 生成AIを適切に利用するためにも、正しい知識を取り入れたり、生成AIに関する法律の動向をチェックしたりするようにしましょう。 サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」では、年間999円(税抜)で100教材以上のeラーニングを受講できます。 AIの基礎知識や生成AIをビジネスに活用するポイントを学べるコンテンツも収録しているので、生成AIの導入を検討している場合はぜひご活用ください。 低コストで厳選コンテンツ見放題!Cloud Campusコンテンツパック100 コース一覧はこちらからご確認ください。 >>Cloud Campusコンテンツパック100の詳細をチェックする