生成AIとは、学習データを活用してオリジナルのコンテンツを生成する人工知能です。テキストや画像、動画、音声といったコンテンツを自動で生成できます。業務効率化やアイデアの創出ができ、顧客満足度の向上にも役立つのがメリットです。
本記事では、生成AIの概要や仕組み、種類、活用するメリット・デメリットを解説します。
生成AIとは？簡単に説明
生成AIとは、機械学習に基づいて学習したデータを活用し、オリジナルのコンテンツやアイデアを生み出す人工知能のことです。「ジェネレーティブAI」とも呼ばれます。
テキストや画像、動画、プログラムのコード、楽曲など、幅広いクリエイティブなコンテンツを生み出します。
ここでは、生成AIの仕組みや従来のAIとの違いを解説します。
生成AIの仕組み
生成AIは、深層学習（ディープラーニング）により、人が作り出すようなデジタルコンテンツを作り出します。深層学習とは、人間の神経細胞の仕組みに基づくニューラルネットワークを用いた機械学習の1つです。
与えられた大量の学習データを読み込み、「プロンプト」と呼ばれる指示を与えると、AI自身が最善の回答を見つけてオリジナルのコンテンツを創造します。
従来のAIとの違い
生成AIと従来のAIは、オリジナルコンテンツを生み出すか否かが大きく異なります。従来のAIは、学習済みのデータの中から適切な回答を見つけ、該当するものを提示するという仕組みです。
これに対し、生成AIは学習したデータからオリジナルコンテンツを生み出すことが特徴です。AI自身が自ら学習し、これまでは人間しかできなかった「0から1を生み出す」作業を行います。
生成AIの種類と代表的なサービス
生成AIは、大きく次の4つに分けられます。
| 種類 | 特徴 | 代表的なサービス |
| テキスト生成 | 質問や指示を入力すると、回答となるテキストを生成する | ChatGPTGemini（旧Bard） |
| 画像生成 | 簡単な指示を入力すると、オリジナルの画像データを生成する | Stable DiffusionMidjourney |
| 動画生成 | 画像やテキストの指示を入力すると、イメージに沿った短い動画を生成する | Gen-2Kaiber |
| 音声生成 | 人間の音声データを入力して学習させ、新たな音声を生成する | Amazon PollyVALL-E |
ここでは、各生成AIの特徴と、代表的なサービスを解説します。
テキスト生成
テキスト生成では、質問や指示を入力するとAIがその内容を解析し、回答となるテキストを自動生成します。
人間が書いたような自然な文章を生成するほか、スムーズな対話が可能です。
代表的なサービスには、アメリカのOpenAIが開発した「ChatGPT」や、Googleが開発した「Gemini（旧Bard）」などがあります。
画像生成
テキストによる簡単な指示文を入力すると、オリジナルの画像データを自動生成します。これまでは専門的なスキルと時間が必要だった画像の制作も、画像生成AIの登場により、わずか数十秒程度で誰でも高品質の画像の生成が可能になりました。
画像生成のサービスは、イギリスのスタートアップ企業Stability AIが開発した「Stable Diffusion」や、2022年7月にサービスを開始した「Midjourney」が代表的です。
動画生成
画像やテキストの指示文を入力すると、イメージに沿った短い動画コンテンツを自動生成します。
動画生成は他の生成AIと比較して高度な処理が必要であり、難易度が高いとされてきました。2025年2月の段階では数秒ほどの短い動画が生成できるのみですが、将来的には長い尺の動画も生成できる可能性があるとされています。
代表的なサービスには、アメリカのRunway社による「Gen-2」や、既存の動画からも新たに動画を生成できる「Kaiber」などがあげられます。
音声生成
人間の音声データを入力して学習させることで、新たな音声データを生成します。文章を機械的に読み上げるだけでなく、感情に合わせた表現も可能です。
特定の人物の音声データを学習させ、本人が話しているような音声の生成もできます。
代表的なサービスには、AWS（Amazon Web Services）が提供する「Amazon Polly」や、Microsoft社が開発した「VALL-E」があげられます。
生成AIを活用するメリット
生成AIは、業務の効率化やアイデアの創出など、さまざまなメリットがあります。ここでは、生成AIが具体的にどのようなメリットがあるかを解説します。
業務を効率化できる
生成AIは、従来は人が時間をかけて行っていた作業を自動化し、大幅な作業時間の短縮により業務効率化を図れることがメリットです。
たとえば、新商品を販売する場面では、キャッチコピーやメールマガジンの原稿、商品のイメージ画像、PR動画の作成といった作業がありますが、生成AIはこれら一連の作業を人間の代わりに行えます。人はAIが生成したコンテンツを確認・手直しするだけで済むため、作業効率が上がって生産性の向上や人件費の削減につながります。
事務的な作業や定型業務を生成AIに任せれば、社員は空いた時間を他の重要な業務に注力できるでしょう。
アイデアを創出できる
生成AIの活用により、アイデアを創出できることもメリットです。新しい商品・サービスの開発や企画の立案などが思い浮かばないときも、いくつかの情報を生成AIに与えれば、学習した大量のデータをもとにオリジナリティのあるアイデアを得られます。
生成AIは、新しいデザインやアートを自動生成でき、デザイナーやアーティストがそれをもとにアイデアのヒントを得られます。
人がアイデアを考えるときは、知識や経験に依存しがちで、似たようなアイデアしか思いつかないこともあるでしょう。生成AIであれば、知識や経験に頼らないオリジナルなアイデアを0から創造できます。生成AIが生み出した複数のアイデアを組み合わせて、よりオリジナルなアイデアを生み出せます。
コストをかけずにコンテンツを作成できる
これまで社内や外注で行ってきたコンテンツ作成を生成AIに替えることで、コストの削減が可能です。人件費や外注費用をかけずにコンテンツを作成できるだけでなく、コンテンツ作成に携わる人材を確保できないという問題も解決します。
少子高齢化による労働人口の減少で、人手不足に悩む企業は少なくありません。生成AIは定型的な業務も自動化できるため、人手不足を解消しながら、社員はコア業務に専念できるようになり、生産性向上が期待できることもメリットです。
顧客満足度を向上できる
生成AIは、顧客満足度の向上にも役立ちます。顧客の嗜好や行動履歴などを分析し、パーソナライズされたコンテンツやサービスを提示することで、顧客満足度の向上が期待できます。リピート率を高め、顧客ロイヤルティの向上につながるでしょう。
カスタマーサポートでは、生成AIによるチャットボットを導入する企業も増えています。事前に資料を登録すれば、質問に対してAIが資料の中から回答を探し、要約して提示する仕組みです。人が行うのは既存資料を学習するだけで、手間や時間がかかりません。
オペレーターの負担を軽減しながら顧客の利便性も高め、満足度の向上を図れます。
生成AIを活用するデメリット
生成AIの活用には、フェイクコンテンツの生成などデメリットもあるため注意が必要です。
ここでは、生成AIの利用で起こりやすいデメリットを解説します。
フェイクコンテンツを生成する可能性がある
生成AIを活用して出力された情報は、必ずしも正しいとは限りません。生成AIは学習データ内の情報の真偽を判断できないためです。学習データには、根拠のある情報だけでなく、個人ブログやSNS投稿など情報が不確かなものも含まれ、誤った情報も同じように学習してしまいます。
誤った情報に基づいて学習すれば、フェイクコンテンツを生み出すリスクがあるでしょう。
著作権問題が発生する可能性がある
生成AIが作成したコンテンツには、第三者が著作権を持つ文章やイラスト、デザインが含まれている可能性があり、そのまま使用すると著作権問題が発生する可能性があります。
生成AIの開発や学習段階で著作物を使用すること自体は禁じられていませんが、生成したコンテンツを使用する際は、著作権を侵害しないかどうかをしっかりチェックしなければなりません。
情報漏洩のリスクがある
生成AIには、情報漏洩のリスクもあります。生成AIによっては、プロンプトに含まれる情報をAIが学習し、他人への回答として転用されることもあるためです。そのような場合に個人情報や機密情報を入力すれば、AIの学習データとして用いられ、他のユーザーへの回答・出力に提示される可能性があります。
生成AIへの入力は、個人情報や企業の機密情報などを含むものは避けるよう注意しなければなりません。
生成AIに用いられるモデル
生成AIの機能は、AIの性質に応じていくつかの異なるモデル（生成モデル）によって支えられています。ここでは、生成AIに用いられている4つのモデルを紹介します。
GPT
GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略で、アメリカのOpenAIが開発した自然言語処理モデルです。膨大な量の文章データで事前学習を行い、精度が高く自然な文章を生成します。
GPTが活用されている代表的なサービスは、「ChatGPT」です。GPTの自然言語処理を活用して、人間が書いているのと変わらない自然な文章を作り出せます。
VAE
VAEは「Variational Autoencoder」の略で、「変分オートエンコーダ」と呼ばれるディープラーニングによる画像生成モデルのひとつです。
入力された画像データの特徴を抽出し、データを圧縮（エンコーダ）して再構成（デコーダ）し、データの性質を捉えた新たな画像を生成します。データから特徴を自動的に学習するため、人が前もって特徴を抽出する手間がなく、人が思いつかないような新たな特徴を発見できます。
たとえば、特定のイラストレーターの作品を数多く学習させることで、そのイラストレーターの作品の特徴をもつ新たなイラストを生成できます。
GAN
GANとは「Generative Adversarial Networks」の略で、敵対的生成ネットワークと呼ばれるディープラーニングによる画像生成モデルの一種です。
VAEとは画像生成の流れが異なり、Generator（ランダムに作成されたデータ）とDiscriminator（学習用の正しいデータ）という2種類のネットワーク構造を競わせ、より高度な画像を生成します。
Generatorが偽の画像を生成し、Discriminatorがその画像が本物か偽物かを判別するという仕組みで、プロセスの繰り返しにより画像の精度を高められるのです。
拡散モデル
拡散モデル（Diffusion Model）とは、学習用の画像にノイズを加え、ノイズを徐々に除去しながら元画像を再構築する生成モデルです。プロセスを何度も繰り返し、高精度な画像を生成します。
VAEやGANの進化系であり、拡散モデルの利用により、GANよりもさらに高品質な画像を生成できます。
「Stable Diffusion」「DALL-E」「Midjourney」などの画像生成サービスで用いられています。
生成AIで業務を効率化しよう
生成AIは従来のAIと異なり、オリジナルコンテンツを生み出せる人工知能です。テキストや画像、動画、音声といった種類があり、指示を与えるだけで手軽に生成できます。作業を効率化してコストを削減し、アイデアの創出ができる点がメリットです。顧客満足度の向上にも役立つでしょう。
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