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生成AIとは？ 種類や活用法・注意点など徹底解説
近年、ChatGPTをはじめとする「生成AI（ジェネレーティブAI）」が注目されています。業務で利用する機会も増え始めており、気になっている方も多いのではないでしょうか。生成系AI（ChatGPTなど）にはさまざまな種類が存在しますが、具体的なことはよく分からない、という方も多いでしょう。
そこでこの記事では、生成AIの概要から注目される背景、従来のAIとの違い、生成系AIの種類、課題とリスク、活用例・事例、使い方、よくある質問について解説します。
- 生成AI（ジェネレーティブAI）とは？
- 生成AIが注目される背景
- 生成AIと従来のAIの違い
- 生成系AIの種類
- 生成系AIの主な活用例
- 生成AIの課題とリスク
- 生成AIを使う際の注意点
- 生成AIの基本的な使い方
- 生成AIを活用した具体的な事例紹介
- 生成AIについてのよくある質問
- 生成AIを賢く活用しましょう
生成AI（ジェネレーティブAI）とは？
生成AI（ジェネレーティブAI）とは、機械学習のモデルの一つで、学習済みのデータを活用して新たなデータを生み出せるAIです。テキスト、画像、音声、動画など生成できるものは多岐にわたり、専門知識がなくても利用できることから近年注目を集めています。生成AIは主にディープラーニング（深層学習）によって構築された大規模な機械学習モデルです。事前に大量のデータを学習しておき、利用者は学習済みのAIから新たなデータを生み出して利用できます。
Webサービスの分野では、多様な生成AIが一般ユーザー向けに提供されており、ビジネス文書の作成やクリエイティブなデザイン、動画編集、プログラミング支援など、さまざまな用途で利用されています。AI機能を備えたWebサービスの充実により、私たちの生活や仕事に大きな変化をもたらしているといえるでしょう。
また、AI機能を搭載したパソコン（AI PC）も登場しています。Microsoft社が提供する「Copilot+ PC」や、AI専用のNPU（Neural Processing Unit）を搭載した最新モデルのパソコンでは、ローカル環境でも手軽に生成AIを活用できます。
生成AIが注目される背景
生成AIが注目されるようになった要因としては、OpenAI社が開発したテキスト生成AIである「ChatGPT」の存在が大きいでしょう。また、同じ時期に注目された画像生成AIである「Stable Diffusion」や「Midjourney」の存在も大きいといえます。
これまでのAI活用は専門的な知識が必要であったり、特定の業務でしか利用できなかったりするものがほとんどでした。しかし、生成AIは「誰もが簡単に利用できる」という点が特長であり、仕事や趣味などに幅広く活用できることから多くの注目を集めることとなりました。
現在の生成AIは、各ジャンルに特化したサービスとして提供されています。例えば、文章作成などに特化したテキスト生成AIとしては、OpenAI社の「ChatGPT」、Google社の「Gemini」、Meta社の「Llama」、Anthropic社の「Claude」などです。また、画像生成AIの分野では、前述のサービスに加えて「DALL-E」や「Adobe Firefly」なども高い評価を得ています。さらに、音声や動画の生成に特化したAIとして「ElevenLabs」や「Runway」などが登場し、クリエイターやビジネスパーソンの作業効率化や新たな表現手法の開拓に貢献しています。
このように、生成AIはその利便性と多様性から、ビジネス、教育、エンターテインメント、医療、行政など、さまざまな分野での活用が広がってきているのです。今後も新たなAIの登場や技術進化によって、私たちの生活や働き方にさらなる変革がもたらされていくことが期待されています。
生成AIと従来のAIの違い
従来のAI（機械学習モデル）は、学習済みデータの中から最適な回答やパターンを選択して提示する仕組みでした。対して、生成AIはディープラーニングや大規模言語モデル（LLM）などの先進技術を用いて、学習データからパターンや特徴を抽出して創造的なアウトプットが可能です。
これらの違いから、従来のAIが既存データの分類や予測、自動化に特化しているのに対し、生成AIは新しいコンテンツを自動で創造できる、という違いがあります。また、従来のAIはルールやフォーマットに沿った入力が必要で、専門知識が求められる場面が多くありました。しかし、生成AIは入力の自由度が高く、自然な会話や曖昧な指示にも対応できる点が大きな違いです。
利用用途としても、従来のAIはスパムメールのフィルタリングや定型業務の自動化などが主な用途でした。対して、生成AIはそれだけにとどまらず、オリジナルのアイデア出しや文章・画像・音声・映像といったさまざまなフォーマットに対応した創造など、多岐にわたります。
生成AIの登場によって、これまで人間にしかできなかった「創造的作業」もAIが担えるようになり、AI活用の幅が大きく広がってきています。
生成系AIの種類
生成系AIは多種多様で、さまざまな種類が存在します。ここでは、主な生成系AIの種類について見ていきましょう。
テキスト生成系AI
OpenAI社のChatGPTやGoogle社のGemini、Microsoft社のBing AIなどのテキスト生成系AIは、「プロンプト」と呼ばれる指示文章を入力することで自動的にテキストが生成されます。また、Microsoft 365 Copilot はWordやExcelと連携し、議事録の要約やデータ分析の自動化も可能です。
テキスト生成系AIはWeb検索にも活用されており、人間同士が会話をするように調べものをすることも可能です。専門分野に特化したモデルも増加しており、医療診断支援や法律文書の自動作成など、産業別のカスタマイズも進んでいます。
生成AIの火付け役ともいえるChatGPTについて詳しく知りたい方は、こちらの記事もおすすめです。
ChatGPTとは？ 始め方や賢い活用方法などわかりやすく解説
画像生成系AI
Stable DiffusionやMidjourney、DALL-E3などの画像生成系AIは、テキストから連想される画像を自動的に生成します。Adobe Fireflyは著作権フリーの商用画像を生成でき、CanvaのMagic Mediaツールはデザインテンプレートと連動し、SNS用の画像を秒単位で作成することも可能です。
画像生成系AIは、人物画・風景画・抽象画などのさまざまな画像の生成に対応しており、広告バナーの自動生成やゲームキャラクターのデザイン、建築デザインのコンセプトアートなどにも活用されています。また、仕事としてだけでなく趣味として活用している方も多く存在します。
画像生成AIについては、こちらの記事でも詳しく解説しているため、併せてご覧ください。
画像生成aiとは？ 仕組みや人気ツールなどを解説
音声生成系AI
音声生成系AIもテキスト生成AI、画像生成AIと並んで利用される機会が多い生成系AIです。テキスト入力したものをAIが学習した音声で読み上げることができます。特定の人物の音声を学習することで、まるで本人が話しているかのように再現することも可能です。
音声生成系AIの進化も目覚ましく、ElevenLabsの「Voice Cloning」は3秒のサンプル音声で声を再現できるようになっています。その他にも、Microsoft Azure Speechは100言語超のリアルタイム翻訳音声を生成可能です。
音声生成系AIの利用用途も広がってきており、Apple社の「Personal Voice」では、難病で声を失う患者の声を保存・再現する用途で利用されています。
3Dモデル生成系AI
3Dモデル生成系AIも画像生成系AIと同様に、テキストから連想される3Dモデルを生成できるAIです。Google社のDreamFusionやStable Diffusionを応用したStable-DreamFusion、OpenAI社のPoint-Eなどの3Dモデル生成系AIが存在します。
3Dモデル生成系AIの産業利用の例としては、自動車デザインのプロトタイピング、医療用機器モデルの作成、メタバース空間のオブジェクト生成などです。その他にも、建築設計のBIM連携や考古学遺物のデジタル復元など、さまざまな用途での利用が進んでいます。
また、NVIDIA社の「GET3D」は物理法則を考慮したリアルな質感表現を可能としており、3Dモデル生成系AIのさらなる用途拡大が期待されています。
動画生成系AI
こちらも同様に、テキストから連想される動画を生成するAIです。動画生成系AIは生成系AIの中でも開発の難易度が高いとされています。しかし、現在ではRunway社のGen-2やGen-3のようにクオリティの高い動画を生成できるようになっています。
その他にも、Synthesia社の「Synthesia AI」はAI搭載の動画制作プラットフォームとして、120以上の言語に対応しており、アバターを用いた動画を数分で制作可能です。また、Google社の「Lumiere」は空間連続性を考慮した5秒動画の生成を実現しました。
動画生成系AIは教育用解説動画の自動生成や、商品プロモーション動画の量産などにも活用され始めており、活躍の場を大きく広げています。
動画生成AIについては、こちらの記事でも詳しく解説しているため、併せてご覧ください。
動画生成AIとは？ ビジネスにおける活用のポイント
生成系AIの主な活用例
生成系AIはさまざまな活用方法が考えられますが、そのなかでも主な6つの活用例について紹介します。
文章作成
テキスト生成系AIを活用することで、記事の作成や長文の要約などの文章を作成できます。その他にも、キャッチコピーのアイデア出しに利用したり、前述のようにWeb検索と併せて利用したりすることが可能です。
画像作成
画像生成系AIの活用では、指定した画像が生成できることからWebサイトのアイキャッチや背景画像の作成、SNSのアイコン作成などで活用できます。また、生成された画像からインスピレーションを得て、新たなコンテンツづくりの素材としても活用することも可能です。
動画作成
動画生成系AIで必要な動画を生成すれば、プロモーションなどの動画に活用できます。ただし、現時点では長尺の動画生成は難しく、活用は限定的となるでしょう。しかし、世界的な映画製作の現場であるハリウッドでもすでにAIは活用されており、例えば、吹き替え版における人物の口の動きをAIで生成して合成するツールも登場しています。
プログラムのコード生成
テキスト生成系AIの応用例として、プログラムのコードを生成することも可能です。例えば、ChatGPTでプログラミング言語を指定し、特定の動作をするコードを記載するように指示すると、プログラムのコードが生成されます。その他にも、エラーが表示されたコードを入力し、AIによって誤りを修正してもらう、という使い方も可能です。
翻訳
入力されたテキストに対して、翻訳を行うことも生成系AIが得意とする分野です。一昔前は翻訳後の精度が低く使いづらいものでしたが、近年の生成系AIが行う翻訳は非常に精度が高くなっています。翻訳に特化した生成系AIも多く登場しており、今後も利用される頻度の高い活用例の一つといえるでしょう。
文字起こし
音声を認識してテキストにして出力する「文字起こし」でも、生成系AIが活用されます。こちらも一昔前と比べて精度が向上しており、例えば、日本語であれば、前後の文脈から正しい言葉を選択してテキストに変換することが可能です。こちらも「AI文字起こしツール」として多くのサービスが登場し、Web会議システムなどに機能として付随していることもあります。
生成AIの課題とリスク
生成AIはさまざまなメリットをもたらす一方で、注意すべき課題やリスクも存在します。ここでは、利用する際に注意すべきポイントについて見ていきましょう。
著作権と学習データの問題
まず注意すべき点は、著作権に関する問題です。生成AIの学習データ無断利用が、著作権侵害を招く事例が多く発生しています。特に画像生成AIでは既存作品との類似性判断が難しく、日本の著作権法でも「権利者の利益を不当に害する場合」は違法とされています。利用者は学習データの違法性を判断することが難しく、特に商用利用する場合には注意が必要です。
生成AIと著作権の関係については、こちらの記事で詳しく解説しているため、併せてご覧ください。
AIで生成したものの著作権はどうなる？ 注意したいポイント
誤情報・ハルシネーションの危険性
生成AIによって生成されたコンテンツは、必ずしも正しいとは限りません。生成AIを利用すると、事実とは異なる事象を真実のように出力する「ハルシネーション」が発生することは珍しくありません。生成AIは学習したデータに基づいてコンテンツを生成しており、学習したデータ同士を辻褄が合うようにつなぎ合わせてしまうことがあるのです。例えば、医療分野では誤った治療方法を提示したり、金融機関では不正な投資判断を誘発したりする事例が報告されています。
ハルシネーションについてより詳しく知りたい方は、こちらの記事もおすすめです。
ハルシネーションとは？ 生成AIと誤情報リスク（リンクを設置）
プライバシーや個人情報の懸念
生成AIを利用する際には、プロンプトに情報を入力してその内容をもとにAIが回答しますが、そのプロンプト経由の情報漏えい事故も発生しています。生成AIはユーザーによって入力された内容も学習するため、個人情報などを入力すると他のユーザーへの回答に利用されてしまう危険があります。また、音声合成AIは数秒のサンプルからでも声紋を複製でき、個人の同意なしに音声データを収集するケースもプライバシーの侵害にあたるとして問題視されています。
社会的悪用（フェイク・ディープフェイクなど）
ディープフェイクとは、特定の人物の画像や動画などを生成AIに学習させ、偽の画像や動画を生成する技術です。例えば、政治指導者の偽演説動画を生成したり、芸能人や有名人の顔をポルノ動画と組み合わせたりする「ディープフェイクポルノ」が大きな問題となりました。現状はAI技術の進化スピードに対して、法律の整備が間に合っておらず、悪用を助長している状態といえます。生成AIは正しく活用すれば非常に便利なツールですが、悪用することもできるという点は覚えておきましょう。
生成AIを使う際の注意点
生成AIを活用する際には、技術的特性を理解した上で適切な運用ルールを策定することが欠かせません。前述の課題・リスクで解説した内容に対して、どのような対策が可能かを考えることが重要です。
例えば、著作権に関しては利用する生成AIで生成したコンテンツの商用利用が可能か規約を確認する、学習データの学習元について確認する、などの対策が取れます。また、プライバシーや個人情報に関する課題に対しては、プロンプトに個人情報や機密情報を入力しないことが重要です。
その他にも、ハルシネーションが発生する可能性を考慮し、生成したコンテンツは必ず人間がチェックするようにしましょう。生成したコンテンツに関して知見のある人物や、専門家によるチェックを行うとより効果的です。
生成AIは非常に便利なものですが、利用する人間側のリテラシー向上も欠かせません。特に企業で業務利用する場合には、しっかりとした運用ルールを定めた上で、社内教育を徹底することをおすすめします。
より詳しく生成AIを活用する際のリスクと対策などについて知りたい方は、こちらの記事も併せてご覧ください。
生成AIを活用するリスクとは？ 対策と併せて解説
AI活用における倫理問題とは？ 企業は何に留意すべきか
生成AIの基本的な使い方
生成AIの基本的な使い方は非常にシンプルです。まず、生成AIのサービスにアクセスし、テキストボックスに「プロンプト」と呼ばれる指示文や文章を入力します。
例えば「添付した文章の内容を要約して」「東京のおすすめのイタリアン・レストランを5つ挙げて」などのように、要望や質問を入力します。このとき、具体的な指示ほど精度の高い結果を得ることが可能です。
また、画像生成AIの場合でも、テキストで条件を入力すれば、その条件にあった画像が生成されます。結果が希望通りでない場合は、修正内容を追加条件として再度指示すれば、よりイメージ通りのコンテンツが生成されるでしょう。
プロンプトに関しては、こちらの記事で詳しく解説しているため、併せてご覧ください。
生成AIのプロンプトの書き方を徹底解説！ 押さえておくべきポイントなど
プロンプトエンジニアリングとは？ プロンプトの構成や設計のポイントなど
生成AIを活用した具体的な事例紹介
生成AIは多くの企業で活用が進んでおり、業界・業種を問わず、さまざまな事例が出てきています。ここでは、いくつかの事例を簡単に紹介します。
マーケティング業務での活用事例
マーケティング分野では、画像生成AIを中心とした事例が多く報告されています。例えば、飲料メーカーの伊藤園は、生成AIで作成したモデルをテレビCMに起用し、自然な表情や動きが話題となりました。また、コカ・コーラは消費者参加型広告やパッケージデザインに生成AIを活用し、新たなブランド体験を創出することに成功しています。画像生成AIだけでなく、音声や動画の生成AIも活用が進んでおり、制作コストや時間の大幅な削減を実現している事例も多く報告されています。
教育現場での導入例
教育現場での生成AIの活用事例はさまざまです。生成AIを英作文の添削に活用し、生徒の英語力向上とAIリテラシー教育を両立する事例や、教師と生成AIが協働して教材作成や授業効率化を実現している事例があります。
また、ベネッセや学研といった通信教育・学習塾を展開する企業では、子供の興味や時間に応じた自由研究テーマの提案や、生徒の学習履歴に基づく最適なアドバイスや宿題の自動生成を実現するために生成AIを活用しています。
製造業・建設業などBtoB業界の活用例
製造業や建設業などでは、おもに業務の自動化や効率化を目的とした生成AIの活用事例が多く見られます。例えば、生成AI搭載ロボットを開発し、製造ラインの自律化・効率化を推進している製造業の事例です。また、建設業では、AIによる建設設計支援システムや3Dモデル生成ツールが導入され、設計提案や資料作成の短縮化に利用されています。
その他にも、生成AIによる生産計画の最適化や労災防止、異常検知などで業務効率化と安全性を向上している事例もあります。その他の事例や、生成AIのメリット・デメリットについて知りたい方は、こちらの記事もおすすめです。
ジェネレーティブAI（生成系AI）の活用事例を紹介
生成AIについてのよくある質問
生成AIについて利用者の関心が高いポイントをQ&A形式でまとめて解説します。
生成AIは無料で使えますか？
多くの生成AIサービスでは、無料版と有料版の両方が提供されています。無料版は機能や利用回数などに制限がありますが、ほとんどのサービスで用意されているため、本格的な利用の前に試してみるとよいでしょう。
生成AIの商用利用は可能ですか？
主要な生成AIツールは商用利用も可能なプランを用意していますが、利用規約や著作権リスクには十分な注意が必要です。必ず利用前にサービスごとの規約を確認し、生成したコンテンツは著作権をはじめとする権利・法律に触れないかチェックするようにしましょう。
生成AIは日本語にも対応していますか？
多くの生成AIサービスは日本語に対応しており、自然な日本語での指示や出力が可能です。また、生成AIとAI翻訳ツールを組み合わせることで、多言語対応やより高精度な翻訳も実現できます。
学習データに自分の情報が使われることはありますか？
一部の生成AIサービスでは、ユーザーの入力内容が学習データとして利用される場合があります。その場合も「オプトアウト（学習拒否）」の設定が可能な場合が多いため、利用時はプライバシーポリシーやオプトアウト手続きの有無を確認しましょう。
生成AIを使うことで仕事はなくなりますか？
一部の単純作業やルーティンワークは自動化される傾向にありますが、すべての仕事がなくなるわけではありません。むしろ、AIと人間が共存・補完し合うことで、新たな仕事や役割が生まれる可能性が高いといえます。
生成AIと人間の共存については、こちらの記事をご覧ください。
仕事が奪われる？ AI失業は本当に起こるのか
生成AIを賢く活用しましょう
生成AI（ジェネレーティブAI）は、学習済みのデータを活用して新たなデータを生み出せるAIです。テキストから画像・音声・動画などさまざまなデータの生成を実現します。今後、AIは人間をサポートする存在として、より重要視されると考えられます。
さまざまな分野での活用も進んでおり、この記事でもいくつかの事例を紹介しましたが、利用する際には覚えておくべき課題やリスクも存在します。利用する際には、生成AIがもたらすメリットだけでなく、課題やリスクに対しても理解した上で利用を開始することが重要です。
注意すべき点は存在していますが業務・趣味を問わず、生成AIの活用は今後ますます増えていくことでしょう。今のうちからAIを賢く使えるように、少しずつでも触れてみてはいかがでしょうか。