生成AI（ジェネレーティブAI）とは？業務での活用方法や注意点を解説

技術の進歩により、従来のAIから大きく発展を遂げた「生成AI」が注目を集めています。

生成AIは、テキストや画像、音声などを生成でき、ビジネスにおける業務効率化やアイデア創出の補助などで活躍が見込めます。

この記事では、生成AIの概要から活用シーンや注意すべき点について具体的に解説します。

また、従来のAIとの違いや生成AIに用いられるモデル、生成AIを活用したサービスの代表例についても紹介します。

生成AIについて詳しく知りたい方や業務に活用したいと考えている方は、ぜひ最後までご覧ください。

生成AI（ジェネレーティブAI）とは

生成AIは「ジェネレーティブAI（Generative AI）」とも呼ばれ、文章や画像、動画、音楽、プログラムコードなどの多様なコンテンツを人間と同じように新しく生成できる技術です。

生成AIは、人間が行う業務や作業をサポートするツールとして活用が期待されています。

たとえば、テキスト生成系AIを使って長文の要約を行ったり、画像生成AIで作成したい画像のキーワードを入力して独自の画像を作成したりすることができます。

生成AIと従来のAIの違い

従来のAIと生成AIでは、用途や学習の視点が異なります。

従来のAI

従来のAIは、形式的な作業の自動化や入力値の認識をすることを目的としています。

大量のデータをインプットし、分類や傾向などを学習させることで、学習内容から入力値が正しいかの識別や予測などを行える性質を持っています。

例としては、文字や画像の認識、渋滞の予測などが挙げられます。既存のデータから最適な回答を出力するため、答えが決められている作業や定型業務などには有効でしたが、人間のように新しく創造する作業には活用できませんでした。

生成AI

一方で、生成AIは、従来では困難であった「創造」を目的としています。

既存のデータから答えを出すのではなく、AIが自らインプットされていないデータの学習し、パターンや関係などを分析するため、従来とは違って構造化されていないデータをもとに新しいアウトプットを出すことが可能です。

生成AIの一例としては、テキスト生成系AIの「ChatGPT」や画像生成AIの「Stable Diffusion」が挙げられます。人間のように、学んだデータをもとに自らコンテンツを創造できるという点が従来のAIとの大きな違いになります。

生成AIが注目されている理由

生成系AIが注目されている理由には、AIの技術的な進歩が挙げられます。

従来のAIとは違い、技術的な進歩により複雑な質問や創造性が求められる要求に対しても自然かつビジネスで利用できるレベルの精度で成果物を提供することが可能となりました。

たとえば、テキスト生成系AIに対して「プロンプト」と呼ばれる指示文を入力することで、人間が回答しているかのような文章が生成されたり、画像生成AIにキーワードを指示するだけで、その内容を反映した画像が生成されたりします。

さらに、成果物の生成スピードも処理能力の進歩により大きく向上し、成果物を提供するまでの時間が格段に短くなりました。

これらの生成AIが無料で誰でも使えて身近な存在になったことも、注目されている大きな要因となっているでしょう。

生成AIの種類とできること

生成AIの種類は4種類あり、テキスト生成・画像生成・動画生成・音声生成が挙げられます。

それぞれの生成AIについて例を用いて具体的に解説します。

テキスト生成

テキスト生成系AIとは、ユーザーがテキストボックスに入力したプロンプト（指示文）や質問の内容を解析してテキストを自動生成するAIのことです。

テキスト生成系AIサービスの例には、OpenAIの「ChatGPT」やGoogleの「Bard」などが挙げられ、これらのサービスは人間のような高精度なテキストの生成が可能です。

活用例としては、長文の要約や資料のたたき台づくり、プログラミングのコード生成などがあります。

また、エラーコードを入力し、AIにエラー箇所を指摘させるといった使い方も可能です。

ただし、テキスト生成系AIはWeb上の情報を学習しているため、必ずしも正確な情報が得られるわけではありません。

利用する際は、回答の正確性を確認しながら活用することが重要です。

画像生成

画像生成AIとは、ユーザーが入力したテキストや単語の内容をもとに独自の画像を生成するAIのことです。

画像生成AIサービスの例には、OpenAIの「DALL・E 2」やStaAIlity AIの「Stable Diffusion」などが挙げられます。

画像生成の指示を出すと、わずかな時間でテキストの内容が反映された全く新しい画像を生成できます。画像生成AIの多くは英単語の数が多いほど、または入力する文字列が長く具体的であるほどイメージする品質に近い画像の生成が可能です。

活用例としては、Webサイト用の画像素材の生成やデザインのアイデア創出のための参考画像を生成するなどがあります。

画像生成AIは創造性が求められるクリエイティブな業界において、業務の時間短縮や新たなアイデア創出のサポートとして活用が期待できるツールとなっています。

動画生成

動画生成AIとは、ユーザーがイメージする内容をテキストで入力することで、その内容をもとにイメージに沿った短い動画を生成するAIのことです。

また、静止画やサンプル動画を入力することで、それをもとに新しい動画を生成できるAIも存在します。動画生成AIサービスの例にはMeta社の「Make-a-Video」やGoogle社の「Phenaki」などが挙げられます。

動画生成AIは開発難易度が高いため、現時点では数秒程度の動画生成となっていますが、将来的には長尺動画やビジネスにも活用できる動画を生成できるようになる可能性を秘めています。

音声生成

音声生成AIとは、ユーザーが入力した音声データを学習し、同じ声質で新しい音声データを生成できるAIのことです。

音声データの学習が完了すると、学習した声質でのテキスト読み上げが可能となり、テキストに感情を合わせた読み上げもできるようになります。

音声生成AIサービスの例には、Meta社の「Voicebox」が挙げられます。音声生成AIを活用することで、アバターに音声を付加することや、本人の声を収録せずにテキストのナレーションの読み上げが可能です。

生成AIに搭載されているモデル

生成AIに用いられるモデルとして、GPT・GAN・VAE・拡散モデルが挙げられます。

それぞれのモデルについて解説します。

GPT

GPT（Generative Pre-trAIned Transformer）は、OpenAIによって開発された自然言語処理モデルで、2023年6月までにはGPT-4までが公開されています。

GPTはトランスフォーマーアーキテクチャを活用して、人間のような自然な文章の生成や会話形式での応答を実現しています。

GPTの実用例としては、同社が開発した「ChatGPT」やMicrosoft社の検索エンジンである「Bing AI」などが挙げられます。

GPTはQ&Aボットやテキスト要約、コンテンツ生成といった用途で多岐にわたる業界で活用されるでしょう。

GAN

GAN（Generative Adversarial Networks）は、「生成器（Generator）」と「識別器（Discriminator）」という2つのネットワークを競争させることで、より高精度な画像を生成できるモデルです。

画像が生成される仕組みとしては、まず生成器が新しい画像を作成します。

識別器は学習用の正しいデータとして機能し、生成器から生成された画像が本物かどうかを判断します。生成器は識別器の判断をもとに自身の生成能力を改善し、識別器が持つ「本物」のデータに近づくよう試行錯誤し、この一連のプロセスが何度も繰り返され、生成器の精度が徐々に高まります。

この仕組みを活用すると、低解像度の画像から高解像度の画像を生成することやテキストから全く新しい画像を生成するなど、さまざまな応用が可能です。

VAE

VAE（Variational Auto-Encoder）は、ディープラーニングの技術を活用して大量の学習用データから特徴を抽出し、その性質を持った全く新しい画像コンテンツを生成できます。

具体的な流れとしては、まずユーザーがAIに学習用データを与え、AIはそのデータから特徴を学習します。次に学習した特徴をもとに新たな画像コンテンツを生成し、それをユーザーに提供します。

VAEの大きな特徴は、特定の作風や傾向を捉え、それに近い作品を生成できる点です。

たとえば、ある画家の作品を大量に学習させれば、その作風を反映した新しい絵画を生成できます。

また、複雑な画像の特徴を把握する能力から、工業製品の異常検知等にも活用されています。

拡散モデル

拡散モデルは、GANの発展形ともいえるモデルで、ノイズの追加と除去を通じて高精度な画像を生成します。

具体的な流れとしては、まず学習用の画像にノイズを追加します。次にこのノイズを徐々に取り除くことで、元の画像を復元するプロセスを学習します。

このプロセスを何度も繰り返すことで、AIは画像生成のプロセスを学び、結果的により高精度な画像を生成できるようになります。

拡散モデルのメリットは、GANよりもさらに高解像度の画像を生成できる点にあります。

画像生成AIの「Stable Diffusion」や「DALL-E2」などでも採用されており、画像生成AIサービスでは広く活用されています。

生成AIを活用することで得られるメリット

企業が生成AIを活用することで、さまざまなメリットが得られます。

自動化により作業時間やコストを削減できる

生成AIの活用により、創造的なタスクの一部を自動化できるため、全体の生産性が大幅に向上します。

たとえば、記事の作成やデザインの初期段階などをAIが担当することで、クリエイターや技術者の作業時間と生産コストを削減できます。

また、AIが作成するコンテンツは品質の最低ラインを確保するため、下地となる素材の品質が一定に保たれ、それに基づいてコンテンツの品質向上が期待できます。

AIの活用は、成果物の作業時間とコストを削減しつつ、更なる品質・生産性向上を可能にするため、全体のパフォーマンスを高めるには欠かせないツールとなるでしょう。

顧客満足度の向上と従業員の業務負担を削減できる

生成AIは、ユーザーの好みやデータを学習し、そのユーザーに合わせたコンテンツや製品を生成できます。

また、生成AIが組み込まれた自動応答チャットボットを利用することで、時間の制限なく顧客の問い合わせに適切な回答を返すことが可能になります。

生成AIによって最適化されたサービスやサポートの提供が可能になることで、顧客満足度の向上と従業員の大幅な負担軽減が期待できるでしょう。

戦略の策定や需要予測により競争優位性を獲得できる

生成AIはコンテンツの生成だけでなく、データの分析とそれに基づいた提案の生成も可能です。

ビジネスにおいては過去のデータやトレンドなどを分析し、販売数の予測や需要予測などを行えます。

生成AIがデータに基づいた予測を行い、多様なアイデアや解決策を生成することで、経営戦略やマーケティング戦略の策定、効率的な在庫管理などにも役立つでしょう。

生成AIの活用により企業の方針が最適化され、競争優位性の獲得も期待できます。

生成AIが活用できる場面4選

生成AIは業務でどのような場面で活用できるのでしょうか。

生成AIの活用シーンについて4つの場面を挙げて解説します。

1. 定型業務の補助

生成AIを活用することで、定型業務にかかる時間を大幅に削減できます。

例としては、テキスト生成系AIによるメール・試案作成や文字起こし生成系AIによる会議の議事録・コールセンター対応記録の作成などが挙げられます。

定型業務はAIによって迅速に行えるため、人間が直面する時間と労力を減らし、よりクリエイティブな作業や重要な意思決定を行う時間の確保が可能になります。

2. コンテンツ制作の補助

AIの活用は、コンテンツ制作におけるコストと時間も大幅に削減できます。

例としては、マーケティング活動で広告の画像が必要となった場合、画像生成AIを活用することで、デザインアイデアの補助となる画像をいくつか生成することが可能になります。

また、BGMの作成が必要になった場合には楽曲制作を外注しなくても、自動音声生成AIを活用することで時間とコストをかけずに楽曲制作が可能になります。　

これらは一例ですが、コンテンツ制作などの創造性が求められる作業でアイデアの補助として、生成AIが大いに役立つでしょう。

3. カスタマーサービス

生成AIの進化は、カスタマーサービスの体験を一新します。

これまでのチャットボットや音声ガイダンスは、質問と回答がプログラムされた範囲内でしか機能せず、曖昧な問いや特殊な文脈では対応が難しいという課題がありました。

しかし、生成AIを活用することで事前に回答を用意せずとも、参照元となるデータベースを付与するだけで適切な対応が可能となります。

さらに、顧客情報をもとに、顧客一人ひとりに対して最適化されたメッセージを作成することで、顧客体験の向上につなげられます。

4. 情報収集

生成AIの活用で、企業は自社の膨大なデータベースから有用な情報を効率的に取得できます。

これまでPDFやWord、Excelファイルなどの分散していた情報をデータベースとして扱えるようになるのが生成AIの大きな特長です。

たとえば、テキスト生成系AIの一つであるChatGPTは、医療業界や製薬業界など論文や専門知識が必要な業界で特に有効です。

論文検索や自社データベースから必要な情報を抽出し、理解しやすい文章で出力されるため、研究開発やリサーチ業務の生産性が大幅に向上します。

代表的な生成AIサービスを種類別に紹介

生成AIは種類ごとに、どのようなサービスがあるのでしょうか。

生成AIを活用したサービスの代表例について解説します。

【画像生成系AI】Stable Diffusion

画像生成AIの代表例として「Stable Diffusion」が挙げられます。

Stable Diffusion（外部サイト）は、テキストボックスにユーザーが入力した英単語をもとに、短時間でオリジナルの画像を自動生成します。

潜在拡散モデルを搭載しているため、画像生成の能力が大幅に向上し、美しい視覚効果とリアルな美的要素の提供が可能となっています。

オープンソースAIであるため「Hugging Face」や「Dream Studio」などのWebアプリケーション上で利用できます。

【テキスト生成系AI】ChatGPT

テキスト生成系AIの代表例として「ChatGPT」が挙げられます。

ChatGPT（外部サイト）は、高度なAI技術を用いて人間のように自然な対話形式で質問に答えるチャットサービスです。

2022年11月に公開され、無料で利用できる革新的なサービスとして注目を集めました。

OpenAIにより開発され、GPTという言語モデルをベースにしています。

このモデルは与えられたテキストの指示に対して自然言語を生成するAIであり、インターネット上にある膨大な情報を学習して精度の高い回答を行います。

有料プランとしてChatGPT Plusも提供されており、無料プランで使用できるGPT-3.5よりも大幅に性能が向上したGPT-4を利用することができます。

ただし、有料・無料に限らずインプットされている情報は2021年9月までのものであり、正確ではない回答を返す可能性があるため、生成された文章の真偽を確認する必要がある点に注意が必要です。

【文字起こし生成系AI】Whisper

文字起こし生成系AIの代表例として「Whisper」が挙げられます。

Whisperは、Webから収集した680,000時間分の多言語およびマルチタスク監視データに基づいてトレーニングされており、人間の水準に近い堅牢性と英語音声認識の正確性を持つ自動音声認識（ASR）システムです。

この大規模かつ多様なデータセットのインプットにより、アクセントや雑音、専門用語に対する堅牢性が向上し、複数の言語での文字起こしや他言語から英語への翻訳が可能となります。

Whisperはオープンソース化されているため、多様なアプリケーションの開発や堅牢な音声処理に関する研究の基盤としても利用できます。

【商業コピー系AI】Catchy

商業コピー系AIの代表例として「Catchy」が挙げられます。

Catchy（外部サイト）は、GPTモデルを搭載した国内メーカーのライティングアシスタントサービスで、記事作成やキャッチコピーの生成、広告の文章作成などを含む100種類の生成ツールでライティング業務を幅広くサポートしています。

国内最大級のAIライティングアシスタントサービスとも評されており、2022年6月にリリース後、わずか2ヶ月で会員登録者数1万人を突破しています。

また、無料プランも用意されているため、お試しでの利用も可能となっています。

生成AIを活用する際の注意点

生成AIの活用には注意すべき点がいくつか存在し、事前に知っておくことが大切です。

生成AIを活用する際の注意点について解説します。

著作権などの法律への配慮が必要

AIで生成したコンテンツが法律に違反していないか注意する必要があります。

たとえば、著作物に依拠して作られたコンテンツは著作権違反となります。

AIで生成したコンテンツは膨大なデータから生成されているため、著作権違反の判断材料となる「依拠性」に関しては依拠して作られたとは断定できませんが、プロンプトに既存の著作物について詳細に記載し、それと同様の成果物の生成を指示した場合は、成果物に類似性が認められると著作権違反となる可能性が高くなります。

著作権以外にも、プロンプトを学習モデルとして使用することがある生成AIサービスにおいて、プロンプトに個人情報が含まれていると個人情報保護法に抵触する可能性があったり、企業の案件内容が含まれていると秘密保持契約に違反してしまったりする可能性があります。

生成AIを活用する際はこれらの点を念頭に置くことが大切です。

高品質なコンテンツの生成は保証されていない

AIが生成するコンテンツは基本的に高品質である場合が多いですが、インプットされているデータが古い場合やWebの情報を学習している場合は、誤った情報が出力されることもあるので注意が必要です。

たとえば、法律に関する内容や数字を用いた内容など、正確性が強く求められる文章は本当に正しいかを人間の手で十分にチェックする必要があります。

生成AIを活用する際は、情報が正確かを必ず確認するようにしましょう。

画像・動画生成の質を高めるには高スペックなGPUが必要

生成AIで高品質なコンテンツを快適に生成するには、PCの中でもGPUが高スペックであることが最も重要です。

生成AIで画像や動画を生成する際は、GPUが高スペックであるほど生成にかかる時間が短くなり、エラーが起きる回数も減らすことができます。

GPUが低スペックでも長時間をかければ画像の生成は可能ですが、動画の生成は非常に難しくなります。

今後、画像や動画の生成にAIを活用する機会が多くなる場合は、GPUのスペックを確認しましょう。

また、すでにAIを利用していて不具合が多く発生していたり、生成スピードが低速でストレスを感じていたりする場合は、高スペックなGPUへの置き換えや備わっているPCの買い替えを検討することをおすすめします。

たとえば、Stable Diffusionの場合、最低スペックは以下のようになります。

まとめ：生成Aiの効果的な活用で業務効率化を実現しましょう

この記事では、生成AIの概要から活用する際の注意点について説明しました。

生成AIを活用することで、定型業務にかかる時間と労力の大幅な削減やアイデアの補助、顧客体験の向上などのメリットを得られます。

定型業務や創造性が求められる業務の効率化を図りたい場合は、目的に合った生成AIの利用を検討してみてください。

生成AIを活用する際は、法律への配慮や成果物の情報が誤りではないかを確認することが大切です。

また、画像や動画の制作に生成AIを活用したい場合は、GPUのスペックにも注意が必要です。

生成AIを効果的に活用して、高品質なコンテンツの制作や生産性の向上を目指しましょう。