近年活用されている生成AIとは？種類や業務での活用シーンなどを解説

近年、企業の業務効率化や新しい価値創出の手段として「生成AI（Generative AI）」が注目を集めています。

これまでのAIは、データを分析して分類や予測を行うことが主な役割でした。しかし生成AIはそれだけでなく、文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを自動でつくり出せるAIです。

ここでは、生成AIとは何か、その仕組みについて解説します。

生成AIとは、既存のデータや学習済みのAIモデルを基にして、新しいコンテンツを自動的に生成する人工知能技術のことです。ここでいうコンテンツとは、文章、画像、音声、動画、プログラムコードなど、さまざまなデジタルデータを指します。

従来のAIは、分類や予測を中心に広く使われてきました。たとえば、メールが迷惑メールかどうかを判断したり、需要予測を行ったりするAIです。

一方、生成AIは、分析するだけではなく、新しい情報を生み出すことができる点が大きな特徴です。たとえば次のようなことを実現できます。

・指定したテーマに沿った文章を作成する
・商品説明文やブログ記事の下書きをつくる
・指示したイメージから画像を生成する
・プログラムコードを自動生成する

このように生成AIは、人間が行っていたクリエイティブな作業を支援する技術として活用されています。

また、生成AIは単独のツールとして使うだけでなく、既存の業務システムと組み合わせて利用されるケースも増えています。たとえば社内のナレッジデータと連携させることで、社内問い合わせに自動回答する仕組みを構築することも可能です。

企業にとって生成AIは、単なる作業効率化ツールではなく、業務の進め方そのものを変える可能性をもつ技術といえるでしょう。

生成AIは、主にディープラーニング（深層学習）と呼ばれる機械学習技術を利用して動いています。ディープラーニングとは、人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを用いて、大量のデータから特徴やパターンを学習する技術です。

生成AIは、インターネット上の文章や画像、音声など、膨大なデータを学習することで、「どのような組み合わせでコンテンツがつくられているのか」というパターンを理解します。そして、ユーザーが入力した指示（プロンプト）をもとに、学習したパターンを組み合わせて新しいコンテンツを生成します。

たとえば文章生成AIの場合、文章の中でどの単語がどの順番で使われやすいかを学習しています。そのため、ユーザーが「営業メールの文章を書いてほしい」と入力すると、その目的に合った自然な文章をつくり出すことができます。

このように生成AIは、膨大なデータから学習したパターンを活用し、人間の指示に応じて新しいコンテンツをつくり出す仕組みになっています。そのため、適切な指示を与えることで、業務のさまざまな場面で活用することが可能です。

生成AIと一口にいっても、生成できるコンテンツの種類によってさまざまなタイプがあります。現在は、文章や画像だけでなく、音声や動画、プログラムコードなど、幅広い分野で生成AIが活用されています。

ここでは、生成AIの種類について解説します。

テキスト生成AIは、文章を自動的に作成するタイプの生成AIです。現在、最も広く活用されている生成AIのひとつであり、ビジネスのさまざまな場面で利用されています。

たとえば、次のような業務で活用されています。

・Web記事やブログの作成
・商品説明文や広告コピーの作成
・メール文面の作成
・長文の要約
・多言語翻訳
・FAQの作成

これまで、文章作成は人の経験やスキルに依存する部分が大きい作業でした。しかしテキスト生成AIを活用することで、文章作成の時間を大幅に短縮することが可能になります。

また、文章の下書きやアイデア出しにも活用できるため、マーケティングや広報、営業資料の作成など、多くの業務で生産性向上に役立っています。

会話AIは、人間と自然な会話を行える生成AIです。ユーザーからの質問に対して適切な回答を生成し、対話形式で情報提供を行います。

企業では主に次のような用途で活用されています。

・Webサイトのチャットボット
・カスタマーサポート
・社内ヘルプデスク
・FAQ自動回答
・業務サポート

たとえば社内ヘルプデスクに会話AIを導入すると、社員からの「経費精算の手順は？」「申請方法を教えてほしい」といった質問に自動で回答することができます。

これにより、問い合わせ対応の負担を減らしながら、社員が必要な情報をすぐに取得できる環境をつくることが可能になります。

画像生成AIは、テキストで指示した内容をもとに画像を作成するAIです。近年はデザインやマーケティング分野での活用が急速に進んでいます。

たとえば次のような用途があります。

・Webサイトのバナー制作
・ブログのアイキャッチ画像
・SNS投稿用の画像
・広告素材の制作
・プレゼン資料のビジュアル素材

従来はデザインソフトを使って制作する必要がありましたが、画像生成AIでは「青空の下にある未来都市」「ビジネス会議をしているイラスト」といった指示を入力するだけで画像を作成できます。

これにより、デザイン素材が不足している場合でも短時間でビジュアル素材をつくることが可能になります。

画像生成AIについてはこちらもご覧ください。
＞＞画像生成AIとは？ビジネスでの活用事例や注意点、代表的なモデルを解説のページへ

動画生成AIは、テキストや画像をもとに動画を自動生成するAIです。動画制作は通常、撮影や編集など多くの工程が必要ですが、動画生成AIを利用することで制作のハードルが下がるでしょう。

主な活用例としては次のようなものがあります。

・商品紹介動画
・広告動画
・SNS用ショート動画
・解説動画
・社内教育動画

動画マーケティングの需要が高まる中で、短時間で動画コンテンツを制作できる技術として注目されています。

音声生成AIは、文章を自然な音声に変換するAIです。ナレーション作成や読みあげ機能など、さまざまな用途で利用されています。

たとえば次のような場面で活用されています。

・動画ナレーション
・音声ガイド
・電話自動応答
・音声アシスタント
・多言語音声対応

最近では人間の声に近い自然な音声を生成できる技術も登場しており、コンテンツ制作の分野で活用が広がっています。

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音楽生成AIは、AIが自動で音楽を作曲する技術です。楽曲のジャンルや雰囲気などを指定することで、オリジナルの音楽を生成することができます。

たとえば次のような用途があります。

・動画のBGM制作
・広告用のジングル作成
・ゲーム音楽
・作曲支援

コンテンツ制作において音楽は重要な要素ですが、音楽制作には専門的なスキルが必要です。音楽生成AIを活用することで、専門知識がなくてもBGMを作成できるようになります。

コード生成AIは、プログラムコードを自動生成したり、開発作業を支援したりするAIです。ソフトウェア開発の分野では、すでに多くの企業で活用されています。

主な活用例としては次のようなものがあります。

・プログラムコードの生成
・既存コードの改善
・コードレビュー
・バグの発見
・テストコードの作成

エンジニアが実装したい機能を説明すると、それに対応するコードをAIが提案することも可能です。これにより、開発効率を大きく向上させることが期待されています。

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マルチモーダルAIとは、文章、画像、音声、動画など、複数のデータ形式を同時に扱うことができるAIのことです。

従来のAIは、文章だけ、画像だけといった単一のデータ形式を扱うことが一般的でした。しかしマルチモーダルAIでは、複数の情報を組み合わせて理解し、生成することができます。

たとえば次のようなことが可能になります。

・画像を見て内容を説明する
・画像を基に文章を生成する
・音声を理解して文章にまとめる
・文章の説明から画像を生成する

このような技術により、AIは人間に近い形で情報を理解し、活用できるようになってきています。企業の業務でも、文書・画像・音声などを組み合わせた高度な活用が期待されています。

マルチモーダルAIについてはこちらもご覧ください。
＞＞マルチモーダルAIとは？生成AIや各業界での活用事例、課題について解説のページへ

生成AIはさまざまな業務で活用できる技術です。特に近年は、情報整理や文章作成、コンテンツ制作など、人手がかかりやすい業務を効率化するツールとして注目されています。

ここでは、企業の実務で特に活用が進んでいる代表的なシーンを紹介します。

企業の業務では、社内に蓄積された大量のデータから必要な情報を探し出す作業が頻繁に発生します。たとえば顧客情報、契約書、社内文書、業務記録など、多くのデータがさまざまな形式で保存されています。

しかし必要な情報を探すために、複数のファイルを確認したり、長い文章を読み込んだりする作業には多くの時間がかかります。

生成AIを活用すると、これらのデータを読み込み、必要な情報だけを自動で抽出することが可能になります。たとえば、次のような使い方があります。

・契約書から重要な条件だけを抽出する
・顧客データから特定の条件に合う情報をまとめる
・大量の資料から必要な内容だけ整理する

さらに、抽出した情報をExcelなどの形式に整理することもできるため、データ分析や報告資料の作成にも活用できます。これにより、情報検索やデータ整理にかかる時間を大きく削減できます。

ビジネスでは、報告書や調査資料、議事録など、長い文章を読む機会が多くあります。しかし、内容を理解して要点を整理する作業には時間がかかります。

生成AIは長文を読み取り、重要なポイントを整理して要約することができます。

たとえば次のような活用が可能です。

・調査レポートの要約
・会議資料のポイント整理
・業界ニュースの要約
・社内文書の内容整理

これにより、長い資料をすべて読む必要がなくなり、短時間で内容を把握することができます。特に経営層や管理職など、多くの情報を短時間で判断する必要がある立場の人にとっては大きなメリットがあります。

また、複数の資料を比較しながら論点を整理することも可能なため、意思決定のスピード向上にもつながります。

ビジネスでは、メール、提案書、報告書、議事録など、多くの文章を作成する必要があります。しかし文章作成には時間がかかり、業務の負担になることも少なくありません。

生成AIを活用すると、必要な内容や形式を入力することで、文章の下書きを自動で作成することができます。

たとえば次のような使い方があります。

・営業メールの文面作成
・提案書の文章作成
・会議議事録の作成
・社内報告書の作成

文章の構成や形式を指定すれば、それに合わせた文章を生成することも可能です。社員は生成された文章を確認し、必要に応じて修正するだけでよいため、文章作成の時間を大幅に削減できます。

マーケティングや広報の分野では、Webサイトや広告用の画像素材が必要になる場面が多くあります。しかし、画像素材の制作にはデザインスキルや専用ソフトが必要です。

画像生成AIを活用すると、文章でイメージを指示するだけで画像を作成できます。たとえば次のような用途があります。

・Webサイトのバナー作成
・ブログ記事のアイキャッチ画像
・SNS投稿用画像
・広告用ビジュアル

素材写真がない場合でも、AIが新しい画像を生成してくれるため、コンテンツ制作のスピードを高められます。また、複数のデザイン案を短時間で作成できるため、マーケティング施策の検討にも役立ちます。

ソフトウェア開発では、プログラムコードの作成や修正、テストなどに多くの時間がかかります。生成AIはこうした開発作業を支援するツールとしても活用されています。

たとえば次のようなことが可能です。

・実装したい機能のコードを生成する
・コードの問題点を指摘する
・バグの原因を分析する
・テストコードを作成する

エンジニアが開発内容を説明すると、それに対応するコードをAIが提案することもあります。これにより、開発スピードの向上や作業負担の軽減につながります。また、コードレビューの補助として利用することで、品質向上にも役立ちます。

会議の内容を記録するために議事録を作成する作業は、多くの企業で行われています。しかし、会議を聞きながら内容を整理して議事録をつくると時間がかかってしまうでしょう。

そこで、音声認識と生成AIを組み合わせることで、会議音声を自動で文字起こしし、さらに内容の要点を整理することが可能です。

たとえば次のような使い方があります。

・会議の議事録作成
・インタビューの文字起こし
・セミナー内容の整理
・商談記録の作成

これにより、議事録作成の時間を大幅に短縮できます。また、重要なポイントを自動で整理することで、会議内容を効率的に共有できるようになります。

生成AIは、さまざまな業界で業務効率化やサービス改善のために活用されはじめています。文章作成や情報整理などの汎用的な業務だけでなく、業界ごとの特性に合わせた活用も広がっています。

ここでは、代表的な業界ごとの活用例を紹介します。

製造業では、設計、品質管理、設備保全など多くの工程で膨大なデータが扱われています。生成AIは、これらのデータを整理したり、必要な情報をまとめたりする用途で活用されています。

たとえば次のような場面があります。

・設計資料の作成支援
・製造手順書の作成
・品質管理レポートの作成
・設備保全マニュアルの作成
・技術文書の整理

製造現場では、多くの技術文書や作業手順書が存在します。生成AIを活用することで、これらの文書作成や更新を効率化することができます。

また、設備の保守やトラブル対応に関する情報を整理し、現場の担当者が必要な情報をすぐに確認できる仕組みをつくることも可能です。これにより、作業効率の向上や技術ノウハウの共有につながります。

金融・保険業界では、多くの顧客対応や文書作成業務が発生します。生成AIはこれらの業務を効率化するツールとして活用されています。

主な活用例としては次のようなものがあります。

・顧客からの問い合わせ対応
・商品説明資料の作成
・契約関連文書の作成
・市場情報の要約
・リスク分析レポートの作成

たとえば顧客からの問い合わせに対して、生成AIを活用したチャットボットが自動で回答する仕組みを導入することで、サポート業務の負担を軽減できます。

また、金融業界では大量の情報を分析する必要があるため、生成AIによるレポート作成や情報整理が意思決定の支援にも役立ちます。

医療や教育の分野でも、生成AIの活用が進みはじめています。これらの分野では、記録作成や資料作成などに多くの時間がかかるため、AIによる業務支援が期待されています。

医療分野では次のような活用があります。

・診療記録の作成補助
・医療文書の作成
・患者向け説明文の作成
・医療情報の整理

医療現場では多くの記録作業が必要ですが、生成AIを活用することで医師やスタッフの負担軽減につながる可能性があります。

教育分野では、次のような用途で活用されています。

・教材の作成
・テスト問題の作成
・学習内容の要約
・個別学習支援

教師が授業資料を作成する際の補助として利用したり、学習者に合わせた教材を作成したりすることも可能です。

自治体や行政機関でも、生成AIを活用した業務効率化の取り組みがはじまっています。行政業務では多くの文書作成や問い合わせ対応が発生するため、AIの活用によって職員の業務負担を軽減できる可能性があります。

たとえば次のような活用があります。

・行政文書の作成
・住民向け案内文の作成
・問い合わせ対応チャットボット
・申請手続きの案内
・情報整理や資料作成

住民からの問い合わせにAIが自動で回答する仕組みを導入することで、窓口業務の効率化が期待されています。

また、行政文書の作成や情報整理などにも生成AIを活用することで、業務時間の削減やサービス向上につながる可能性があります。

生成AIは業務効率化や新しい価値創出につながる可能性をもつ技術ですが、活用する際にはいくつかの注意点があります。特に企業で利用する場合は、情報の正確性やセキュリティ、著作権などの観点から適切な管理が必要です。

ここでは、企業が生成AIを利用する際に注意すべき主なポイントを紹介します。

■ハルシネーション（誤情報）のリスク
生成AIには「ハルシネーション」と呼ばれる現象があります。これは、AIが実際には存在しない情報や誤った内容を、あたかも正しい情報のように生成してしまうことを指します。

生成AIは学習したデータのパターンをもとに文章を生成するため、必ずしもすべての情報が正確とは限りません。そのため、生成された内容をそのまま利用すると、誤った情報を発信してしまう可能性があります。

特に次のような用途では注意が必要です。

・社外向けの文章や資料の作成
・顧客向けの情報発信
・契約や法律に関する文書

生成AIを利用する際は、最終的な内容を人が確認する仕組みを設けることが重要です。AIを補助ツールとして利用し、人によるチェックを行うことで、誤情報のリスクを抑えることができます。

ハルシネーションについてはこちらもご覧ください。
＞＞ハルシネーションとは？発生する原因や改善方法、トラブル防止のための対策を解説のページへ

■著作権・知的財産権への配慮
生成AIを利用する際には、著作権や知的財産権にも注意が必要です。生成された文章や画像が、既存のコンテンツに似てしまう可能性があるためです。

たとえば、次のようなケースがあります。

・既存のデザインに似た画像が生成される
・他者の文章に近い表現が生成される
・キャラクターやブランドに似たデザインが作成される

こうした場合、著作権や商標権の問題が発生する可能性があります。そのため、生成されたコンテンツを公開する際には、内容を確認し、必要に応じて修正することが重要です。

また、AIが生成したコンテンツに著作権が認められるかどうかは、人間による創作的な関与がどの程度あるかによって判断が変わると考えられています。単にAIが自動生成しただけのものではなく、企画や構成、指示内容、生成後の編集・加工などに人間の創作性が反映されているかが重要なポイントです。

企業によっては、こうした著作権や知的財産権のリスクを踏まえ、生成AIの利用に関するガイドラインを定め、適切な運用ルールを設けているケースもあります。

■機密情報・個人情報の取り扱い
生成AIの利用において特に注意すべき点が、機密情報や個人情報の取り扱いです。サービスや契約形態によって異なりますが、多くの生成AIサービスはクラウド上で動作しているため、入力情報が外部環境で処理される場合があります。

そのため、次のような情報を入力する際には注意が必要です。

・顧客情報
・社内機密情報
・未公開の事業計画
・個人情報

企業で生成AIを利用する場合は、どのような情報を入力してよいのかを明確にしたルールつくりが重要になります。

また、企業向けの生成AIサービスでは、データの取り扱いを制限したり、社内専用環境でAIを利用できたりする仕組みもあります。こうしたサービスを活用することで、情報漏えいリスクを低減することができます。

■セキュリティと運用ルールの整備
生成AIを安全に活用するためには、セキュリティ対策と運用ルールの整備が重要です。新しい技術であるため、利用方法を明確にしないまま導入すると、予期しないリスクが発生する可能性があります。

企業では次のような対策が求められます。

・生成AIの利用ルールの策定
・入力可能な情報の範囲を定める
・社員への利用教育
・出力内容のチェック体制の整備

また、生成AIを業務システムと連携させる場合には、アクセス管理やデータ保護などのセキュリティ対策も重要になります。

適切な運用ルールを整備することで、生成AIのメリットを活かしながら安全に活用することが可能になります。

近年、生成AIは企業の業務効率化や新しい価値創出を支える技術として注目を集めています。生成AIは、既存のデータや学習済みのモデルをもとに、文章や画像、音声、動画、プログラムコードなどの新しいコンテンツを自動で生成できる人工知能技術です。

これまでのAIはデータ分析や予測が主な役割でしたが、生成AIはコンテンツそのものを生み出すことができるため、活用の幅が大きく広がっています。実際に、文章作成や情報整理、画像制作、プログラム開発など、さまざまな業務で導入が進んでいます。

生成AIはまだ発展途上の技術ですが、今後さらに進化し、企業の業務やビジネスモデルに大きな変化をもたらす可能性があります。企業としては、技術の特性やリスクを理解したうえで、自社の業務にどのように活用できるかを検討していくことが重要といえるでしょう。

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