生成AIの種類と特徴を徹底解説！代表サービスと活用事例もわかる最新ガイド

最終更新日：2025/2/12

本記事について

ChatGPT をはじめとする生成AIの進化が急速に進み、業務効率化や生産性向上を目的として生成AIを導入する企業が増えています。生成AIの種類は多岐にわたり、次々と新しいサービスやシステムが登場しています。業務効率化や生産性の向上を実現するためには、導入目的や解決したい課題に合った生成AIを選ぶことが重要です。

本記事では、生成AIの種類と特徴、それぞれの主要なツール、活用例などについて詳しく紹介します。自社のニーズに合った生成AIの種類を把握するために、ぜひお役立てください。

目次

1 生成AIとは？その定義と主な仕組み
　1-1 生成AIの定義
　1-2 生成AIの主な仕組みと技術
　　1-2-1 自然言語処理（NLP）
　　1-2-2 拡散モデル（Diffusion Models）
　　1-2-3 GAN（生成対向ネットワーク）
　　1-2-4 音声合成技術
　　1-2-5 RAG（検索拡張機能）
2 生成AIの種類一覧とそれぞれの特徴・使い方
　2-1 テキスト生成AI
　　2-1-1 主要ツール
　　2-1-2 活用例
　2-2 画像生成AI
　　2-2-1 主要ツール
　　2-2-2 活用例
　2-3 音声生成AI
　　2-3-1 主要ツール
　　2-3-2 活用例
　2-4 動画生成AI
　　2-4-1 主要ツール
　　2-4-2 活用例
　2-5 3Dモデル生成AI
　　2-5-1 主要ツール
　　2-5-2 活用例
　2-6 その他の生成AI
　　2-6-1 要約型の生成AI
　　2-6-2 コード生成AI
　　2-6-3 記事作成型の生成AI
　　2-6-4 ロゴデザインやパターン生成
3 企業における生成AIのビジネス活用事例
　3-1 カスタマーサポートでの利用
　3-2 マーケティング分野での活用
4 生成AIの今後の可能性とビジネスへの影響
5 まとめ

1 生成AIとは？その定義と主な仕組み

まずは生成AIの定義と仕組みについて説明します。生成AIの基本情報をここで理解しておきましょう。

1-1 生成AIの定義

生成AIとは、与えられたデータやプロンプト（指示）に基づき、新しいコンテンツを自動的に作成するAI技術のことです。ジェネレーティブAI（Generative AI）とも呼ばれ、大量のデータから既存のパターンや特性を学習し、それらを基に新しいデータを創り出します。

従来のAIが、学習したデータの分析や分類に特化しているのに対し、生成AIは創造性を発揮できる点が違います。AIが生成できるコンテンツには、文章やプログラミングコード、画像、音声、動画などが含まれます。

生成AIにより、一定品質の多様なコンテンツを、専門スキル不要で生成できます。クリエイティブな分野に限らず、広告やエンターテイメント、医療、教育など幅広い分野での活用が期待されています。

関連記事：生成AIとは？モデルの種類や仕組み・活用事例・メリットを解説

1-2 生成AIの主な仕組みと技術

生成AIには、自然言語処理や拡張モデル、GANといったさまざまな技術が用いられています。ここでは、生成AIの理解を深めるために、主な仕組みや代表的な技術について説明します。

1-2-1 自然言語処理（NLP）

自然言語処理（NLP）とは、人間が日常的に使用している言語（自然言語）をコンピュータが処理・理解するための技術です。自然言語処理では、自然言語の意味を理解するために、単語の分割（形態素解析）や構文解析、文脈解析といったプロセスを段階的に実行します。

生成AIにおける自然言語処理の役割は、「入力された指示文の意味を理解すること」と「テキストデータを生成すること」の2つです。文章の生成や要約、質疑応答、言語翻訳などに活用されています。

近年では、トランスフォーマー（Transformer）と呼ばれる深層学習モデルが、生成AIの性能向上に大きく貢献しました。単語間の関係性を効率的に捉えるトランスフォーマーによって、違和感のない自然かつ流暢な文章の生成が実現しています。

1-2-2 拡散モデル（Diffusion Models）

拡散モデル（Diffusion Models）とは、ノイズを加えて段階的に元のデータを復元しながら、新しいデータを生成するモデルです。高画質で多様な画像の生成を可能にしており、Stable Diffusion や DALL-E などの画像生成AIで採用されています。

拡散モデルでは、拡散過程と逆拡散過程と呼ばれる2つのプロセスを経て動作します。拡散過程では、元の画像に徐々にノイズを加えて、最終的に完全にランダムなノイズ画像を生成します。

また、逆拡散過程では、拡散過程で作り出したノイズ画像から段階的にノイズを除去し、元の画像を復元していきます。拡散モデルは、これらのプロセスを学習することで、ノイズ画像から新しい画像を生成することが可能です。

1-2-3 GAN（生成対向ネットワーク）

GAN（生成対向ネットワーク）とは、2つのニューラルネットワークを組み合わせることで、新しいデータを生成する技術です。本物に近いデータを生成することを目指す「ジェネレーター（生成器）」と、生成器が生成したデータと本物のデータを見分けるための「ディスクリミネーター（識別器）」の2つを、互いに競わせます。

このプロセスにより、両者の性能が向上し、より高性能なデータの生成が可能となります。GANを用いることで、画像の高解像度化や古い写真の修復などの作業を効率的に行うことが可能です。画像の生成や編集、動画の生成などの分野で活用されています。

1-2-4 音声合成技術

音声合成技術は、コンピュータを用いて人間の音声を人工的に生成する技術です。従来の音声合成技術では、録音された音声データをつなぎ合わせて音声を生成していましたが、近年は深層学習（ディープラーニング）を用いた音声合成技術が主流です。

深層学習により音声合成技術では、テキストデータから音声の要素を予測し、その特徴に基づいて音声を生成します。その結果、イントネーションや抑揚、感情表現などを反映し、より高精度な音声表現が実現しています。

生成AIの発展とともに、より自然で人間らしい音声を生成することが可能です。近年では、音声アシスタントやナレーションの生成、音声翻訳、音楽制作といった分野で音声合成技術が活用されています。

1-2-5 RAG（検索拡張機能）

RAG（検索拡張生成）とは、大規模言語モデル（LLM）が外部の情報を取得、活用して回答を生成する仕組みです。大量のデータをすでに学習しているLLMにおいて、最新の情報や専門分野の特定の知識などが欠けている場合があります。

RAGを用いることで、Web検索やデータベースなどの情報を取得できるため、LLMの知識を補完し、より高精度な回答が可能になります。

RAGは、検索過程と生成過程の2つのステップで構成されています。検索過程では、ユーザーの質問に基づき、関連情報を外部ソースから検索します。生成過程では、LLMが外部から取得した情報を用いて回答を生成します。

RAGは、問い合わせの質問応答システムやチャットボット、FAQシステムなど幅広い分野で活用されています。

関連記事：生成AIのビジネス活用で良く出てくる「RAG」とは？特徴や業界別活用事例を分かりやすく解説

2 生成AIの種類一覧とそれぞれの特徴・使い方

ここからは生成AIの種類一覧と、それぞれの特徴や主要なツール、活用例について詳しく説明します。種類ごとの特徴や代表的なサービス、具体的な使い方について押さえ、自社における活用の検討に役立てましょう。

2-1 テキスト生成AI

テキスト生成AIとは、人間が書くような自然な文章を生成するAIモデルです。大量のテキストデータを学習し、自然言語の文法や単語の意味、文脈などを理解しています。ユーザーが入力する指示文（プロンプト）に基づいて、多様なテキストを生成可能で、ブログ記事やメール、小説、論文など幅広い用途で活用されています。

2-1-1 主要ツール

テキスト生成AIの代表的なサービスには、世界的な知名度を誇る「ChatGPT」や、Google が手掛ける「Gemini」、そして「Claude」などがあります。各サービスの特徴を以下にまとめました。

テキスト生成AI	開発会社	特徴	料金プラン
ChatGPT	OpenAI	自社開発のLLM（GPTモデル）を搭載。自然な対話形式での文章生成に優れ、他分野で活用できる万能モデル	・無料 ・Plus月額20ドル ・Pro月額200ドル ・Enterprise
Gemini	Google	テキストだけでなく画像や音声、動画を扱えるマルチモーダル対応。高度な推論能力と多言語対応が可能	・無料 ・Advanced月額2,900円 ・Enterprise
Claude	Anthropic	倫理的な配慮とセキュリティ性に重点を置き、フィルター機能を搭載。長文処理にも円滑に対応	・無料 ・Pro月額20ドル

2-1-2 活用例

テキスト生成AIの主な活用例は、以下の通りです。

• ブログ記事やSNS投稿、広告コピー、キャッチコピーなどのコンテンツ生成
• メールや報告書、マニュアルなど資料作成
• カスタマーサポートでのチャットボットによる顧客応対、FAQ（よくある質問）の自動応答
• 学習コンテンツや論文やレポート生成、文章の添削、
• 小説や詩など文学作品のアイデアやドラフト作成
• プログラミングコードの自動作成
• 長文の要約、文章の校正
• 多言語翻訳

上記のように自然言語の文章生成に関する幅広いシーンで活用できます。また、誤字脱字や文法ミスのチェックなども行えるため、文章作成の効率化を促します。

2-2 画像生成AI

画像生成AIは、テキストや音声などの入力に基づき、画像を生成するAIです。GAN（生成対向ネットワーク）や拡散モデルなどの技術が用いられ、絵や動物、抽象画など多彩な種類の画像を生成できます。従来の画像編集ソフトでは困難だった複雑な画像も、短時間で完成します。

また、高度な画像の生成も、専門的な知識やツールが不要で行えるため、制作時間の短縮やコストの削減にもつながります。ただし、サービスごとに、生成画像の著作権や商用利用に関する規約が異なるため、事前に確認した上で利用しましょう。

2-2-1 主要ツール

画像生成AIの主なツールには、OpenAI社の「DALL-E」や、Stability AI社の「Stable Diffusion」などがあります。それぞれの特徴は以下の通りです

画像生成AI	開発会社	特徴	料金プラン
DALL-E	OpenAI	テキストから高品質な画像を生成できる。創造的でユニークな画像の生成に優れている	・無料 ・法人向け
Stable Diffusion	Stability AI	オープンソースの画像生成AI。カスタマイズ性が高く幅広い用途に対応	・ChatGPT Plus月額20ドル ・Microsoft Copilot月額3,200円〜

2-2-2 活用例

画像生成AIの主な活用例としては、以下が挙げられます。

• 広告やポスター、ロゴ、アイコンなどのデザイン作成
• 書籍、雑誌、ゲームなどのイラスト作成
• Webサイト、バナーなどのWebデザイン
• デジタルアート作品の制作
• ゲームの背景、キャラクター、アイテムなどのデザイン作成
• 患者向けの画像資料の作成
• CTやMRIなどの画像解析サポート

上記以外にも、建築や科学、ジャーナリズムなど幅広い領域において、画像生成AIの活躍が期待できます。

2-3 音声生成AI

音声生成AIは、テキストから人間の音声に似た音声を生成するAIです。音声データを学習し、特徴を基に新しい音声データを生成します。従来の音声制作技術に比べてより自然で人間らしい音声を生成することが可能です。

また、感情に合わせた表現や、イントネーション、抑揚をつけることも可能です。従来のように音声を収録する必要がないため、場所や時間の制約を受けずにコンテンツを生成できます。

話者の性別や年齢、感情などを調整することで、ターゲット層に合わせた音声コンテンツを生成でき、シーンや用途に合わせて活用できるでしょう。

2-3-1 主要ツール

音声生成AIの主なツールには、OpenAI社が手掛ける「Voice Engine」や「ElevenLabs」、「CoeFont」などがあります。各ツールの特徴は、以下の通りです。

音声生成AI	開発会社	特徴	料金プラン
Voice Engine	OpenAI	テキスト入力と15秒の音声サンプから、元の話者に似た自然な音声を生成	・API利用
ElevenLabs	ElevenLabs	人の音声生成や音声の差し替えに対応	・無料 ・スターター月額5ドル ・クリエイター月額22ドル ・プロ月額99ドル
CoeFont	CoeFont	10,000種類以上の多言語読み上げが可能。有名人の音声生成サービスで有名	・無料 ・スタンダード月額3,300円 ・プラス月額55,000円

2-3-2 活用例

音声生成AIの主な活用例は、以下の通りです。

• プレゼンテーションや広告、動画などのナレーション作成
• スマートスピーカーやスマホの音声アシスタントの音声応答
• オーディオブックやポッドキャストの制作
• ラジオパーソナリティの代役、番組コーナーの音声生成
• 視覚障碍者向けの音声情報提供
• ホテルや施設での多言語音声案内
• eラーニング教材のナレーションやAIキャラクターの音声生成

多言語の音声生成AIツールを活用すれば、海外向けのコンテンツ制作も効率化され、事業拡大にも寄与します。

2-4 動画生成AI

動画生成AIは、テキスト指示や静止画などから動画を生成できるAIツールです。登場人物や情景、作りたい動画のイメージをプロンプトとして入力することで、短時間で数秒〜数十秒ほどの動画を出力してくれます。

また、既存動画の編集や新しい要素の追加に対応したツールも登場しています。将来的には、さらに長尺の動画を生成できる可能性を秘めており、さらなる進化が期待されています。

ただし、実在の人物を採用したディープフェイク動画など、倫理的な問題が増えるリスクが懸念されているため、利用時には注意が必要です。

2-4-1 主要ツール

動画生成AIの主要ツールとしては、Runway AI社が開発した「Runway」や、OpenAI社の「Sora」などがあります。それぞれの特徴を以下表にまとめました。

動画生成AI	開発会社	特徴	料金プラン
Runway	Runway AI	動画の生成や編集が可能。自動分割や人物の削除、フィルターなど多彩な機能が使える	・無料 ・スタンダード月額15ドル ・プロ月額35ドル ・無制限月額95ドル
Sora	OpenAI	要素の置き換えや再生成、抽出フレームからの動画拡張などに対応。生成動画には透かしが入る	・ChatGPT Plus月額20ドル ・ChatGPT Pro月額200ドル

ChatGPTの有料プランに登録している場合、追加料金なしでSoraを利用できます。

2-4-2 活用例

動画生成AIは、以下のようなシーンで活用できます。

• SNSやランディングページ用広告動画の作成
• 短編映画やアニメーション、ミュージックビデオの制作
• オンライン講義のコンテンツや解説動画の作成
• 新入社員研修や社員向けの教育動画の生成
• プレゼンテーション資料を基にした説明動画の自動生成
• 商品やサービスの紹介動画
• 操作方法のシミュレーション動画の生成

視聴者層に合わせて、高品質な動画を効率的に制作できます。マーケティング分野をはじめ、教育や広告、エンターテイメントなど多くの分野での有効活用が期待できます。

2-5 3Dモデル生成AI

3Dモデル生成AIは、テキストや画像などの情報に基づき、自動で3Dモデルを生成するAIツールです。従来の3Dモデリングは、建築やプロダクト製造など、専門分野に特化したシステムが中心でした。

3Dモデルの構築に特化した生成AIを使えば、知識や技術がなくても手軽に3Dモデルを生成できるため、アイデアの具現化を迅速に行えます。また、従来までの手作業によるモデリングに比べて、制作時間やコストを大幅に削減できます。

2-5-1 主要ツール

3Dモデル生成AIの代表的なツールには、NVIDIAが開発した「NVIDIA Omniverse」や「Luma AI」、Adobe社の「Adobe Firefly」などがあります。ツールの特徴は、以下の通りです。

3Dモデル生成AI	開発会社	特徴	料金プラン
NVIDIA Omniverse	NVIDIA	データを仮想空間として構築できる3Dシミュレーションツール	・スタンダードライセンス無料 ・Enterpriseライセンス年額107.5万円
Luma AI	Luma AI	スマホやパソコンからリアルな3Dモデルを生成可能	・無料 ・標準プラン月額29.99ドル ・プロプラン月額99.99ドル
Adobe Firefly	Adobe	テキスト入力から3Dモデルを生成。Adobe製品との連携が可能	・無料 ・個人月額680円 ・Creative Cloud コンプリートプラン月額3,889円

2-5-2 活用例

3Dモデル生成AIは、建築やゲーム、映画などの分野で活用されており、以下のようなシーンや用途で活用できます。

• 映画やアニメーション、ゲームのキャラクターや背景、アイテム生成
• VR/ARコンテンツ用3Dモデルの制作
• 新製品のプロダクトデザインや試作品の生成
• 建築物の外観や内装、インテリアデザインの生成
• 機械部品や自動車部品の検証や分析用モデルの制作
• 文化財の保存や研究に向けた3Dモデルの制作
• CTスキャンやMRI画像から臓器、骨の3Dモデル生成

2-6 その他の生成AI

上記で紹介した生成AIの他にも、特定の用途に特化した生成AIがあります。ここでは、要約とコード生成、記事作成、ロゴデザイン・パターン生成の4つの分野について、特徴や代表的な生成AIツールを解説します。

2-6-1 要約型の生成AI

要約型の生成AIは、長文の要点を短くまとめられるAIツールです。大量の情報を短時間で読み込み、理解できるため、効率的に内容を把握したい場合に役立ちます。論文や小説の要約はもちろん、出力した要約からブログコンテンツやプレゼン資料を作成することも可能です。

代表的なツールには、User Local社の「文章要約AI」や、ELYZA社が開発した「ELYZA LLM」などがあります。また、「スマート書記」のように、議事録作成システムに要約機能が搭載されている製品は、生成された議事録の要約の作成や要点の抽出に対応しています。

多言語に対応したツールなら、日本語翻訳のない海外情報を収集、把握する用途でも活用できます。

2-6-2 コード生成AI

コード生成AIとは、テキストでの指示や部分的なコードに基づき、プログラミングコードを自動生成するAIツールです。「Pythonで、CSVファイルから必要なデータを抽出し、新しいファイルに書き出してください」といった具体的な指示により、システムの大枠を迅速に生成できます。

また、一からコードを書く必要がないため、作業時間を大幅に短縮でき、プログラマーの生産性向上につながります。初心者がプログラミングを学ぶ際に、コードの書き方や構文を理解するために役立ちます。

代表ツールである「GitHub Copilot」は、GitHubとOpenAI社が共同開発したサービスです。また、Amazonが手掛ける「Amazon CodeWhisperer」は、セキュリティの脆弱性の検出機能があり、AWSサービスとの連携も強化されています。

2-6-3 記事作成型の生成AI

記事作成型の生成AIは、特定のテーマやキーワードに沿って、ブログ記事や文章コンテンツを制作できるAIツールです。テキストでの簡単な指示を入力することで、コンテンツマーケティングやニュース記事の作成などで役立ちます。

また、ターゲット読者に合わせた文章を短時間で作成でき、SEO対策も可能です。記事のテーマや構成に悩んだ際にも、アイデアの提案を依頼できます。代表的なツールには、2,000文字以上の文章を1分前後で生成できる「Writesonic」や、自分の文章スタイルを学習する「Jasper」などがあります。

2-6-4 ロゴデザインやパターン生成

ロゴデザインやパターンの生成AIは、テキストでの指示やキーワード、簡単なスケッチなどを入力すると、ロゴやパターンのデザインを自動で生成するAIツールです。専門的な知識がなくても、多様なスタイルやデザインのバリエーションを効率的に生成できます。

また、デザインのアイデア出しやヒントの提案にも有用です。代表ツールとして、幅広いデザインを手軽に作成、編集できる「Canva」や、業種や好みに合わせたロゴを制作できる「Looka」などがあります。

3 企業における生成AIのビジネス活用事例

生成AIは、企業活動のさまざまな領域で活用されており、業務効率の向上や新しい顧客体験の創出などに貢献します。ここでは、カスタマーサポートとマーケティング分野における活用事例を紹介します。

3-1 カスタマーサポートでの利用

生成AIは、企業のカスタマーサポートにおける業務効率化やオペレーターの負担軽減に貢献します。生成AIを搭載したチャットボットを導入することで、顧客の質問に対して対話形式で回答できるため、顧客の待ち時間を削減できます。

また、生成AIにマニュアルや規定、顧客からの問い合わせ内容を学習、分析させることで、FAQの自動生成や更新が可能です。さらに、生成AIシステムが担当者の代わりに対応する体制を構築することで、24時間365日のサポートが実現し、顧客満足度の向上にもつながります。

結果的に、問い合わせ件数の削減や担当者の負担軽減に寄与します。

3-2 マーケティング分野での活用

生成AIは、マーケティング分野でも幅広い目的で活用できます。例えば、商品やサービスの特徴、ターゲット層の情報などを入力することで、広告コピーを自動生成できます。

また、SNS投稿の内容だけでなく、ハッシュタグや投稿時間の最適化も可能です。ブログ記事や事例紹介など、Webコンテンツの生成とSEO対策を効率化できます。市場のデータを大量に分析し、トレンドや顧客のニーズを把握することで、より効果的なマーケティング戦略の立案に役立つでしょう。

生成AIの企業における活用事例は、下記記事でも紹介していますのであわせてご覧ください。

関連記事：生成AIの活用事例20選｜国内企業の成功例・使い方ポイントも解説

4 生成AIの今後の可能性とビジネスへの影響

生成AIは、今後さらなる進化・発展を遂げ、ビジネスに影響を与えることが予想されます。例えば、すでにいくつかのサービスで導入されているマルチモーダルAIは、テキストや画像、音声、動画といった複数のデータ種別を組み合わせて処理できるAIツールです。マルチモーダルAIの一般化によって、より高精度なコンテンツ生成が実現します。

また、企業が生成AIを有効に活用できれば、市場における競争優位性が高まる可能性があります。さらに、生成AIによって一部業務が自動化されることで、人間はクリエイティブで付加価値の高い業務にシフトする必要性が高まるでしょう。

一方で、著作権や倫理的な問題、雇用への影響などさまざまな課題が存在することも事実です。企業は、生成AIの可能性と課題を十分に理解し、AI活用に関する倫理的なガイドラインの策定などの対策を講じた上で活用することが求められています。

5 まとめ

生成AIの種類には、テキスト、画像、音声、動画、3Dモデルなどがあります。大量のデータを学習、分析し、多彩なコンテンツを短時間で作成できるため、業務効率化や担当者の負担軽減を促します。

現在、多様なツールが開発され、専門的な知識がなくても手軽に生成AIの力を利用できる環境が整ってきています。今回紹介したツールも参考にしながら、目的に合った生成AIの導入を検討してみましょう。

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まだまだ間に合う生成AIの業務利用

本記事を執筆している株式会社バイタリフィはWebやアプリ開発などを中心に顧客のDX化を支援し、 2025年9月で20周年を迎えました。多くのお客様、関係者の皆様に支えられながら、こうして20年間に渡り物づくりに携わる事ができた事、大変感謝申し上げます。

20周年を迎えた当社は新代表にアイスマイリー社（AIメディア）の板羽晃司を代表に迎え、新たに「生成AI」のバイタリフィとして再出発しています。

• コストパフォーマンスに優れるチャットボット『FirstContact』について、シナリオ型と生成AIをハイブリッド利用できるように製品をバージョンアップ（成果と費用、期待値のバランスに優れた新しい生成AIの活用方法です）
• これまで利用してきた基幹系システム、もしくはWebやアプリに “生成AI機能を追加して” さらなる業務効率化を推進する
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