最終更新日：2025/2/10
本記事について
近年、AI技術が急速に進化を遂げる中、特に「生成AI」への注目度が高まっています。2022年にChatGPTがリリースされ、生成AIが世界的なトレンドとなる中で、企業やビジネスでの導入も進んでいます。とはいえ、「生成AI」という言葉を聞いたことがあっても、技術の概要やできることについて知らない人も多いのではないでしょうか。
本記事では、生成AIの定義や仕組み、代表的なモデルなどの基礎知識から活用例、導入メリットと課題、未来の可能性までわかりやすく解説します。生成AIについて理解を深め、自社における効果的な活用を検討するためにご覧ください。
目次
1 生成AIとは？その定義と従来のAIとの違い
1-1 生成AIの特徴
1-2 従来型AIとの違い
2 生成AIの代表的な技術と生成モデル
2-1 生成AIを支える主要な技術
2-1-1 トランスフォーマーアーキテクチャ
2-1-2 ディープラーニングとニューラルネットワーク
2-2 生成AIで採用されている主な生成モデル
2-2-1 GAN（敵対的生成ネットワーク）
2-2-2 VAE（変分オートエンコーダー）
2-2-3 拡散モデル（Diffusion Model）
3 生成AIの仕組みをわかりやすく解説
4 生成AIを搭載したサービスの代表例
4-1 画像生成系AI「Stable Diffusion」
4-2 テキスト生成系AI「ChatGPT」
4-3 動画生成AI「Sora」
5 生成AIの主な活用事例 ・使い方
5-1 カスタマーサポートのチャットボット
5-2 クリエイティブ分野のコンテンツの制作
5-3 マーケティング分野のデータ分析
5-4 医療分野の個別診断やデータ分析
5-5 教材作成や教育コンテンツの自動生成
5-6 エンターテインメント・ゲーム開発
6 生成AI導入のメリット
6-1 業務効率化
6-2 顧客満足度向上
6-3 コスト削減
7 生成AI導入時の課題とリスク
7-1 初期費用の負担
7-2 セキュリティ懸念
7-3 運用体制構築の難しさ
8 生成AI導入の具体的なステップ
9 生成AIがもたらす未来と可能性
10 まとめ
1.生成AIとは？その定義と従来のAIとの違い
生成AI（Generative AI）とは、大量のデータを学習し、新しいコンテンツを制作できるAI（人工知能）技術のことです。人間が使う自然な文章や画像、音楽、動画など多様なコンテンツを生成できます。
まずは、生成AIの概要を掴むために特徴や従来のAIとの違いについて詳しく解説します。
1-1.生成AIの特徴
生成AIは、大量の学習データからパターンを認識して、新しいデータを創造するAIです。生成できるコンテンツは、テキストや画像、音声、音楽、動画など多岐にわたります。膨大なデータを事前に学習し、ユーザーの入力に応じて新しいデータを生み出すことが可能です。
また、人間が扱う自然言語やプログラミング言語、科学、芸術などあらゆるテーマやジャンルの知識を学習し、学習データには存在しない独創的なコンテンツも生成できます。
ユーザーに専門知識がなくても、自動的かつ迅速にデータを出力できることから、ビジネスシーンでも注目を集めています。
1-2. 従来型AIとの違い
従来型のAIと生成AIは、機能や学習データ、アウトプットなどが異なります。従来のAIは、識別型AIとも呼ばれ、特定のタスクを実行するために設計されています。機械学習を用いてデータを学習し、パターンを見つけ出すことが可能です。
また、分類や予測、認識などを行うことを目的とし、既存のデータに基づいた高精度な結果を出力します。ただ、従来のAIは、学習した範囲外のタスクには対応できません。
一方、生成AIは、新しいコンテンツの生成を目的としたAIです。大量のデータを学習し、新しいコンテンツを生み出します。従来のAIでは対応できなかった、創造的な出力が生成AIにより可能となっています。
生成AIと従来のAIの違いについては、下記記事でも詳しく解説していますのであわせてご覧ください。
関連記事：生成AIと従来AIの違いを徹底解説｜仕組み・メリット・活用方法も解説
2.生成AIの代表的な技術と生成モデル
生成AIの進化は、多くの技術の発展によって支えられています。ここでは、生成AIで採用されている代表的な技術と生成モデルについて詳しく解説します。
2-1.生成AIを支える主要な技術
生成AIを支える主要な技術には、「トランスフォーマーアーキテクチャ」と「ディープラーニング（深層学習）」の2つがあります。
2-1-1.トランスフォーマーアーキテクチャ
トランスフォーマー（Transformer）アーキテクチャとは、自然言語処理の分野で革命的な進歩をもたらした深層学習モデルの1つです。
従来のモデルは単語の順序を考慮することが苦手でしたが、「Attention機構」を搭載したトランスフォーマーにより、文章全体の文脈を把握できるようになりました。Attention機構は、文章内の単語同士の関係性を数値化し、重要な単語に注目させる仕組みです。長文の文脈を正確に把握し、翻訳や文章生成の精度を大幅に向上させています。
また、トランスフォーマーは、AIのトレーニングだけでなく、自然言語処理（NLP）や自然言語理解（NLU）に優れています。質疑応答の他、記事や論文などのデータもスムーズに生成できるようになりました。
トランスフォーマーは現在、OpenAI の GPT などに代表される大規模言語モデル（LLM）の基盤技術として採用されており、生成AIの性能向上に大きく貢献しています。
2-1-2.ディープラーニングとニューラルネットワーク
ディープラーニング（深層学習）は、入力データの複雑なパターンを自動で学習する技術です。多層に重ねる、複雑なパターンを学習する技術です。人間の脳の構造を模倣した「ニューラルネットワーク（NN）」を多層に重ね合わせることで、大量のデータの効率的かつ正確な学習を実現しています。
ディープラーニングは、画像認識や音声認識、自然言語処理といったさまざまなタスクにおいて高い精度を発揮します。例えば、画像生成AIでは、ディープラーニングを用いて画像の特徴や構成要素を学習し、高品質な画像を生成可能です。
2-2.生成AIで採用されている主な生成モデル
生成AIがコンテンツを生成するためのモデルも多数存在します。生成モデルは、それぞれ異なる特徴があり、コンテンツの種類や目的に合わせて使い分けられています。ここでは、代表的な3つの生成モデルを説明します。
2-2-1.GAN（敵対的生成ネットワーク）
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、「生成ネットワーク」と「識別ネットワーク」と呼ばれる2つのニューラルネットワークを競わせて、高品質なコンテンツを生成するモデルです。生成ネットワークでは、ランダムなノイズから新しいデータを生成します。
識別ネットワークは、生成ネットワークが生成したデータと、本物のデータとを区別します。これらの2つのネットワークが敵対することで、お互いの能力を高め合うことが可能です。生成ネットワークではより本物に近いデータを生成でき、識別ネットワークはより正確にデータを識別できるようになります。
この仕組みを活かし、GAN は高精度な画像や動画の生成、画像編集といった場面で使われています。
2-2-2.VAE（変分オートエンコーダー）
VAE（変分オートエンコーダー）とは、ディープラーニングによる画像生成モデルの一種です。入力された画像データの特徴量を学習し、特徴を持つ新しいデータを生成します。例えば、特定の絵画データから同じ画風の新しい画像を作り出すといった使い方が可能です。
VAE は、エンコーダーとデコーダーの2つで構成されています。エンコーダーは、入力されたデータを潜在空間に圧縮する機能で、デコーダーは潜在空間からデータを復元する機能です。これら2つのプロセスが組み合わさり、データの潜在的な特徴を学習し、要素を持った新しいデータを生成できます。
VAE では、GAN に比べて安定的な学習が可能で、多様なデータの生成に向いています。画像生成の他、画像認識による異常検知などで活用されています。
2-2-3.拡散モデル（Diffusion Model）
拡散モデル（Diffusion Model）は、あるデータにノイズを徐々に加えた後、再びノイズを段階的に取り除いて元のデータを再構築する手法です。ノイズを加える拡散過程と、ノイズを取り除く生成過程を繰り返すことで、高精度なデータを生成できます。
拡散モデルは、VAE や GAN に比べてトレーニングに時間を要しますが、よりきめ細やかな画像の出力も可能です。拡散モデルを活用した生成AIツールには、OpenAI の画像生成ツール「DALL-E」や「Stable Diffusion」などがあります。
3.生成AIの仕組みをわかりやすく解説
生成AIが、どのように入力データを学習し、そのパターンや特徴を認識して、新たなデータを生成するのか、仕組みを詳しく見ていきましょう。一般的に、生成AIは、以下3つのフェーズで構成されています。
- トレーニング（学習）フェーズ：生成AIアプリケーションのベースモデルを作成
- チューニング（調整）フェーズ：特定の生成AIアプリケーションに合わせて基盤モデルを調整
- 生成、評価フェーズ：生成AIアプリケーションの出力を評価し、品質や精度を改善
トレーニングには、数億〜数十億のデータセットが用いられるため、時間と費用を要します。チューニングでは、特定のタスクに対応できるモデルを構築するために、さまざまな調整が行われます。
例えば、ファインチューニング（微調整）は、特定のデータを用いてモデルをさらに最適化します。生成コンテンツに対して、人間がフィードバックを行いAIに学習させる RLHF の手法も用いられる場合があります。
開発者は、生成AIアプリの出力結果を継続的に評価し、定期的に改善して精度を高める必要があります。
4.生成AIを搭載したサービスの代表例
生成AIを搭載したサービスが多数登場しています。ここでは、代表的な3つの生成AIについて、主要なサービスを紹介します。
4-1.画像生成系AI「Stable Diffusion」
Stable Diffusion は、テキスト入力に基づいて画像を生成する画像生成AIツールです。オープンソースで公開されており、オンラインサービス上で無料で利用できます。また、作成枚数の上限がなく、好みの画像が得られるまで繰り返し使える点もポイントです。
絵のベースとなるモデルデータを変更することで、出力される画像の作風を自由に変えられます。実写のような絵を生成したいときは実写系のモデルデータを、背景を付けたい場合は背景のあるモデルデータを選ぶ、というように、同じプロンプトでも異なる絵を生成します。
Stable Diffusion で生成した画像には権利が発生しないため、自由に利用可能です。ただ、学習させるモデルデータによっては、ライセンスの問題から商用利用が認められない場合もあるため注意しましょう。
4-2.テキスト生成系AI「ChatGPT」
ChatGPT は、OpenAI が開発したテキスト系生成AIツールです。「GPT」と呼ばれる LLM を搭載し、数億ものパラメータを持つネットワークにより、人間に近い自然な対話が可能です。
特に文章生成の能力や汎用性に長けており、要約や翻訳、コーディングといった幅広いタスクに対応できます。2022年のリリースから短期間で急速な進化を遂げ、最新モデルでは音声入力やテキストによる画像生成、動画生成といった多様な機能を備えています。
ChatGPTについて、詳しくは下記記事で解説していますのであわせてご覧ください。
関連記事：生成AI ChatGPTとは？特徴・活用事例・料金体系まで徹底解説
4-3.動画生成AI「Sora」
Sora（ソラ）は、OpenAI が開発した動画生成AIツールです。ChatGPT上で、5〜20秒ほどの高画質な動画を生成できます。2024年12月に一般公開されると、アクセスが殺到し、一時は新規アカウント作成が停止されるほどの人気を博しました。
Sora は、初期モデルに比べて、リアルで幅広い表現力を持ち合わせています。動画編集に関する多彩な機能が使えて、静止画からの動画生成や既存動画の拡張、アスペクト比の変更なども可能です。
また、Sora で生成されたすべての動画には透かしが付くため、AI生成コンテンツであることが一目で認識できます。ディープフェイクなど、不正利用を防ぐための対策も導入されており、コンテンツの安全な利用を後押ししている点もポイントです。現在は、ChatGPT の有料プランユーザーに提供されています。
5.生成AIの主な活用事例 ・使い方
生成AIの高い能力は、さまざまな用途や作業に役立てることが可能です。ここでは、生成AIの主な活用事例や、シーン別の使い方を紹介します。
5-1.カスタマーサポートのチャットボット
生成AIを活用したチャットボットは、顧客からの問い合わせに自動で対応できます。また、24時間365日稼働するため、営業時間にかかわらず、顧客は待ち時間なしで迅速なサポートを受けられます。
企業のカスタマーサポートにおける業務の効率化や、人件費などのコスト削減につながります。さらに、顧客からの問い合わせ内容を分析しFAQを自動的に生成すれば、顧客の自己解決を促し、業務負担を軽減できるでしょう。
生成AIを搭載したチャットボットは、個別対応の支援にも役立ちます。顧客の属性や過去の問い合わせ履歴を学習させることで、パーソナライズされた対応が実現し、顧客満足度の向上が見込めます。また、多言語化により、日本語や英語を柔軟に切り替えられるため、海外の顧客にもスムーズな対応が実現します。
実際に、島村楽器株式会社では、問い合わせ応対の効率化に向けてAIチャットボットを導入し、90％以上の問い合わせ件数削減に成功しています。
5-2.クリエイティブ分野のコンテンツの制作
生成AIを活用することで、文章、画像、音楽、動画などあらゆる種別のデータを生成できます。具体的には、特定のキーワードやテーマに基づき、高品質な広告コピーやブログ記事、プレゼン資料などを自動作成できます。
また、画像のイメージを伝えて、オリジナルの絵やロゴ、Webデザインなどを作ることも可能です。さらに、新しい表現方法の創出も期待できます。
クリエイティブ分野におけるコンテンツ制作の効率化や作業時間の短縮、コスト削減につながります。生成AIは、ゲーム開発における背景デザインやキャラクター生成といった場面でも活用されています。
具体例には、ユーザーが選んだテーマやシーン、スタイルに応じてクリスマスカードを生成する、日本コカ・コーラ独自の画像生成AIツールなどがあります。
5-3.マーケティング分野のデータ分析
生成AIは、大量のデータを瞬時に解析でき、マーケティング戦略を提案するツールとして活用できます。顧客の属性や市場データから戦略を立案する、トレンドやニーズを把握する、といった作業が効率化され、より効果的なマーケティングを実践できます。
また、生成AIにターゲット層や広告内容を入力することで、広告クリエイティブを自動的に生成可能です。
具体例としては、はるやま商事がAIマーケティングソリューションを自社のオンラインストアに導入。商品情報や顧客の行動データから、ハッシュタグやおすすめ画像を自動生成、最適化します。
5-4.医療分野の個別診断やデータ分析
医療分野において、生成AIが個別化医療の実現に貢献する可能性があります。患者の通院情報や生活習慣などのデータを生成AIが学習することで、患者の病状や体質に最適な治療法を提案できます。
また、データに基づいて将来の疾患リスクを予測できるため、早期の対策が可能です。生成AIの画像認識機能は、X線やCTなどの医療画像を解析し、病気の早期発見や診断精度向上に寄与します。治療効果の向上や副作用の軽減にもつながるでしょう。
具体例として、NTTデータが共同開発したAI搭載のデータサービスでは、100万件以上の電子カルテデータをAIに学習させ、疾患や治療の実態を可視化しています。
5-5.教材作成や教育コンテンツの自動生成
生成AIを活用することで、教材の自動作成や教育コンテンツの自動生成が可能です。生徒の学習状況や進学レベルに合わせて、教材やテスト問題を効率的に作成できるため、業務負担の軽減や教育品質の向上につながります。問題視されている教師の長時間労働の解消にも役立つでしょう。
また、学習の進捗や理解度に応じた個別指導も、AIチャットボットなどの活用により円滑に実施できます。動画生成AIを使って、教材の内容を基にした解説動画を自動的に作成することも可能です。
具体例として、愛媛大学教育学部附属中学校は、ChatGPTを活用することで教師の業務負担を軽減しています。
5-6.エンターテインメント・ゲーム開発
エンターテインメント分野やゲーム開発において、新たな表現方法やユーザー体験を生み出す可能性があります。生成AIに特定のテーマやイメージを与えることで、オリジナルのキャラクターデザインを自動で生成できます。
また、ゲームの舞台・背景デザイン、雰囲気に合わせたBGMや効果音の生成も可能です。生成AIによって、クリエイティブ分野におけるプロセスの簡略化を促し、専門知識がなくても少ない工数で本格的な作品を制作できるようになります。
例えば、セガサミーホールディングスでは、業務の工数削減と効率化を目的として画像生成AIとアンケート分析AIを導入。デザイン案数が100倍に増加するとともに、アンケート分析における約80%の業務効率化を達成しています。
生成AIの企業やビジネスにおける活用事例については、下記記事でも紹介しています。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
関連記事：生成AIによる業務効率化事例21選【製造・医療・コールセンター・社内業務・教育・不動産など】
6.生成AI導入のメリット
企業が生成AIを導入することで多くのメリットが期待できます。ここでは、主な3つのメリットについて解説します。
6-1.業務効率化
生成AIを活用することで、さまざまな作業を効率化できます。例えば、データ入力やレポート、議事録の作成といったルーチン作業が、生成AIによって自動化され、社員は本来のコア業務に集中できるでしょう。
また、メールマガジンやSNS投稿文などのコンテンツも、読者やターゲット層に合わせて提案してもらえるため、少しの手直しで利用でき、負担も軽減されます。さらに、大量のデータの中から必要な情報を生成AIが迅速に検索・抽出することで、データ分析や情報収集も迅速に完了します。
6-2.顧客満足度向上
生成AIを搭載したチャットボットを、顧客の問い合わせやサポートに活用することで、時間や場所によらず応対できます。電話の待ち時間が削減され、迅速かつ適切な対応によって顧客満足度の向上につながります。
また、生成AIが顧客の好みや利用履歴などを分析し、パーソナライズされたコンテンツや提案を自動生成します。見込み顧客に向けたアプローチメールやキャンペーンの案内など、顧客のニーズに合ったコンテンツを高精度で作成できるため、エンゲージメント率や売上向上が期待できます。
6-3.コスト削減
生成AIが業務を代行することで、人間の手作業が減るため、人件費や外注費、設備費、オフィス賃料などのコストを削減できます。また、定型業務の自動化やコンテンツ制作の効率化により、情報収集やデータ分析の時間が短縮されることで、残業時間の削減や残業代の削減にもつながります。
7.生成AI導入時の課題とリスク
生成AIの導入は多くのメリットをもたらす一方で、いくつかの課題やリスクも存在します。ここでは、主な3つの課題・リスクを紹介します。
7-1.初期費用の負担
生成AIを導入し、運用する際には初期費用が負担となる可能性があります。生成AIの利用にあたって、ある程度のスペックの設備が必要です。導入前に、生成AIが正常に稼働する環境を整備するために、ソフトウェアやハードウェアの購入、カスタマイズといった費用がかかる場合があります。
また、生成AIの運用中には、専門知識を持つ人材の雇用やシステムの保守費用などが継続的に発生する点も考慮する必要があるでしょう。
7-2.セキュリティ懸念
生成AIが学習したデータや、生成したコンテンツが外部に漏えいするリスクがあります。また、悪意のある第三者に生成AIが利用され、誤った情報の発信や詐欺などが起こる可能性も否めません。セキュリティ対策を確立した上で生成AIを導入することが重要です。
加えて、生成AIを企業で利用するとなると、社内の機密情報や個人情報を扱う場面は多いでしょう。ただ、情報漏えいのリスクがあるため、機密情報の入力をできるだけ避けるとともに、プライバシー管理のルールを明確化することが必要です。
7-3.運用体制構築の難しさ
生成AIの導入にあたって、社内の業務プロセスや運用体制を構築する必要があります。また、生成AIを効果的に活用するためには、現時点ではAIについて専門知識を持つ担当者が求められます。
生成AIは専門知識やスキルがなくても、高品質コンテンツを生成できる点が魅力ですが、現時点では技術的な課題も残されています。必要に応じて、生成AIサービスのベンダーや外部の専門業者のサポート利用を検討すると良いでしょう。
8.生成AI導入の具体的なステップ
企業における生成AIの導入は、以下の手順で行いましょう。
- 生成AIを導入する目的を明確にする
- 生成AIツールに関する情報を収集し、自社に合ったサービスを選定する
- 導入計画とプロジェクトチームを決定する
- 小規模な範囲でテスト導入を行い、操作性の確認や効果の検証を行う
- テストの問題点を改善し、本格的に導入する
- 定期的な効果測定や改善を通して、最適な運用を目指す
生成AIの導入は、企業のDX推進や業務効率化を後押ししますが、闇雲に進めると効果が得られない可能性があります。また、課題やリスクに直面し、形骸化してしまうことも考えられます。
上記フローを意識することで、スムーズに導入でき、運用を成功させることができるでしょう。
9.生成AIがもたらす未来と可能性
企業が生成AIを取り入れることによる将来の可能性として、以下3つの項目が挙げられます。
- 新たな市場の創出
- 倫理的課題への対応策
- 社会への影響
生成AIの進化と浸透に伴い、これまで存在しなかった新しい市場や産業を生み出す可能性があります。具体的には、AI生成コンテンツを販売する市場や、AIを活用した新しいサービスなどです。また、既存の制作市場においても、生成AIを活用することで効率化が進み、市場の活性化を促します。
また、現在問題となっている著作権の侵害や、差別など倫理的な側面への対応も、生成AIの市場拡大とともに進んでいくと考えられます。学習データの偏りを解消する取り組みや、生成コンテンツの倫理チェック体制の整備などが有用です。
「生成AIが人間の仕事に取って代わる」と言われるように、生成AIが普及することで、雇用の減少や雇用形態の変化も考えられます。また、教育体制や文化にも影響を及ぼす可能性があります。
10.まとめ
生成AIとは、大量の学習データに基づき、新たなコンテンツを生成するAIです。テキスト、画像、音楽、動画などさまざまなコンテンツを自動的に生成できます。
企業が生成AIを活用することで、業務効率化やコスト削減、顧客満足度の向上などのメリットが得られます。一方で、セキュリティ性や著作権など権利の懸念もあるため、適切な生成AIツールの選定と運用体制の構築が重要です。
急速に進化する生成AIを企業活動に効果的に取り入れるには、生成AIサービスの活用を推奨します。AI搭載チャットボット「FirstContact」は、業界最安値で標準的なチャットボット機能を利用できます。AI対応と有人対応をボタン1つで切り替えられ、柔軟な顧客対応が実現します。20日間の無料トライアルでお試しも可能ですので、この機会にご相談ください。
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投稿者プロフィール
株式会社バイタリフィ マーケ担当
株式会社バイタリフィは生成AI活用したSaaS/Web/アプリ/基幹システムの開発会社です。2025年9月で20周年を迎えました。今後もお客様、代理店様、協業会社様と共にDX化をサポートしていきます。
