生成AIとは？種類・AIの生成モデル・業務における活用事例

近年、新たなコンテンツを生み出す技術「生成AI」をビジネスに活用する企業が増えています。自社ビジネスへの活用を検討するにあたって、そもそもどのように扱えば良いのか疑問点も多いのではないでしょうか。

自社に適した活用方法を実現するためには、まず生成AIへの理解を深めることが大切です。この記事では、生成AIの概要や種類、具体的な活用事例を紹介します。今後自社ビジネスへの活用を検討している企業担当者の方は、ぜひ参考にしてください。

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1.生成AIとは何か？

生成AI（Generative AI：ジェネレーティブAI）とは、どのようなAIのことなのでしょうか。ここでは、生成AIとは何なのか、また従来のAIとの違いなどを解説します。

1-1.生成AIとはオリジナルデータを生成するAI

生成AIとは、与えられたデータをもとに、新たなオリジナルデータを生成する人工知能技術のことです。これには、自然言語処理、画像生成、音楽作成など、多岐にわたる応用が含まれます。

生成AIは、従来のデータ分析やパターン認識にとどまらず、新しいクリエイティブなコンテンツを自動的に作り出す能力を持っていることが特徴の一つといえるでしょう。例えば、文章を自動的に作成するChatGPTや、画像を生成するStable Diffusionなどが代表例として挙げられます。

1-2.従来のAIと生成AIの違い

従来のAIと生成AIの違いとして挙げられるのは、機能と応用範囲です。

従来のAIは、おもにデータの分類、予測、最適化など特定のタスクに特化しており、既存のデータセットからパターンを学習します。一方、生成AIは新しいコンテンツを生成する能力を持ちます。

例えば、文章や画像を生成したり、音楽を作曲したりと、応用範囲の幅は非常に広いといえるでしょう。生成AIは深層学習技術を活用し、大量のデータから創造的な出力を生成することが可能です。これにより、従来のAIでは達成できなかった創造性や柔軟性を実現しています。

2.生成AIが注目されている背景

少子高齢化に伴う労働力の減少や、テレワークの普及による働き方の多様化が進むなか、企業は業務効率化と少ない労働力で成果を出すことを求められています。これにより、生成AIの導入が注目されるようになりました。

特に、2022年11月にOpenAI社が公開した「ChatGPT」は、高度な対話能力と自動生成機能により、業務の自動化や効率化を実現するための有力なツールとして認識されたことでしょう。生成AIの導入は、人手不足を補い、生産性向上に大きく寄与することが期待されています。

生成AIは、テキスト生成や顧客対応の自動化など、多岐にわたる分野での応用が期待できます。そのため、少ないリソースで高い成果を上げるための鍵となるでしょう。生成AIで業務効率化やクリエイティブな作業の支援を実現し、新たな価値を提供することが事業を継続するうえでの重要なポイントとなるかもしれません。

3.生成AIの種類4つ

企業が生成AIを活用する具体的な方法としては、以下のような作業が挙げられます。

• 文書作成（企画書やメールなど）
• 作業の自動化および効率化（翻訳・分析・リサーチ・要約）
• 企画案の立案や幅出し・フィードバック
• デザイン案の作成や設計
• ソフトウェア開発・デバック
• チャットボットなどによる業務支援や社内知見の検索および共有
• コンテンツの作成（文章および画像など）
• 進化したサービス機能や顧客体験
• チャットボットなどを活用した顧客対応の自動化

なお、生成AIは、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成の4つに大別できます。

3-1.テキスト生成

テキスト生成AIは、自然言語処理（NLP）技術を駆使し、ユーザーからの入力に基づいて文章を生成することが可能です。例えば、チャットボットや自動文章作成ツールがこの技術を利用する代表的なツールとして挙げられます。

自社システムにテキスト生成を活用する方法としては、顧客対応用のFAQの自動生成があります。顧客からの問い合わせに対して、AIが自動的に適切な回答を生成し、迅速な対応を実現するものです。

3-2.画像生成

画像生成AIは、入力されたデータや指示に基づいて、新しい画像を生成する技術です。これにより、現実には存在しない人物の顔や、特定のスタイルに基づいたアート作品などを生成することが可能です。

社内での利用例としては、製品デザインのプロトタイプ作成や広告素材の作成などが挙げられるでしょう。また、複数の広告パターンをAIが生成することで、A／Bテストの効率を高めることも期待できます。

3-3.動画生成

動画生成AIは、静止画やテキスト、音声データをもとに、新しい動画を生成する技術です。ディープフェイク技術や自動動画編集ツールがこれに該当します。この技術により、コンテンツ制作の手間を大幅に軽減し、短時間で高品質な動画を作成することが可能です。

社内では、研修用ビデオの自動生成が活用されています。例えば、新入社員向けの教育コンテンツをAIが自動で編集し、ナレーションを加えることで、短期間で多くのコンテンツを提供することが可能です。また、マーケティングキャンペーン用の動画広告も、AIが自動で編集・生成することで、クリエイティブチームの負担を軽減したりカスタマー層への最適化を実現したりすることが期待できます。

3-4.音声生成

音声生成AIは、テキストデータや音声データを入力することで、新たな音声データを生成する技術です。この技術により、人間の声に近いナレーションや、特定の声質を持つキャラクターの音声を生成することができます。

社内での例として挙げられるのは、カスタマーサービスの自動応答システムです。また、eラーニングコンテンツのナレーションをAIが担当することで、教材制作のコストを削減しています。

4.分野別｜生成AIの活用事例

以下の業界では、すでに生成AIの活用が始まっています。

• 小売り
• IT
• メーカー
• 製造
• 教育
• 銀行
• 建築
• 上記事業に設置されているコールセンターなど

生成AIはさまざまな分野で革新的な活用方法が進んでおり、今後もその可能性はますます広がっていくと予想されるでしょう。上記を踏まえ、私たちの日常生活で関連の多い分野の具体的な活用事例を紹介します。

4-1.クリエイティブ産業での活用
クリエイティブ産業においては、広告バナーやソーシャルメディアの投稿を自動生成することで、制作コストの削減に繋がっています。例えば、AIがターゲットオーディエンスに最適なビジュアルやメッセージを生成することで、短時間で高品質な広告を制作することが可能です。

また、ソーシャルメディアの投稿もAIにより自動化され、企業はマーケティング戦略を効率的に展開することが可能になりました。これにより、クリエイティブ業界全体の生産性向上や制作コストの削減につなげることができます。

4-2.教育分野での活用
教育分野においては、パーソナライズされた学習体験の提供によって教育効果の向上が期待されています。AIは生徒一人ひとりの学習スタイルや進捗状況を分析し、それに基づいて最適な学習コンテンツを提供することが可能です。これにより、生徒は自身のペースで効率よく学ぶことができ、理解度が向上します。

また、教師はAIを活用して授業計画や評価を効率化することが可能となり、より多くの時間を生徒との直接的なコミュニケーションやサポートに割けるようになるでしょう。さらに、教育資源の不足が課題となっている地域でも、質の高い教育を提供する手段として期待されています。

4-3.医療分野での応用
医療分野においても、新薬の開発や医療画像の生成、解析など、多岐にわたる分野でAIが活用されています。新薬開発では、AIが化合物の特性や効果を予測することで、研究開発の時間とコストを大幅に削減することが可能となりました。

医療画像の解析では、AIが迅速かつ正確に異常を検出し、早期診断や治療計画の立案に役立っています。さらに、AIを用いたシミュレーションによって、手術のリスクを最小限に抑える技術も開発されています。

5.ソリューション別｜生成AIの活用事例

生成AIは、ソリューションによってもさまざまな活用方法が進んでいます。

5-1.チャットボット

生成AIは自然言語処理技術を駆使し、対話機能を持つチャットボットの開発に革新をもたらします。このソリューションは24時間365日稼働し、顧客サービスの向上や社内の情報共有の効率化を実現することが可能です。

想定していないような質問に対しても柔軟に対応できる点は、用意している回答文しか表示できない従来のAIとは異なる点といえるでしょう。パーソナライズされたアドバイスの提供により、顧客満足度を高め、ビジネス成果を加速します。

5-2.リサーチ

Webサイト上でのブラウジングを効率化する生成AIは、市場調査や政策動向、学術研究などのリサーチプロセスを支援します。重要な洞察を素早く得ることができ、迅速かつ正確な意思決定を可能にします。

膨大な情報やデータから人間がリサーチを行なう場合、要する時間や労力も大きくなりがちです。生成AIを活用することで、あらゆるリソースの削減につなげることができます。

5-3,ソフトウェア領域

ソフトウェア開発において、生成AIはプログラミングの自動化と効率化に革新をもたらします。コードの自動生成やバグ検出、コードの最適化、開発者の作業負担の軽減、開発プロセスの加速化など、全ての段階で生産性を向上させることが可能です。

実際にソフトウェア領域で生成AIを活用している企業では、コーディング時間の短縮によって生産性向上が図れています。

5-4.顧客対応

生成AIを活用した顧客対応ソリューションは、大量の顧客データを分析し、適切な対応を迅速に行ないます。これにより顧客満足度を向上させ、顧客のロイヤルティを高めると同時に、企業の競争力を強化することが可能です。

24時間体制で対応しなければならない、多言語への対応が必要なサービスを提供しているといった場合も、適切かつ迅速な対応を実現できるでしょう。

6.生成AIを開発する上での注意点

自社独自の生成AIを開発するにあたって、以下のような注意点があります。
 

• 目的を明確にする
• AI人材を育成する
• トレーニングデータに個人情報が含まれていない（匿名化されている）ことを確認する
• 定期的にセキュリティ監視を行ない潜在的な脆弱性を早期に発見、修正する
• パートナー会社に相談する

AIを何のために使用するのか、どのような問題を解決するのかを定めることで、開発の方向性が定まり、リソースの無駄を回避できます。目的が曖昧なまま進めると、期待する成果を得られない可能性が高まるため、目的を明確にして取り組むことが大切です。

また、高度なAI技術を開発し運用するためには、専門知識とスキルを持った人材が必要です。これには、プログラミングやデータサイエンス、機械学習に関する知識だけでなく、倫理的な判断力やビジネス視点も求められます。継続的な教育とトレーニングを通じて、組織全体でAIに関する理解を深めることが重要です。

さらに、トレーニングデータに個人情報が含まれていないことを確認することも欠かせません。データは匿名化されるべきであり、プライバシー保護の観点からも慎重に扱う必要があります。個人情報が含まれている場合、法的な問題や信頼性の問題が生じる可能性が高まることを覚えておきましょう。

なお、AIシステムはサイバー攻撃の標的となることが多く、セキュリティ対策を怠ると重大な被害を招く可能性があります。そのため、セキュリティ監視を定期的に行ない、潜在的な脆弱性を早期に発見、修正することも重要です。

最後に、AI開発は複雑で多岐にわたるため、全てのプロセスを自社だけで完結させるのは難しい場合があります。信頼できるパートナーと協力することで、技術的な課題を乗り越え、より効果的なAIシステムを構築することが期待できるでしょう。

パートナーとの協力は、開発の質を向上させるだけでなく、新しいアイデアや視点を取り入れることにもつながります。パートナー会社に相談し、自社が理想とする開発環境を整えることも大切です。

7.まとめ

生成AIの活用によって、自社業務の作業効率化や顧客対応の品質向上など、さまざまなメリットがあることがわかりました。ただし、自社に適した活用法を生み出すためには、生成AIに対する知識や技術力も必要です。

自社にAI人材がいない場合は、社員の育成から着手することになります。ただし、時間やコストなど、さまざまなリソースが必要になることを理解しておかなければなりません。

技術的な課題を迅速に解消するには、信頼できるパートナーと協力して開発するのが効果的でしょう。例えば、AIに関連のあるプログラミング言語に精通したエンジニアや実務経験者のサポートが必要な際には、AI人材・AIエンジニアを抱える受託開発企業やSES企業に相談するといった選択肢も検討してみてはいかがでしょうか。

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