生成AI開発人材の単価やスキルとは？「画像生成・テキスト生成・音声生成・動画生成」の基礎知識から導入までを解説！

生成AI（ジェネレーティブAI）は、いま多くの企業が注目する最先端の人工知能技術です。この技術を活用することで、画像や文章、音声、動画など、さまざまなデジタルコンテンツを自動で作り出すことができます。

そのため、マーケティングや業務効率化、新しいサービス開発の場面で導入が進んでいます。本記事では、生成AIの基礎知識から導入するために必要な開発人材をご紹介します。

生成AIの種類一覧・代表的なビジネス活用とは？

生成AIは、既存のデータを学習し、新しい情報を生成することで、仕事における業務効率化やクリエイティブ領域などをサポートしてくれます。

この技術の普及に伴い、多くの企業が業務プロセスの効率化や新規事業開発の可能性を見出し、新たなサービスの開発に取り組んでいるでしょう。

しかし、生成AIには複数の種類が存在し、それぞれが異なる特性と用途を持っています。企業への導入を成功させるためには、それぞれの技術の特性を理解し、目的に応じた適切な選択を行うことがポイントです。

ここでは、ビジネスで活用される主な生成AIの4種類を解説します。

画像生成AI

画像生成AIは、GAN（敵対的生成ネットワーク）やVAE（変分オートエンコーダー）といったアルゴリズムを活用して、新しい画像を生成します。この技術は特に広告やデザインの分野で需要が高く、商品のプロモーション画像やSNS向けのクリエイティブコンテンツの制作で活用されています。

特にマーケティング活動におけるプロモーション画像やSNSマーケティングのコンテンツ制作で活用されることが多いでしょう。

新商品の広告画像を短時間で制作し、撮影コストを削減するだけでなく、ターゲット層やキャンペーンテーマに合わせた多様なデザインを容易に生成できます。

具体的には、ファッションブランドが季節ごとのプロモーション画像を作成する場合や食品メーカーが地域ごとの嗜好に対応したSNS広告を展開する際に、画像生成AIを活用することで、効率的かつユーザーに刺さりやすいコンテンツ制作が可能となります。

テキスト生成AI

テキスト生成AIは、GPTのような大規模言語モデルを基盤としており、自然な文章を生成してくれます。この技術はカスタマーサポートやコンテンツ制作、マーケティングといった多岐にわたる分野で活用されています。

例えば、企業が顧客対応に活用する場合、FAQの自動生成やチャットボットの運用が考えられます。これは問い合わせ対応の効率化が進み、対応コストを削減できます。

さらに、出版社やメディア業界では、リサーチ記事の初稿をAIが生成し、編集者が仕上げることで生産性が向上するケースもあります。マーケティングでは、顧客データをもとに個別に最適化されたメッセージを自動生成することで、ターゲティング精度を高める取り組みも行われています。

音声生成AI

音声生成AIは、テキストから自然な音声を作り出す技術で、ビジネスのさまざまな場面で活用されています。

旅行業界では、多言語対応の音声ガイドを生成して、訪日観光客向けにも対応できます。近年はインバウンド需要が高まっているため、観光地や施設でも各国の方々とスムーズなコミュニケーションが取れるようになるでしょう。

また、コールセンターでは、多言語対応の音声メッセージをAIが生成することで、スタッフの負担を軽減しながら効率的な顧客対応を実現しています。このように、音声生成AIは多言語対応やコスト削減の面で大きな効果を発揮しています。

動画生成AI

動画生成AIは、人工知能を活用して新しい動画を自動的に作り出す技術です。この技術は、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを活用し、連続する画像（フレーム）を生成して動画を完成させます。特に、画像生成技術や自然言語処理技術と連携することで、指定したテーマやシナリオに基づく動画を自動生成することが可能です。

マーケティングでは、商品紹介動画やSNS向けの短編広告を自動生成し、制作コストを削減しながら大量のコンテンツを効率的に作成する企業が増えています。例えば、ECサイトでは、商品の特徴をアニメーションやナレーション付きの動画で分かりやすく伝え、消費者の購買意欲を高める試みが一般的になってきているでしょう。

また教育分野では、オンライン学習プラットフォームで活用されています。動画生成AIを用いることで、講義動画やアニメーション教材を短時間で大量に作成でき、個々の学習者に合わせたコンテンツの提供が可能です。科学や歴史など、ビジュアル表現が重要な分野では、理解を深めるための映像教材が容易に作成できることが教育の質向上に大きく貢献しています。

他にもエンターテインメントやクリエイティブ業界で、動画生成AIが活用されています。特殊効果や短編映像のプロトタイプを効率よく作成することで、クリエイターの負担を軽減しつつ高品質なビジュアル表現を実現。また、個人クリエイター向けのツールとしても進化しており、YouTube動画やショートフィルムの作成をサポートすることで、誰もがプロ並みの映像を手軽に制作できる環境が整いつつあります。

生成AI開発・導入における技術選定のポイント

生成AIは、画像やテキスト、音声、動画など、さまざまな分野で活用されており、企業の生産性向上や競争力強化に大きなメリットを与えています。

しかし、生成AIの導入が成功するかどうかは、選定段階での適切な判断にかかっています。ここでは、企業が生成AIを導入する際に考慮すべき重要なポイントを解説します。

目的に応じたAIの種類と特性を理解する

生成AIには、画像やテキスト、音声、動画などさまざまな種類があることを解説しましたが、それぞれで得意とする分野や活用方法が異なります。そのため、まずは自社の目的を明確にすることがポイントです。

広告やマーケティング活動の効率化を目指す場合、画像生成AIが適しています。ファッション業界や食品業界などのBtoCでは、消費者の嗜好に合ったプロモーション用のクリエイティブを迅速に作成したい目的には画像生成AIが適しているでしょう。

また、カスタマーサポートの効率化や大量のドキュメント作成を目的とする場合はテキスト生成AIが有効です。製品マニュアルやFAQの自動作成などでは、テキスト生成AIを利用することで、人手を大幅に削減することにも繋がります。

このように、生成AIの得意分野を理解し、自社のニーズに合わせて最適な技術を選択することがポイントです。

利用環境とリソースに合わせた導入計画を立てる

生成AIを効果的に活用するためには、導入方法を自社のリソースやインフラに合わせて選ぶ必要があります。大きく分けて、クラウドサービスを利用する方法とオンプレミス環境で運用する方法があります。

クラウドサービスを活用する場合、初期投資を抑えつつ、スピーディにAIツールを導入できるというメリットがあります。特に小規模なプロジェクトや短期的な目的にAIを試したい企業にとっては、クラウドサービスが適しているでしょう。

例えば、マーケティング部門が新しいキャンペーン用の画像や動画を制作する際、クラウドベースのAIツールを使うことで、迅速にコンテンツを作成することが可能です。

オンプレミスの導入は、特に大規模なプロジェクトや高いカスタマイズ性を求める場合に適しています。自社独自のデータを使ってAIモデルをトレーニングする必要がある場合、オンプレミス環境が有効です。

ただし、この方法には高度な専門知識や設備が必要となり、導入コストも高くなるため、リソースとのバランスを慎重に検討する必要があります。

AIのカスタマイズ性と適応性を評価する

生成AIを導入する際には、そのカスタマイズ性や適応性も重要な要素となります。汎用的なAIツールはすぐに使用を開始できるため便利ですが、特定の業界や業務に特化した要件には十分に対応できないことがあります。

製造業では、部品設計や品質検査のために高度に専門的な要件を満たす画像生成が求められることがあります。このような場合には、業務フローやデータに合わせてカスタマイズできる生成AIが必要です。マーケティング部門などで迅速なアウトプットが求められる場合は、直感的に操作できる汎用性の高いAIツールの方が効果的です。

また、生成AIの適応性もポイントです。市場や業務内容の変化に対応するため、AIが新しいデータに柔軟に対応できるか、またはアップデートに対応可能かを確認することが大切です。例としてファッション業界では、画像生成AIが最新のトレンドに即したコンテンツを作成できるかどうかが、競争力を維持する上で重要になります。

生成AIを開発・導入するメリット

生成AIを開発・導入することには、業務の効率化やコスト削減だけでなく、ビジネスを成長させるためのさまざまなメリットがあります。ここでは、特にポイントとなる3つのメリットについて説明します。

業務効率化とコスト削減

生成AIは、多くの業務を効率化し、従来必要だったリソースやコストを削減してくれます。画像生成AIを用いることで、広告デザインにかかる作業時間を数日から数時間に短縮し、テキスト生成AIは、マーケティング用キャッチコピーや商品説明文を迅速に作成できます。

また、動画生成AIを使用すれば、短期間で複数の動画を制作することが可能となり、従来の制作プロセスと比較してコストを大幅に削減できます。

その結果、企業の社員は他のクリエイティブ業務や戦略的なタスクに集中できるようになり、全体的な生産性が向上するでしょう。

パーソナライズされた顧客体験の向上

生成AIは、大量のデータを処理し、顧客一人ひとりのニーズや嗜好に合わせたコンテンツを生成することができます。例として、テキスト生成AIを活用して、過去の購買データや行動履歴を基に、個別にカスタマイズされたメールや広告を自動生成することで、顧客満足度を高めることができるでしょう。

また、音声生成AIを活用すれば、多言語対応のカスタマーサポートやプロモーション音声の作成が可能になり、グローバル市場における競争力も向上します。パーソナライズされたアプローチにより、顧客とのエンゲージメントが深まり、ブランドロイヤルティの向上にもつながります。

新しいアイデアや製品の開発

生成AIは、従来の方法では思いつかなかった新しいアイデアや製品を生み出す助けとなります。例えば、画像生成AIは、デザイナーが考えつかなかった斬新なビジュアルを提案し、デザインの幅を広げることができます。その結果、魅力的なプロダクトや広告が生まれ、より多くの消費者にアピールできるようになります。

また、動画生成AIを使えば、AIが作成したシナリオやエフェクトを利用して、高品質な動画コンテンツを短期間で制作できます。特に、新規事業やマーケティングキャンペーンで求められる斬新で魅力的なアイデアを、生成AIが素早く形にすることができ、企業の成長を加速させることが可能です。

生成AIを開発・導入するデメリットと注意点

生成AIの導入には多くのメリットがありますが、いくつかのデメリットもあります。ここでは、生成AIを開発・導入するデメリットと注意点を解説します。

高い初期投資と専門的な知識の必要性

生成AIを導入するには、初期投資が大きいだけでなく、高度な専門知識も必要です。独自に生成AIモデルを構築・カスタマイズする場合、専門のAIエンジニアやデータサイエンティストが必要になります。

また、高性能なコンピュータ設備や大容量のデータを扱うため、企業にとっては大きな負担となることがあります。クラウドベースの生成AIサービスを利用する場合でも、継続的な使用料がかかり、費用が膨らむ可能性があります。

データ品質とバイアスのリスク

生成AIは、学習データに基づいて動作します。そのため、データの品質が低ければ、生成される結果も不正確である可能性があります。特に、偏ったデータが使われると、そのバイアスが結果に反映されることがあり、これが倫理的な問題を引き起こすこともあります。

例えば、AIが偏見を含んだ文章を生成したり、文化的に不適切なコンテンツを作り出すことが考えられます。このようなリスクを避けるためには、十分なデータの品質管理とバイアス除去が必要です。

法的・倫理的リスクと信頼性の問題

生成AIが作成したコンテンツは、著作権やプライバシー、データ保護に関する法的な問題を引き起こすことがあります。例えば、画像生成AIが既存の著作物を模倣した場合、著作権侵害が問題になる可能性があります。

また、AIが個人の声を模倣する場合、プライバシーの侵害が生じることもあります。AIが生成した情報に誤解を招く内容が含まれていた場合、企業のブランドイメージに大きな影響を与えることがあるので注意しましょう。

生成AIの導入に必要な開発人材事例

生成AIを導入するために専門知識を持った人材が必要になります。特にどのような言語を習得しているかで開発できる生成AIの種類も異なってくるでしょう。

ここで課題となってくるのは人材の確保です。正社員として専門性の高いIT人材をすぐに確保するのは難易度が高いため、外部パートナーを活用した人材確保がおすすめです。

ここからは、実際に生成AIを導入するためにどのような人材を紹介してもらえるのか、予算やスキルなどを解説します。

生成AI人材①

生成AI人材②

生成AI人材③

生成AI人材④

生成AI人材⑤

まとめ

生成AIは、業務効率化や事業領域の拡大など多くのメリットをもたらしますが、その一方でコストやデータ管理、法的リスクといった課題を伴います。

これらのメリットとデメリットを正確に理解し、適切なリソースと体制を整えることで、生成AIを効果的に活用し、競争力の向上や新たなビジネス価値の創出につなげることができるでしょう。

実際に生成AIを開発する際には、専門性の高いIT人材が必要です。

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