生成AIとは？種類や使い方、メリット、企業での活用方法・従来AIとの違い・注意点を徹底解説！
最終更新日：2025年03月16日
生成AI（ジェネレーティブAI）は、AI技術の中でも特に注目を集める分野です。テキスト生成（LLM）、画像生成、音声生成など、多様な形式のコンテンツを自動生成する能力を持ち、ビジネスや日常生活に大きな変革をもたらしています。
2022年後半から急速に注目を浴びたChatGPTも生成AI（ジェネレーティブAI）を代表するサービスのひとつですが、生成AI＝ChatGPTではありません。ChatGPTはあくまで生成AIのうちの一つのサービスです。こちらでChatGPTの仕組み、活用事例を詳しく説明しています。
この記事では、
この記事を通じて、生成AIの全体像を把握し、効果的な活用方法を学ぶことができるでしょう。
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ご自分で生成AIの導入に強い開発会社を探したい方は併せてご覧ください。
目次
生成AIとは？
ジェネレーティブAI（Generative AI）は、日本語では「生成系AI」や「生成AI」と呼ばれ、与えられた入力や指示に基づいて、新しいコンテンツや情報を自動的に生成する人工知能システムのことです。さまざまなコンテンツやモノのデータを学習し、その学習データを用いた機械学習の手法を用います。
生成AIの特筆すべき点は、単なる情報の検索や分類にとどまらず、全く新しい情報やアイデアを「生み出す」能力を持っていることです。例えば、小説や詩の執筆、美術作品の創作、音楽の作曲、プログラミングコードの生成など、これまで人間の創造性の領域とされてきた分野にも進出しています。
生成AIを使えば、創造的で現実的な新たなアウトプットを生み出すことができます。このコンテンツの形式は文章、音楽、画像などさまざまな形式を含んでいます。
関連記事：「生成AIの市場規模は？世界需要・国内市場・どの業界を変えるか未来予測解説」
生成AIで生成できるコンテンツの種類
生成AIで生成可能なコンテンツの形式は非常に幅広く、以下があります。
特に注目すべき点は、テキストの生成だけでなく、画像や動画の生成分野でも生成AIが急速に進化していることです。テキストの生成を行う生成AIは、一般的にLLM（大規模言語モデル）と呼ばれます。
従来の技術では実現不可能だったことが実現可能になってきており、生成AIの分野が注目を浴びています。
生成AIと従来のAIの違い
生成AIとAIの違いを簡単に説明すると、
技術的には、どちらも機械学習・ディープラーニングという技術を用いており、広義の意味でAIであることにもちろん変わりはなく、出力するものが異なります。
従来のAIでは、画像を入力することで画像を分類したり、画像の中の物体を特定したりします。また統計データや過去の売上データなどを入力すると、データを元に予測を行ったりします。
例えば、画像認識AIは犬と猫を区別することはできても、新しい動物の画像を創造することはできませんでした。また、自然言語処理AIは文章の感情分析や要約はできても、独自の文章を書くことはできませんでした。
これに対して生成AIでは、生成AIモデルに対して指示（プロンプト）を行うことで、新たな画像を生成したり、テキストを生成したりしてくれます。生成AIは「創造」という人間の最も高度な認知機能の一つを模倣し、実行することができます。
一般的に従来のAIは、決められた行為を自動化することに用いられます。一方、生成AIは、自動化でももちろん活用されますが、新たな創造（クリエイティブなど）を行うことが可能です。
また、より精度の高い回答を導き出すChain-of-Thoughtプロンプティングという手法も注目されています。
生成AIが創造する仕組み
生成AIの中核を成すのは、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の一種と、それを基盤としたChatGPTに代表されるLLM（大規模言語モデル）です。
ディープラーニング
ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いて、大量のデータから複雑なパターンを学習する技術です。従来の機械学習手法と比較して、ディープラーニングは特徴量の自動抽出が可能であり、より高度で抽象的な概念を学習することができます。
例えば、画像認識タスクにおいて、従来の機械学習手法では人間が手動で特徴量（エッジ、色合い、テクスチャなど）を設計する必要がありましたが、ディープラーニングでは画像データから直接これらの特徴を学習します。
ディープラーニングを使えば、人間が想定しなかった特徴や、より抽象的な概念（「猫らしさ」など）を捉えることが可能になりました。
生成AIは、ディープラーニングを用いて、人間が作成したコンテンツのデータセットからパターンと関係性を学習します。その後、学習したパターンを基に新しいコンテンツを生成します。
LLM（大規模言語モデル）
LLM（大規模言語モデル）は、ディープラーニングの考え方を自然言語処理に応用したものです。LLMは、膨大な量のテキストデータを学習することで、言語の構造、文脈、意味を理解し、人間のような自然な文章を生成することができます。
ChatGPTのGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズに代表されるLLMの特筆すべき点は、その「転移学習」能力です。事前学習（pre-training）と呼ばれる過程で、インターネット上の膨大なテキストデータから言語の一般的な構造や知識を学習します。
その後、特定のタスクに対してファインチューニング（fine-tuning）を行うことで、様々な応用が可能になります。
この仕組みにより、LLMは単なる言語モデルを超えて、質問応答、要約生成、翻訳、さらにはプログラミングコードの生成など、多岐にわたるタスクをこなすことができるのです。
関連記事：「AIの転移学習とは？ファインチューニングとの違い・仕組みやメリットを徹底解説！」
LLMのパラメータ規模は年々拡大しており、モデルの大規模化により、よりニュアンスに富んだ、文脈に応じた適切な応答が可能になっています。
最新の研究では、人間のフィードバックを取り入れた強化学習（RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback）や、より効率的な学習アルゴリズムの開発が進められています。
また、RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）と組み合わせることで、LLM自体が学習していない情報も踏まえた回答を生成することなどもでき、昨今注目が集まっています。
マルチモーダル
2023年後半頃からは、LLMが画像を認識したり、画像を生成することができるようになってきており、マルチモーダル化が進んでいますが、このように画像とテキストを扱えるようになったモデルをVLM（Vision and Language Model）とも呼びます。
マルチモーダルAIの将来についてはこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。
生成AIの主要モデル
生成AIでよく用いられる生成モデルは以下です。
| 生成AIモデル | 特徴 | 主に活用されている分野 |
|---|---|---|
| VAE（変分オートエンコーダ） | 画像生成モデルで、特定の傾向を持つ作品を学習し、その作風に近い新しいコンテンツを生成 | 複雑な工業製品の異常検知 Stable Diffusionでの画像生成 |
| GAN（Generative Adversarial Networks） | GeneratorとDiscriminatorという2つのネットワークを用いて高解像度の新しい画像を生成 | 入力画像を異なる画像に変換するi2i（Image to Image） |
| 拡散（Diffusion）モデル | GANの進化形とも言えるモデル 画像にノイズを付加→除去することで高解像度な画像生成が可能 | 高解像度な画像生成 |
| GPT | OpenAIが開発したLLM（大規模言語モデル） 2017年にGoogleが発表したディープラーニングモデルトランスフォーマー（Transformer）モデルが活用されている | ChatGPT |
関連記事：「生成AIの仕組みは？使われるモデル・得意・不得意タスク・活用注意点を徹底解説！」
生成AIが企業にもたらすメリットと活用例
生成AI（ジェネレーティブAI）は、ビジネスからクリエイティブな活動まで多くの分野で活用されています。生成AIができることとそのメリットについて詳しく解説します。
関連記事：「生成AIの活用事例・活用方法を業界別・職種別に紹介！」
新しいアイデアの創出
生成AIは、企業の戦略アイデアや、新しいデザイン、音楽、映像などを自動的に生成する能力があります。これにより、企業や個人は多様なアイデアを迅速かつ効率的に生み出すことが可能です。
生成AIは、単に新しいデザインや音楽、映像を生成するだけでなく、既存のクリエイティブな要素と組み合わせて、前例のないアイデアを生み出すこともできます。
例えば、AIが生成した音楽を基に、人間のアーティストがさらにアレンジを加えることで、新しい音楽ジャンルが生まれる可能性があります。
映画、ゲーム、アニメーションなどの分野では、生成AIがコンセプトアートの作成を支援しています。例えば、SF映画の未来都市の景観や、ファンタジーゲームのキャラクターデザインなど、想像上の世界を視覚化する際に、AIが多様なオプションを提示することでクリエイターの想像力を刺激し、制作プロセスを加速させています。
また、AIが生成したアート作品を展示し、人々がその場で自分好みのアートを生成できるインタラクティブな展示も可能です。
ファッション・アパレル業界でも生成AIの活用が進んでいます。
製品やサービスの自動開発
生成AIは顧客のフィードバックや要件を学習し、それに基づいて新製品や機能のアイデアを生成します。膨大な情報を処理し、傾向やパターンを抽出する能力があるため、新しい製品コンセプトや革新的なアイデアを提案することが可能です。
そして、生成AIを用いると、新しい製品やデザインのプロトタイプを素早く作成できます。これにより、開発プロセスが迅速化し、コストも削減されます。
製造業での生成AI活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。
設計業務の支援
生成AIは、設計業務において効率的な支援ツールとして活用されています。AIは膨大な設計データを学習し、過去の設計事例や最新のトレンドを基に、迅速かつ効率的に新しい設計案を生成することができます。
例えば、建築設計分野では、設計者がスケッチや3Dモデルを入力すると、AIが短時間で多様なデザイン案を生成します。これにより、顧客との意見交換がスムーズになり、設計プロセスの大幅な短縮と顧客満足度の向上を実現しています。
製造業においても、AIによる設計支援は大きな効果を発揮しています。AIが設計プロセスの各段階でデータ分析を行い、最適な設計案を提示することで、従来の手法よりも迅速な意思決定が可能となりました。
生成AIによる設計支援は、単に作業効率を向上させるだけでなく、人間では思いつかないようなデザインや構造を提案する可能性も秘めています。これにより、企業は市場競争力を強化し、より魅力的な製品やサービスを生み出すことができるのです。
関連記事：「設計書作成にAIは活用できる？仕組み・メリット・成功事例・注意点を徹底紹介！」
コンテンツの低コスト作成
生成AIによって、内製や外注でかかっていたコンテンツ・クリエイティブ作成コストを削減することができます。例えば、製品紹介動画のイラストやBGMを画像生成AIや音楽生成AIで作成することで、外注費や人件費を削減できます。
AIが生成したコンテンツは、データ分析に基づいて最適化することも可能で、ターゲット層により効果的に訴求することができます。そのため、複数のAIが生成した広告コンテンツを用いてABテストを行えば、低コストで最も効果的なコンテンツを選定可能です。
尚、本見出しの上部画像（ロボットがパソコンに向かっている画像）は、画像生成AIを活用して生成された画像です。
広告バナーなどクリエイティブ制作での画像生成AI活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。
自動応答チャットボットの構築
生成AI（特にLLM）を活用することで、顧客からの一般的な質問や問い合わせに対し、自動的に適切な応答を生成するチャットボットを構築できます。これにより、カスタマーサポートの効率が向上し、顧客満足度も高まります。
RAGと呼ばれる技術を用いて、企業独自の回答を生成するチャットボットの構築なども可能です。
他にも、バーチャルヒューマンと組み合わせることで、遠隔接客や教育、エンターテイメントなどの分野でも、人間とのやり取りに近い高度なユーザーエクスペリエンスを提供することが可能になります。
定型業務の効率化
生成AIは、定型業務を自動化する能力もあります。
例えば、会議の録音データを自動的に文字起こしする音声認識AIを活用することで、議事録作成の手間を省くことができます。その上で、会議の議事録を文字起こしするだけでなく、LLMによって、文字起こしの内容から重要なポイントやネクストアクション、宿題などを自動で抽出することも可能です。
また、月末の業績報告をAIが自動で作成し、次月の戦略に生かすことなどもできます。
顧客との関係強化
生成AIは、ユーザの好みやデータを学習し、個別に適したコンテンツや製品を生成することができます。これにより、顧客エンゲージメントが高まり、パーソナライズされたサービスが提供できます。
顧客データをリアルタイムで分析し、その人が求めるであろうサービスや商品を予測して提供することも可能です。顧客の購買履歴や好みに基づいて、AIが次に買うべき商品を提案できます。また、顧客が抱える問題をAIが予測し、解決策を提供することも可能です。これにより、顧客ロイヤルティが高まります。
プログラミングのコード生成とデバッグ
テキスト生成AIは、プログラミングのコード生成やデバッグも行えます。具体的なコードの内容を指示するだけで、高精度なコードが生成されます。
また、コードに問題がある場合、その誤りを指摘してくれるため、デバッグ作業も効率化されます。コード生成を支援する生成AIはCopilotと呼ばれ、Microsoft CopilotやGithub Copilotなどが有名です。
ロボットへの導入
生成AIを組み込んだロボットは、従来多かった識別系AIを搭載したロボットと比較して、より高度な自律性と適応性を備えています。
例えば、生成AIを搭載したロボットは、リアルタイムで環境を認識し、適切な行動を自律的に選択することが可能になります。これにより、工場や倉庫など動的な環境下でも、円滑に作業を遂行できます。
また、生成AIを搭載したロボットは、組み立て工程など複数の手順が必要な作業を、人間の介入なしで完了させることが可能になります。これにより、生産性の向上と人的エラーの削減が期待できます。
AI（多くは識別系）とロボットの組み合わせ活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。
データ分析の支援
生成AIを活用したデータ分析ツールにより、大量のデータから洞察を抽出するプロセスが効率化されています。これにより、データアナリストはより戦略的な分析や、マーケティングへの活用、ビジネス上の重要な意思決定支援に集中できるようになっています。
人事・採用プロセスの効率化
生成AIを活用した採用支援ツールにより、応募書類の初期スクリーニングや、候補者とのマッチング分析が効率化されています。これにより、人事担当者は、より質の高い面接や、戦略的な人材配置に注力できるようになっています。
法務文書作成の支援
契約書や法的文書の下書き作成に生成AIを活用することで、法務プロセスの効率化が進んでいます。これにより、法務担当者は、より複雑な法的問題の解決や、戦略的な法務アドバイスに時間を割けるようになっています。
音楽制作と作曲
AIを活用した作曲ツールにより、ミュージシャンやプロデューサーは新しいメロディやリズムパターンを素早く生成し、実験することができます。例えば、OpenAIのJukeboxのような技術は、既存の音楽スタイルを学習し、新しい楽曲のアイデアを提案します。
文学と脚本執筆
小説家や脚本家は、生成AIを使ってストーリーのアウトラインを生成したり、キャラクターの対話を作成したりすることができます。例えば、GPT-3のようなモデルを使用して、物語の展開のアイデアを得たり、異なるスタイルでの文章の書き換えを試みたりすることが可能です。
グラフィックデザインとレイアウト
AIツールを使用することで、デザイナーは多様なレイアウトオプションを素早く生成し、評価することができます。例えば、ウェブサイトのデザインやパンフレットのレイアウトなど、AIが基本的なデザイン案を提示し、デザイナーがそれをベースに洗練させていくというワークフローが可能になっています。
映像編集と後処理
映像制作の分野では、AIが編集プロセスを支援しています。例えば、自動カラーグレーディング、ノイズ除去、解像度の向上など、時間のかかる後処理作業をAIが効率化しています。編集者はより創造的な側面に集中できるようになっています。
企業が生成AIを安全に活用するための注意点
生成AIの潜在能力を最大限に活かしつつ、リスクを最小限に抑えるためには、適切な利用方法と注意点を理解することが重要です。
生成AIには不得意分野もある
生成AIは、膨大なデータから学習したパターンや関係性を基にコンテンツを生成するため、人間の能力や感性に関連する以下のような領域では、まだ十分な性能を発揮できていません。
- 主観的評価や感情の理解・表現：美しさや感動など、主観的な価値判断が必要な芸術作品の評価や感情の理解・表現に関して人間の感性には及びません。
- 五感の活用：におい、味、触感など、五感から得られる情報を直接処理することが難しい
- 独創性のある生成：学習したデータの範囲を大きく超えた、全く新しいコンセプトを生み出すことは困難
- 長期記憶と推論：過去の経験を長期的に記憶し、それを基に推論することは困難
- 曖昧な物事の理解：文脈に応じて解釈が変化するようなニュアンスを理解することは困難
- 直感、倫理的・道徳的な意思決定
ただし、生成AIの研究は急速に進歩しており、将来的にはこれらの不得意分野でも、生成AIと人間が協力することで新たな可能性が開かれるかもしれません。
ハルシネーション：AIがもっともらしく嘘をつく問題
ハルシネーションは、AIが生成する内容に誤った情報を含む現象です。これは、AIが学習データから得たパターンや知識を基に、もっともらしいが誤った情報を生成することがあります。
ハルシネーション問題は、特に事実性や正確性が求められる分野で重大な影響を及ぼします。ハルシネーションを軽減するためには、AIの学習データの品質を向上させたり、生成された内容を人間が検証するプロセスを導入することが重要です。
関連記事：「生成AI、LLMのハルシネーションとは？原因は？リスクを抑える方法を徹底解説！」
再現性と品質の安定性
生成AIは、ランダム性を含むアルゴリズムを用いて新しいコンテンツを生成します。これにより、同じ入力に対しても異なる結果が得られることがあります。この再現性の低さは、特に一貫した品質が求められる企業での利用において問題となります。
再現性を向上させるためには、AIのパラメータ調整や、生成プロセスにおける制御手法の導入が必要です。
データバイアスで社会的偏見を増幅
AIは学習データに含まれる偏見や不平等を無意識に学習し、それを生成内容に反映してしまいます。これにより、社会的偏見が増幅される可能性があります。
データバイアスを軽減するためには、多様な視点を持つデータを用意し、AIの出力を常に監視することが重要です。
ディープフェイクなどの倫理的問題
ディープフェイク技術は、AIを用いて現実の人物の顔や声を模倣し、動画や音声に組み込むことができます。この技術は、娯楽や教育分野での利用が期待されていますが、同時に誤情報やプライバシー侵害のリスクも存在します。
ディープフェイクの倫理的問題に対処するためには、技術の適切な利用ガイドラインや法的枠組みの整備が必要です。
関連記事：「ディープフェイクとは？問題点・課題・ビジネス利用方法、使われるAI技術徹底解説！」
プライバシー保護と著作権の問題
生成AIは、他人のプライバシーや著作権を侵害する可能性があります。特に、生成画像が特定の個人や作品を模倣している場合、法的問題が生じる可能性があります。
プライバシー保護と著作権の問題に対処するためには、生成AIの利用においてデータの適切な管理や法的基準の遵守が重要です。
企業が生成AIを導入する際には、以下のようにコンプライアンスの観点から慎重なアプローチが必要です。
| 対策ポイント | 対策内容 |
|---|---|
| 法令遵守 |
|
| 倫理ガイドライン |
|
| 透明性の確保 |
|
生成AIの導入にあたってコンサルを依頼するメリット、コンサルの選び方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。
生成AIで欠かせないセキュリティ対策
企業が生成AIを導入する際には、以下のようにセキュリティの観点から慎重なアプローチが必要です。
| 対策ポイント | 対策内容 |
|---|---|
| データ保護 |
|
| モデルセキュリティ |
|
| システム監視 |
|
| インシデント対応計画 |
|
| バックアッププラン |
|
関連記事：「生成AIガイドラインとは？必ず記載すべき項目は？重要性・作成方法を徹底解説！」
生成AIの未来展望
生成AIの急速な発展は、技術的な進歩だけでなく、社会全体に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。ここでは、生成AIの未来展望について、技術的な進化の方向性と、それに伴う社会変革の予測を詳しく解説します。
量子コンピューティングとの融合
量子コンピューティングは、量子力学の原理を利用して計算を行う新しいコンピュータ技術です。従来のコンピュータがビット（0または1）を用いて情報を処理するのに対し、量子コンピュータは量子ビット（キュービット）を使用します。
量子コンピューティングにより、複雑な問題の高速解決が可能になり、AIモデルの学習や推論が大幅に加速するでしょう。より大規模で精密なシミュレーションが実現し、科学研究や創薬などの分野で革新的な成果が期待されます。
例えば、金融工学では複雑な金融モデルのリアルタイム解析や、より精度の高いリスク評価が可能になるかもしれません。
AGI（汎用人工知能）、ASIの可能性
AGI（Artificial General Intelligence、汎用人工知能）は、人間のように多様なタスクを柔軟にこなし、自律的に学習・適応できる AI システムを指します。
ASIは、汎用性を備えたAGIをさらに超えた技術です。単に汎用的な知能を持つだけでなく、自己改良を繰り返し行い、短期間で知識や能力を飛躍的に向上させることが可能です。
現在の生成 AI からAGIへの発展は、AI研究の大きな目標の一つですが、同時に多くの課題と議論を含んでいます。現在の生成AIとAGIの違いには以下があります。
| 違い | 現在の生成AI | AGI |
|---|---|---|
| タスク特化型 vs 汎用性 | 特定のタスク（文章生成、画像生成など）に特化 | 多様なタスクを人間のような柔軟性で遂行可能 |
| 学習と適応 | 事前学習したデータの範囲内で機能 | 新しい状況に自律的に学習・適応する能力を持つ |
| 推論と創造性 | パターン認識と統計的生成が中心 | 抽象的思考、因果推論、真の創造性を持つ |
AGIの実現は、人類にとって大きな転換点となる可能性を秘めています。AGIへの道のりは長く複雑ですが、その過程で得られる知見と技術は、現在のAIシステムの改善と、人間の知能や意識の理解に大きく貢献すると期待されています。
さらに、こうしたAGIはAIエージェントとして自律的に意思決定や課題解決を行い、人間が従来費やしていた時間を節約し、新たなイノベーション創出に寄与する可能性があります。
生成AIアプリ開発の普及
生成AI技術の進化と開発環境の整備により、今後生成AIを活用したアプリケーション開発が急速に広がると予想されます。Difyのようなオープンソースプラットフォームにより、プログラミング経験がなくても生成AIアプリを開発可能になっています。
そのため、企画者やデザイナーなど、幅広い人材がAIアプリ開発に参画しています。AIによるコード自動生成技術の精度向上により、開発者の作業時間短縮と品質向上も実現しています。
金融、医療、教育など、専門知識を要する分野でのAIアプリ開発が加速しています。
生成AIに代替される可能性のある職種
生成AIの急速な発展は、労働市場に大きな変革をもたらしています。一方で特定の職種の代替や変容を引き起こし、他方で新たな職業を生み出す可能性があります。この複雑な影響を詳細に見ていきましょう。
以下の職種では、AIが人間の作業を部分的または全面的に代替する可能性があります。
- コピーライター、翻訳者、技術文書作成者
- 基本的な記事やレポートのライター
- グラフィックデザイナー：特に定型的なデザイン
- ウェブデザイナー：テンプレート的な作業
- プログラマー：基本的なコーディング作業
- カスタマーサービス：一次対応や簡単な問い合わせ処理
- データ分析：基本的なデータ集計や分析レポート作成
- 法務：契約書の下書きや文書のレビュー
生成AIによって変容が予想される職種
以下の職種では、AIとの協働により、より高度で専門的な業務にシフトすることが予想されます。
- ジャーナリスト：AIによる情報収集・整理
- 教育者：AIを活用した個別最適化学習の支援者としての役割
- 医療従事者：AI診断支援ツールを活用した高度な診断と治療
- 金融アドバイザー：AIによる市場分析
生成AIに関して新たに生まれる可能性のある職業
- AIプロンプトエンジニア：生成AIから最適な結果を引き出すためのプロンプト設計専門家
- AI倫理コンサルタント：AIの倫理的利用や公平性の確保を指導する専門家
- AIトレーナー/データキュレーター：AIモデルの学習データを選別・最適化する専門家
- AIシステム監査員：AIシステムの出力や決定を監査・検証する専門家
- AIアーティスト：AIと協働して高度なクリエイティブ作品を生み出す専門家
代表的な生成AIツール・サービス
テキスト生成、画像生成、動画生成、音楽生成、３Dモデル生成など生成対象別の代表的ツールについて説明します。
この記事では一覧で説明していますが、各ツールの詳細はこちらで説明しています。
テキスト生成AI（LLM/対話型AI）
ChatGPTを始めとする、人気のテキスト生成AI（LLM/対話型AI）には以下があります。
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| ChatGPT |
|
| Claude |
|
| Gemini（旧：Bard） |
|
| Microsoft Copilot |
|
| Grok |
|
| DeepSeek-R1 |
|
| Notion AI |
|
画像生成AI
画像生成AIの種類は非常に数多くあります。画像分野の生成AIの代表的なサービスには以下があります。
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| Stable Diffusion |
|
| Midjourney |
|
| DALL·E 3 |
|
| Google Imagen |
|
| Canva AI |
|
| Recraft V3 |
|
プログラミングコード生成AI
コード生成AIの代表的なサービスには以下があります。
関連記事：「コード生成AIとは？企業ユースにおすすめのサービスでプログラミングを効率化！」
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| GitHub Copilot |
|
| Code Llama |
|
| Amazon Q Developer |
|
| Colab AI |
|
| Hugging Face |
|
動画生成AI
動画を生成したり編集したりできる生成AIの代表的なサービスには以下があります。この記事で紹介しきれなかった最新動画生成AIツールをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| Runway Gen-2 |
|
| Sora |
|
| Vrew |
|
| Adobe Premiere Pro |
|
| HeyGen |
|
動画生成で非常に重要な役割を持つ音声合成について、こちらで詳しく解説しています。
音声・音楽生成AI
音声や音楽の生成に特化したAIの種類は数多くあります。代表的なサービスについて説明します。
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| Coqui |
|
| ElevenLabs |
|
| Amazon Polly |
|
| Suno AI |
|
| Loudly |
|
3Dモデル生成AI
AIの3Dモデル生成は、自動的に3Dモデルを作成する技術です。これまで、3Dモデリングは専門知識と高度なスキルを必要とする作業でしたが、生成AIの進化により初心者でも3Dモデルを活用できるようになりました。注目のサービスについて説明します。
関連記事：「AIでの3Dモデル自動生成は何ができる？企業でも使えるおすすめツール徹底解説！」
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| Adobe Firefly |
|
| Luma AI |
|
| Wonder Studio |
|
| Kaedim |
|
| CGTrader |
|
その他のユニークな生成AIサービス
他にも、プレゼンテーションの生成や都市モデルの生成など、特殊分野に特化した生成AIの種類は数多くあります。
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| Gamma AI（資料作成AI） |
|
| Beautiful AI |
|
| NovelAI |
|
| CityDreamer |
|
| Numerous.ai |
|
| v0 |
|
尚、生成AIはインターフェースを利用して活用することもできますが、APIを提供しているサービスも多くあります。生成AI APIを提供している主要サービスをこちらで解説していますので、ご参考ください。
AI Marketでは、
生成AIについてよくある質問まとめ
- 生成AIとは？
ジェネレーティブAI（Generative AI）は、日本語では「生成系AI」や「生成AI」と呼ばれ、文字通りAIが生成する技術を指します。さまざまなコンテンツやモノのデータを学習し、その学習データを用いた機械学習の手法を用います。詳しくはこちらにジャンプ。
- 生成AIと従来のAIの主な違いは何ですか？
生成AIと従来のAIの主な違いは、以下のようにまとめられます：
- 機能：従来のAIは主にパターン認識や分類タスクに特化していましたが、生成AIは新しいコンテンツ（テキスト、画像、音声など）を創造することができます。
- 柔軟性：生成AIはより柔軟で創造的なタスクをこなすことができ、人間のような自然な出力を生成できます。
- 学習方法：生成AIは大規模な事前学習モデルを基盤とし、少量のデータでも新しいタスクに適応できる転移学習能力を持っています。
- 応用範囲：生成AIは、コンテンツ制作、対話システム、創造的タスクなど、より広範な分野で活用されています。
この違いにより、生成AIはより人間に近い形で情報を処理し、新しい価値を創造する可能性を持っています。ただし、両者は相互に補完的な関係にあり、多くのAIシステムでは両方の特性が組み合わされています。
- 小規模な企業やスタートアップでも生成AIを活用することはできますか？
はい、小規模な企業やスタートアップでも生成AIを活用することは十分に可能です。以下のような方法があります：
- クラウドベースのAIサービスの利用：大手テクノロジー企業が提供するAI APIやプラットフォームを利用することで、初期投資を抑えつつ高度なAI機能を活用できます。
- オープンソースモデルの活用：公開されている事前学習モデルを利用し、自社のニーズに合わせてファインチューニングすることができます。
- 特定のタスクに特化した導入：全社的な導入ではなく、マーケティング文章の生成や顧客サポートなど、特定の業務に絞って導入を始めることができます。
- AIaaS（AI as a Service）の活用：サブスクリプション型のAIサービスを利用することで、柔軟かつコスト効率的に導入できます。
- 外部専門家との協力：AI専門のコンサルタントや開発者と協力することで、効率的な導入が可能です。
重要なのは、自社のニーズと予算に合わせて適切な導入方法を選択し、段階的に拡大していくアプローチです。また、AIの限界を理解し、人間の創造性や判断力と組み合わせて活用することが成功の鍵となります。
まとめ
本記事では、生成AIの基本概念から最新の動向、そして実践的な活用方法まで、幅広く解説してきました。代表的なAIサービスによって、仕組みは少しずつ異なります。生成AIは、私たちの社会や産業に革命的な変化をもたらす可能性を秘めた強力な技術です。
効果的に生成AIを活用するためには、技術の特性と限界を正確に理解し、適切な導入戦略を立てることが重要です。また、AI倫理の考慮、人間の役割の再定義、継続的な学習と適応など、技術面だけでなく組織や社会の側面からのアプローチも不可欠です。
最も重要なのは、生成AIを人間の創造性や判断力を補完し、拡張するツールとして活用することです。
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