最終更新日：2024-04-26

生成AIとは何かが5分でわかる！種類・仕組み・使い方・代表的29ツール徹底解説！

画像やテキストなどあらゆるコンテンツを生成・出力することができる「ジェネレーティブAI（生成AI）」。プロンプトと呼ばれるAIへの指示で、文書や画像、音声や動画まで生成が可能です。

2022年後半から急速に注目を浴びているChatGPTは、生成AIを代表するサービスのひとつです。こちらでChatGPTの仕組み、活用事例を詳しく説明しています。

既に単なる個人の趣味利用の域を超えて、企業における既知のコスト構造を激変させ、しかも新たな利益を生み出す新規事業が埋まる宝の山として多くの経営者や起業家の注目を浴びています。

この記事では、生成AIとは何か、何ができるのか？導入するメリットや代表的ツールについて詳しく説明します。

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1 生成AIとは？
2 生成AIとAIの違い
3 生成AIで生成できるコンテンツの種類
- 3.1 次はマルチモーダルの生成AI
4 生成AIの仕組み・用いられる生成モデル
5 生成AIの活用例9選
6 テキスト生成AI（LLM/対話型AI）の代表的サービス5選
7 画像生成AI代表的サービス7選
8 動画生成AI代表的サービス8選
9 音声生成AI代表的サービス3選
10 音楽生成AI代表的サービス2選
11 その他のユニークな生成AIサービス
12 生成AIの注意点
13 生成AIについてよくある質問まとめ
14 まとめ

生成AIとは？

ジェネレーティブ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が文章や画像などのコンテンツを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。

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。

生成AIとAIの違い

生成AIとは、これまでのAIと違うのか、という疑問を持たれている方もいらっしゃるかもしれません。

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。

生成AIとAIの違いを簡単に説明すると、従来のAIは入力された対象を識別するのに対し、生成AIは新たなコンテンツを生成する、という違いになります。

具体的には、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。

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。

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、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）を行うために用いられます。

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。

文章
音声
音楽
画像
動画
ゲーム
アプリ
サイト
プログラムコード
構造化データ

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。

画像生成AIの仕組みについてもっと詳しく知りたい方は、以下の記事を参照してください。

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で生成できるコンテンツの種類

次はマルチモーダルの生成AI

次のスタンダードになるであろう技術が、テキスト・画像・音声・動画など複数の種類のデータを一度に処理できるマルチモーダルAIです。マルチモーダルAIは、さまざまな種類の情報を利用して高度な判断ができるため、一般的なAIでは対応できないようなタスク処理が可能と期待されています。

マルチモーダルAIは人間の脳の働きにより近い、さまざまな異なる種類の情報（モーダル）を同時処理して解析できるAIです。生成AIで取り込んだ画像や動画を認識した上で拡張して小説化したり、画像内の人物をテキストの指示（プロンプト）を元に動画で自由に動かすことができるマルチモーダルな生成AIが主流になっています。

日本でも多くの企業で開発が進められ、今後よりマルチモーダルAIは身近な存在となるでしょう。

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の仕組み・用いられる生成モデル

生成AIは、機械学習（ML）・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。

一般的には教師あり学習が用いられ、人間が作成したコンテンツとそれに対応するラベルがモデルに供給されます。

よく用いられる生成モデルは以下です。

VAE（変分オートエンコーダ）

VAEは、ディープラーニングを活用した画像生成モデルで、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します。VAEは特に、複雑な工業製品の異常検知などにも利用されています。

VAEの生成プロセスは以下です。

学習用データをAIに供給
AIがデータから特徴を学習
学習した特徴から新しいコンテンツを生成
生成したコンテンツをユーザーに提供

Stable Diffusionでの画像生成などでも利用されています。

GAN（Generative Adversarial Networks）

GANは、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します。

GANの生成プロセスは以下です。

ランダムなノイズからGeneratorを生成
学習用の正しいデータ（Discriminator）を用意
GeneratorとDiscriminatorを比較し、精度を高める
高精度な画像を出力

拡散（Diffusion）モデル

拡散モデルは、GANの進化形とも言えるモデルで、高解像度な画像生成が可能です。

拡散モデルの生成プロセスは以下です。

学習用の画像にノイズを付加
ノイズを除去し、元の画像を復元
上記プロセスを繰り返し、高精度な画像を生成

これまで、画像生成にはGANが用いられることが主流でしたが、拡散モデルの登場により、現在はより精度の高い画像を生成することが可能な拡散モデルが主流となっています。

GPT

GPT（GPT-3やGPT-4）は、OpenAIが開発したLLM（大規模言語モデル）です。特にGPT-4は、GPT-3を大きく凌駕する性能を持ち、非常に高精度なテキスト生成が可能です。

GPTとは、Generative Pre-trained Transformerの略で、生成領域で利用される事前学習されたトランスフォーマー、という意味になります。トランスフォーマー（Transformer）モデルは、2017年にGoogleが発表したディープラーニングモデルで、多くのLLMの基盤となっています。

GPT-3とGPT-4の生成プロセス

ユーザーが質問を入力
AIが質問内容を解析し、最適な回答を生成
回答をユーザーに提供

生成AIの活用例9選

生成AIの活用例

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。

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。

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。

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。

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。

コンテンツのローコスト作成

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。季節やイベントに応じて自動的にコンテンツを生成・更新することもできます。

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。

早期のプロトタイプ作成

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。

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。

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、特にChatGPTなどは、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。

テキスト生成AI（LLM/対話型AI）の代表的サービス5選

市場に出回っているテキストを生成するAI（LLM/対話型AI）には以下があります。それぞれのサービスについて説明します。

ChatGPT

ChatGPT（チャットジーピーティー）は、米国OpenAI社が公開したLLM（大規模言語モデル）を活用する対話型AIシステムです。

ChatGPTは、実際の人間と会話しているようなリアルな会話文を生成できます。また、それまでの会話からどのような情報がほしいのかを推測し返答することもでき、本当に人と話しているような自然なやり取りができるのが特徴です。

企業がChatGPTを活用する際に、APIを使用してChatGPTを統合することも可能です。API（Application Programming Interface）は、異なるシステム間で情報をやり取りするための仕組みで、ChatGPTのAPIを利用することで、企業は独自のアプリケーションやサービスに対話的な機能を追加することができます。

ChatGPTのAPI（GPT-3.5やGPT-4）は、OpenAIの提供するAPIの他、Microsoftの提供するAzure OpenAI Serviceから利用が可能です。

ChatGPTのAPIの仕組み、活用方法手順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。

ChatGPTの特徴

高度な対話能力：自然で違和感のない対話が可能
速い進化：GPT-3.5やGPT-4など複数のモデルに対応し進化スピードが速い
マルチモーダル対応：ウェブブラウジング機能や画像認識、画像生成などマルチモーダルに対応

また、ChatGPTは文章を生成するだけでなく、画像を生成することも可能なマルチモーダルAIでもあります。

Claude

ClaudeはAnthropicというAIスタートアップによって開発されたLLM（大規模言語モデル）です。Anthropicは元OpenAIのエグゼクティブによって設立され、2021年にローンチされました。Claudeはその第二世代としてClaude 2がリリースされており、特に米国と英国で公開されています。このモデルは、JasperやSourcegraphなどの企業がすでに試用しています。

Claude 2は、文書検索、要約、コーディング、特定のトピックに関する質問の回答など、多くの機能を持っています。また、Claude 2は、法学部の多肢選択問題で76.5%、米国医師資格試験で合格するレベルの能力を持っています。さらに、Pythonのコーディングテストで71.2%のスコアを記録しています。

Claudeをシステム構築で活用したい際は、AWSの提供する生成AI開発プラットフォームであるAmazon BedrockからAPIが利用可能です。

Claudeの特徴

高度な自然言語処理能力：法学部の試験や医師資格試験に合格するレベル
安全性：内部評価でClaude 1.3よりも2倍安全な回答を提供
柔軟性：JSON、XML、YAML、マークダウン形式で正確に出力可能

Claude2の使い方、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。

また、2024年には、Claude 3も発表しています。Claude 3からは画像やPDFをアップロードできるようになっており、ChatGPT同様、マルチモーダルAIになっています。

Gemini（旧：Bard）

Gemini（旧：Bard）はGoogleが開発したLLM（大規模言語モデル）を搭載した対話型AIで、自然言語処理と機械学習を使用して人間のような会話をシミュレートしています。元々LaMDAというLLM（大規模言語モデル）を採用にしていましたが、PaLM 2に切り替わり、そして2024年からはLLMとしてのGeminiに切り替えられています。

Geminiとは？どんな種類があるか？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。

Bardのローンチは多少トラブルがあり、特にJames Webb Space Telescope（JWST）に関する誤った情報を提供するなどの問題が報告されました。Google CEOのSundar Pichaiは、BardをChatGPTやBing Chatと比較して「強化されたCivic」と評しています。

GeminiをAPIで活用したい際は、Googleの提供するVertex AI経由で利用が可能です。

Gemini（旧：Bard）の特徴

自然言語処理: 人間のような会話をシミュレートする能力。
技術の進化: 元々LaMDAを基にしていましたが、現在はGeminiに切り替えられています。
マルチモーダル対応：テキスト生成だけでなく、画像の認識や生成なども可能なマルチモーダル対応

Google Bardの使い方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。

Microsoft Copilot（旧：Bing Chat）

Microsoft Copilot（旧：Bing Chat）はMicrosoftが開発した対話型AIで、LLMにはGPTを採用しています。このサービスは、2023年5月22日に多くの機能を追加し、6月2日には1日あたりのチャット数とターン数の制限を拡大しました。

また、Microsoft Copilot（旧：Bing Chat Enterprise）ソリューションがリリースされ、テキストと画像の両方を受け入れるようになりました。8月25日にはGoogle Chromeにも対応し、EdgeブラウザやBingモバイルアプリ以外でも利用できるようになるなど、進化を続けています。

費用に関しては、Microsoft 365 E3, E5, Business Standardプランには追加費用なしで含まれています。

Microsoft Copilot（旧：Bing Chat）の特徴

マルチモーダル対応：テキストと画像の両方を受け入れるマルチモーダル対応
プラットフォーム対応：Google Chrome、Edgeブラウザ、Bingモバイルアプリで利用可能
エンタープライズソリューション：Microsoft Copilot（旧：Bing Chat Enterprise）がMicrosoft 365の一部として提供

Microsoft Copilot（旧：Bing Chat）の詳細はこちらをご参照ください。

Notion AI

Notion AIは、Notion Labs, Inc.によって提供されるAI機能を備えたプロダクティビティツールです。このツールは、特に文書作成やプロジェクト管理に関連する作業を効率化する目的で設計されています。Notion AIは、多言語対応であり、社内外向けの文章作成に特に適しています。

このツールは、特に多くの文書やプロジェクトを管理する必要がある企業にとって、作業効率と品質を大幅に向上させる可能性があります。

Notion AIの特徴

多言語対応: 社内外でのコミュニケーションを円滑にする。
効率的な文書作成: AIを活用して、要約、アクションアイテム、洞察を自動生成。
柔軟な価格設定: 月額$10で始められ、年間契約で20%割引が適用される。

画像生成AI代表的サービス7選

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。それぞれのサービスについて説明します。

Stable Diffusion

「Stable Diffusion（ステイブル・ディフュージョン）」は、2022年にスタートアップ企業Stability AIが公開した画像生成AIです。画像生成のAIサービスとして特に有名で、高性能で写実的な表現が得意です。オープンソースでモデルを公開し、誰でもモデルをカスタマイズできるようにしたことから、画像生成AIが注目されるきっかけとなったサービスとしても有名です。

ユーザーが生成したい画像の詳細なイメージを英語の単語でテキスト入力すると、そのプロンプトが解析され、それに基づいて画像が生成されます。プロンプトが具体的であればあるほど、より精度の高い画像が生成されます。

「潜在拡散モデル」と呼ばれる種類の深層生成型ニューラルネットワークで、そのコードとモデルの重みは公開されており、少なくとも8GBのVRAMを備えた比較的手頃なGPUを搭載した一般的なコンピュータハードウェアで動作します。

もしプログラミング言語Pythonの知識があり、PCのスペック要件を満たしているなら、ローカル環境での利用も可能です。企業が自社のビジネスにおいて独自の視覚的な表現を生み出すための強力なツールとなるでしょう。

Stable Diffusionは、テキストからのプロンプトに基づいて詳細なイメージを生成するだけでなく、他のタスクにも適用可能で、その例としては画像の欠損部分を補完するインペインティング、部分画像を拡張するアウトペインティング、テキストプロンプトに基づいた画像から画像への翻訳などがあります。

Stable Diffusionの仕組み、メリット、事業に導入する際の注意点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。

Midjourney

「Midjourney（ミッドジャーニー）」は、テキストから画像を作成するAIモデルです。人気チャットサービスDiscord上で利用できるようになっており、プロンプトを入力すると、AIが画像を生成します。サンフランシスコに本拠地を置くMidjourneyが提供する生成AIサービスです。誰でも利用可能で、簡単にすぐに画像が生成できるため人気を集めています。

Midjourneyでは、Discordを使用してプロンプトを入力すると4つの画像を返してくれます。ユーザーはその中から採用、または再修正のベースとなる画像を選ぶことができます。

Midjourneyは、以下のような様々な機能を持っています。

高解像度化
幻想的なイラストやアニメ風イラスト（Nijijourney）の生成
生成画像のトーンやスタイルの調整
画像の中にテキストを出力することも可能（v6以降）

上記機能を使えば、スタイルや構図が似たイラストの出力も可能です。Midjourneyは商用利用も可能で、無料プランと有料プランが用意されていましたが、2024年現在は有料プランのみとなっています。

DALL·E 3

「DALL·E （ダリ）」は、ChatGPTの運営元でもあるOpenAIが発表した画像生成のAIモデルです。ウェブサービスとして利用可能で、ブラウザがあればPC、タブレット、スマートフォンから利用できます。

2022年4月に発表されたDALL·E 2は、テキストから高精細な画像の生成が可能です。ユーザーからのテキストでのプロンプトに基づいて、写実的な画像やアニメ風、絵画風などあらゆる作風の画像が作成可能です。

DALL·E 2は、2021年1月に発表されたDALL・Eの後継モデルです。当初は研究者と専門家のみに公開されていましたが、2022年7月に一般公開されました。現在は誰でも使用が可能で、商用利用も許可されています。生成された画像の一部は編集できるため、画像の背景の変更やうまく生成できなかった部分の修復が可能です。

DALL·E 3は、2023年9月20日にOpenAIが公開した画像生成AIです。DALL·E 2の次期版として登場しました。ChatGPTに組み込まれており、自然言語（テキスト）の情報を基に画像を生成できます。

DALL·E 3は「ダリ・スリー」と読みます。Microsoft Copilot（旧Bing chat）やChatGPT内で利用可能です。

Google Imagen

Google Imagenとは？DALL･E 3・Stable Diffusionよりすごい？商用利用・安全性を徹底解説！

Google ImagenはGoogleが開発している画像生成AIです。2023年12月にImagen 2をリリースし、Googleの提供するVertex AI上で利用できます。現在は主にデベロッパー向けに公開しており、一部の機能が制限された状態です。

Google Imagenの言語理解が優れている理由は、画像生成する過程でテキストをエンコーディングする（テキストなどをコンピュータが読み取れるように変換する）工程に注目したことにあります。この工程で、学習済みのLLMのサイズを活用したことでより複雑な文章でも文脈を読み取ることが可能になりました。より高精度でテキストから内容を反映した画像生成を可能にしています。

Google Imagenは、数多い画像生成AIサービスの中でも高精度な画像生成と言語理解のレベルが非常に高いことで注目されています。Imagen 2はImagenよりも画質がさらに良くなり、さまざまな機能も追加されました。

Canva AI「Text to Image」

Canva AI「Text to Image」は、Canva社によって提供されるAI画像生成ツールです。Canvaはマーケティング、広告、ソーシャルメディア戦略などで活用できる多機能なツールです。そのCanva内の画像生成AI機能を活用することで、テキストプロンプトを使用して、独自の画像やアートを生成することができます。サービスは2022年11月10日に公開されました。

費用に関しては、基本的な機能は無料で利用できますが、プレミアム機能を利用するには有料プランに登録する必要があります。

このツールは、特にクリエイティブな分野で働く企業や個人にとって、新しい表現方法を提供し、作業の効率と品質を大幅に向上させてくれるツールとして人気です。

Canva AI「Text to Image」の特徴

簡単な操作: テキストプロンプトを入力するだけで、独自の画像やアートを生成。
多機能性: マーケティング、広告、ソーシャルメディアなど、多くの用途で利用可能。
費用対効果: 基本的な機能は無料で、プレミアム機能には追加料金がかかる。

starryai

starryaiは、2021年に設立されたNew York Cityに拠点を置く企業が運営するAIアート生成アプリです。このツールは、テキストプロンプトを入力するだけで、そのAIがあなたの言葉を芸術作品に変換します。特に、高度な技術、旅行とホスピタリティテクノロジー、メディアとエンターテイメントの市場セグメントでB2Cスペースでサービスを提供しています。

基本的な機能は無料で、追加のプレミアム機能には費用がかかる可能性があります。

このツールは、特にクリエイティブな分野で働く企業や個人にとって、新しい表現方法を提供し、作業の効率と品質を大幅に向上させる可能性があります。

starryaiの特徴

簡単な操作: テキストプロンプトを入力するだけで、AIが芸術作品を生成。
多様な用途: 高度な技術、旅行とホスピタリティ、メディアとエンターテイメントなど、多くの市場で活用可能。
費用対効果: 基本的な機能は無料で、プレミアム機能には追加料金がかかる可能性がある。

Adobe Photoshop

Adobe Photoshopは、画像編集の業界標準ソフトウェアとして広く知られていますが、最新のバージョンではAdobe FireflyとよばれるAdobeの構築した生成AI機能が注目を集めています。特に、Generative Fill（生成塗りつぶし）とGenerative Expand（生成拡張）という二つの生成AIツールが搭載されています。

これらのツールは、単純なテキストプロンプトを使用して、高度な画像編集を行うことができます。例えば、テキストプロンプトで「空に夕日を追加」と入力するだけで、既存の画像に対して、AIが自動的にリアルな夕日を背景に追加します。

また、例えば正方形で作成した画像を16:9のサイズに拡張するため、作られていないデザインを自動で生成することなども可能です。

このように、Photoshopの生成AI機能は、従来のデザイナーによる手作業による編集作業を大幅に短縮し、より創造的な作業を可能にしています。

費用に関しては、基本プランが月額20.99ドルで、学生と教師向けには60%以上の割引が適用されます。

Adobe Photoshopの特徴（生成AI機能メイン）

Generative Fill（生成塗りつぶし）: テキストプロンプトを使用して、画像に新しい要素を追加や拡張ができます。
Generative Expand（生成拡張）: テキストプロンプトで指示を出すことで、既存の画像要素を自然に拡張することが可能。
高度な自動編集: 生成AI機能により、従来時間がかかっていた編集作業を大幅に高速化。

NovelAI

NovelAIは、アメリカのAnlatan社が開発・提供している、短いテキストから画像をAIで生成できるサービスです。とくに高精度なアニメ風のイラストを生成できることで注目されています。2023年11月には新しいAIモデルである「NovelAI Diffusion Anime V3」がリリースされました。

NovelAI Diffusion Anime V3では、一般的な拡散モデル（ディフュージョンモデル）を改良したデノイジング拡散確率モデル（Denoising Diffusion Probabilistic Models、DDPM）を使用することで、NovelAIは高解像度の画像生成を可能にし、細部に至るまで精密なイラストを作成することができます。

NovelAIの使い方、料金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。

動画生成AI代表的サービス8選

動画生成のジェネレーティブAI代表的サービス
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。それぞれのサービスについて説明します。

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。

Runway Gen-2

Runway Gen-2は、Runway AI, Inc.によって開発された動画生成AIツールです。このプラットフォームは、テキストから動画を生成することができ、特にマーケティング、教育、エンターテイメントなどの多様な用途に適しています。Runway自体は2023年現在も活発に研究と開発を行っており、Gen-2はその最新の成果の一つです。

Runway Gen-2は、特に動画コンテンツを多用する企業や個人にとって、新しい表現方法を提供し、作業の効率と品質を大幅に向上させる可能性があります。

Runway Gen-2の特徴

テキストから動画: テキストを用いて、オリジナルの動画を生成する。
高度な設定: ユーザーは動画の解像度やフレームレートなど、多くの設定を調整できます。
クラウドベース: どこからでもアクセス可能で、リアルタイムでのコラボレーションも容易です。

Sora

Soraは、OpenAIによって2024年2月に発表された動画生成AIです。これまでの動画生成とは次元の異なるレベルで、高精度な動画を生成することが可能です。

テキストプロンプトから動画を生成することが可能で、OpenAIの公式サイトには、多くの生成された動画サンプルが掲載されていますが、2024年4月時点ではまだAPIが公開されておらず、一般利用はできません。

Soraの特徴

テキストから動画: テキストを用いて、オリジナルの動画を生成する。
物理法則に準拠: 物理法則をシミュレーションしており、影や水しぶきなどをリアルに再現可能。
現時点では非公開: 2024年4月現在、APIは公開されていません。

Vrew

Vrewは、VoyagerX, Inc.によって運営されるAI動画編集ツールです。このツールは、テキストを基にして動画を自動生成することができ、特にYouTube動画、教育・指導動画、企業プロモーションなどに有用です。Vrewは、2020年にサービスを開始し、最新バージョンは1.6.1です。

Vrewは、特に動画コンテンツを多用する企業や個人にとって、新しい表現方法を提供し、作業の効率と品質を大幅に向上させる可能性があります。

Vrewの特徴

テキストベースの編集: トランスクリプトを基にして、特定のポイントを簡単に編集できます。
多言語対応: 5つの言語と200以上の高品質なAI音声で、多言語の動画を簡単に作成できます。
多機能性: サブタイトル生成、クリップ編集、AI音声など、多くの機能を一つのプラットフォームで提供。

D-ID

D-IDは、イスラエルのAI企業で、特に「Deep Nostalgia」といったプロジェクトで知られています。このプロジェクトでは、単一の画像からAI生成動画を作成することができます。D-IDは、プロフェッショナル向けにビデオコンテンツを高度化するための主要な生成AI技術プラットフォームとして位置づけられています。

サービスは、APIとしても提供され、2023年3月には新たな開発者が4分ごとにAPIキーを生成するほどの活発な利用があります。

このツールは、特に動画コンテンツを多用する企業や個人にとって、新しい表現方法を提供し、作業の効率と品質を大幅に向上させる可能性があります。

D-IDの特徴

高度な動画生成: 単一の画像からAI生成動画を作成できる。
多様な用途: プロフェッショナル向けにビデオコンテンツを高度化する。
費用対効果: 複数のプランがあり、最低$18/月から利用できる。

HeyGen

HeyGenは、AIを活用したビデオ生成プラットフォームであり、マーケティング、セールス、トレーニング、オンボーディング、ニュースなど、多様な用途に対応しています。このプラットフォームは、300以上のボイスと40以上の言語に対応したリアルな口パクを実現できるほか、テキストやスクリプトを数分でプロフェッショナルなビデオに変換することができます。

また、カスタマイズ可能なアバター、マルチシーンの組み込み、背景音楽の追加、クリエイティブなスタイルの適用など、多くのカスタマイズオプションがあります。費用に関しては、フリーミアムモデルがあり、有料プランは月額30ドルから始まります。

HeyGenの特徴

AI技術を活用してエンゲージングなビデオを生成。
カスタマイズ可能なアバターまたは既存の多様なアバターから選択。
40以上の言語で300以上のボイスによるリアルな口パク。

Synthesia

Synthesiaは、2017年にUCL、Stanford、TUM、Cambridgeの研究者と起業家によって設立された合成メディア企業です。このプラットフォームは、テキストを読み上げて動画を生成することができ、特に企業向けのプロモーションビデオや教育コンテンツに有用です。2023年6月には、Nvidiaを含む投資家から9,000万ドルの資金調達を行い、企業価値が10億ドルに達しました。

企業プランにはさまざまなオプションがあります。Synthesiaは、特に動画コンテンツを多用する企業や個人にとって、新しい表現方法を提供し、作業の効率と品質を大幅に向上させる可能性があります。

Synthesiaの特徴

テキストから動画: テキストを読み上げて、動画を生成する。
多機能性: 企業向けのプロモーションビデオや教育コンテンツに特に有用。
費用対効果: 個人プランが月額$30からで、企業プランにはさまざまなオプションがあります。

Spirit Me

Spirit Meは、個々のデジタルアバターを用いてパーソナライズされたビデオを生成するAIビデオプラットフォームです。このツールは、iPhoneで5分間のビデオを撮影するだけで、自分自身のアバターを作成できます。特に、教育、ソーシャルメディア、Facebook広告などでの使用が想定されています。

各プランには、一定量のビデオ生成時間と、Dynamic Facial Expressions Engineによる感情表現が含まれています。Spirit Meは、特にビデオコンテンツを多用する企業や個人にとって、新しい表現方法を提供し、作業の効率と品質を大幅に向上させる可能性があります。

Spirit Meの特徴

デジタルアバター: 自分自身のデジタルアバターを作成し、ビデオに使用できます。
感情表現: Dynamic Facial Expressions Engineにより、アバターに感情を与えることができます。
多機能性: 教育、ソーシャルメディア、Facebook広告など、多様な用途に適用可能です。

Lumiere

【Lumiere】正式ローンチ前だが世界を変える可能性

GoogleのLumiereはテキストや画像から動画を生成できる最新の動画生成AIです。2024年1月23日（現地時間）に発表されました。Lumiereは、まだ一般公開されておらず、一般公開するかどうか自体を明らかにしていません。

画像から動画を生成できる機能やテキストだけで動画を編集する機能もあります。Lumiereの最大の特徴は、生成した動画が自然でリアリティであるということです。自然な動画を制作・編集するには一定の技術力が必要になりますが、Lumiereでは、特別な技術がなくとも、テキストプロンプトで指示するだけで自然でリアリティのある様々な動画を簡単に生成することができます。

Soraと同様に、単なる動画生成AIではなく、実世界の3DシミュレーションプラットフォームとしてLumiereを育てていくのかもしれません。

音声生成AI代表的サービス3選

音声生成のジェネレーティブAI代表的サービス
音声の生成に特化した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。

Coqui

Coquiは、テキストを音声に変換する生成AIツールであり、Berlinで開発されています。このプラットフォームは、リアルな感情を持つテキストベースの音声を生成することができます。特に、声優やナレーターが必要な場面での代替として、または多言語の音声コンテンツを生成する際に有用です。

費用に関しては、300の無料合成クレジットでスタートでき、その後は使用量に応じてトップアップする形式です。クレジットカードは不要です。

このツールは、特に音声コンテンツを多用する企業や個人にとって、新しい表現方法を提供し、作業の効率と品質を大幅に向上させる可能性があります。

Coquiの特徴

声のクローニング: 3秒のオーディオから任意の声をクローンできます。
感情とスタイルの調整: 生成された音声のスタイルやペース、感情を簡単に調整できます。
高度なエディタ: 各文、単語、または文字ごとに音声のピッチや大きさを調整できます。

ElevenLabs

ElevenLabsは、自然な音声合成とテキスト読み上げソフトウェアを開発するアメリカのソフトウェア企業です。この会社は、AIと深層学習を活用して、多言語対応のテキスト読み上げモデルを提供しています。特に、30以上の言語をサポートする新しいテキスト読み上げモデルが最近リリースされました。

費用に関しては、Starterプランが月額5ドルで30,000文字、最大10のカスタムボイス、瞬時のボイスクローニングが含まれています。Creatorプランは月額22ドルで100,000文字が含まれています。

ElevenLabsの特徴

自然な音声合成: 人間のような自然な音声を生成する能力。
多言語対応: 30以上の言語をサポートするテキスト読み上げモデル。
柔軟なプラン: 月額5ドルから22ドルの範囲で、用途に応じたプランが用意されています。

Amazon Polly

Amazon Pollyは、テキストデータを音声データに変換するAWS（Amazon Web Services）のサービスです。これまで、音声を利用したコンテンツを高品質で作るには、アナウンサーやナレーターなどの人員が必要でした。しかし、Amazon PollyのようなText to Speechサービスを利用すれば、安価かつ簡単に音声データを入手できます。

Amazon PollyのニューラルTTSは、従来のテキスト音声変換技術（TTS）を進化させたもので、より高度な音声合成を可能にします。NTTSはディープラーニングを用いて人間の声や話し方の微妙なニュアンスを学習して自然で滑らかな音声の生成を行います。ニューラルTTSにより、話し言葉の流れ、アクセント、感情表現など聞き手にとってよりリアルな聞き取り体験を提供します。

Amazon Pollyは日本語や英語だけでなく、アラビア語やフランス語など25の言語に対応しています。そのため、海外進出しているサービスでも言語の壁を作ることなく対応可能です。また、一つの言語の中でもさまざまなアクセントに対応しています。

従量課金制を利用しているため、利用が少ない場合は少額の投資で音声変換サービスを利用できます。

音楽生成AI代表的サービス2選

音楽生成のジェネレーティブAI代表的サービス
音声の生成に特化した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。

続々とローンチされている作曲・音楽生成AIサービスの最新情報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。

Suno AI

Suno AIはAIを活用した革新的な音楽生成プラットフォームで、ユーザーはテキストプロンプトを入力するだけで、オリジナルの楽曲を簡単に作成できます。このプラットフォームは、音楽制作の敷居を大幅に下げ、誰もがクリエイティブな音楽を生み出せるようにすることを目指しています。Suno AIは、音楽家とAI専門家のチームによって開発され、音楽と音の探求を企業文化の中心に置いています。

Suno AIの特徴

テキストから音楽生成: ユーザーがテキストプロンプトを入力するだけで、AIが自動的に音楽を生成します。
ボーカル入り音楽の生成: バックグラウンドミュージックだけでなく、ボーカルが入った音楽も数分で生成できます。
多様なジャンルに対応: ポップ、ジャズ、ロックなど、様々な音楽ジャンルに対応しています。
専門知識不要: 音楽制作の専門的な知識や技術、高価な機材は必要ありません。
柔軟な料金プラン: 無料プランから商用利用可能な有料プランまで、ユーザーのニーズに合わせた料金体系を提供しています。

Loudly

LoudlyはAIによって駆動される音楽プラットフォームで、クリエイター向けに設計されています。このプラットフォームは、ビデオプロジェクトに合わせてAI音楽を生成する機能を提供しており、100%ロイヤリティフリーです。

ユーザーはテキストやビデオコンセプトに基づいてAIによる楽曲推薦を受けることができます。さらに、エネルギーレベル、楽器の種類、音量などを調整して、ビデオに最適なサウンドトラックを作成することができます。

無料で始めることができます。

Loudlyの特徴

AI音楽生成: ビデオプロジェクトに合わせてAI音楽を生成できます。
楽曲推薦: テキストやビデオコンセプトに基づいてAIによる楽曲推薦が可能。
カスタマイズ可能: エネルギーレベル、楽器の種類、音量などを調整して、ビデオに最適なサウンドトラックを作成できます。

Boomy

BoomyはAIによって駆動される音楽生成プラットフォームで、ユーザーが独自の楽曲を短時間で作成できます。このプラットフォームは、楽曲をストリーミングプラットフォームに提出し、人々が聴くと報酬を得ることができます。Boomyは、AIによる音楽生成を活用して、アーティストのクリエイティビティを高めるグローバルコミュニティを形成しています。

Boomy Corporationが運営しており、本社はカリフォルニア州バークレーにあります。

Boomyの特徴

短時間で楽曲生成: Boomy AIを使用して、短時間でオリジナルの楽曲を作成できます。
報酬制度: 楽曲をストリーミングプラットフォームに提出し、人々が聴くと報酬を得ることができます。
グローバルコミュニティ: AIによる音楽生成を活用して、アーティストのクリエイティビティを高めるグローバルコミュニティがあります

その他のユニークな生成AIサービス

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。注目のサービスについて説明します。

プレゼンテーション・資料作成Beautiful AI

Beautiful AIは、プレゼンテーション作成に特化したAI駆動のソフトウェアです。このプラットフォームは、スマートテンプレートを使用して、プレゼンテーションの設計と作成を効率化します。特に、マーケティング、教育、ビジネスプレゼンテーションなど、多様な用途で使用されています。

費用に関しては、個々のパワーユーザー向けのProプランと、中小企業向けのTeamプランがありますが、具体的な価格は公式サイトで確認する必要があります。

このツールは、特にプレゼンテーション作成が頻繁に必要な企業や個人にとって、作業の効率化と品質向上に貢献する可能性があります。

Beautiful AIの特徴

スマートテンプレート: プレゼンテーションの設計と作成が効率的に行えます。
リアルタイムデザイン: コンテンツを追加すると、スライドがリアルタイムで適応します。
ブランド一貫性: 一貫したブランドイメージを維持するための機能が豊富に用意されています。

都市モデル生成CityDreamer

CityDreamerは、Googleが開発したAIモデルであり、テキストプロンプトに基づいて都市を生成するデモプログラムです。このプログラムは、AI Test Kitchenと呼ばれるプラットフォームでユーザーフィードバックとテストを受けています。CityDreamerは、テキストプロンプトに基づいてビデオシーケンスを生成する能力もあり、これはGoogleの最新の拡散モデルによるものです。このデモは、AIによって動力を与えられた「SimCity」または「Cities: Skylines」のようなものと考えることができます。

費用に関しては、CityDreamerは現在無料でAI Test Kitchenでテストされています。

CityDreamerの特徴

テキストプロンプトに基づいて都市を生成する。
テキストプロンプトに基づいてビデオシーケンスを生成する能力。
AI Test Kitchenで無料でテストされています。

データレポート生成Numerous.ai

Numerous.aiは、GoogleスプレッドシートとExcelに対応したAI活用のスプレッドシートプラグインです。このツールは、特にデータ解析やレポート作成に多くの時間を費やしている企業経営者にとって、効率化の大きな手段となるでしょう。

ChatGPTの自然言語処理技術を活用して、テキストの要約、特定部分の抽出、感情分析など、多くのタスクを自動化できます。

運営会社はNumerous.ai, Inc.で、最新のアップデート情報によれば、多くの新機能が追加されています。このツールは、特にスプレッドシートを頻繁に使用するビジネスにおいて、作業効率を大幅に向上させる可能性があります。

Numerous.aiの特徴

スプレッドシート内での多機能性: ChatGPTを活用したテキスト生成やデータ解析が可能。
自動化と効率化: =INFER()関数を使用して、繰り返しのタスクをAIに学習させることができる。
柔軟な価格設定: 個人から企業まで、多様なニーズに対応したプランが用意されている。

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生成AIの注意点

生成AIの注意点
生成AIは多くの利点を持つ一方で、いくつか問題点も伴います。

ハルシネーション

ChatGPTやGeminiのような、LLM（大規模言語モデル）を利用した対話型AIで起きる問題です。

ハルシネーションとは、AIがもっともらしく嘘をつくという問題で、事実とは異なる回答をあたかも本当のように生成する問題です。LLMは膨大な学習データを元に最も次に続く言葉として適切である確率が高いと算出された言葉を予測して生成しているため、学習データに誤りがあったりすることが原因で、結果的に嘘をついてしまうということが起きます。

このため、LLMを提供する各社は、生成した文章の根拠となった文献やWebサイト等を併記することで、嘘かどうかを人が判断できるような対策を取っていますが、今後もさらなる対策が行われると想定されます。

再現性が難しく品質が安定しない

生成AIには、再現性の難しさや品質の安定性に関する問題があります。生成のプロセスにはランダム性が含まれているため、特定のプロンプトに対して正確な再現は困難です。

画像生成のために大量のデータを学習する生成AIは、どのような決定を下すのか理解が難しい場合があります。また、同じプロンプトを使用しても出力される画像は少しずつ異なることがあり、これは再現性の問題をより深刻なものにしています。

ディープフェイクなどの倫理的な問題

ディープフェイクは、AIを用いて現実の人物の顔や声を模倣して動画や音声に組み込む手法です。このディープフェイクの技術が倫理的な問題を引き起こしています。フェイクニュースや誤った情報が拡散され、人々を欺く事態が発生し、社会的な混乱や不安を引き起こす可能性があります。

こちらでディープフェイクとは？何が問題となっているか？ビジネスでの利用事例はあるか？などの疑問の答えを詳しく説明しています。

プライバシー保護や著作権の問題

生成AIによる生成画像には、プライバシー保護や著作権の問題が関わる場合があります。生成画像が他人のプライバシーや著作権を侵害しないように注意が必要です。

不適切な画像を使用しないようにするためには、どのような学習データを用いて構築された生成AIなのかを把握したり、生成された生成画像が著作権を侵害する可能性のある画像かどうかをチェックするなどの注意が必要です。

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を活用してできることは？

新しいアイデアの創出
製品やサービスの自動開発
コンテンツのローコスト作成
早期のプロトタイプ作成
自動応答チャットボットの構築
定型業務の効率化
顧客との関係強化
プログラミングのコード生成とデバッグ

詳しくはこちらにジャンプ。

まとめ

本記事では生成AIについて解説しました。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。

それぞれのサービスを使いながら、望んだ結果が得られるまでプロンプトを試行錯誤してみることが大切です。まだ生まれたばかりの新しいサービス分野ですが、既に既存のビジネスを根底から覆すパワーを持つと期待されています。

今のうちから、まずは調べてみる、触ってみるのはいかがでしょうか？単なるコスト削減ツールではなく、まったく新しい事業の方向性が見えてくるかもしれません。

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この記事を書いた人

AI Market 編集部

AI Marketの編集部です。AI Market編集部は、AI Marketへ寄せられた累計1,000件を超える開発相談経験を活かし、AI（人工知能）に関する技術や、製品・サービスなどの紹介記事を提供しています。ご興味をお持ちの製品やサービスがありましたら、ぜひご相談ください。

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