生成AI（ジェネレーティブAI）のAPI、注目の17選をプラットフォーム別に紹介！メリット・各ツールの特徴を徹底解説！

自社で生成AIを使いたい、既存システムに生成AIを組み込みたいと思ったことはないでしょうか？生成AIを導入したほうが利便性が上がる、サービス質が向上することはわかっていても、AIシステムをスクラッチからを開発するにはコストも時間もかかりすぎるため、あきらめたという方も少なくないでしょう。

生成AIとはなにかをこちらの記事で、AIシステム開発の基本的な流れと検討開始時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。

そんな方におすすめなのが、生成AIをAPIで組み込む方法です。これにより簡単に自社に生成AIを導入することができます。

この記事では、生成AIのAPIを一覧化し、それぞれの詳細を解説しています。生成AIのAPIのメリットやデメリット、代表的な生成AIのAPIサービスとその特徴を詳しく紹介していきます。AIを自社に導入したい、AI機能をもつシステムを開発したい方はぜひ最後までご覧ください。

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生成AIのAPIとは？

生成AIのAPIとは、生成AIの機能を独自のアプリケーションやサービスに組み込むための仕組みです。APIとは、アプリケーション間で情報や機能のやり取りを可能にするインターフェースのことです。

つまり、生成AIのAPIは、AIとアプリケーション間でやり取りしアプリケーション上でAIの機能を活用する、アプリケーションの情報を使ってAIが答えを導き出すというイメージです。

生成AIのAPIで行う代表的なことは以下の通りです。

• テキスト生成（LLM）
• 画像生成
• 音声認識
• 音声合成

このような生成AIの機能を、APIにより既に自社で開発・利用しているアプリケーションにAIを組み込むことができます。これにより、効率化や自動化、予測といったAIの得意とすることを様々なアプリケーションで実現することが可能となるのです。

生成AIのAPIの活用例

AIを活用したチャットボットやQ&Aシステムを導入することで、ユーザーからの問い合わせに24時間365日対応できるようになります。自然言語処理や感情分析などのAPIを組み合わせることで、より人間らしく、状況に応じた適切な応対が可能になり、ユーザー満足度の向上につながります。

さらに、AIのAPIを活用することで、ユーザーの行動や嗜好を分析し、一人一人に最適化されたレコメンデーションやコンテンツ配信が可能になります。これにより、ユーザーの エンゲージメント を高め、ロイヤルティの向上を図ることができます。

企業で生成AIのAPIを活用する際の注意点

AIのAPIの大きなデメリットは、取り扱うデータ量に応じてランニングコストが高くなる可能性があるということです。AIのAPIは、そのAIを提供するベンダーに対して使用料を支払う必要があります。

AIのAPIは、従量課金性のベンダーも多く、使用量が多いほど毎月の金額が高くなる可能性があります。特に、最近話題を集めているLLMなどの自然言語モデルや生成AIは、使用トークン量によって料金が発生するため、入出力の量が大きいほどランニングコストが高くなる点に注意が必要です。

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生成AIのAPIを活用するメリット

生成AIのAPIを活用するメリットは以下のようなことが挙げられます。

開発期間の短縮

生成AIのAPIを利用することで、AIモデルの設計、開発、テストに要する時間を大幅に削減できます。APIが提供する既存のAIモデルを活用することで、ゼロからAIを開発する必要がなくなり、プロジェクトの開発期間を短縮できます。

コストの削減

自社で生成AIを一から開発する場合、専門知識を持つ開発者の確保や計算リソースの準備など、膨大な投資が必要となります。生成AIのAPIを利用することで、これらの初期投資を抑えることができ、コスト面でも大きなメリットがあります。

最新技術の活用

生成AIのAPIは、常に最新の技術や手法が反映されています。自社開発の場合、継続的に最新技術を追随するためには多大な労力と資金が必要ですが、提供されているAPIを利用することで、常に最先端のAIを手軽に利用できます。

データ解析の自動化

システムに蓄積されたデータを分析し、インサイトを得ることは、ビジネスの意思決定に欠かせません。AIのAPIを活用することで、これまで人手で行っていたデータの前処理、解析、予測などのタスクを自動化できます。これにより、業務の効率化と迅速な意思決定が可能になります。

セキュリティの強化

生成AIのAPIを提供している企業は、セキュリティ対策に多くのリソースを投じています。最新の脅威に対応するためのアップデートや脆弱性の修正など、継続的なセキュリティ対策が行われています。

APIを利用することで、これらのセキュリティ面の負担を開発元に委ねることができ、自社のセキュリティリスクを軽減できます。

メンテナンスの簡素化

生成AIモデルを自社で運用する場合、モデルの更新やインフラの保守など、継続的なメンテナンスが必要です。AIのAPIを利用することで、これらのメンテナンス作業の多くを開発元に任せることができます。APIの提供者が安定したサービスを維持し、定期的なアップデートを行ってくれるため、自社でのメンテナンス負担が大幅に軽減されます。

スケーラビリティの確保

ビジネスの成長に伴い、AIシステムに対する需要が高まることがあります。自社でインフラを用意する場合、需要に合わせてスケールすることが難しい場合があります。AIのAPIを利用することで、提供元のクラウドインフラを活用できるため、急激な需要の変化にも柔軟に対応できます。

OpenAIで提供されるAIのAPI

OpenAI社のAPIでは以下のような代表的なモデルを使用することができます。

• OpenAI o1（旧：o1-preview）
• GPT-4 Turbo
• GPT-4o
• GPT-3.5 Turbo
• DALL·E

OpenAI社のAPIは、自然言語処理や画像生成、音声認識などの機能を自社に組み込むことができます。特定のユースケースに合わせてAIモデルを自社でカスタマイズすることも可能です。

OpenAI o1

OpenAI o1は、推論時間を設けることで複雑な推論を可能とするAIモデルです。GPTシリーズとはアプローチが異なるシリーズを採用しており、思考力を必要とする難易度の高い問題を得意とするモデルとなっています。

GPT-4 Turbo

GPT-4 Turboは、高機能なマルチモーダルモデルです。広い一般知識と高度な推論機能により、これまでのモデルよりも高い精度でタスクを処理することができるモデルとなっています。

GPT-4o (Omni)

GPT-4oは、OpenAI社の画期的なAIモデルです。GPT-4 Turboと同様の高度なマルチモーダルモデルですが、GPT-4 Turboに比べて、テキストの生成速度が2倍となり、APIのトークンストが50％低くなるなど、GPT-4 Turboよりも効率的で低コストなモデルとなっています。

ChatGPTのAPI料金詳細はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

GPT-4シリーズのAPIで、高度なマルチモーダルモデルを自社システムに組み込むことができ、システムの利便性や機能強化を図ることができます。

GPT-4o mini

GPT-4o miniは、OpenAIが2024年7月18日に発表した軽量な自然言語処理モデルです。ChatGPTにも使われるGPT-4oの優れた機能を継承しつつ、よりコンパクトで効率的な設計が特徴です。

また、GPT-4o miniをAPIで使用する料金は以下のようになっています。

モデル	入力価格（100万トークンあたり）	出力価格（100万トークンあたり）
GPT-4o mini	0.15ドル	0.6ドル
GPT-4o	5ドル	15ドル

GPT-4o miniは、GPT-4oよりも大幅に低い価格となっていて、入力価格は約30分の1、出力価格は約25分の1で利用できます。

軽量化されたことで回答スピードも向上しています。GPT-4oに比較すると、やや処理性能は劣るものの、GPT-3.5Turboよりも高性能であるとしています。

関連記事：「GPT-4o miniとは？OpenAIのSLMの使い方・メリット・注意点を徹底解説！」

GPT-3.5 Turbo

GPT-3.5 Turboは、自然言語やコードを理解して生成することができます。GPT-3.5 Turboはチャット用に最適化されたモデルであり、チャット形式でユーザーの様々なタスクを処理することができます。機能面では、GPT-4シリーズに劣ってしまいますが、数回の値下げが行われており、最も安いコストで自社に自然言語処理のAIを導入できるモデルとなっています。

GPT-3.5 TurboのAPIにより、チャット形式に特化した自然言語AIを低コストで自社に導入することができます。

DALL·E

DALL·Eは、言葉による説明からリアルな画像やアートを作成できるAIモデルです。自社で画像生成や画像編集などを行いたい場合には、DALL·EのAPIが便利です。

DALL·Eには、「DALL·E 2」と「DALL·E 3」の2つのモデルがあります。DALL·E 2は、自然言語のプロンプトから画像を生成できる他、既存の画像の編集・異なるバリエーションを作成することもできます。

DALL·E 3は、DALL·E 2をベースとして、イメージのニュアンスやディテールをより深く理解できるように進化したモデルです。ChatGPTと統合したことにより、画像の修正や微調整をしたい場合にチャットベースで指示を出すことができるようになっています。

関連記事：「DALL･E 3（ダリ・スリー）とは？料金・メリット・デメリット・活用例・注意点を徹底解説！」

Whisper

Whisper APIは、OpenAI社が提供する音声認識のためのAPIです。以下のようなことができます。

• 音声からテキストへの変換（音声認識）
  音声ファイルや音声ストリームを入力として、その内容をテキストに変換します。
• 複数言語への対応
  英語、日本語、中国語、スペイン語など、多言語の音声認識に対応しています。
• 話者分離（ディアライゼーション）
  複数の話者が登場する音声データから、各話者の発言を分離して識別することができます。
• ストリーミング音声をリアルタイムで処理し、テキストに変換
• 雑音や話者の多様性に対して高い認識精度

Whisper APIを利用することで、音声データをテキストに変換するための高度な音声認識機能を、自社のアプリケーションやサービスに簡単に組み込むことができます。議事録作成、字幕生成、音声アシスタントなど、幅広い用途に活用できるAPIです。

TTS (Text-to-Speech)

TTS (Text-to-Speech) APIは、テキストを音声に変換するためのAPIです。以下のようなことができます。

• テキストから音声への変換
  ニュース記事、電子書籍、Webサイトの内容などを、音声で読み上げることができます。
• 多言語・多声質対応
  英語、日本語、中国語、スペイン語など、多言語のテキスト読み上げ、男性・女性の声、年齢や口調の異なる声など、多様な声質を選択できます。
• 感情・イントネーションの制御
  テキストに感情タグや特殊記号を付与することで、声の感情やイントネーションを制御できます。
• 変換された音声を、WAVやMP3などのオーディオファイル形式で出力できます。
• テキストをリアルタイムで音声に変換しストリーミング再生
  音声アシスタント、ナビゲーションシステム、リアルタイム字幕生成などに適しています。
• 特定の話者の声を学習し、その話者の声でテキストを読み上げるカスタムボイスを作成
  ブランドキャラクターの声や、特定人物の声を再現するために活用できます。

TTS APIを利用することで、テキストを自然な音声に変換する機能を、自社のアプリケーションやサービスに簡単に組み込むことができます。電子書籍の読み上げ、音声コンテンツ制作、アクセシビリティの向上など、幅広い用途に活用できるAPIです。

Azure AIサービスで提供されるAIのAPI

Microsoft社のAzure AIサービスは、構築済みでカスタマイズ可能な様々なAIモデルをAPIにより使用することができます。Azure AIサービスには、以下のような検索、自然言語、画像認識などのAIモデルが使用可能です。

• Azure AI Search
• Azure OpenAI Service
• Azure AI Vision
• Azure AI Search

Azure AI Search

Azure AI Search (旧「Azure Cognitive Search」）は、生成AI型の検索サービスです。Azure AI Searchは、様々なデータソースの中の膨大な量の非構造化データから情報を収集し、検索可能なインデックスを生成することができます。

また、Azure AI Searchは作成したインデックスをベースとして、高度で柔軟な検索やデータマイニング、データ分析などを行うことができます。Azure AI Searchの自然言語処理技術によって、検索の意図を理解し、より関連性の高い結果を出すことや、高度なデータマイニングとそれらを分析することが可能となります。

Azure AI SearchをAPIで組み込むことで、社内のシステムのデータベースや様々な文書を横断して検索などを行えるようになります。

Azure OpenAI Service

Azure OpenAI Service では、OpenAI社の以下のモデルをAzureで使用することができます。

• GPT-4Turbo
• GPT-3.5-Turbo
• 埋め込みモデル シリーズ　等

OpenAI の有用な言語モデルにREST APIでアクセスすることができます。 これらのモデルに、REST APIやPython SDK、または Azure OpenAI Studio の Web ベースのインターフェースを介して使用することができるようになります。

Azure AI Vision

Azure AI Visionは、AIを用いた画像処理に特化したサービスで、以下のような機能があります。

• 光学文字認識(OCR)
• 画像分析
• Face（顔認識）
• 空間分析

Azure AI Visionには、印刷されたテキストや手書きのテキスト、写真からの文字の抽出や、画像からさまざまな特徴や情報を認識して分析する機能、画像に含まれている人物の顔の認識などがあります。

APIでAzure AI Visionを組み込むことで、OCR機能や画像分析、画像の中の顔の認識といった機能を自社システムやサービスで使用することができるようになります。

Google Cloud Vertex AIで提供されるAIのAPI

Vertex AIとは、Googleが提供する機械学習のフルマネージド型プラットフォームです。Vertex AIには、すでに学習済み生成AIのAPIを使用することができます。

APIを介して以下のようにさまざまな生成AI 基盤モデルにアクセスすることができます。

• Gemini API
• PaLM API
• Imagen API

APIで利用できる各モデルは、Google Cloud プロジェクト専用のパブリッシャー エンドポイントを通じて公開することができます。

Gemini

Geminiは、Google社の高性能マルチモーダルの基盤モデルです。Gemini APIでは、Gemini 1.5 ProとGemini 1.5 Flashにアクセスすることができます。Geminiでは、Geminiの高度な推論機能と高度な生成機能を使用して、以下のようなことが可能です。

• 画像からのテキスト抽出
• 画像テキストのJSONへの変換
• アップロードされた画像に関する回答の生成

テキストや画像、動画をプロンプトで入力し、Geminiの高度な推論機能と生成機能を使用した回答するAIをアプリケーションに組み込むことができます。

PaLM

PaLM 2 は Google の生成 AI モデルであり、Bard の裏側でも使われています。Vertex AI では、PaLM 2 のエンドポイントを Vertex AI PaLM API として公開しています。

開発者は Vertex AI PaLM API を使用することで、自社のアプリケーションで生成 AI を組み込むことが可能となります。

Imagen

Vertex AIのImagen APIは、Google社の最先端の画像生成AIをアプリケーションに組み込むことができます。Imagen APIでは次のことができます 。

• テキストプロンプトから使用して画像を生成
• アップロードまたは生成された画像をテキストプロンプトで編集
• アップロードまたは生成された画像を部分的に編集
• モデルをファインチューニングして画像を生成
• 視覚的な質問応答（VQA）を使用して画像に関する質問に回答をする

これらの画像生成AIモデルをAPIでアプリケーションに組み込むことができます。

Llama

Google Vertex AI で提供されている Llamaは、Meta 社が開発し、オープンソースとして公開したLLM（大規模言語モデル）で、2024年6月時点の最新モデルはLlama 3です。オープンソースであるため、ユーザーが自前で Llama 3をホストすることも可能です。

研究者やデベロッパーがモデルを自由に利用、改変、再配布することができます。また、他の多くの大規模モデルでは、ファインチューニングのためのアクセスが制限されていたり、手順が複雑であったりするのに対し、Llama 3では容易にファインチューニングが行える点が優れています。

Llama 3は、英語だけでなく、多くの言語に対応しています。学習データには、各言語の大規模なテキストコーパスが含まれており、多言語での言語処理が可能です。多言語対応により、グローバルなアプリケーションやサービスへの適用が容易になります。

尚、Llama 3はAmazon Bedrockからも利用することができます。

Mixtral 8x7B

Google Vertex AI で提供されている Mixtral 8x7B は、Mistral AI社が開発したLLM（大規模言語モデル）です。Mixtral 8x7Bは、70億のパラメータを持つ大規模な言語モデルで、質問応答、テキスト生成、要約、翻訳など、様々な自然言語処理タスクで優れた性能を発揮します。

Mixtral 8x7Bは、Mosaicml 社独自の効率的な学習手法である “Composer” を用いてトレーニングされています。Composer は、学習の高速化と最適化を実現し、短時間で高性能なモデルを訓練することができます。推論時の効率性にも優れ、大規模モデルでありながら高速な応答生成が可能です。

Mixtral 8x7B は、複数のタスクを同時に学習するマルチタスク学習により、単一のモデルで多様なタスクに対応することが可能となっています。

Google Vertex AI を通じて提供されるこのモデルは、高度な自然言語処理を必要とするアプリケーションやサービスの開発に適しています。

Mixtral APIは、Amazon Bedrockからも利用することができます。

Amazon Bedrockで提供されるAIのAPI

Amazon Bedrockは、Amazon社が提供するLLM（大規模言語モデル）のAPIプラットフォームです。以下のような特徴があります。高性能なファウンデーションモデルを数多く提供し、自然言語処理、テキスト生成、要約、質疑応答など、様々なタスクに対応しています。

API経由でのアクセスに加え、AWS上でのホスティング、オンプレミス環境への導入など、柔軟な導入オプションを用意していますので、既存のシステムやアプリケーションとの統合が容易です。AWSのインフラストラクチャを活用し、大規模なワークロードにも対応可能です。

Amazon Titanシリーズ

Amazon Titanは、Amazon Bedrockの中核をなすLLM（大規模言語モデル）の一つです。以下は、Amazon Titanに関連する主要なAPIです。

• Amazon Titan テキスト
  自然言語処理のための汎用的な言語モデル
  テキスト生成、要約、質疑応答、感情分析など、様々なタスクに対応
• Amazon Titan Embeddings G1 – Text
  テキストを高次元のベクトル表現（埋め込み）に変換するAPI
  単語、文章、段落など、様々な粒度のテキストを埋め込みに変換し、テキストの類似性や関連性を計算可能
  文書分類、クラスタリング、検索、推薦システムなどに活用
• Amazon Titan Multimodal Embeddings G1
  テキストと画像の両方を統一された高次元のベクトル表現に変換するAPI
  テキストと画像の関連性を計算し、マルチモーダルな検索や推薦が可能

これらのAPIを利用することで、Amazon Titanの強力な言語処理能力を、自社のアプリケーションやサービスに組み込むことができます。テキスト生成、埋め込み表現の活用、マルチモーダル処理など、幅広い用途に活用可能です。

Claude

Amazon Bedrockは、Anthropic社のLLM（大規模言語モデル）Claude 3（2024年6月時点の最新モデル）をAPI経由で利用できるようにしています。Claude 3は、高度な自然言語処理能力を持つ汎用言語モデルであり、文脈を理解し、ニュアンスを捉えた自然な対話が可能です。

人種、性別、宗教などに関する偏見や差別的表現を抑制し、プライバシーや著作権に配慮した応答を生成することも大きな特徴です。

質問応答、テキスト生成、要約、翻訳、コード生成など、幅広いタスクに対応できます。

Claude 3 の API を利用することで、高度な自然言語処理機能を持つチャットボット、コンテンツ生成ツール、知的アシスタントなどのアプリケーションを開発できます。倫理的配慮や多様なタスクへの対応力を備えた言語モデルとして、幅広い用途に活用可能です。

Jurassic-2

AI21 Labs社が開発したLLM（大規模言語モデル）Jurassic-2は、Amazon BedrockのAPIを通じて利用可能です。Jurassic-2は、高度な言語理解と生成能力を備えた汎用言語モデルであり、1780億のパラメータを持つ超大規模モデルです。より多くの知識を取り込み、複雑な言語タスクに対応できる能力を持っています。

大規模モデルでありながら、効率的な推論が可能で、独自の最適化技術により、推論時間の短縮と消費リソースの削減を実現しています。

ファインチューニングによる特定ドメインへの適応が容易です。他のモデルと比べ、ファインチューニングの手間が少なく、柔軟性が高いのが特徴です。

Stable Diffusionで提供されるAIのAPI

Stable Diffusion は、高品質な画像生成が可能な最先端の AI モデルの一つです。Stable Diffusion の開発チームは、このモデルの機能をAPIとして提供しており、開発者はこのAPIを使用して自分のアプリケーションに Stable Diffusionの画像生成機能を組み込むことができます。

Stable Diffusion APIは、複数のモデルバリアントを提供しています。それぞれのバリアントは、異なる画風や特徴を持っており、用途に応じて選択できます。Stable Diffusionのモデルは、ユーザー独自のデータを使ってファインチューニングできます。

Stable Diffusion APIを利用することで、開発者は強力な画像生成機能を自分のアプリケーションに簡単に統合できます。ゲーム、デザインツール、ソーシャルメディアなど、様々な分野でこのAPIを活用することができるでしょう。

生成AIのAPIについてよくある質問まとめ

まとめ

AIのAPIを利用することで、自社システムにAIを組み込むことができます。自社でAIを開発するのには膨大なコストと時間がかかりますが、APIでAIを組み込むことで既に学習済みのAIを利用することが可能となり、開発コストを抑え時間を大幅に短縮したAIシステムを開発することができます。

最近では、マルチモーダル生成AIや高度な自然言語処理や画像認識の機能をもつAIをAPIで利用することができます。

今後、大企業だけでなく中小企業においてもAIをAPIで取り込み、ユーザーの利便性や企業の効率性を大幅に向上させるシステムやサービスが数多く出てくるでしょう。

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