生成AIとは？種類や仕組み、メリット・デメリット・活用事例を解説！

近年、生成AI（Generative AI）が急速に発展し、企業の業務効率化や新たなビジネス機会の創出に貢献しています。

しかし、「生成AIとはそもそも何か？」「どのようなメリットとデメリットがあるのか？」「どのように活用できるのか？」といった疑問を持つ方も多いでしょう。

そこで本記事では、生成AIの基本的な概念や主な種類、仕組み、メリット・デメリットをわかりやすく解説します。また、ビジネスでの活用例や活用時の注意点など、企業が生成AIをより効果的に活用するためのヒントも紹介します。

生成AIの基本情報を網羅したい方にとって役立つ内容となっています。

1. 生成AI（ジェネレーティブAI）とは？

生成AIとは、膨大な学習データをもとに、テキストや画像などの新しいコンテンツを自動生成するAI技術を指します。大量のデータをパターン化し、解を導き出す「ディープラーニング」を基盤としたAIモデルの一種です。

具体的に、生成AIでは以下のようなことが可能です。

近年の生成AIは生成能力が向上しており、ビジネスシーンでもクリエイティブなコンテンツ制作を支援するパートナーへと発展しています。

生成AIの仕組み

生成AIは、膨大なデータを使ってAIが学習し、その知識をもとに新しい情報を作り出す仕組みです。具体的には、以下の流れで動作します。

① 大量のデータで学習

文章や画像、音声など多様なデータを大量に取り込み、パターンや特徴を自動で学習します。AIに「何が正しいか」や「どのように表現すべきか」を理解させるためです。

② 特徴を抽出

ニューラルネットワーク（特にトランスフォーマーなど）が使われ、データ内の重要な情報や関係性を数値的に表現する「特徴」を抽出します。

③プロンプト解析

ユーザーからの入力（プロンプト）を解析し、関連する情報を抽出します。

④コンテンツ生成

新しい文章や画像、音声を作成します。例えば、文章の場合は、与えられたキーワードや文脈に沿って、次に続く単語を予測しながら一文ずつ生成します。

⑤出力の最適化

生成されたコンテンツが自然で意味の通ったものになるよう、フィードバックや評価を通じてさらに精度が向上する仕組みも取り入れられています。

高度な生成AIを作り上げるために重要なのは、質の高いデータです。学習に使用するデータの量はもちろん、多様性と正確性が生成AIモデルの理解力に大きく影響します。

実世界の変化を反映した最新かつ幅広いデータを継続的に収集・更新することが不可欠です。加えて、データの前処理やラベリングなど正確なデータアノテーションが施されることで、AIはより洗練された特徴抽出を行い、自然で精度の高い出力が可能になります。

従来型AIと生成AIの決定的な違いは？

従来型のAIは、既存データを分析したり、既存データをもとに将来を予測したり、パターンを認識したりすることに重点を置いています。例えば、画像認識や音声認識、データ分析などが代表格です。

一方で、生成AIは、与えられた情報や学習データをもとに、従来は存在しなかった新たなコンテンツを「生成」する点が大きな特徴です。

このような違いにより、生成AIは従来のAIでは活用が難しかった広告やエンターテインメント、教育といった創造性が求められる分野で、新たな可能性を切り拓いています。​

生成AIの主な種類

生成AIは、その用途に応じてさまざまな種類に分類されます。

以下の表に、主要なカテゴリとその概要、代表的なモデル例をまとめました。

2. 生成AIがビジネスにもたらすメリット

生成AIは、単なるクリエイティブツールに留まらず、業務プロセス全体の効率化や新たなデータ活用の可能性を広げ、企業にさまざまなメリットをもたらします。ここでは、生成AIがビジネスにもたらすメリットを紹介します。

定型業務の効率向上

生成AIは自然言語処理能力が高いため、テキストベースの反復的な作業や定型業務において自動化を推進します。
具体的には、以下のような定型業務を自動化できます。

上記のような日々発生するルーチンワークを自動化でき、従業員はよりクリエイティブな業務に注力できるようになるため、業務全体の生産性向上につなげられます。

企画・コンテンツのアイデア創出

生成AIは、プロンプトの指示次第で、人間が思いもよらない斬新なアイデアや創造性の高い構成を提案可能です。

実際に、生成AIの創造性を活かした活用例が続々と報告されています。例えば、ChatGPTで一部を書いた本が芥川賞を受賞するなど、生成AIの創造性の高さが評価されつつあります。

このように、生成AIは、広告コピーやプロダクトデザイン、シナリオ作成など、クリエイティブな分野で新たな発想を得るためのツールとしても活用可能です。

誰でも簡単にコード作成

生成AIの登場により、プログラミングの敷居が大幅に下がりました。専門知識がなくても、自然言語で指示を出すだけで業務に必要な簡単なコードやマクロ、スクリプトを作成できます。

専門のプログラマーを雇わずに、社内でソフトウェア開発が可能になることでコスト削減が可能です。また、簡単な要望は各部署で対応可能になるので、IT部門の負担も軽減するでしょう。

トラブル対応の迅速化

生成AIの検索力や自然言語処理能力は、社内外のトラブル対応に役立ちます。以下のように、解決に必要なタスクを一連で対応できるためです。

初期対応の迅速化やトラブルシューティングの効率が向上し、問題解決までの時間を大幅に短縮できます。

多様な学習データの拡張

生成AIは、既存のデータが不足している場合に、AIを訓練するための学習データを補充するためのツールとしても活用できます。

例えば、外観検査システムを構築する際、しばしば課題に挙がるのが不良品データの不足です。そこで、画像生成AIを用いて多様な不良品画像データや評価データを生成することで、検査精度の向上につなげることが可能です。

このように、生成AIによって学習データセットの拡充やシミュレーションデータの生成を行うことで、データ不足の問題を解消し、より精度の高いAIモデルの構築やシミュレーションが実現します。

3. 生成AIのビジネス活用分野例4選

近年、生成AIの活用は多岐にわたり、さまざまなビジネスシーンでその有用性が実証されています。ここでは、特に注目される4つの分野での活用事例を紹介します。

実際の企業実例は、以下をご覧ください。
「生成AIの企業最新導入事例まとめ！導入効果・導入方法がわかる徹底解説」

ソフトウェア開発

コード生成AIは自然文での指示からコード生成が可能です。しかも、コードの作成はもちろん、デバックやテクニカルレポートの解読まで幅広く開発業務をサポートでき、ソフトウェア開発で広く活用されています。

具体的には、以下のようなソフトウェア開発タスクで活用可能です。

設計からコーディング、テストまで幅広く使え、ソフトウェア開発の業務効率化が進みます。

マーケティング

マーケティング分野では、生成AIがリサーチ業務から戦略立案、広告やコンテンツの制作、データ分析まで幅広く活用されています。

具体的には、以下のようなタスクで活用可能です。

生成AIに上記の作業を任せることで、戦略策定やクリエイティブ業務に集中できるようになります。

社内・顧客問い合わせ

生成AIは、社内ヘルプデスク、カスタマーサポート業務で活用できます。具体的には、以下のような問い合わせ業務で活用可能です。

生成AIを活用することで、顧客対応のスピードが向上し、カスタマーエクスペリエンスの向上につながります。同時に、サポート対応者の負担を軽減でき、人的リソースをより重要な業務への割り当てが可能になります。

営業

営業では、以下のように、顧客との定型文でのやり取りや資料作成で、特にテキスト生成AIの活用が増えてきています。

生成AIを活用することで、営業担当者はより多くの時間を顧客との対話や関係構築に費やすことができ、業務効率を大幅に向上させることが可能です。

4. 生成AIをビジネス導入する際に注意すべき点

企業が生成AIを活用する際の注意点を紹介します。

人間が監視・介入できる体制が不可欠

企業が生成AIを業務に活用する場合、自動生成されたコンテンツの品質や正確性を担保するために、人間によるチェックとフィードバックを取り入れる体制の構築が重要です。生成AIによって出力されたコンテンツには、ハルシネーション（事実ではない回答）や差別的表現が含まれることもあります。

生成AIが出力するコンテンツは一見すると体裁がよく高品質に見えます。しかし、細部においてAI特有の違和感が生じることもあるため注意が必要です。

事実ではない表現や不自然な画像を広告やPRで公表してしまうと、顧客からの信頼低下、ブランドの損失につながります。有名な例では、指が1本多いモデルが使用されていた大手ファーストフード企業のCMが挙げられます。

生成AIが出力した結果はそのまま利用するのではなく、必ず専門家や担当者が内容を確認し、必要に応じて修正や補足を行う仕組みが必要です。特に、専門的な情報やクリティカルな意思決定に利用する際は、出力内容の徹底した検証が欠かせません。

セキュリティリスクへの対応

生成AIモデルを利用する場合、さまざまなセキュリティリスクが生じます。多くの企業で発生する可能性が高いのが、情報漏えいです。

生成AIモデルを通じて自社の情報が洩れるパターンには2つあります。

まず、生成AIを利用する社員が企画書や議事録を作成する際に、社内の情報を入力し、流出するパターンです。

2つ目が、生成AIがサイバー攻撃を受けて情報が漏えいするパターンです。近年、生成AIを狙ったDDoS攻撃や、悪意のあるプロンプトにより企業の情報が抜き出される「プロンプト・インジェクション」によって、情報が漏えいするケースが見られます。

こうした生成AIモデルのセキュリティリスクに対しては、生成AIに関する社員教育や、データ暗号化・アクセス制御が万全なセキュアなサービスの利用など、社員とツールそれぞれに対する対策が必要です。

データポイズニングに注意

データポイズニングは、AIモデルの学習データに悪意のあるデータを混入させる攻撃手法です。AIモデルの学習データに悪意のあるデータが混入すると、モデルの性能低下や不正出力を引き起こし、セキュリティリスクが高まります。

特に、企業が独自のデータを用いてファインチューニングを行う場合、データ内に含まれる不正データの検出が困難になります。

そのため、学習データの事前検証を徹底し、信頼性の高いデータのみを使用することが必須です。また、データの検証や選別を専門とする企業に委託するなど、第三者によるチェック体制を構築することで、AIモデルの信頼性と安全性を確保する対策が求められます。

5. まとめ

生成AIは、コンテンツの自動生成や業務プロセスの効率化、新たなアイデア創出など、ビジネスに大きなメリットをもたらす先進のAI技術です。

高度な自然言語処理能力を持ち、画像・動画・コード・文章など多様なアウトプットが可能で、ソフトウェア開発やマーケティング、営業など幅広いビジネス分野で活用が進んでいます。

一方で、生成AIにはデータの著作権問題やセキュリティリスク、ハルシネーションなどの課題も多く、導入の際は人間による監視体制の構築や社内教育によるリスク管理を徹底する必要があります。