「生成AIという言葉はよく聞くけれど、AIと何が違うのかわからない」「ChatGPTや画像生成AIなど、結局どの生成AIサービスを使えばよいのか迷っている」と感じている方も多いのではないでしょうか。
従来のAIがデータの分類や予測を得意としていたのに対し、生成AIは人の指示に合わせてコンテンツを作成できる点が特徴です。そこで本記事では、生成AIとは何か、AIとの違い、おすすめの生成AIサービス、ビジネスでの活用事例までわかりやすく紹介します。
生成AIとは？
生成AIとは、文章・画像・音声などを新しく作り出せるAI技術のことです。ユーザーが入力した指示や質問に対して、自然な文章を作成したり、画像を生成したり、資料作成やアイデア出しを支援したりできます。
たとえば、ChatGPTのような文章生成AIでは、メール文の作成、要約、翻訳、プログラミングの補助などが可能です。ただし、生成AIは必ず正しい答えを出すわけではありません。事
実と異なる内容を出力する場合もあるため、業務で使う際は人が内容を確認し、必要に応じて修正することが大切です。
生成AIの仕組み
生成AIの仕組みは、ユーザーが入力した指示をもとに、学習済みの基盤モデルが内容を解釈し、文章・表・コード・音声・画像などのアウトプットを生成する流れで成り立っています。
出典：総務省
上の図のように、ユーザーがアプリケーションに対して「法律の観点から文章を見直してほしい」「窓口の時間変更を伝える文章を作ってほしい」といった自然な言葉で指示を出すと、その内容が基盤モデルに送られます。
基盤モデルは、事前に大量の学習データから言葉や情報のパターンを学んでおり、指示内容に合う回答を組み立てます。
生成AIとAIの違い
生成AIとAIの違いは、何をする技術なのかで整理するとわかりやすくなります。AIは、人間の判断や認識に近い処理をコンピュータで行う技術全般を指します。一方で、生成AIはAIの一種であり、文章・画像・音声などを新しく作り出すことに特化しています。
| 項目 | 生成AI | AI |
|---|---|---|
| 主な役割 | 作成・要約・翻訳・アイデア出し | 分類・判定・予測・認識 |
| 得意なこと | データをもとに結果を判断する | 指示に合わせて新しいコンテンツを生成する |
| 使い方の特徴 | あらかじめ決めた目的に沿って処理することが多い | 自然な言葉で指示を出し、柔軟に出力を変えられる |
| 関係性 | 生成AIを含む広い概念 | AIの中に含まれる技術の一つ |
このように、生成AIはAIとは別物ではなく、AIの中に含まれる技術です。AIという大きな枠組みの中に、画像認識AI、予測AI、音声認識AIなどがあり、その一つとして生成AIがあります。
以下の記事では、生成AIとAIの違いについて詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
生成AIに用いられるモデル一覧
生成AIのモデルとは、文章・画像・音声などを生成するために、学習データからパターンや構造を学んだAIの仕組みのことです。
生成AIに用いられるモデルは、作りたいものによって種類が分かれます。文章を作る生成AI、画像を作る生成AIなど、裏側で使われるモデルの考え方が異なります。以下は生成AIの中でも用いられるモデル一覧です。
| モデル名 | 仕組みの概要 |
|---|---|
| 大規模言語モデル（LLM） | 大量のテキストデータから、言葉のつながりや文脈を学習し、入力された指示に続く自然な文章を生成する |
| Transformer | 文章内の単語同士の関係を捉え、文脈に合った出力を行う深層学習モデル |
| 拡散モデル（Diffusion Model） | データにノイズを加え、そのノイズを取り除く過程を学習することで、画像や動画などを生成する |
| GAN（敵対的生成ネットワーク） | 「生成するAI」と「見分けるAI」を競わせながら、本物に近いデータを作る |
| VAE（変分オートエンコーダ） | データを圧縮して特徴を捉え、その特徴から似たデータを再構成・生成する |
| RNN・LSTM系モデル | 前後の順番が重要なデータを扱い、過去の情報を踏まえて次の出力を予測する |
| 自己回帰モデル | 直前までの出力をもとに、次に来るデータを一つずつ生成する |
| マルチモーダルモデル | テキストだけでなく、画像や音声など複数の情報を組み合わせて理解・生成する |
なかでも、現在の生成AIでよく使われているのが大規模言語モデル（LLM）です。LLMは、ユーザーが入力した質問や指示を理解し、文脈に沿って文章を作成します。ビジネスで使いやすい生成AIサービスの多くは、このLLMを中心に動いています。
生成AIのおすすめサービス
ここからは生成AIの代表的なおすすめサービスを5つ紹介します。
| サービス名 | 料金 | 特徴 |
|---|---|---|
| ChatGPT |
| 会話しながら幅広い業務のたたき台を作れる |
| Gemini |
| Googleサービスと組み合わせて使いやすい |
| Microsoft 365 Copilot |
| Microsoft 365の業務アプリ上で使える |
| Claude |
| 長文資料や複雑な内容の整理に向いた生成AI |
| Canva |
| デザイン制作とAI機能を同じ画面で使える生成AI |
出典：OpenAI/Gemini/Microsoft/Claude/Canva
①ChatGPT
ChatGPTは、生成AIを初めて使う方から、業務で本格的に活用したい方まで使いやすいサービスです。質問を入力すると回答が返ってくるだけでなく、こちらの意図をくみ取りながら、作業の進め方まで整理してくれます。
たとえば、記事のテーマが決まっているものの構成に迷っているときや、社内向けの説明文をわかりやすく整えたいときにおすすめです。会話を重ねながら内容を修正できるため、生成AIに慣れていない方でも使い方を覚えやすいのが特徴です。
ChatGPTのスキルを短期間で身につけたい方は、「ChatGPTセミナー」の受講を検討してみてください。ChatGPTセミナーでは、生成AIの種類や大規模言語モデルの仕組み、AIとの違い、ChatGPTの活用方法、プロンプトエンジニアリングを基礎から学べます。
以下のリンクからまずは詳細をチェックしてみてください。
| セミナー名 | ChatGPTセミナー |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill（ゲット プロスキル） |
| 価格(税込) | 29,700円〜 |
| 受講期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京）・ライブウェビナー・eラーニング |
②Gemini
Geminiは、Googleのサービスをよく使う方に向いている生成AIです。書く・作る・計画する・学ぶといった作業を支援するだけでなく、GmailやGoogleマップなどのGoogleアプリと連携できる点も特徴です。
普段からGoogleドキュメントやGoogleスプレッドシートを使っている場合、作業の流れを変えずに生成AIを取り入れやすいでしょう。調べたい内容を整理したり、資料に入れる説明文を考えたり、メールの文面を整えたりする場面で活用できます。
Geminiを業務に活用したいものの、検索や文章作成だけで終わってしまう方は「Geminiセミナー」を受講しましょう。Geminiセミナーでは、Geminiを活用した業務効率化、プロンプトエンジニアリングの実践テクニックを学べます。Geminiを業務改善や自社データ活用につなげたい方に適したセミナーです。
| セミナー名 | Geminiセミナー |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill（ゲット プロスキル） |
| 価格(税込) | 29,700円〜 |
| 受講期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京）・ライブウェビナー・eラーニング |
③Microsoft 365 Copilot
Microsoft 365 Copilotは、Microsoft製品を日常的に使っている企業に向いた生成AIです。特に、会議後の情報整理や提案資料の作成、社内文書の改善など、Microsoft 365上で完結する業務と相性が良いです。
普段使っているアプリの中で生成AIを使えるため、別のツールに情報を移し替える手間を減らせます。組織全体で生成AIを導入したい企業にとって、業務フローへ組み込みやすいサービスといえます。
Microsoft 365 Copilotをどのように業務で活用するべきかわからないという方は、「Microsoft 365 Copilotセミナー」の受講を検討してみてください。Microsoft 365 Copilotセミナーでは、生成AIの基礎やLLMの仕組みから、Copilotによる業務効率化、プロンプト設計、出力結果の確認・改善、PDF情報をもとにした帳票・分析レポート作成まで学べます。
| セミナー名 | Microsoft 365 Copilotセミナー |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill（ゲット プロスキル） |
| 価格(税込) | 29,700円〜 |
| 受講期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京）・ライブウェビナー・eラーニング |
④Claude
Claudeは、長めの文章や複雑なテーマを扱う場面で使いやすい生成AIです。資料の内容を読み込ませて要点を整理したいときや、説明が難しいテーマを読者向けにかみ砕きたいときに向いています。
たとえば、レポートや調査資料、マニュアルなど、情報量が多いものを扱う場合に便利です。回答のトーンも比較的落ち着いているため、ビジネス文書や論理的な説明を作る生成AIとして使いやすいサービスです。
⑤Canva
Canvaはデザイン制作で生成AIを活用したい方におすすめです。AIデザインを編集可能なレイアウトに変換したり、エディター上でイメージに合う素材を生成したりできます。
SNS投稿、バナーなど、見た目のある制作物を作りたい場面で活用しやすいです。デザインに慣れていない人でも、作りたい雰囲気を言葉で伝えれば、生成AIが制作のしてくれます。マーケティング担当者やライターが、文章とビジュアルをあわせて整えたい場合に使いやすい生成AIサービスです。
以下の記事では、おすすめの生成AIサービスをより数多く紹介していますので、あわせてご覧ください。
生成AIの業務活用事例
最後に生成AIを活用して業務で成果を上げた事例を2つ紹介します。
- パナソニック コネクト｜年間44.8万時間の業務時間を削減
- ベネッセ｜社内ChatGPT環境と教育サービスに生成AIを活用
①パナソニック コネクト｜年間44.8万時間の業務時間を削減
パナソニック コネクトでは、日々の業務に時間がかかり、社員の生産性をどう高めるかが課題でした。そこで、社内向けAIアシスタント「ConnectAI」を活用し、生成AIの使い方を質問対応から、実務を任せる形へ広げています。
具体的には、コード生成やリファクタリング、作業手順書や各種基準の作成などに生成AIを活用しました。その結果、2024年の業務時間削減効果は年間44.8万時間に達し、前年の2.4倍となりました。
利用回数も240万回に増え、生成AIが現場の作業効率化に直接つながった事例です。
②ベネッセ｜社内ChatGPT環境と教育サービスに生成AIを活用
ベネッセでは、社員が生成AIを業務に使いたい一方で、入力情報の外部流出や二次利用への不安が課題でした。そこで、Azure OpenAI Serviceを活用した社内向けAIチャット「Benesse GPT」を構築し、グループ社員約1.5万人に提供しました。
入力した情報を二次利用せず、クローズドな環境で外部に情報が漏れない仕様にしたことで、社員が安心して生成AIを使える環境を整えています。活用領域は、業務効率化だけでなく、商品開発に向けた技術検証にも広がっています。
成果として、社内で生成AIを安全に試しながら、業務改善や新しいサービスづくりに活かせる基盤を整備できた点が大きいです。
出典：経済産業省
生成AIについてのまとめ
生成AIは、文章や画像を作れる便利なツールというだけでなく、業務の進め方そのものを変える技術です。AIとの違いや仕組みを理解しないまま使うと、ただ質問して終わってしまい、期待した成果につながりにくくなります。
大切なのは、自分の目的に合った生成AIサービスを選び、出力された内容を人が確認しながら、業務の中に無理なく組み込むことです。生成AIサービスは、それぞれ得意分野が異なるため、活用したい場面に合わせて使い分けましょう。生成AIを正しく理解し、適切に活用できれば、日々の作業負担を減らしながら、より価値の高い業務に時間を使えるようになります。
