【2025】生成AIでできることとは？使いこなすためのポイントや注意点

生成AIはビジネスの現場はもちろん、デザインや音楽、私たちの身近な日常にも、じわじわと存在感を広げています。例えば、自動で文章を作ったり、絵を描いたり、音楽まで作ることが現実になっています。

しかし、なんとなく凄そうだけど、実際どういう仕組みなの？なにができるの？と感じる方も少なくないでしょう。

そこで今回は、生成AIでできることをビジネスなどの活用例とともにわかりやすく解説していきます。

生成AIとは

生成AIとは、人間のように何かを生み出せるAIのことです。文章やイラスト、音楽など、これまではクリエイティブな作業は人間が行うのが常識でしたが、今、生成AIが少しずつ覆しています。

このAIのベースとなるのが深層学習（ディープラーニング）です。深層学習は、たくさんのデータを取り込み、その中からパターンやルールを見つけ出し、新たなものを創り出す学習型のエンジンのような存在なのです。

特に「Transformer」という技術の登場が大きなきっかけでした。これにより、文脈を理解しながら、より自然な文章を作れるようになったのです。それから生まれたのが、ChatGPTのような今の生成AIブームの代表格です。

生成AIの主な種類

生成AIには色々な種類があり、大きく分けると、以下の4つが代表的な例です。得意とすることがそれぞれ異なります。

動画生成AIのおすすめツールについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。

【2025】動画生成AIのおすすめツール3選！使い方や手順も解説

生成AIにおけるビジネス活用でできること

ここからは、ビジネスの現場で生成AIができることを詳しく見ていきましょう。

生成AIの基本的な使い方については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。

【2025】生成AIとは？おすすめ生成AIや基本的な使い方を解説

文章作成・校正でできること

レポートやブログ記事の下書き、製品レビューの要約など時間のかかる仕事を、生成AIに任せることができます。しかも、指示をすることで、読みやすい言い回しにしてくれるため、とても優秀です。リライトや設定に合わせて内容を調整する機能もあります。

翻訳でできること

生成AIの翻訳は従来のAI翻訳とは別物です。生成AIは、自然な文脈を読み取り、まるで人が訳したような文章を出してくれるので、海外とのやりとりもスムーズです。業界用語も登録しておけば、専門性にも対応できるので、精度をさらに向上させることができます。

プログラミングでできること

エンジニアが書いた途中のコードを生成AIが読み取り、次に書いたほうが良いコードをアドバイスしてくれます。専門知識がなくてもコードが書けるようになるので、初心者でもアプリが作れてしまう時代になりました。

データ分析・予測でできること

売上データを学習させれば、次のシーズンの売上が見えてきたり、異常値を察知してアラートを鳴らしたりするなど、異常検出もできます。売上予測や顧客の行動予測のほか、製造業などでも生成AIの導入が進んでいます。

営業・マーケティングでできること

生成AIが顧客データを分析し、ターゲットに送ると反応が良さそうなメールを提案してくれます。内容まで自動生成してくれるので、営業担当が本来注力すべき人との会話に集中できるようになるでしょう。

カスタマーサポートでできること

チャットボットもここ数年で大きく変わっています。ただのFAQの自動化ではなく、ユーザーの悩みに合わせて対応してくれるようになりました。しかも24時間体制で働き続けることができます。

業務自動化でできること

以下のようなルーチン化された作業を効率化するツールとしての利用も進んでいます。

• データ入力
• データ整理
• メールの送信
• 顧客データの分析

例えば、営業ではリードを分類して優先度を判定したり、マーケティングでは、ユーザーにパーソナライズドな広告を配信したりもできます。

生成AIにおけるクリエイティブ活用でできること

次に、生成AIがクリエイティブ分野でできることを詳しく見てみましょう。

画像生成・編集でできること

ユーザーの指示だけで、画家のような作品を出力することができます。広告用のビジュアルや、ゲームのキャラデザインも、生成AIが手伝ってくれるのが普通になってきました。

例えば、ロゴ案などは一度に大量に出力でき、その中から特に良いものを選ぶということもできます。写真の修正やスタイル変更はもちろん、モダンアート風や抽象画のように加工することもできるので、デザイナーの手間を減らすことができるのです。

動画生成・編集でできること

短い文章を入力するだけで、映像を出力できます。例えば、「夜の都市を背景にしてアニメ風の雰囲気で」と入力すると、そのような動画が生成できるのです。まるで頭の中にあるイメージを直接映像にするような感覚です。

切り抜きや背景差し替えもできるので、動画配信をしている人にとっては、ありがたい存在かもしれません。字幕やプロのような自然なナレーションが作れるのも魅力です。

音楽生成・作曲でできること

生成AIは、メロディやビートなども作り出すこともできます。AIは、たくさんの音楽データを学習しているため、クラシックやポップス、ジャズ、ロックなど、さまざまなジャンルの音楽が作れます。

デザイン生成でできること

従来のデザインは、形にするまでに多くの時間と労力がかかりました。しかし、生成AIを活用することで、短時間で多くのデザインを作り出すことができます。スタイルや配色パターンも自由に変えられるので、デザイナーにとって魅力的でしょう。

最終的には人の目と手が必要なものの、手描きのスケッチから仕上げまでの土台作りにかかる時間とエネルギーは確実に減ってきています。

ゲーム開発でできること

ゲーム開発の現場では、生成AIの活躍がかなり本格的になってきています。例えば、キャラデザインやマップ生成、ストーリーラインも生成AIが提案してくれます。

ゲームの中のNPC（ノンプレイヤーキャラクター）も生成AIにより、毎回違う会話を返してくれるようになりました。ゲームの没入感を高めるだけでなく、プレイヤーごとに違う物語を作ることも可能です。

小説・脚本作成でできること

生成AIは、さまざまなシーンやシーンに合う会話も作ることができます。例えば、「ファンタジーの世界で、謎の魔女が村を訪れるシーンを描いて」という指示を入力すると、細かい描写はもちろん、キャラクターのセリフを含むシーンを生成できるのです。

コメディやロマンスなど、さまざまなジャンルに対応することも可能です。

生成AIにおけるその他活用でできること

生成AIは様々な業界で広がりつつあります。以下で、その他にできることを詳しく解説します。

研究開発分野でできること

研究開発の現場は、特に情報量が多いので、生成AIが色々なシーンで活躍しています。例えば、論文を一気に読み込む時間がない時に、要点だけピックアップしてくれたり、似たテーマの文献を探してくれたりします。

最近では、新薬候補の発見や化学反応の予測まで生成AIが担い始めており、従来は何年もかかっていた実験時間が大幅に短縮されるケースもあります。UXや製品開発の場でも生成AIが案を出すことで、人間では思いつかない視点が得られることも少なくないです。

教育分野でできること

生成AIの教育での活躍は、これから本格化しそうな気配があります。例えば、生徒の疑問点を先生のように分かりやすく説明してくれることができるでしょう。

昔ながらの一斉授業ではカバーしきれなかった部分を、埋める存在になるかもしれません。生徒に教えるのは人間というのは前提ですが、サポートとしての生成AIがいるだけで、学ぶハードルは少しずつ下がってくるでしょう。

医療・ヘルスケア業界でできること

生成AIは、医療の現場にも足を踏み入れ始めています。例えば、レントゲン画像やMRIのデータなどの画像から肺炎かもしれないと医師に伝えることで、見逃しのリスクを減らせる可能性が出てきました。

もちろん、最終判断は医師が下しますが、その前段階の補助的な目として、生成AIが頼られる場面が増えています。また、膨大な診療記録を読み返す時間がないときは、生成AIにサッとカルテを自動要約してもらうという使い方もあります。

金融業界でできること

生成AIは何かが起きた時に、金融が受けそうな影響を予測して教えてくれることができます。また、株価の動きを予測したり、経済ニュースを要約したりすることも可能です。

その他にも、生成AIは投資レポートの自動生成や個人資産の管理アドバイス、不正取引の検知など、活躍する場面はかなり多いです。

エンターテイメント業界でできること

エンタメの世界では、生成AIが脚本を生成したり、音楽ライブで観客の反応を読み取って展開が変わる演出を変えることもできます。まるで、エンターテイメントが観るものから対話するものへと変化したような感覚です。

生成AIの倫理的な問題

生成AIが進化し、できることが増えるほど、無視できなくなるのが、倫理的な問題です。例えば、著作権のある作品に似通ったコンテンツを生み出してしまったり、悪意ある使い方をすれば、偽情報の拡散や詐欺的な文章も生成できたりします。

また、生成AIが出力した情報が原因で誰かが損害を受けたとき、誰が責任を取るのか？という境界はまだグレーです。その曖昧さが社会に不安を生む一つの原因にもなっています。

とはいえ、すでに世界中でルール作りの動きは始まっています。EUではAI規制法が進み、日本でもガイドラインの整備がされています。企業でも透明性や説明責任、公平性を軸にした倫理的な活用を考える流れが強まってきました。

参考：AI事業者ガイドライン（第1.0版）｜経済産業省

生成AIを使いこなすための具体的なポイント

生成AIのできることやリスクに触れましたが、興味はあるけど専門知識が必要そう、と感じる方も多いかもしれません。でも実際は、生成AIを学ぶハードルは、思っているほど高くないです。

以下で、生成AIを学んで実際に活用していくためのポイントを見てみましょう。

自分に合う方法で学習する

生成AIに興味はあるけど、何から始めたらいいの？という壁にぶつかり、手を出せずにいる方も多いはずです。しかし、今は学ぶための環境が整っていて、選択肢も沢山あります。

例えば、YouTubeや書籍はもちろん、SNSなどで発信されている体験談も、意外とヒントの宝庫です。リアルなつまずきポイントや、思わぬ活用法に出会えるかもしれません。

特におすすめなのが、生成AIセミナーです。

生成AIセミナー

生成AIセミナーは、このセミナーは、未経験者でも短期間で生成AIの基礎から応用までを習得できるよう設計されています。​​学んだ知識をすぐにビジネスの現場で活用できるように以下のようなカリキュラムが組まれているのが特徴です。

生成AIセミナーでは、生成AIを扱う上での使用上の注意点やガイドライン、情報漏洩事例やリスク対応までも学べるので安心です。このセミナーを通じて、生成AIの知識とスキルを効率的に習得し、様々な分野での活用を目指してみてはいかがでしょうか。

色々な生成AIを試してみる

例えば、ChatGPTなどに「生成AIについて教えて」と入力すれば、あなたのペースに合わせた必要な情報を提供してくれます。まずは気になった生成AIツールに触ってみるのもお勧めです。

以下は、主な生成AIツールです。

それぞれ特徴があるので、人により使いやすさなどが違う場合もあります。無料で使える生成AIも多いため、まずは試しに使ってみると、生成AIがどのようなものなのか分かるはずです。

生成AIを利用するときの注意点

生成AIを利用するときは、いくつかの注意点もあります。以下で、覚えておきたい注意点を解説します。

内容を鵜呑みにしない

生成AIは、文章を生成することは得意ですが、それが事実とは限りません。たまに、ハルシネーションと呼ぶ、存在しない情報を本当の情報のように出力することがあります。

そのため、出力された内容は鵜呑みにせず、必ず自分で確かめるようにしましょう。

著作権や個人情報の扱いに注意する

ユーザーが生成AIに画像や文章を作ってもらう際、第三者の権利を侵害するような内容が含まれていないかを必ず確認する必要があります。個人情報や機密情報などがデータに含まれていると、出力した生成物にも反映されてしまうためです。

特に、商用利用を考えている場合は、利用規約やライセンスも合わせてチェックしましょう。

AIに頼りすぎない

あまりにもAIに頼りすぎると、考える力や書く力が鈍ってしまうという声もあります。意識的な問題ですが、使いこなすうちにいつの間にか自分の考えや言葉が薄れていくような感覚が生まれることもあるでしょう。

だからこそ、最後の仕上げは自分で行ったり、一歩引いて見る視点を持ったりするスタンスがとても大切になってきます。

生成AIの知識を深める

生成AIはますます身近な存在になっており、ちょっとしたアイデア出しから本格的なコンテンツ制作まで、多くのシーンで使われるようになっています。でも、便利そうとなんとなく使い始めるだけでは、知らず知らずのうちにリスクを抱えてしまうことも。

特に、ビジネスで活用するつもりなら、基礎知識だけでもしっかり押さえておきたいところです。どのようなときに法やルールに触れるのか、逆にどんな使い方なら安心なのかという点をきちんと理解しておくことで、生成AIとの付き合い方にも自信が持てるようになります。

そんなときにお勧めなのが、実践的な学びが得られるセミナーです。

生成AIセミナー

生成AIセミナーは、生成AIの仕組みや特徴などの基礎からスタートし、著作権などの注意点、活用時に気をつけるべきポイントまでを網羅的に解説しています。

現場ですぐ使える知識が得られるため、すぐに実践へと繋げやすいでしょう。AIとの距離感に迷っている人こそ、セミナーで学んでみると、新しい視点が得られるかもしれません。

生成AIをパートナーにしてできることを広げよう

今回は、生成AIでできることをビジネスなどの活用例とともに解説しました。ここまで見てきたように、生成AIはただの便利ツールの枠を超え始めています。とはいえ、技術そのものはまだ発展の途中で、社会全体のルールや価値観も、ようやく追いつこうとしている段階です。

活用の幅が広がる一方で、倫理的な課題や情報の信頼性、責任の所在など、慎重に向き合うべきことも少なくありません。大切なのは、生成AIを過剰に恐れることでも、過信して頼り切ることでもなく、 ちょうどいい距離感を見つけていくことではないでしょうか。