世界的で注目を浴びている、生成AI（ジェネレーティブAI）。
生成AIの代表格「ChatGPT」を使ってはいるものの、生成AIのことを深くは知らない方も多いのではないでしょうか。
そこで、本記事では生成AIと従来のAIとの違いのほか、生成AIの種類や使い方、生成AIでできることを解説します。
最後に紹介する、実際の企業での活用事例、生成AIで用いられるモデルもぜひ参考にしてみてください。
生成AI（ジェネレーティブAI）とは？
生成AIとは、学習したデータを利用して創造的なコンテンツを生成できるAIの一種です。
生成AIは新たな技術のため、アイデアの創出や業務効率化への活用が期待されています。
ビジネスの場面では、プログラミングのコード生成のほか、ミーティング時の音声の文字起こしや会議記録の要約など多岐にわたる分野で利用され始めています。
「生成AI（ジェネレーティブAI）」と今までの「AI」との違い
「生成AI」と今までの「AI」の違いは、オリジナルコンテンツを生成できるか否かです。
従来のAIは、人間が提示した明確な回答をAIが記憶し、学習したデータから最適な回答を探して提示しているだけでした。
しかし、生成AIの場合は学習済みのデータを使って回答を出力するのではなく、さまざまな情報をもとに、0から1のオリジナルコンテンツが創出できます。
アイデアの創出は人間にしかできないと思われていましたが、生成AIが現れたことにより、AIで0から1をのオリジナルコンテンツを生み出すことができるようになりました。
生成AI（ジェネレーティブAI）の特徴
生成AIには従来のAIとは異なる特徴があります。主な特徴は以下4つです。
生成AIの特徴1つ目は、出力回答の質の向上です。生成AIは従来のものと比べると、出力される文章がビジネスシーンでも使える程の自然な表現になるなど、出力される内容のレベルが向上しました。
質の向上に伴い、大量な学習量が必要なのも生成AIの特徴の一つです。
生成AIは、AIが自ら答えを追求して学ぶ「ディープラーニング（深層学習）」を利用して築かれた、比較的新しい機械学習モデルです。そのため、生成AIが新しい創造物を生成したり、より複雑な処理を可能にするためには、ディープラーニングを活用し、大量のデータを学習する必要があります。
生成時のスピードの速さも生成AIの特徴です。入力したプロンプト内容に沿った文章や画像の出力時間が従来よりも短縮化されています。
生成AIの特徴4つ目は、利便性の向上です。誰でも簡単に使えるよう、アプリケーションの使いやすさが改善されました。
生成AI（ジェネレーティブAI）の種類とは？
生成AIには大きく分けて下記の5種類あります。
それぞれの生成AIの特徴と、提供されているサービスの例を見ていきましょう。
生成AIの種類1：テキスト生成
テキスト生成AIは、入力フォームに入力した指示文「プロンプト」をAIに送ると、回答のテキストが生成できます。テキスト生成AIの代表的なサービスは、以下2種類です。
テキスト生成AIは、文章の要約はもちろん、セールスコピーのアイデア出しやプログラミングのエラーコードの指摘にも活用できるため、さまざまな作業が効率化可能です。
ただし、生成AIは、最新のデータを学習していないめ、いつも正しい出力が回答されるわけではありません。
得られた回答の情報が、正しいかどうかを自分自身で見極める必要があるでしょう。
生成AIの種類2：画像生成
画像生成AIは、ユーザーがテキストで指示した内容に沿ってオリジナル画像が生成できます。
指示を送るとすぐに新しい画像が生成できるため、新たなアイデアの出しや業務のサポートでの活用が見込まれています。
画像生成AIの世界的に有名なサービスは、以下4つです。
この中でもMidjourneyは、現在の生成AIブームのきっかけとなった画像生成AIです。
音声通話アプリ「Discord」と連携で、指示した内容に沿って自動的に画像が作れます。
クリエイティブさが求められる、デザイン業界やWeb業界での活用が期待されるでしょう。
生成AIの種類3：音声生成
音声生成AIは、インプットした音声やテキストデータから音声の特徴を学習することで、新たな音声データを生成できます。
例えば、3秒間の音声データを入力するだけで忠実に再現できたり、覚えた音声と同じ音質で自由に話したりすることが可能です。
音声生成AIは一度学習すると感情に合わせた表現ができるため、絵本や台本を読み上げたり、音声素材として利用したりなど、さまざまな場面で活用できるでしょう。
生成AIの種類4：動画生成
動画生成AIは、テキストで指示した内容に沿った動画生成が可能で、開発の難易度が高いAIです。
現段階では短時間の動画生成が可能ですが、技術の進歩によって長時間の動画生成の予想されています。
そのため、動画生成AIは、短尺のプロモーションビデオや短編のドラマ制作の活用にも期待が高まっています。
2023年3月時点では、質の高い動画生成ができるよう、アメリカのRunway社が動画生成AI「Gen-2」を開発しました。また、画像生成AI「Stable Diffusion」を開発したStability AIは、入力した動画を完全オリジナルの動画として生成できる「Gen-1」も開発しています。
「Gen-1」を用いた動画生成AIのサービス例は、以下2つです。
この2つの動画生成AIでは、生成したい動画のイメージをテキストで入力すると、その内容に沿った短時間の動画を生成してくれます。
生成AIの種類5：その他の生成
生成AIとして挙げられるその他の種類の機能とサービスは、以下３つです。
文字起こし生成系AI「Whisper」は、OpenAI社が開発したサービスの一つで、音声データを入力するとテキスト化してくれます。
ビジネスシーンでは、ミーティングの議事録作成や総合受付の電話録音データのテキスト化に重宝するでしょう。
商業コピー系AI「Catchy」は、新規事業のアイデア出しや宣伝に使うキャッチコピーの作成などに役立ちます。キャッチコピー機能では、対象商品の名前やブランド名、事業概要をプロンプト入力するだけで、指示内容に沿ったキャッチコピーが作れます。
検索体験機能を持つ生成AI「SGE」は、Googleによる比較的新しい検索機能のことです。この機能を使うと、Googleが検索したキーワードの検索意図に沿った内容で回答が出力されます。
前提：プロンプトは「PromptSimple」で作成する
生成AIの使い方を紹介する前に、前提としてプロンプトの書き方を統一させてください。
本記事ではBotCampで推奨している、ChatGPTプロンプトテンプレート「Prompt Simple」を使用することを前提に説明します。
「Prompt Simple」とはDIK独自の書き方で、以下5項目を含むプロンプトのことを指します。
#お願い
「#お願い」に何を書く？
・5W1Hを意識して明確に具体的に作業をお願いする。
・仕事全体のうちの、どの役割を頼むのかを明確に伝える
#目的
「#目的」に何を書く？
・なぜその仕事をお願いしているのかの目的と背景を伝える
#情報
「#情報」に何を書く？
・自分とChatGPTの情報格差を無くし、前提知識を揃えるための参考情報を提供する
#ルール
「#ルール」に何を書く？
・クオリティとして担保したいこと、アウトプットとして期待していることを明確に伝える
#出力
「#出力」に何を書く？
・アウトプットイメージを伝える（表形式、ブレッド形式など）
生成AI（ジェネレーティブAI）の使い方
生成AIを使うと従来の手間が省略できるため、業務効率化につながります。
生成AIの具体的な使い方は、以下5つです。
それぞれの使い方を確認していきましょう。
生成AIの使い方1：文章要約
テキスト生成AIは、以下のようにプロンプトで指示を出すだけで、文章の要約が可能です。
ChatGPTの回答例
指示するだけで、長い文章のポイントや論点を読み取って要約してくれるため、ミーティング資料の作成などに役立つでしょう。
生成AIの使い方2：アイデア出し（広告のキャッチコピー）
テキスト生成AIは、以下のようにプロンプトで指示を入力すると、広告のキャッチコピーを考えてくれます。
ChatGPTの回答例
新たなアイデアが欲しい場合やアイデアが浮かばない際に重宝する使い方だろう。
生成AIの使い方3：ビジネス用の年賀状の挿絵画像作成
ビジネス用の年賀状の挿絵画像を作成する際に画像生成AIを使うと、指示した内容に沿った画像が自動的に作られます。
ChatGPTの回答例
具体的に指示を出すと、さらに細かい内容で画像が生成できます。
また、2023年11月時点では、著作権を侵害していない画像であれば、自身のコンテンツとして使用が可能です。
生成AIの使い方4：プログラミングコードの生成
プログラミングのコードを生成時には、テキスト生成AIが活用可能です。
的確なプロンプトを入力するだけで、自動的にコードが作られます。
ChatGPTの回答例
詳しく指示すると、すぐにコピー＆ペーストして使えるコードが生成されます。
生成AIの使い方5：会議音声の文字起こしや要約
文字起こしできるAIに、録音した会議の音声データをインプットすると、音声データの内容をテキスト化してくれます。また、テキスト生成AIを使うことで、テキスト化した文章の要約が可能です。
生成AIを使うことで、手動での文字起こしや会議の要約にかかっていた時間を短縮できるため、全体的な業務の効率化が図れます。
会議や打ち合わせの頻度が多く、内容が文章化する必要がある場合に役立つでしょう。
生成AI（ジェネレーティブAI）でできること
生成AIの種類は多岐にわたっていますが、生成AIを使ってできることは大きく分けて以下の2つです。
生成AIでできることを、それぞれ見ていきましょう。
生成AIでできること1：コミュニケーション業務の効率化
生成AIを使うと、コミュニケーションが関わる業務を効率化できます。
具体的には、以下のような業務です。
社外へのtoCやtoBはもちろん、社内の人間同士のコミュニケーションも関わる業務が挙げられます。
生成AIを上手く活用することで、コミュニケーションコストの削減や全体的な業務効率化につながるでしょう。
生成AIでできること2：アイデア出しのサポート
生成AIを利用すると、アイデア出しのサポートが可能です。
生成AIは、従来は人間にしか作られないと思われていたオリジナルコンテンツを生成できるため、さまざまなコンテンツが創造できるようになると、将来的に期待されています。
また、現在サポートできる具体的なアイデア出しの内容は、次のとおりです。
生成AIは、適切なプロンプトを入力することで、クリエイティブな分野でのアイデア出しのサポートに重宝するでしょう。
生成AI（ジェネレーティブAI）でできないこと
生成AIは、人間と同じように思考してコンテンツを生み出すことはできません。
あくまでも、生成AIは、ディープラーニングを繰り返すことで、オリジナルコンテンツが生み出せるようになったAIです。
人間と異なり生成AIは感情を持っていいないため、一人ひとりの感情に寄り添った回答の出力や、倫理的な観点や道徳的な視点からの意思決定は難しいでしょう。
しかし、近い将来では、人間と同じように思考や歩み寄りができるAI「AGI（汎用性人工知能）」が開発される可能性があると言われています。
国内外での生成AI（ジェネレーティブAI）の活用事例10個
ここからは国内外で活用されている生成AIの事例、以下10個をご紹介します。
活用事例を詳しくチェックしていきましょう。
生成AIの活用事例1：【日本政府】経済対策として生成AIを活用
2023年10月9日、岸田首相は京都市で開催されたインターネット・ガバナンス・フォーラムに参加し、中小企業や医療分野でのAI活用を経済対策の一環として取り入れることを公言しました。
AI関係者向けの国際的な指針や行動規範を策定すると表明しており、2023年内に行われるG7首脳オンライン会議に向けて決定される見込みです。
生成AIの導入により業務効率化だけでなく、新しい薬や医療手法の開発が将来的に可能になるでしょう。
参考：インターネット・ガバナンス・フォーラム2023 AI特別セッション
生成AIの活用事例2：【住友ファーマ】生成AIを用いたチャットツールの運用
医療用医薬品などの製造や販売を手掛ける住友ファーマ株式会社は、2023年5月から生成AIを利用したチャットツールの運用を全社的に開始しました。
チャットツールを取り入れたことで、情報収集・整理はもちろん、社内資料の作成やデータの整理などの業務が効率化されることが見込まれています。
同社は、現在使える一般的な知識を持つチャットツールだけでなく、医薬品や薬剤製造に関するデータが保有できる「強化版生成AI」の開発に取り組んでいます。
生成AIの活用事例3：【東京大学】生成AIチャットサービスの実験的な提供
国公立大学の東京大学は、東京大学のアカウント（UTokyo Account）を持つ関係者を対象に、実験的に生成AIチャットサービスを提供しています。
このサービスは、東京大学での教育や研究のみに利用が制限されており、利用者が多いと使用制限が設けられる場合があります。
また、実験的に導入している生成AIチャットサービスであるため、今後も継続的に利用できるかは未定です。
生成AIの活用事例4：【SREホールディングス】領域特化型生成AIチャットボットの開発
不動産・金融・IT事業に携わっているSREホールディングス株式会社は、領域特化型の生成AIチャットボット「査定組込型AIチャットボット」を開発しました。
このチャットボットは、同社が手掛けている不動産事業の知見データを生成AIに学習させることで、活用が可能です。不動産に関する内容の対話はもちろん、不動産を査定できる機能があります。
従来手間がかかっていた応対の手間が省けて、簡単に不動産が査定できるため、不動産事業の売上向上に役立つでしょう。
参考：業界初、不動産査定が可能な領域特化型生成AIチャットボットを開発
生成AIの活用事例5：【三井不動産】自社特化型AIチャットツールの運用
2023年10月10日、総合デベロッパーである三井不動産株式会社は、自社特化型AIチャットツール「&Chat（アンドチャット）」を運用していることを発表しました。
&Chatは、新しい情報や社内のデータをもとに対話が可能で、精度の高い回答を得るために10個以上の汎用プロンプトを実装しています。
AIチャットの利便性向上のためにプロンプトを社内公募するなど、積極的にツールを活用しているようです。
参考：全従業員を対象に、自社特化型AIチャットツール「&Chat」の運用開始
生成AIの活用事例6：【ベルシステム24】生成AIを利用したコンタクトセンターの業務効率化（実証実験）
コンタクトセンタービジネスを手掛ける株式会社ベルシステム24は、生成AIを使ったコンタクトセンター業務の効率化を目的に、実証実験を完了させました。
この実証実験は日本マイクロソフト株式会社とGoogle Cloudの生成AIを利用して行われ、1件あたりの処理時間削減に成功しました。
当実証実験の実績をもとに、人とAIが連携することで「ほぼ自動化」が実現できるハイブリッド型のコンタクトセンターオートメーションの形成が進められています。
参考：ベルシステム24、日本マイクロソフトとGoogle Cloudの生成AIを活用したコンタクトセンター業務の実証実験を完了、事業化へ
生成AIの活用事例7：【ヤフー】商品説明文の自動生成
ヤフー株式会社が運営元のフリマアプリ「PayPayフリマ」は、生成AIを取り入れたサポート機能として、商品説明文の自動生成を提供しています。
フリマアプリ使用時に手間を感じてしまう要因の一つとして、出品時の説明文作成が挙げられます。
これを解消するために、出品する品物の商品名と選んだカテゴリをもとに、生成AIが自動的に商品説明文を作成する機能を搭載し、スムーズに商品が出品できるようになりました。
参考：PayPayフリマ、出品時の商品説明文の作成を生成AIがサポートする機能を提供開始
生成AIの活用事例8：【シーメンス】生成AIに基づいたアプリケーションの開発
さまざまな業界にソフトウェアやソリューションを提供している、ドイツの企業シーメンスデジタルインダストリーズソフトウェア。
同社は、マイクロソフト社と共同で、生成AIを活用したアプリケーションの開発を行っています。
このアプリケーションの開発は、設計エンジニアや現場作業員などが配置されている、工業組織のイノベーションや効率化を目指すために進められているものです。
同社は、質問するだけで製品の品質や設計に関する要約された情報が自動で出力される、誰でも使いやすいアプリケーションを開発中です。
参考：シーメンスとマイクロソフト、生成型AIで工業生産性向上を目指すと宣言
生成AIの活用事例9：【エクスペディア】OpenAI社のプラグイン導入
オンライン旅行通販会社であるアメリカ企業のエクスペディアは、OpenAI社のプラグインを自社サービスに取り入れています。
導入されているのは、「シームレスな予約体験」と「アプリケーション内の会話を活用した旅行立案」を可能にする2種類のプラグインです。
活用されているプラグインは、今後の改善が見込まれているため、さらに使いやすいツールになることが予想されるでしょう。
生成AIの活用事例10：【ウォルマート】自動交渉AIの導入
世界最大のスーパーマーケットチェーンであるアメリカ企業のウォルマートは、AIを実装したチャットボットを取り入れ、自動交渉AIの利用を開始しています。
ウォルマートは、取引しているサプライヤーの数が多いため全員との交渉が難しいことが課題でした。
しかし、自動交渉AIを活用することで、数週間から数カ月かかっていた商談が、数日で行えるようになり、効率的に交渉できるようになりました。
生成AI（ジェネレーティブAI）で用いられるモデルとは？
生成AIで用いられるモデルは、画像の生成方法や使い方が異なります。
ここでは、生成AIで用いられる代表的なモデル4つを紹介します。
モデルそれぞれを見ていきましょう。
生成AIで用いられるモデル1：GPT
GPTとは、アメリカのOpenAI社が開発した言語処理モデルです。
2023年11月時点では、精度が高い出力が可能なGPT-4（有料版ChatGPT）までのバージョンがリリースされています。
GPTが用いられているサービスとして代表的な例は、OpenAI社が開発したChatGPTです。
ChatGPTにプロンプトを入力すると、人間と対話しているかのようなスムーズな文章が出力されます。
Microsoft社の「Microsoft Bing」の検索エンジン上で、GPT-4を融合したAIをの利用が可能になっています。
生成AIで用いられるモデル2：VAE
VAE（Variational Auto-Encoder）は、画像生成AIに取り入れられている、ディープラーニング技術「変分オートエンコーダー」を活用した生成モデルです。
VAEは、AIの学習用データから特徴や性質を見つけ、そのデータの性質をベースに新しい画像コンテンツが生成できます。
指定した画家の作品を学習させた場合、VAEはその画家の作品の柄や模様を持った新しい絵の生成が可能です。
著作権の侵害になるのではないかと問題になるケースも考えられるため、慎重に利用するのがいいでしょう。
生成AIで用いられるモデル3：GAN
GAN（Generative Adversarial Networks）はVAEと同じように画像生成AIに使われる生成モデルです。
ただし、VAEとは画像生成のプロセスが異なり、GANは「Generator（生成器）」と「Discriminator（識別器）」の2種類のネットワーク構造を利用して画像生成します。
ランダムに作成されたデータGeneratorと、学習用の正しいデータDiscriminatorを競争させながら学習することで、さらに精度が高い画像が生成できます。
生成AIで用いられるモデル4：拡散モデル
拡散モデルは、画像生成AIに使われるGANがさらに発展したモデルで、画像生成系AIの「Stable Diffusion」や「DALL·E2」などにも採り入れられています。
また、拡散モデルは、学習用の画像に追加したノイズを除去し、ベースとなる画像を復元することで画像生成の流れを学習できます。
ノイズを取り除いた後の画像を元の画像に復元するプロセスをAIに繰り返し学習させることで、さらに精度が高い画像の生成が可能です。
生成AI（ジェネレーティブAI）の課題やリスクとは
テキストや画像が生成できたり、アイデア出しに使えたりと非常に便利な生成AIですが、課題やリスクを抱えています。
最後に、生成AIの主な課題やリスク、以下3つを解説します。
それぞれの課題やリスクをチェックしていきましょう。
生成AIの課題やリスク1：個人情報の漏洩
使用中、入力する内容によっては、個人情報が洩れる可能性があるのが生成AIの課題です。
テキスト生成AI「ChatGPT」に個人情報が入力された場合、入力された内容がChatGPTのデータベースに記録されます。記録後、ChatGPTが他のユーザーと対話すると、入力した個人情報が表示する恐れがあります。
個人情報や会社の機密情報などは、生成AI使用時にはインプットさせないように気を付けましょう。
生成AIの課題やリスク2：生成したコンテンツの著作権問題
画像生成や音声生成のAIを使用する場合、著作権問題が生じる恐れがあります。
画像生成AIであれば、有名な漫画家の作品を生成AIに学習させることで、その漫画家が描く絵と類似した作品を生成できます。
この類似した作品を使用すると、学習データである漫画家の著作権を侵害するリスクがあるため、生成したコンテンツの使い方は注意が必要です。
生成AIの課題やリスク3：情報の信憑性
生成AIで得られる回答は多くの情報をもとに出力されているため、正しい回答とは限りません。
得た回答を鵜呑みにするのではなく、自分で情報の真偽を判断する必要があります。
テキスト生成AI「ChatGPT」は、無料版でも有料版でも最新の情報での回答は得られないため、生成AIでのタイムリーな情報収集は難しい状況です。
ChatGPT研修「BotCamp」の特徴
わたしたちが提供する「BotCamp」は、ChatGPT研修の使い方を初心者から学べる研修です。
・日々登場する新しいAIツールやプラグインに、インプットが追いつかない
・AIツールの選択肢が多すぎて、自分にとって最適なツールを見つけられない
・生成系AIが仕事にどう役立つのか、あまりイメージできない
・すでに業務にAIを取り入れているが、使い方が適切なのかわからない
・時間をかけて学習しても、投資対効果がよいのか分からない
・プロンプトエンジニアリングって難しそう。とっつきづらく感じている
このようなお悩みをお持ちの方におすすめです。
BotCampの特徴1：プロンプトを難しく考えずシンプルに捉える
生成AIからのアウトプットの質を高めるコツは、指示文を「端的に・具体的に」書くことです。
だらだらと長く書く必要はありません。プログラミングやシステムエンジニアリングのように、用語めいた難しい言葉を使う必要も一切ありません。
「プロンプトエンジニアリング」と聞くとやや学術的で高度な技術的理解が必要な印象を受けるかもしれませんが、Prompt Simpleという考え方で、誰でも最小限の労力で最大限AIパワーを活用する方法をお伝えします。
BotCampの特徴2：便利なプラグインを厳選して紹介
日々増え続ける膨大なChatGPTプラグインのうち、業務改革のインパクトが大きく重要なプラグインを厳選して紹介します。
業務の種類ごとに、どの機能を使うべきか自分で考え判断できる応用力を身につけることができます。
BotCampの特徴3：Advanced Data Analysis（旧Code Interpreter）で「一億総データサイエンティスト」に
CSV、PDFなどのデータをアップロードした上で、ChatGPT上でPythonのコードを生成・実行できる機能「Advanced Data Analysis」を活用し、高度な専門性がなくても誰もがデータサイエンティストのようなモデル作成、データの予測ができるようになります。
BotCamp開催概要
| 開催日程 | 研修内容ページを確認 |
| 研修時間 | 9:00～17:00もしくは10:00-18:00 |
| 料金 | 33,000円(税込) |
| 開催形式 | 対面のみ(オンライン参加不可) |
| 会場 | 水道橋開催の場合 コンフォート水道橋 東京都千代田区神田三崎町2-7-10 帝都三崎町ビル 2階,5階 https://www.relo-kaigi.jp/comfort-suidoubashi/access/ 神田開催の場合 BIRTH KANDA 東京都千代田区神田錦町1-17-1 神田髙木ビル7F https://birth-village.com/ |
| 備考 | ・ChatGPT(GPT-4)が入ったWindowsPCをお持ちください ・推奨のOSはWindowsです。Macでの受講はご遠慮ください。 ・セキュリティ上ChatGPTが使えないPCでの受講はご遠慮ください。 |