生成AIとは？
従来のAIとの違いや企業活用のメリットを解説

更新：2024.07.09（公開：2024.04.26）

文章や画像などさまざまなコンテンツを新たに生み出す「生成AI」。専門的なスキルを必要とせず高品質なコンテンツを生成できるため、業務効率化やアイデア創出などビジネスシーンでも活用が進んでいます。さらにChatGPTの新モデル「o3-mini」が発表されるなど、大きな話題を集めています。

本記事では、生成AIと従来のAIとの違いや種類、メリット・デメリット、日本語に特化した国産生成AIなども含め、わかりやすく解説します。

生成AI（ジェネレーティブAI）とは？

生成AIとは、さまざまなコンテンツを新たに生み出す人工知能（AI）のことです。生成系AI、ジェネレーティブAI（Generative AI）とも呼ばれます。従来のAIが決められた行いを自動化するのに対し、生成AIはデータから学習したパターンや関係性を活用し、テキスト、画像、動画、音声など多岐にわたるコンテンツを新たに生成できます。

生成AIの革新性は、専門知識のない一般の人でも比較的容易にコンテンツを作り出せる点にあります。特別なスキルを必要とせず、生成AIを利用するだけで、新たなコンテンツを生成できるのです。生成AIのさらなる進化・普及によって、生産性の飛躍的な向上が期待されているほか、アートやエンターテインメントなどにおいて表現の可能性が広がるとも言われています。

生成AIと従来のAIの違い

生成AIは人工知能（AI）の一種ですが、新しいコンテンツを生成できるという点でそのほかのAIとは大きく異なる能力を有しています。

これまでのAIは人間が与えたデータを学習し、その中から適切な回答を判定したり結果を予測したりなど、あらかじめ決められた範囲内の行為を自動化することが主な機能でした。これに対して生成AIは、ディープラーニング（深層学習）によりAIが自ら学習を重ね、その中で見い出したデータの特徴や関係性をインプットするなどして、新たなコンテンツを生成します。従来のAIは事前に学習したデータの範疇で判断・判定していたのに対し、生成AIは自らが獲得した学習成果から新たに創造するのです。

なお、ディープラーニングとはAIの機械学習の手法の一つで、人間の脳神経系のニューロンを模した学習モデルである人工ニューラルネットワークを利用し、莫大なデータの中から独自に特徴や関係性を見い出して学習する技術です。生成AIはこのディープラーニングの発展により実現しました。

生成AIが注目される背景

生成AIが注目されるようになったきっかけは、2022年11月米OpenAI社による「ChatGPT」の公開です。ChatGPTの高度な文章生成能力は、世界中で驚きを持って受け止められ、生成AIに対する関心が一気に高まりました。

生成AIが世界の関心を引きつけた最大の理由は、その精度が劇的に向上した点にあります。従来の生成AIは出力される文章の質や正確性に課題がありました。ところがコンピューター性能の進化により、学習できるデータ量が格段に増大し、AIモデルの複雑性（パラメータ数）が飛躍的に高まったのです。さらに、2024年12月に発表されたOpenAI社の新たなモデル「o3-mini」では推論能力が大幅に向上し、高速な応答が可能となりました。

生成AIは「自然な文章を作成できる」レベルを超え、業務効率化からアイデア創出、コンテンツ制作など、「高度な知的作業をこなせる」レベルにまで高度化しています。しかもその利用にプログラムなどの専門知識は必要ありません。普段通りの話し言葉で、誰もが簡単に利用できます。すでに、企業における業務効率化や品質向上、アイデア創出などビジネスシーンでの活用が進んでいます。

生成AIの種類

生成AIは、原則としてそれぞれ生成できるデータの種類が決まっています。ここでは生成可能な代表的な種類を紹介します。

テキスト生成AI

テキスト生成AIとは、ユーザーが入力した質問や指示文などのテキストに基づき、自然な文章やコンテンツを自動生成するAIです。テキスト生成AIは、与えられた情報から人間が書いたような自然な文章を生成します。高度な自然言語処理技術によりスムーズな対話を楽しむことも可能です。

ビジネスシーンでテキスト生成AIを活用すれば、業務の効率化に大きく貢献します。例えばレポートやドキュメント作成、文章要約、コンテンツ制作などにおいて、手間と時間を大幅に削減。また、顧客からの問い合わせに対する回答文の自動生成や翻訳作業、アイデアや新規事業創出のサポートなどにも活用できます。

画像生成AI

画像生成AIとは、テキストによる簡単な指示文を入力すると意図に沿った画像データを自動生成するAIを指します。従来は画像の制作には専門的なスキルと多くの時間を要していましたが、画像生成AIの登場により、誰もが手軽に素早く高品質の画像を生成可能になりました。

画像生成AIサービスにはさまざまな種類があり、実写風やイラスト風、アニメーション風などのスタイルを指定できるサービスも存在します。また、モチーフについても自然な風景画から架空のキャラクター画まで、幅広い種類の画像生成に対応しています。

画像生成AIはビジネスの現場でも大いに活用が進んでいます。マーケティングの広告素材やゲームのビジュアル制作、印刷物のデザインなどコンテンツ制作分野への活用はもちろん、医療画像の作成なども期待されています。

動画生成AI

動画生成AIとは、画像やテキストの指示文を入力すると意図に沿った動画コンテンツを自動生成するAIを指します。動画生成は、テキスト生成など他の種類の生成AIと比較して遥かに高度な処理が求められるため、最も実現難易度が高い分野の一つと言われていました。

そうした中、2024年2月にOpenAI社がテキスト指示から最長1分の高品質動画を生成できる「Sora」を発表し、従来の動画生成AIを大きく上回るクオリティに世界中から驚きの声が上がりました。Soraでは、ユーザーがシンプルなテキスト指示を入力するだけで、入力内容に基づいた映像、音声、効果音が組み合わされた完成度の高い動画が生成されます。従来の動画生成AIが数秒程度の短い動画しか生成できなかったのに対し、長尺の動画生成が可能になったことが大きな進化です。Soraは2024年12月より一般提供が開始されました。

急速な進化を遂げる動画生成AIは、ビジネスシーンでの活用が大いに期待されています。製品プロモーションや広告、eラーニングコンテンツ制作などで、低コストかつ手軽に高品質な動画作成が可能になるでしょう。

音声生成AI

音声生成AIとは、人間の音声データを入力し学習させることで、新たな音声を人工的に生成するAIを指します。単に文章を機械的に読み上げるだけでなく、喜怒哀楽の感情に合わせた豊かな表現が可能となるのが大きな特長です。また、特定の人物の音声データを学習させることにより、まるでその人が話しているかのような自然な音声も生成できます。

音声生成AIの能力は、さまざまな場面で活用されています。テキストコンテンツの音声化やナレーション、動画の吹き替えといった分野はもちろん、コールセンターの自動応答システムなどでも活躍しています。

生成AIの代表的なサービス例

生成AIの各種類における代表的な生成AIサービスをまとめました。それぞれすでに一般ユーザーでも利用可能になっています。

生成AIの種類	サービス名	特徴
テキスト生成AI	ChatGPT	人間との対話に近い自然な文章を生成する対話型AI。テキスト生成のほか、翻訳、文章の要約、リアルタイムの音声会話なども可能。米OpenAI社が開発。
	Gemini（旧Bird）	Googleが開発した対話型AI。マルチモーダルネイティブな設計で、テキスト、動画、画像、音声など多様なデータ形式を入出力できる。2024年2月にBirdからGeminiに名称変更。
	Notion AI	業務に必要な多機能クラウドツール「Notion」のAIアシスタント。テキスト作成のほか校正、要約、表作成など幅広い作業をサポート。米Notion Labs社が開発。
	Claude	米Anthropic社が開発した対話型AI 。柔軟な対話と高い信頼性を特徴とし、日本語を扱う能力に定評がある。
	Grok	X社（旧Twitter）が開発した対話型AI。SNS連携を重視し、リアルタイム情報の収集や多様なタスクに対応する点が特徴。
画像生成AI	Stable Diffusion	作成したいイメージをテキスト入力すると画像が生成される。高性能で写実的な表現を得意とする。英スタートアップ企業のStability AIが開発。
	Midjourney	チャットサービスのDiscord上でプロンプト（指示）をテキスト入力すると、画像が生成される。生成された画像のトーンやスタイルの調整も可能。
	Canva AI 「Text to Image」	オンラインデザインツール「Canva」上で提供されている画像生成サービス。テキスト入力で画像が生成される。マーケティング、広告、ソーシャルメディアなどの用途に適している。
動画生成AI	Runway Gen-2	テキストまたは静止画像を入力すると数秒程度の高品質な動画を生成する。カメラの動きや動きの強弱なども設定可能。米ランウェイ社が開発。
	Kaiber	テキストの入力で動画生成できる。動画のテイスト変換などの機能も有する。また、静止画像と音楽ファイルを入力すると高品質なミュージックビデオの生成も可能。
	GliaCloud	ニュース記事やSNS、統計データなどのテキストコンテンツから動画を生成。内容に適したナレーションや映像、BGMなども自動で統合される。商品紹介動画などに適している。
音声生成AI	Amazon Polly	テキストを入力すると音声に変換され読み上げられる。世界20以上の言語に対応しており、各言語で男女の音声を用意。AWS（Amazon Web Services）のサービス。
	VALL-E	Microsoft社が開発した音声合成AI。3秒間の音声からその人の声を再現でき、抑揚をつけるなど自然な音声を生成可能。メインは英語だが、最新版では日本語の音声を英語に変換できる。

生成AIに用いられている技術（生成モデル）

生成AIの機能は、指示の入力から出力までを司る技術（生成モデル）に支えられています。ここでは主要な生成AIに用いられている代表的な生成モデルについて解説します。

GPT

GPTとは「Generative Pre-trained Transformer」の略称で、事前に学習させたデータをベースに、自然な文章を生成するための大規模言語モデル（LLM）を指します。GPTはOpenAI社によって開発されました。GPTの大きな特徴は、莫大な量の文章データで事前学習を行うことにより、非常に高い精度の文章生成を実現している点にあります。その結果、それまでの自然言語処理AIでは質の高い文章生成が難しかったのに対し、GPTは人間とほぼ同等レベルの自然な文章を生み出せるようになりました。

2022年にGPTをベースとした「ChatGPT」が公開されると、その卓越した対話能力から「テキスト生成AIの代名詞」とまで呼ばれるようになりました。質問への的確な回答や論理的な文章作成、コーディング、翻訳などまでカバーできる高い汎用性が評価されています。さらに最新モデル「o3-mini」では推論能力が大幅に向上し、より高度なタスクが実行できるようになりました。

VAE

VAEとは「Variational Autoencoder」の略称で、変分オートエンコーダーと呼ばれるディープラーニングによる画像生成モデルの一種です。VAEは、入力された画像データの特徴量（対象データの特徴を表した変数）を学習し、その特徴を持った新しい画像を生成することができます。エンコーダーとデコーダーの2つの構造から構成されており、エンコーダーが入力データから特徴量を抽出し、デコーダーがその特徴量から実際の画像を生成します。

これにより例えば、特定のアーティストの絵画データを学習させれば、そのアーティストの画風を持った新作の画像がVAEにより自動生成できるようになります。

GAN

GANとは「Generative Adversarial Networks」の略称で、敵対的生成ネットワークと呼ばれるディープラーニングによる画像生成モデルの一種です。VAEとは異なる仕組みを持っています。GANは、ジェネレーター（生成器）とディスクリミネーター（識別器）と呼ばれる2つのニューラルネットワークから構成されています。ジェネレーターが偽物の画像を生成し、ディスクリミネーターがその画像が本物か偽物かを判別する、という対立関係にあります。ジェネレーターとディスクリミネーターが対立（敵対）しながら学習を繰り返すことで、徐々に高品質な画像生成が可能になっていくという仕組みがGANです。

GANは生成される画像の品質が高いことが大きな利点ですが、学習が不安定になりやすいことや、モード崩壊と呼ばれる現象への対処が課題とされています。しかし近年の技術進歩により、これらの課題も徐々に解決されつつあります。

拡散モデル

拡散モデル（Diffusion Model）は、元の画像データにランダムノイズを徐々に加えていった後、そこからノイズを少しずつ取り除いていくことで、元の画像を再構築する手法。GANの発展形とも言えるモデルです。拡散モデルでは、ノイズを加える「拡散過程」と、ノイズを取り除く「生成過程」を繰り返し行い、元データに近づけます。この一連の過程を経ることで、より高精細な画像が生成可能になります。

拡散モデルを採用した画像生成AIのサービスとしては、「Stable Diffusion」などが知られています。ユーザーが入力したテキスト指示に基づき、自然な絵画やイラスト、写真などをリアルに生成してくれます。

生成AIを企業で活用するメリット

すでに多くのビジネス現場で活用が始まっている生成AI。具体的には広く次のようなメリットがあると言われています。

従来は人手を介していた文章や画像などのコンテンツ制作作業を、生成AIで自動化できるため、大幅な作業時間の短縮が図れます。効率的なコンテンツ制作が可能になり、生産性の向上に貢献できます。

商品やサービスのアイデア創出の場面でも生成AIの能力が活かせます。生成AIに質問を入力すれば、AIが学習した大量のデータを基に、有益な回答を導き出してくれるでしょう。また、AIとの対話を通じて、優れたアイデアの発想につながる可能性があります。さらに、生成AIは顧客に提供するサービスにも活用できます。顧客の嗜好や行動履歴などを分析し、パーソナライズされたコンテンツやサービスを提示すれば、顧客満足度の向上が期待できます。

このように、生成AIの活用で業務効率化が図れるだけでなく、新たな付加価値の創出にもつながります。コスト削減と新規サービス創出の両面で、生成AIのメリットは大きいと言えます。今後ますます生成AIの重要性が高まっていくことでしょう。

生成AIを企業で活用する場合のデメリット

ビジネス現場における生成AIの活用にはデメリットもあります。具体的には以下が危惧される点です。

まず、生成AIは真偽の判断が必ずしも正確ではありません。誤った情報に基づいて学習や生成してしまう可能性があり、フェイクニュースや有害な偽情報を生み出すリスクがあります。

また、生成AIが出力した文章やコンテンツの中に、事実と異なる情報や人種・性別などの偏った内容が含まれていても、それを見分けるのは容易ではありません。結果的に責任の所在が不明確になる恐れがあります。さらに、生成AIの発達により、人間が従事していた文書作成や画像制作、コンテンツ制作などの仕事を奪われかねません。生成AIに置き換わってしまい人間の雇用が失われるなど、新たな社会課題が生じる懸念があります。

生成AIの健全な発展に向けては、そうした課題への継続的な取り組みが重要となります。技術と社会の調和を図ることが不可欠でしょう。

生成AIを利用する際に注意すべきこと

生成AIはビジネスを円滑に進めるために有用なツールですが、自社で利用する場合には、次の点に注意する必要があります。

個人情報や機密情報を入力しない

生成AIを利用する際は、AIに入力するデータの取り扱いに十分留意する必要があります。ユーザーが入力した個人情報などの機密データがサービス提供社に利用されたり、AIの学習データとして用いられたりした結果、他のユーザーへの回答（出力）に使われるリスクがあるからです。生成AIへの入力データについては、個人を特定できる情報や企業の機密情報などを含む入力は避けるべきでしょう。

人の目で検証する

テキスト生成AIを利用する場合、生成された回答の中に事実誤認や偏った内容が含まれている危険性があります。生成AIは学習データに基づいて出力するため、データ自体に誤りや偏見があれば、それが反映されてしまうリスクがあるのです。

画像生成AIでも、既存画像の著作権を侵害する恐れがあります。学習データに含まれていた画像と類似したものが生成され、その結果、著作物の無断利用に該当してしまうケースも考えられるでしょう。生成AIはあくまで支援ツールに過ぎません。出力されたものを鵜呑みにすることなく、人間がその目で確認・精査し、最終的に判断し責任を持つことが肝要です。

社内のガイドラインを策定する

生成AI導入・活用におけるリスク回避においては、社内でのルール策定が有効な対策となります。日本ディープラーニング協会が公開している、企業や組織における生成AI活用で留意すべき点をまとめた「生成AIの利用ガイドライン」を参考にすると良いでしょう。「生成AIの利用ガイドライン」を参考に、各企業や組織の実情に合わせて一部加筆・修正を行えば、最適な社内ルールを作成できます。

日本語に特化した国産生成AIが登場

生成AIの分野においてはOpenAIやマイクロソフト、Googleといった海外企業が大きくリードしています。しかし、海外企業が提供するサービスは利用者が多い反面、学習時に用いるデータが日本語ではないなど、言語が異なるために生成されるテキストに想定外の影響が出るケースがあります。そのため、日本語の繊細なニュアンスや文化的背景を理解し、自然な日本語でのコミュニケーションを実現するには、日本語に特化した国産生成AIの開発が待ち望まれていました。

また、安全保障の面からも国産生成AIの開発は重要視されています。日本政府は生成AIの開発を積極的に支援する方針を打ち出しており、その結果、大学・研究機関・さまざまな日本企業から、日本語に特化した国産生成AIが登場し始めています。

こうした流れの中、NECは「cotomi（コトミ）」という、高い日本語性能を持つ大規模言語モデルの生成AIを開発しました。cotomiは日本語の特性を深く理解し、より自然で理解しやすい日本語のテキスト生成を可能にし、ビジネスシーンにおけるAI活用の推進を目指しています。

ビジネスに応じた利用環境を提供するNECの生成AI

NECが開発した生成AI「cotomi」は、日本語における対話能力において国内外でトップクラスの性能を誇っています（下記参考リンク参照）。またcotomiは、多様なAIモデルとの連携やエッジデバイスへの搭載を可能とする利用環境を目指しており、さまざまな産業や業種でのビジネス活用の広がりが期待されています。

NECは長年にわたり蓄積してきた業種や業務に関する深いノウハウを基に、cotomiを開発しました。企業は自社のデータをcotomiに学習させることで、自社特有のニーズに合わせた回答を生成可能となります。さらに、NECはセキュリティの高度化や倫理への対応を含む、安全かつ安心な利用環境の構築にも注力。cotomiは高い日本語性能、業種や業務への特化、そしてセキュアな利用環境という、企業が生成AIを活用する上で求められる重要な特徴を兼ね備えています。自社に最適化された生成AIの活用は、顧客サービスの向上や業務の効率化に大きく貢献するでしょう。

＞高い日本語性能を持つNEC開発のLLM「cotomi」の比較評価表などはこちら