生成AIは、2022年にChatGPTがリリースされたことをきっかけに注目を集めています。業務効率化やコンテンツ作成などビジネスシーンでの活用も進んでおり、実際に企業の生産性向上やコスト削減に大きく貢献しています。しかし、従来のAIとの違いや活用方法、注意点などがよくわからないという方も多いのではないでしょうか。
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マーケティング業務の効率化と成果向上を実現するためのAI活用手法を解説
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そこで本記事では、生成AIの概要や従来のAIとの違い、種類、メリット・デメリットを解説します。あわせて活用事例や注意点、生成AIの今後の可能性についても解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。
生成AIとは
生成AI（ジェネレーティブAI）とは、テキストや画像、動画、音声などのコンテンツを自動生成する技術のことです。OpenAI社が2022年にリリースしたChatGPTをきっかけに、生成AIの認知が急速に広がりました。
ChatGPTの登場を皮切りに多種多様な生成AIツールが登場し、個人だけでなくビジネスシーンにおいても活用が進められています。
生成AIの仕組み
生成AIは、大量のデータを学習し、新たなコンテンツを生み出す仕組みになっています。
「プロンプト」と呼ばれる指示文を入力することで、文章の要約や画像の生成など、さまざまな作業を行うことが可能です。例えば、「猫の画像を作って」と指示すると、生成AIが学習データをもとに猫の画像を生成します。まだ世の中にないコンテンツを生成できるのが大きな特徴です。
ChatGPTのような生成AIサービスは、人間と会話しているような感覚で利用できます。それを可能にするのが、「Large Language Models（LLM）」と呼ばれる大規模言語モデルです。
大規模言語モデルとは、膨大な量のデータをもとにした言語モデルであり、この技術によって人間を相手にしているような自然な対話が実現しています。
一般的なAIと生成AIの違い
一般的なAIは、情報の収集や整理を得意としています。例えば、工場で使用されている機器の写真から劣化具合を判断し、修理・交換時期を判断するなどの活用方法があります。
一方の生成AIは、既存のコンテンツを学習データとして利用しながら新たなコンテンツを生み出せるのが大きな違いです。
また、生成AIは、ユーザーからの指示内容を理解するプロセスも一般的なAIと異なります。一般的なAIの場合、ユーザーの指示内容に対して決まった内容を返す「ルールベース型」が基本です。一方の生成AIは、ユーザーが入力したプロンプトの文脈を理解したうえで必要なコンテンツを柔軟に生成することができます。
生成AIでできること、できないこと
生成AIは、次のようなことができます。
- テキスト生成
- 詳細なリサーチ
- 画像生成
- 動画生成
- 音声生成
- 3Dモデル生成
- コード生成
テキスト・画像・動画といった多様なコンテンツを自動生成できるのが生成AIの特徴で、リサーチのサポートやアイデア出しにも活用されています。
一方で、極めて専門的な内容や不確定な未来に関することなど、学習データが少ない内容については出力の精度が低くなる傾向があります。ハルシネーション（生成AIが誤情報を出力すること）のリスクが高まったり、正確な回答が得られなかったりする可能性があるため、最終的な確認や判断は人間が行う必要があります。
生成AIが注目されている背景
総務省の令和5年版情報通信白書「生成AIを巡る動向」によると、2022年は1.2兆円だった全世界の生成AIの市場規模は、2030年に14.2兆円まで成長するとされています。
生成AIが注目されている背景としては、次のようなことが考えられます。
- 生成AIの精度の向上
- 情報処理の高速化
- さまざまな生成AIサービスの登場
- 豊富なコンテンツの種類
生成AIの精度の向上
生成AIの精度は「パラメーター」と呼ばれる数値によって決まります。パラメーターとは、生成AIが情報を処理する際の能力や学習データの量を表したものです。パラメーター数が多いほど、より詳細な情報の処理が可能になります。
ChatGPTの開発元であるOpenAI社が公開した生成AIの「GPT-4o」モデルは、1兆程度のパラメーター数を持つといわれています。一方で、2025年2月に公開された次世代バージョンの「GPT-4.5」は、GPT-4oの10倍に相当するパラメーター数を持つ可能性があるとされています。
このような技術の進化によって生成AIが出力するコンテンツの精度が高まり、ビジネスで活用できるレベルになってきているといえるでしょう。
情報処理の高速化
情報処理スピードの大幅な向上も、生成AIが注目されている背景のひとつです。大量のデータから必要な情報を抽出し、整理・分析してアウトプットするまでの工程を、わずかな時間で実現できるようになりました。
難解な資料やテキストを生成AIに読み込ませ、「要約してください」と指示したとしても、数秒?数十秒で結果が出力されます。商品開発の現場においても、生成AIがバグの温床やリスクとなるところを発見して自動で補完するなど、人間が修正するよりも大幅なスピードアップが可能です。
さまざまな生成AIサービスの登場
生成AI技術の土台が醸成されたことにより、さまざまな生成AIサービスが登場しています。専門知識がなくても使用できるサービスは一般ユーザーも使いやすく、生成AIを活用する後押しになっています。
一例として、テキスト生成を得意とするClaude・Gemini、画像生成AIのStable Diffusion・ImageFX、プロダクト開発に用いられるGithub Copilot・Cursorなど、目的に合わせてツールを選ぶことができます。
また、2025年5月20日・21日に開催された「Google I/O 2025」では、Google から革新的なAIプロダクトの数々が発表され大きな話題となりました。
豊富なコンテンツの種類
生成AIは、テキストや画像、動画、音声、プログラムコードなど、さまざまな形式のコンテンツを生成できます。また、生成されたコンテンツにプロンプト（指示文）を追加することでアレンジも可能です。
このような特徴から、カスタマーサポート業務の自動化やマーケティングのデータ分析、プロダクト開発など、さまざまなビジネスシーンで活用されています。
生成AIの種類
生成AIは、次のように分類できます。
生成AIの代表的なモデル
ここでは、生成AIに用いられている代表的な学習モデルを紹介します。
- Transformer
- VAE
- GAN
- 拡散モデル
Transformer
Transformerは、自然言語処理（NLP）や画像生成、音声認識など、多様なタスクで活用される深層学習モデルです。ニューラルネットワークの一種であり、GPT（General Purpose Technology）の基礎になっています。
このモデルでは、単語の前後関係を考慮した自然な文章生成や、テキストプロンプトの文脈を踏まえた高精度な画像生成が可能です。
また、単語を順番に処理するのではなく、各単語の固有の番号を割り当てて文章の構造を保つような仕組みになっています。
VAE
VAE（Variational Autoencoder：変分オートエンコーダ）とは、データの確率分布を学習し、新しいデータを生成するための深層学習モデルです。
入力された情報から重要なデータを抽出する「エンコーダ」と、元のデータを再構成する役割を担う「デコーダ」の2つの技術から成り立っています。
VAEは主に画像生成に特化したモデルであり、顔画像の生成や製品の異常検知などに用いられています。
GAN
GAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）とは、学習用の正解データと、ランダム生成のデータを比較し、出力データの整合性を自動的にチェックする生成AIのモデルです。特に画像生成の分野で注目を集めています。
生成モデルと識別モデルの2つのネットワークで構成され、それぞれが学習し続けることで、よりリアルなデータを生成できます。
プロンプトからの画像生成、画像のスタイル変更、画質の変換などの作業が可能で、製品の異常検出にも応用されています。
拡散モデル
拡散モデル（Diffusion model）は、コンピュータにノイズ入りの学習データを与え、不要物を除去しながら本来の画像を復元する方法です。
高品質で多様な画像生成が可能であり、学習の安定性が高い点が特徴としてあげられます。さらに、入力データのノイズに強く、低品質なデータでも良好な結果を出すことが可能なため、幅広い分野で活用が進んでいます。
画像生成を中心に活用されている生成AIモデルですが、音声や自然言語処理などにも応用が可能です。
生成AIを活用するメリット
生成AIを活用する主なメリットは、次の通りです。
- 業務効率化
- コスト削減
- クリエイティブなアイデアの具現化
生成AIは、文書作成やデータの収集・整理、アイデア出しなどに活用可能で、業種や業務内容を問わず、幅広い分野の業務効率化に貢献します。
また、コンテンツ作成にかかる人件費や外注費などのコスト削減効果にもつながります。商品開発では、生成AIが業務の一部を担うことで開発にかかる期間を短縮できるため、人件費の削減が可能です。
クリエイティブなアイデアを具現化し、新たな視点を提供してくれることも生成AIを活用するメリットといえるでしょう。
生成AIを活用したコンテンツ制作に関心はあるものの、具体的な活用方法がわからないという方は、こちらの入門ガイドをご参考ください。
生成AIを活用するデメリット・注意点
生成AIをビジネスで活用する際は、次のような点に注意が必要です。
- ハルシネーションが起こるリスク
- 法的・倫理的なリスク
- セキュリティリスク
「ハルシネーション」とは、生成AIが誤った情報を出力することです。特に、専門的な内容や最新のニュースに関連する内容などは、学習データが不足することでハルシネーションが起きやすくなります。そのため、生成AIが出力した内容を最終的に人間が事実確認するプロセスが欠かせません。
また、生成AIはすでに存在するデータを学習してコンテンツを作成するため、著作権で保護されたコンテンツに類似したものを出力する可能性があります。意図せず著作権を侵害する可能性があるため、使用にあたっては十分に注意しなければなりません。暴力的・差別的なコンテンツを生成することもあり、人間による倫理的な判断も求められます。
入力したデータの漏洩や、悪意のあるプロンプトを生成AIに入力することで機密情報を引き出す「プロンプトインジェクション」などのサイバー攻撃にも注意が必要です。
生成AIの活用シーン
生成AIは、ビジネスシーンで幅広く活用できます。
- 難解な資料や論文などの要約
- キャッチコピーやタイトルのアイデア出し
- 背景素材や挿絵の作成
- 生成AIを搭載したチャットボットによるカスタマーサポート
- 見込み客のターゲティングやトークスクリプトの作成といった営業支援
- コーディングやバグの発見を含むプロダクト開発サポート
その他、エンタメや教育、医療・ヘルスケアなど、生成AIはさまざまなシーンで活用されています。
生成AIの今後の可能性
生成AIは日々進化を続けており、新たなツールや言語モデルが次々と登場しています。
生成AIがビジネスシーンで活用され始めた頃は、文章や画像作成、顧客からの問い合わせの一次対応といった業務単位での活用が一般的でした。今後は、経営戦略や意思決定のサポート、業務プロセスの最適化など、より広範なビジネスシーンで利用が拡大していくでしょう。
近年は、目標に対して自律的にタスクを選択・実行する「AIエージェント」と呼ばれる技術も登場し、人間の指示がなくても複雑な業務を進めることが可能になりつつあります
企業にとっては、生成AIをどのように活用し、業務効率化や顧客への価値提供につなげていくかがポイントになります。ただし、新しい技術の活用にはリスクも伴うため、最新の情報を常に収集しながら慎重に進めることが大切です。
生成AIの特徴を理解したうえでビジネスに活用しよう
生成AIは、今後ビジネスを大きく変革させる可能性を秘めた技術です。テキストや画像の生成といった基本的な使用に留まらず、事業運営や経営に関わる意思決定や成果予測といった場面においても、生成AIの活用が進んでいます。
一方で、生成AIには、ハルシネーションや法的・倫理的リスク、セキュリティ上の問題など、活用にあたって注意しなければならないポイントがいくつかあります。常に最新の情報を収集し、法整備の進捗も確認しながら生成AIを活用しましょう。
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