【完全解説】生成AIとは？仕組みや活用事例、リスクまで徹底解説！

著者: 仲山隼人 (Hayato Nakayama) 25/03/17 16:34

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最近、「生成AI」という言葉を耳にする機会が増えていませんか？

ChatGPTの登場以来、私たちの生活やビジネスのあり方が劇的に変化しています。今やAIは単なる情報の分析ツールではなく、人間と同じように「創造」することが可能になりました。

では、生成AIとは具体的にどのような技術なのでしょうか？

本記事では、生成AIの種類やメリット、仕組みなどについて解説していきます。

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生成AIとは？
生成AIの特徴
生成AIと従来のAIの違い
生成AIの種類
生成AIの代表的なサービス
生成AIの仕組み
- 生成AIの基本的な流れ
- 生成AIの技術要素
生成AIに用いられているモデル
- GPT
- Stable Diffusion
- GAN
- Transformer
企業で生成AIを活用するメリット
生成AIの活用領域
生成AIの活用事例
生成AIを利用する際のリスク
生成AIの課題
まとめ

生成AIとは？
生成AIの特徴
生成AIと従来のAIの違い
生成AIの種類
生成AIの代表的なサービス
生成AIの仕組み
- 生成AIの基本的な流れ
- 生成AIの技術要素
生成AIに用いられているモデル
- GPT
- Stable Diffusion
- GAN
- Transformer
企業で生成AIを活用するメリット
生成AIの活用領域
生成AIの活用事例
生成AIを利用する際のリスク
生成AIの課題
まとめ

DALL·E 2025-03-17 16.50.37 - A futuristic representation of Generative AI_ A glowing digital brain with interconnected nodes and data streams, surrounded by holographic text and i

生成AIとは？

生成AI（Generative AI）は、与えられたデータをもとに、新しいコンテンツを自動的に生成する技術です。これまでのAIはデータを分類したり、最適解を見つけたりするのが得意でした。

しかし、生成AIはそれを超えて、新しいテキスト、画像、音楽、動画などを創り出すことができます。

例えば、

文章作成：ニュース記事や小説の自動生成（ChatGPT、Bard）
画像生成：指示されたテーマに沿った絵を描く（DALL·E、Midjourney）
音楽制作：独自のメロディを作曲する（AIVA、Amper Music）
動画生成：テキストから映像を作成する（RunwayML、Synthesia）

このように、生成AIは「クリエイティブな活動をサポートするAI」として、今後ますます重要な役割を果たしていくでしょう。

生成AIの特徴

生成AIの最大の特徴は、「新しいものを創り出す能力」です。

例えば、ある企業が広告キャンペーンを行う際、従来であればクリエイターがアイデアを出し、それをデザイナーが形にする必要がありました。

しかし、生成AIを活用すれば、ターゲットに最適な広告文やバナー画像を自動で生成できます。

創造的なコンテンツを生成

生成AIは、テキスト、画像、音声、動画といった多様なコンテンツを生み出すことができます。

継続的な学習と進化

生成AIは、ディープラーニングを活用し、大量のデータから学習します。時間が経つにつれて精度が向上し、より洗練されたコンテンツを作成できるようになります。

マルチモーダル対応

文章だけでなく、画像、音声、動画など、異なるメディアを組み合わせた生成が可能です。

人間の作業を補助

生成AIは人間の仕事をサポートし、業務時間の短縮やコスト削減につながります。例えば、マーケティングやデザインの分野では、AIが新たなアイデアを提案し、クリエイターの負担を軽減することが可能です。

生成AIと従来のAIの違い

出典：AI総合研究所

上図がとてもわかりやすく生成AIと従来のAIの違いを示していますね。

また、表にして示すと以下のようになります。

項目	生成AI	従来のAI
目的	新しいデータを生成	既存データの分析・分類
活用例	文章・画像・音楽の生成	予測・分類・推薦システム
学習方式	大量のデータを学習しパターンを抽出	ルールベースの処理が多い

従来のAIは「正しい答え」を導き出すことが主な役割でしたが、生成AIは「未知のコンテンツを創造する」という点が異なります。

生成AIの種類

生成AIにはいくつかの種類があり、それぞれ異なる役割を持っています。

テキスト生成AI

テキストベースのコンテンツを自動生成するAIです。ブログ記事、キャッチコピー、小説、チャットボットなど、多くの用途で活用されています。

代表例：ChatGPT（OpenAI）、Bard（Google）

画像生成AI

出典：jp.cyberlink.com

入力されたテキストの指示に基づき、リアルな画像やイラストを生成します。デザインやアート制作、広告などに利用されています。

代表例：DALL·E（OpenAI）、Stable Diffusion、Midjourney

音声生成AI

テキストを音声に変換したり、AIが人間の声を模倣して話す音声データを作成する技術です。ナレーション、アナウンス、ボイスアシスタントに利用されます。

代表例：Amazon Polly、Google Text-to-Speech

動画生成AI

シナリオやテキストを入力するだけで、AIが自動的に動画を作成します。マーケティングや教育コンテンツの制作に活用されています。

代表例：Synthesia、RunwayML

生成AIの代表的なサービス

出典：Wikipedia　　　　　　　　 Tech Forward マガジン　　 Wheelhouse

現在、多くの企業が生成AIを活用したサービスを展開しています。その中でも代表的なものを紹介します。

ChatGPT（OpenAI）：自然な対話や文章生成が得意なAIチャットボット。
Midjourney：クリエイター向けの画像生成AI。独特なアートスタイルで評価されている。
DALL·E（OpenAI）：テキスト入力から高品質な画像を生成。
Stable Diffusion：オープンソースの画像生成AI。
Synthesia：AIアバターを使って動画を作成できるサービス。
RunwayML：動画編集や生成AIを活用したコンテンツ制作が可能。

これらのツールを活用することで、企業や個人でも簡単に高品質なコンテンツを作成できます。

生成AIの仕組み

出典：NTTコミュニケーションズ

生成AIは、ディープラーニング（深層学習）を活用し、大量のデータを学習することで新しいコンテンツを生成する技術です。

特に、ニューラルネットワークの発展により、人間の創造力に近いレベルのアウトプットが可能になりました。

生成AIの基本的な流れ

データの収集と学習
1. 大量のテキスト、画像、音声などを学習
2. データのパターンを理解し、生成の基盤を構築
モデルのトレーニング
1. ディープラーニング技術を活用し、ニューラルネットワークを訓練
2. 例：GPTシリーズ、Stable Diffusion、GAN（敵対的生成ネットワーク）
コンテンツの生成
1. 入力データに基づいて新しいテキストや画像を生成
2. 例：「猫の絵を描いて」と指示すると、リアルな猫の画像を生成

生成AIの技術要素

自然言語処理（NLP）：ChatGPTのような対話型AIに使用
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：画像生成AIに使用
生成的敵対ネットワーク（GAN）：高品質な画像や動画の生成に活用

生成AIに用いられているモデル

生成AIにはさまざまな技術が活用されています。その中でも特に有名なものを紹介します。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）

OpenAIが開発した自然言語処理モデルで、Transformerアーキテクチャを基にしたテキスト生成AI。事前学習（Pre-training）とファインチューニングを通じて高精度な文章を生成できる。

用途：テキスト生成（ChatGPTなど）
特徴：大規模な言語データを学習し、自然な文章を生成

Stable Diffusion

画像生成AIの一種で、拡散（Diffusion）モデルを活用。ノイズの入った画像を段階的にクリアにすることで、与えられたプロンプトに沿った画像を生成します。

用途：画像生成
特徴：テキストプロンプトから高品質な画像を生成

GAN（Generative Adversarial Network）

生成ネットワーク（Generator）と識別ネットワーク（Discriminator）の2つが対戦（Adversarial）しながら学習することで、リアルな画像やデータを生成するニューラルネットワークの一種です。

用途：リアルな画像・映像生成
特徴：生成ネットワークと識別ネットワークの対抗学習により精度向上

Transformer

自然言語処理や画像処理などに用いられるニューラルネットワークのアーキテクチャ。自己注意（Self-Attention）機構を活用し、文脈を考慮した効率的な処理が可能です。GPTやBERTなどの基盤技術となっています。

用途：テキスト・音声・画像生成
特徴：長文の文脈理解に優れ、高度な対話や要約が可能

企業で生成AIを活用するメリット

企業が生成AIを導入することで、さまざまなメリットを享受できます。従来の業務プロセスを大幅に改善し、時間やコストの削減に寄与するだけでなく、より高度な意思決定を支援するツールとしても活躍します。

業務効率の向上

生成AIを活用することで、日々の業務の多くを自動化し、従業員の負担を軽減できます。

記事作成やプレゼン資料の自動生成：マーケティング資料や社内文書、報告書の作成時間を削減。
データ入力や分析の自動化：経営レポートや市場調査の自動化により、より迅速な意思決定が可能に。
カスタマーサポートの対応時間短縮：AIが問い合わせに即時対応し、オペレーターの負担を軽減。

コスト削減

企業にとって、コスト削減は常に重要な課題です。生成AIの導入により、これまで人間が行っていた作業の一部をAIが担うことで、人件費や業務コストを大幅に削減できます。

デザインやマーケティング素材の生成をAIで行うことで人件費を削減：広告バナーやSNS投稿用画像をAIで生成し、デザイナーの工数を削減。文章生成AIがコンテンツ制作を支援し、ライターの負担を軽減。
ITシステムの開発コスト削減：コード自動生成AIを活用し、エンジニアの作業負担を軽減。

高品質なコンテンツ制作

生成AIは、高度なデータ分析を行い、ターゲットに最適なコンテンツを生成できます。

個別最適化されたコンテンツ作成：ECサイトの自動商品説明文作成や、ユーザーの興味に応じたパーソナライズドマーケティングメッセージの作成。
多言語対応：翻訳AIを活用し、グローバル展開を支援。

カスタマーサポートの自動化

顧客対応の迅速化は、企業の信頼性を高める上で欠かせません。生成AIを活用したチャットボットや音声対応AIを導入することで、企業は24時間365日、顧客からの問い合わせに対応できるようになります。

AIチャットボットの活用：問い合わせ内容をAIが解析し、即座に適切な回答を提供。よくある質問（FAQ）を自動的に学習し、継続的に改善。
電話対応の自動化：音声認識AIがコールセンター業務を支援し、対応時間を短縮。
顧客満足度の向上：ユーザーの好みに応じたパーソナライズド対応が可能。

新しいビジネスモデルの創出

生成AIの活用は、単なる業務効率化にとどまりません。企業はAIを活用した新しいビジネスモデルを構築することも可能です。

AIによる完全自動ニュース記事の配信：ニュースメディアが生成AIを活用し、速報ニュースをリアルタイムで配信。
バーチャルインフルエンサーの活用：AIがSNSで影響力を持つバーチャルインフルエンサーを生み出し、企業のマーケティングに貢献。
AI主導の自動コンテンツ制作サービス：企業がオリジナルのAIコンテンツ生成ツールを提供し、新たな収益源を確立。

生成AIの活用領域

生成AIは、多くの業界や分野で活用されています。その影響力は拡大し続けており、すでに日常生活やビジネスの現場で欠かせない存在となっています。

マーケティング・広告

企業のマーケティング戦略において、生成AIはクリエイティブなコンテンツ制作を大きく支援しています。

AIによる広告コピーの自動生成
ターゲットに最適化されたマーケティング文章作成

エンターテインメント・クリエイティブ

生成AIは、音楽、映画、イラスト制作など、エンターテインメント業界にも変革をもたらしています。

音楽AIが作曲した楽曲の商用利用
映画やアニメのシナリオ作成

医療・ヘルスケア

医療分野でも生成AIは活躍しており、特に診断支援や医療文書の自動作成が注目されています。

AIによる医療画像の解析と診断補助
患者向けの説明書やレポートの自動作成

教育・学習支援

教育の現場でも、生成AIは学習支援のツールとして活用されています。

学習者ごとの理解度に応じた教材の自動生成
AIによるエッセイの自動採点とフィードバック

ソフトウェア開発・プログラミング

プログラミングの分野では、コードの自動生成やバグ修正の支援が進んでいます。

コード補完機能を持つAIツール（GitHub Copilotなど）
バグ修正や最適なアルゴリズム提案

法律・契約業務

契約書や法的文書の作成にも生成AIが利用されています。

契約書の自動生成とリーガルチェック
法律相談の自動応答システム

カスタマーサポート・チャットボット

企業のカスタマーサポート業務において、生成AIは24時間対応可能なチャットボットとして活用されています。

自然な会話ができるAIカスタマーサポート
FAQの自動応答

金融・経済分析

金融業界でも、生成AIは市場予測やレポート作成の分野で活用されています。

株式市場の動向分析と予測
AIによる経済レポートやニュース記事の作成

生成AIの活用事例

ここでは、実際に生成AIがどのように活用されているかの一例を紹介します。

生成AIのマーケティング領域への活用事例について詳しく知りたい場合は以下の記事をご覧ください。

生成AI×マーケティングの活用術！

成功企業の事例とメリット・リスクを解説

生成AIの企業の営業活動への活用事例について詳しく知りたい場合は以下の記事をご覧ください。

生成AIの営業支援活用事例

メリット・リスク･導入ステップを徹底解説

メディア業界

Bloombergでは「Cyborg」と呼ばれるAIを導入し、企業決算のニュース記事を自動生成しています。これにより、記者はより高度な分析記事に集中することができるようになりました。

広告・デザイン業界

DALL·EやMidjourneyを活用し、広告バナーやプロモーション用の画像を自動生成する企業が増えています。

医療業界

医療分野では、診断補助AIが病気の可能性を予測するだけでなく、医療レポートを自動生成する仕組みも開発されています。

生成AIを利用する際のリスク

生成AIは多くのメリットがありますが、同時にいくつかのリスクも伴います。

生成AIのリスクに関する記事を知りたい場合は以下の記事をご覧ください。

生成AIのリスクへの対応策

～企業と個人が知っておくべきポイント～

誤情報の生成

生成AIは時に誤った情報を出力することがあります。そのため、AIが生成したコンテンツをそのまま使用せず、事実確認が必要です。

著作権の問題

生成AIが学習するデータには、既存の著作物が含まれている可能性があります。これが、著作権侵害につながるリスクがあります。

倫理的な課題

AIが偏見を持ったコンテンツを生成する可能性があります。たとえば、ジェンダーや人種に関する偏見が含まれるケースが報告されています。

プライバシー問題

個人情報を含むデータがAIによって生成される可能性があり、適切な管理が求められます。

生成AIの課題

すさまじい速度で進化している生成AIですが、もちろん課題もあります。

データの偏りとバイアス

AIが学習するデータに偏りがあると、出力されるコンテンツにもバイアスが生じる。