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生成AIとは?仕組み・使い方・活用事例・メリット・注意点について徹底解説!

a.matsuzaki
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生成AIとは、テキストや画像、音声など、さまざまな種類の新しいデータを自動生成するAI技術です。

企業活動でも多くの利点があります。例えば、マーケティングにおけるコンテンツ制作の効率化や、製品開発におけるアイデア創出の支援、カスタマーサポートの自動化などの分野で活躍しています。

一方で、生成されたコンテンツのファクトチェックの難しさや、著作権侵害のリスク、悪用される可能性といった問題点も指摘されています。

本記事では、生成AIの仕組み、活用方法、活用事例、メリットについて徹底解説します。問題点にも触れますので、参考にしてください。

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生成AIとは?

生成AIとは、学習データをもとに、テキストや画像、音声などさまざまな種類の新しいデータを自動生成するAI(人工知能)のことです。

大量に学習した既存のデータをただ真似るのではなく、新たなコンテンツを作り出すのが特徴です。

企業においても様々な場面で生成AIが導入されています。

カスタマーサポートのためのチャットボット、製品開発のためのアイデア創出、商品説明文の自動生成など多岐にわたり、多くの場面で業務効率化やコストカット、アイデアの創出などに用いられています。

生成AIの仕組み

生成AIの仕組みについて見ていきましょう。

まず、大量の学習データ(テキスト、画像、音声など)を収集、クリーニングして機械学習モデルに入力できる形式に整えます。

収集したデータにはノイズや重複、欠損値などがあるためそれらを整えて学習効率や精度の向上を図ります。

これらのデータを、ニューラルネットワークを用いた深層学習(ディープラーニング)で学習するのが特徴です。

収集した大量のデータから、特徴やパターンを読み取り、学習を深めていきます。

生成AIに使われる代表的なモデルには、GPT、VAE、GANなどがあります。

学習済みのモデルに、新しい情報を入力すると、学習したパターンを元に新しい情報に対応し、新しいデータを生成します。

GPT、VAE、GANの概要は次の通りです。

モデル概要
GPT(Generative Pre-trained Transformer)主に自然言語処理の分野で使用される生成モデル
Transformerアーキテクチャを使用し大量のテキストデータを学習
ChatGPTなどで用いられている
VAE(Variational Auto-Encoder)画像生成や異常検知などの分野で使用される生成モデル
データを効率的に圧縮し、再構築できる
GAN(Generative Adversarial Networks)主に画像生成の分野で使用される生成モデル
データの特徴を学習し、疑似的データを生成できる

従来のAIと生成AIの違い

従来のAIは、特定のタスクや問題を解決することを目的に設計されていました。学習済みのデータの分類や、正解の明示が可能です。

一方、生成AIは、単にデータを分類するだけでなく、新しいコンテンツを創造的に生成できる点が特徴です。

この技術によって、新たなアイデアの創出や業務の自動化が可能になりました。

生成AIの種類

生成AIの主な種類には次のものがあります。

会話

会話型生成AIとは、自然言語で人間とやり取りができるものを指します。

テキストや音声を使い、まるで人間と会話をしているかのようにやり取りが可能です。

ChatGPTやチャットボット、カーナビゲーションなどで取り入れられています。

要約

要約型生成AIとは、長文や複雑な文書を簡潔にまとめるものを指します。

入力されたテキストの主要なポイントを抽出し、元の内容を損なうことなく短縮した形で提示する機能です

ニュース記事の要約や学術論文の概要作成、ビジネスレポートの簡略化などに活用されています。

画像生成

画像生成AIは、テキストの説明やプロンプトを元に新しい画像を生成するものを指します。

ユーザーの指示に基づいて、さまざまなスタイルや内容の画像を一から生成する機能です。

アートワークの制作、製品デザインの可視化、広告素材の作成など広く利用されています。

動画生成

動画生成AIは、静止画や短いクリップから完全な動画を作成するものを指します。

テキスト指示や既存の画像を基に、動きのある映像コンテンツを自動的に生成する機能です。

短編アニメーションの制作、製品デモンストレーション、教育用コンテンツの作成などに活用されています。

音声生成

音声生成AIは、テキストを自然な人間の声に変換するものを指します。

さまざまな言語、声質、感情表現を再現し、リアルな音声出力を生成する機能です。

オーディオブックの制作、ビデオナレーション、バーチャルアシスタントの音声などに利用されています。

コード生成

コード生成AIは、自然言語の指示を基にプログラミングコードを生成できるものを指します。

ユーザーの要求に基づいて、さまざまなプログラミング言語で動作するコードを自動的に作成する機能です。

ソフトウェア開発の効率化、プログラミング学習支援、簡単なスクリプト作成などに活用されています。

生成AIの種類について、詳しくはこちらの記事を合わせてご覧ください。

生成AIとは?一覧で分かる種類別人気サービス20選

生成AIの活用事例

生成AIは「何でもできる」と言われています。

汎用性が高いため、かえって「どう活用すればよいか分からない」と悩んでいる人も多く見られます。

ここでは、個人と企業に分け、それぞれの代表的な活用事例を紹介します。

ぜひ、生成AIを活用する際の参考にしてください。

ただし、生成AIの回答はすべて事実とは限りません。存在しない情報や事実でない内容をあたかも正しいかのように生成することがありますので、利用する際は注意が必要です。

個人の活用事例

個人の代表的な活用事例を5つ紹介します。

項目概要
アイデア出し生成AIと会話を交わして新たなアイデアを出す
・料理の献立
・誕生日や記念日のプレゼント
・旅行プラン など
調べもの情報収集に活用する
・ダイエットの方法
・観光スポットを調べる
・料理レシピや調理方法 など
翻訳生成AIを使えば簡単に翻訳できます
・SNSで見かけた外国語を翻訳
・気になる歌詞を翻訳
・外国のレシピを翻訳 など
コード生成自然言語を基にコード生成を行います
・個人ブログやウェブサイトのカスタマイズ
・写真や動画の編集スクリプトの作成
・簡単なアプリケーション開発 など
学習補助学習補助に活用できます
・資格試験の学習計画の立案
・英会話の練習や文法の説明
・子供の宿題のサポート など

企業での活用事例

ビジネスの場での主な活用事例を5つ紹介します。

項目概要
チャットボットによるカスタマーサポート生成AIのチャットボットを導入すると、24時間対応の顧客サポートが可能になります
・よくある質問への自動応答
・製品情報の提供
・人間のオペレーターへの適切な引き継ぎ など
マーケティングマーケティング戦略の立案と実行を支援します
・ターゲット顧客の分析
・広告コピーやキャッチフレーズの生成
・ソーシャルメディア投稿の作成 など
データ分析大量のデータを分析し、特定のパターンや今後の動きを予想します
・市場トレンドの予測
・顧客行動パターンの分析
・販売データの分析及び報告書作成 など
ソフトウェア開発ソフトウェア開発に活用すると、開発プロセスの効率化と品質向上が可能になります
・コード生成と最適化
・バグの検出と修正提案
・ドキュメンテーションの自動生成 など
文書作成ビジネス文書の効率的な作成と管理が行えます
・レポートや提案書の下書き作成
・契約書のテンプレート生成
・プレゼンテーション資料の構成立案 など

生成AIの使い方

A wide, futuristic AI concept image for the headline 'How to Use Generative AI' showing a person interacting with a sophisticated AI interface. The image should depict a user engaging with a digital interface, with screens displaying AI tools and applications, set in a modern, high-tech workspace. The color scheme should include blue and white tones, symbolizing clarity and innovation.

生成AIの使い方は簡単です。多くの場合、直感的に使えるインターフェースが整えられており、ユーザーが自然言語で話しかけるだけで利用できます。

ここでは、具体的な使い方を5つ紹介します。

1.ビジネス文書の生成

ChatGPTを利用したビジネス文書の生成方法について紹介します。

  1. ブラウザでChatGPTの公式サイトにアクセス
  2. プロンプトに「営業報告書のテンプレートを作成してください」などと入力する
  3. 生成された文書を必要に応じて編集・カスタマイズ

登録方法を含めた詳しい使い方は、こちらの記事を参考にしてください。

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2.カスタマーサポートの自動化

Difyなどの生成AIを利用すると、ノーコードで簡単にチャットボットを作成できます。

  1. Difyでアカウントを作成する
  2. ナレッジ>「知識を作成」を選択し、チャットボットの元となる情報源をアップロードする
  3. LLM(ChatGPT3.5 turboなど)を選択する
  4. 完成したAIアプリを自社サイト等に組み込む

Difyの詳しい使い方については、こちらの記事を参考にしてください。

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3.画像の生成

ChatGPT Plus(有料版)を利用した画像の生成方法について紹介します。

  1. ブラウザでChatGPTの公式サイトにアクセスし有料アカウントでログイン
  2. プロンプトに「~~の画像を作成してください」などと入力する
  3. プロンプトで画像を調整する

上記手順で「オフィスの様子を写真で作成してください」と言ったところ、下記の画像が生成できました。

ビジネスシーンで画像を活用したいと考えている方は、こちらの記事を参考にしてください。

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4.データ分析とレポート作成

ChatGPTなどで、データ分析やレポート作成が行えます。

具体的な使い方は次の通りです。

  1. ChatGPTにデータをアップロード
  2. 適切なプロンプトを指示する

詳しくは、こちらの記事を参考にしてください。

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5.学習支援

生成AIを活用すると、さまざまな学習支援が可能になります。

今回は、ChatGPTを利用して、「TOEICの点数を上げる」ことを目的に学習計画を立ててみました。

プロンプト:「TOEICの点数をあげたいです。現在500点です。一日に学習に使える時間は平日2時間、週末5時間です。どのような学習計画を立て、いつ受験をするのが効果的ですか?スケジュールを立てて詳しく教えてください。」

回答

TOEICの点数を上げるための学習計画を立て、最適な受験時期を提案します。現在のレベルと利用できる学習時間を考慮して、6か月間の学習スケジュールを提案します。

学習スケジュール
第1-2か月目: 基礎固めと語彙力強化
・平日(2時間/日)
1時間:リスニング練習(公式問題集やオンライン教材)
1時間:単語学習(TOEIC頻出単語帳)
・週末(5時間/日)
2時間:リーディング練習(公式問題集やオンライン教材)
1時間:文法問題演習(参考書や問題集)
1時間:模擬試験(タイマーを使って実際の試験形式で)
1時間:復習と解説読み込み

第3-4か月目: 応用練習とスキルアップ
・平日(2時間/日)
1時間:リスニング練習(応用問題や難易度の高い素材)
1時間:リーディング練習(長文読解)
・週末(5時間/日)
2時間:模擬試験(試験形式で実施)
1時間:結果分析と弱点補強
1時間:リスニング強化(映画やニュースを使ったトレーニング)
1時間:スピーキング練習(シャドーイングやオンライン英会話)

第5-6か月目: 総仕上げと試験対策
・平日(2時間/日)
1時間:リスニング(試験直前対策問題)
1時間:リーディング(タイムマネジメントの練習)
・週末(5時間/日)
2時間:模擬試験(タイムマネジメントを意識して)
1時間:結果分析と復習
1時間:単語とフレーズの最終確認
1時間:リラクゼーションとメンタル準備

受験時期
6か月間の学習計画が完了した後、1-2週間後にTOEICの試験を受験することをお勧めします。学習の成果を最大限に発揮するために、試験直前の1週間は復習とリラクゼーションを重点的に行い、精神的な準備を整えることが重要です。

この計画に沿って学習を進めれば、TOEICの点数を大幅に上げることが期待できます。頑張ってください!

スケジュールの立案だけでなく、「英語で会話をする」「問題を作成してもらう」「分からない問題の回答と解き方を教えてもらう」などさまざまな活用方法が可能です。

生成AIのメリット

生成AIを利用する大きなメリットは次の3つです。

業務効率化

生成AIは膨大なデータを迅速かつ正確に処理できます。

また、チャットボットやバーチャルアシスタントは24時間365日対応可能です。

生成AIの活用によって、顧客対応やデータ入力などの反復作業を自動化します。

これにより、従業員はより価値の高い業務に集中でき、業務効率が大幅に向上します。

生成AIの導入は、業務の効率化を図る上で大きなメリットです。

創造性の向上

生成AIは、膨大なデータを基に新しいデザインやマーケティング戦略を提案します。

また、テキストや画像、音楽などのコンテンツを自動生成する機能もあります。

アイデアが煮詰まった際に生成AIに相談すると、新たなアイデアを創出するのもポイントです。

これらの機能を駆使することは、従業員の創造性向上につながります。

コスト削減

生成AIは膨大なデータをミスなく迅速に処理できます。

例えば、データ入力や顧客対応の自動化は、人件費を節約しつつ、サービスの質や業務効率の向上につながります。

さらに、生成AIのリアルタイム分析機能により、リソースの無駄を減少することも可能です。

このように、生成AIを導入することでコスト削減につながる点がメリットです。

生成AIの注意点

生成AIを導入するとさまざまなメリットがあります。

一方で、現段階では気を付けるべき点も見られます。

ここでは、生成AIを使用する際に特に気を付けるべき点を3つ紹介します。

不安定な品質

生成AIはいつでも安定した品質のものを提供できるわけではありません。

画像や音声、テキストなどの生成品質にはばらつきがあります。

そのため、生成されたコンテンツの品質をチェックし、必要に応じて修正が必要です。

特にビジネスで利用する際は、品質が不安定なことを前提として、適切な体制やプロセスを整備しておきましょう。

倫理的な問題

生成AIの利用には倫理的な問題が伴うことがあります。

例えば、テキスト生成AIが誤情報や偏見を含む内容を生成するリスクがあります。

場合によっては、著作権侵害などの問題が発生する可能性もあります。

また、AIが作成したコンテンツを人間が作成したものと誤解させることで、信頼性が低下する可能性も否定できません。

生成AIを利用する際は、倫理的なガイドラインを設定し、コンテンツの監視とフィルタリングの徹底が必要です。

技術的制約

生成AIの出力データは、最初に学習するデータの内容に依存します。

また、生成AIは特定のタスクには優れているものの、汎用的な知識や能力を持つわけではなく、専門的な調整やカスタマイズが必要です。

生成AIは何でもできる万能の道具ではありません。

さまざまな技術的制約を理解した上で活用することが大切です。

企業での活用事例3選

実際に生成AIを活用している企業は数多くあります。

ここでは、3社の活用事例を紹介します。

セブンイレブン

セブンイレブン・ジャパンでは、生産性向上や品質管理を目的に、2024年春から生成AIを導入しています。

業務を行う際にまず「生成AIを使ってみる」ことで効率が向上しました。

例えば、「デイリーの品揃え分類の課題」を生成AIに質問し、課題を抽出してデータ分析を行います。

その後「対策を教えて」とAIに尋ねて問題解決のアクションを出します。

データを読み込ませて適切な質問を行うことで、課題抽出から解決策まで一貫して生成AIを活用できます。

参照:セブン&アイが「生成AIファースト」宣言!意欲的な活用戦略と最新事例を語る! _流通・小売業界 ニュースサイト【ダイヤモンド・チェーンストアオンライン】

学研

学習塾を運営している学研では、オンラインサービス内でChatGPTを活用し、生徒に対する個別アドバイスを提供しています。

生徒の学習履歴や理解度の変化を分析し、限定的にChatGPTを活用することで、生徒に対する適切な学習アドバイスの表示を可能にしました。

全てを1つの生成AIに任せるのではなく、機能の一部を活用することで、適切に生成AIを活用した事例です。

参照:PR TIMES│学研オリジナル学習システム(GDLS)でChatGPTを活用し、生徒の学習効果を最大化する個別アドバイスを提供開始

ビズリーチ

ビズリーチでは、人材紹介サービスの一環として、小さな負荷で最適な職務経歴書を作成できるGPTツールを開発しました。

これは、ビズリーチの膨大なデータとGPT機能を組み合わせたものです。

このツールを活用した会員は、平均で40%多くのスカウトを受け取るという成果を上げています。

自社のデータを取り入れつつ生成AIを活用することで、大きな成果を上げることができた事例です。

参照:BIZREACHI│ビズリーチ「GPTモデルのレジュメ自動作成機能」を開発 東京大学マーケットデザインセンターと共同で、GPTツールの性能評価を発表

まとめ

生成AIは、学習データを新しいデータを自動生成するAI(人工知能)のことです。

生成AIを活用することで、業務の効率化や創造性の向上、コスト削減など多くのメリットが生じます。

一方で、品質が不安定さや、著作権侵害の恐れ、ファクトチェックの必要性など、いくつかの課題もあります。

適切に生成AIを活用し、業務効率化につなげていきましょう。

生成AIは無料で利用することも可能です。

代表的な生成AIであるChatGPT無料版について詳しく知りたい方は、こちらの記事を参考にしてください。

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