生成AIとは何かをご存じですか？日々進化するこの革新的な技術は、膨大なデータを基に新たなコンテンツを生み出す人工知能です。文章・画像・音声、さらには動画までも生成可能です。
生成AIは、ビジネスを効率化したり、日常生活を便利にしたり、さまざまなメリットをもたらしています。
生成AIの可能性を知り、新しい未来への一歩を踏み出してみてください。
生成AIとは
生成AI（ジェネレーティブAI）は、学習済みのデータを基に新しいデータやコンテンツを生成する技術です。近年急速に注目を集めており、ビジネスや日常生活においてさまざまな形で活用され始めています。
生成AIの大きな特徴は、特別なスキルがなくても簡単にコンテンツを作れる点です。生成AIを使えば、複雑な知識がなくても新しいアイデアを形にしたり、独自のコンテンツを作れたりします。この点が生成AIの革新性を際立たせているのです。
さらに、生成AIの普及は、さまざまな分野で新しい可能性を生み出しています。たとえばビジネスでは、業務の効率化や新しい製品・サービスの開発を支援するツールとして活用されています。生成AIには、生産性の向上と創造性の拡大が期待されているのです。
従来のAIとの違い
従来のAIと生成AIの違いは「オリジナルコンテンツを作れるかどうか」にあります。従来のAIは、学習したデータを基に適切な回答を選んで提示しますが、生成AIはゼロから新しいデータを作り出せるのが特徴です。
生成AIは学習データのパターンや関係性を理解し、それを活用してテキスト・画像・動画・音声といった多様なコンテンツを生み出します。
この技術は従来の「既存情報の再利用」を超え、新しいアイデア作りを可能にしました。これまで人間の創造性に依存していた作業も、生成AIの活用で自動化が進んでいます。
生成AIの仕組み
生成AIは、大量の学習データと高度なデータ処理技術を使い、新しいコンテンツを生み出す人工知能の一種です。その仕組みは、主に「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれる機械学習の手法を基盤としています。
この技術により、AIはゼロから新たなものを作り出し、従来のAIとは異なる創造的な能力を発揮できるのです。
生成AIの学習プロセス
生成AIの核心は、大量のデータを基にした学習と分析にあります。従来の機械学習では「教師あり学習」と呼ばれる手法が主流で、人間がAIに正解データを提示してそれを記憶して予測・分類を行う仕組みが一般的でした。
しかし、生成AIはディープラーニングを活用し、AI自身がデータのパターンや関係性を学び、新たなコンテンツを生み出せます。ディープラーニングでは、人間の脳のように多層構造を持つニューラルネットワークを通じて、データの特徴を抽出できるのです。
このような仕組みで、AIは膨大なデータから抽象的な概念を理解し、それを基に新しいアイデアや情報を生み出します。これが、生成AIが自ら学ぶ力を持つ理由です。
基盤モデルと生成プロセス
生成AIの土台は「基盤モデル」と呼ばれる高度に調整されたAIモデルです。このモデルは、ディープラーニングによる膨大なデータ処理を経て構築され、テキスト・画像・音声など、さまざまな形式のコンテンツを生成するよう最適化されているのが特徴です。
ユーザーが質問や指示を与えると、生成AIは学習済みデータから関連性の高い情報を抽出し、それを基にアウトプットします。
この過程では、記憶したデータをそのまま返すのではなく、パターンを理解して新しい組み合わせを作り出し、クリエイティブな回答やコンテンツを出力します。
生成AIの種類
生成AIの応用範囲は広く、画像・テキスト・音声・動画など多岐にわたります。ここでは、代表的な生成AIの種類とその特徴を解説します。
- 画像生成AI
- テキスト生成AI
- 動画生成AI
- 音声生成AI
- 音楽生成AI
- コード生成AI
- 要約AI
画像生成AI
画像生成AIは、入力したテキストを基に新しい画像を作る技術です。数秒から数十秒でオリジナル画像を作れるため、デザインやクリエイティブ業界での活用が進んでいます。
アイデアのビジュアル化やプロトタイプ作成などに役立つツールとして注目されています。一般的には、希望する画像のイメージを英単語で入力すると、具体的なアウトプットが得られるのが特徴です。
テキスト生成AI
テキスト生成AIは、質問や指示文に対して回答を生成します。ChatGPTのような高度な言語モデルを搭載したAIは、人間の会話に近い自然な応答を実現し、情報検索や文章作成の補助、プログラミングのエラー解決など、多彩な用途で活用されています。
ただし生成内容が必ずしも正確とは限らないため、正誤の確認が必要です。
動画生成AI
動画生成AIを使うと、テキストや画像を基に新しい動画を作れます。2025年現在は短い動画の生成が主流ですが、技術の進歩で将来的には長尺の動画作成もできると期待されています。
用途としては、広告動画やプレゼンテーション資料の作成などです。
音声生成AI
音声データを学習して新たな音声を作るのが、音声生成AIです。たとえば数秒間の音声サンプルを基に、特徴を忠実に再現した音声を生成できます。
感情に合わせた表現も可能で、ナレーションや音声アシスタントへの活用が進んでいます。
音楽生成AI
音楽生成AIを活用すると、独自の楽曲を作れます。プロデューサーや作曲家のアイデア補助、ゲームや広告用の楽曲作成など、クリエイティブ分野で活用されています。
必ず人間の感情に訴える音楽を作れる、というわけではありませんが、特定の用途には十分応えられるでしょう。
コード生成AI
コード生成AIは、プログラミングを支援するツールです。具体的な指示を与えると、システムの基本構造やコードを生成します。たとえば「PythonでCSVファイルからデータを抽出して新しいファイルに書き出す」といった指示に対応できます。
コード生成AIは、作業の効率化や学習の補助に役立ちますが、生成コードの安全性や正確性の確認が必要です。
要約AI
文章の重要ポイントを抽出して簡潔にまとめるのが、要約AIです。ニュース記事や論文などの要約を行い、大量の情報を短時間で理解するのに役立ちます。
また、多言語対応のサービスを使えば、海外情報を迅速に把握できます。これならコンテンツ作成やプレゼン資料の準備の効率が、大幅に向上するでしょう。
生成AIにできないこと
生成AIは、新しいコンテンツを生み出すツールですが、人間のような感情や未知の情報への対応には限界があります。ここでは、生成AIが苦手とする分野や対応できない領域を解説します。
自律的・主観的な創造
生成AIは、人間のように自律的な判断や主観的な創造はできません。人間は価値観や感情、ひらめきに基づいて新しいものを生み出せますが、生成AIは学習データを基に組み合わせを生成しているだけです。
一見オリジナルに見えるアウトプットも、学習データを模倣し、それらしく見せているにすぎません。思想・感情に基づきゼロから何かを創造することはできないのです。
感情の理解
生成AIは、人間特有の感情を理解するのが難しいです。たとえば、褒め言葉が純粋なものか皮肉かを判断したり、相手の感情に応じた対応をしたりするのは不得意です。
感情を持たないため、共感を必要とするやりとりや感情的な対応には向きません。
合理的・倫理的ではない判断
生成AIは、データに基づいて合理的な判断を行いますが、感情的・倫理的な選択はできません。たとえば多くの命を救うか、身近な一人を救うか、という選択では、データに基づいて合理的な結論を選びがちです。
また、目的達成のために倫理的に問題のある内容を提案する場合もあります。そのため、生成AIのアウトプットは、人間が監督して確認する必要があります。生成した画像・動画などの著作権に関しても、人間がチェックしなければなりません。
学習データ範囲外の生成
生成AIは、過去の学習データに依存しているため、その範囲外の情報には対応できません。たとえば2023年までのデータを学習したAIに、2024年以降の出来事を質問しても正確な回答は得られません。
また、新型ウイルスの感染拡大予測や未発見の物理理論のような、これまで存在しなかった情報を生成することもできないでしょう。
生成AIの使い方
まず、生成AIが回答を生成するための学習データを準備します。多くのツールでは提供元があらかじめデータを学習させているため、利用者が独自に学習させる必要はありません。
ただし、特定の業務や用途で使う場合、追加でデータを学習させる場合があります。
次にプロンプト（指示文や質問文）を生成AIに送ります。このプロンプトに基づいてAIがアウトプットを返しますが、初回の回答が必ずしも期待通りとは限りません。
その場合は、条件や補足を加え、新たに指示を出して精度を高めます。この対話を重ねることで、質の高い結果を得られるでしょう。
生成AIで質の高いアウトプットを引き出すコツ
生成AIの出力は、プロンプトの質に大きく左右されます。以下のポイントを押さえると、理想的なアウトプットが得やすくなるでしょう。
- 具体的な目的を伝える
- 役割を与える
- 条件を明確に指定する
- 対話を重ねて精度を高める
- 小さなタスクに分割して依頼する
具体的な目的を伝える
プロンプトでは、何を求めているかを具体的に伝えることが大切です。たとえば生成AIの仕組みが知りたい場合は「生成AIについて教えてください」と曖昧に尋ねるのではなく、「生成AIの仕組みを簡潔に説明してください」と明確に指示を出しましょう。
具体的な目的を伝えると、より的確な回答を得られます。
役割を与える
生成AIに特定の役割を与えると、その役割に沿った視点でアウトプットをもらえます。たとえば「ビジネスプランを作成してください」と指示する際、「あなたはビジネスコンサルタントです」と役割を指定すると、専門的な視点が加わります。
役割指定は、とくに専門知識が必要な指示を出す場合に有効です。「医師の視点で健康に関するアドバイスをしてほしい」「法律の専門家としてアドバイスをください」など、具体的な役割を設定すると精度の高い出力が期待できるでしょう。
条件を明確に指定する
生成AIに条件を伝えると、希望する形式・文体に沿ったアウトプットが得られます。たとえば「専門用語を避けたカジュアルな文体で」「全体を800文字にまとめて」など、具体的な条件を示します。
条件の指定は詳細に行うのがポイントです。新入社員に指示する感覚で、丁寧に条件を伝えると意図に沿った結果が得られます。
また「〜しないでください」ではなく「〜してください」とポジティブな表現で伝えると、より効果的です。
対話を重ねて精度を高める
1回の指示で理想のアウトプットを得るのが難しい場合は、生成された結果を基に新たな指示を加え、対話を続けます。たとえば、初回の回答が概要にとどまる場合、さらに具体的な補足を求めると詳細な結果を引き出せます。
大まかな回答から詳細な回答へと、徐々に答えを引き出していきましょう。
小さなタスクに分割して依頼する
タスクを一度に多く依頼すると、結果が不正確になる場合があります。そこで、大きな課題を小さなタスクに分割し、順を追って指示を出すと効果的です。
たとえば「このテーマの概要を作成して」から始め、「具体的な詳細を追加してください」と段階的に進めます。これなら精度の高い結果が得られるでしょう。
生成AIの注意点
生成AIは、さまざまな場面で役立ちますが、その特性や限界を理解し、適切に運用することが大切です。以下では、生成AI利用時の注意点を解説していきます。
- 出力結果にバラつきがある
- ハルシネーションの問題がある
- 根拠が不明確
出力結果にバラつきがある
生成AIの出力結果にはバラつきがあり、同じプロンプトを入力しても、毎回異なる回答が返ってくる場合があります。多様な選択肢が得られる一方で、一貫性には欠けるかもしれません。
そのため、一貫性が求められるタスクでは、同じ指示を複数回繰り返し、プロンプトを調整する必要があります。生成結果を慎重に確認し、適宜調整しましょう。
ハルシネーションの問題がある
生成AIの課題の1つに「ハルシネーション（誤った情報）」があります。これは、事実に基づかない誤情報を生成する現象です。内容が完全に誤っている場合や、一部に誤情報が含まれている場合、文脈と異なる内容を出力する場合があります。
生成AIは学習データに基づいてアウトプットするため、誤情報の混入を完全には防げません。生成内容をそのまま信用せず人間がファクトチェックを行い、正確性を確認することが不可欠です。
根拠が不明確
生成AIは回答を導き出す過程がブラックボックス化されており、「なぜその答えを出したのか」という根拠が不明確です。この特性により、生成された内容の信頼性を判断するのが難しい場合があります。
根拠となる情報を提示させることもできますが、その情報も正確とは限りません。提示された根拠についても人間がファクトチェックを行うと、誤情報の拡散や不適切な判断を防げます。
生成AIの活用事例
生成AIは業務効率化や学習支援など、さまざまな分野で活用されています。以下では、生成AIの具体的な活用事例をご紹介します。
開発期間を短縮した事例
ある食品メーカーでは、生成AIを活用してマーケティング部門を強化し、需要予測を効率化しています。この取り組みで、商品開発にかかる期間を大幅に短縮しました。
また、AIチャットボットを導入し、バックオフィス部門の問い合わせ対応を3割以上も削減し、業務の省力化を実現しています。この事例は、業務改善と開発効率向上の好例です。
労働時間を削減した事例
ある銀行では、業務効率化を目的にChatGPTを導入しました。従業員が活用することで、月間の労働時間削減を実現しました。
社内文書の下書き作成や企画のアイデア出し、アンケートの分析など、さまざまな業務で活用されています。この銀行に限らず、多くの企業で生成AIを使った大規模な効率化を実現しています。
教育分野での活用事例
教育の分野でも生成AIが活用されています。学習カリキュラムの作成や勉強方法の提案、問題の自動生成などで、学習効率を向上させます。
目的に応じたアドバイスを得られるため、学習内容を柔軟に調整できるでしょう。たとえば写真撮影のスキル向上を目指す場合、写真を提示して具体的なアドバイスをもらうこともできます。
さらに生成AIを活用して練習問題を自動生成できるので、試験対策にも利用されています。
ただし、AIが誤った内容・回答を生成する場合もあるため、出力内容を確認し、信頼できる情報源で再チェックすることが大切です。
生成AIでビジネスや日常生活を効率化しよう
生成AIはテキスト・画像・音声など多岐にわたるコンテンツを生み出す技術です。ディープラーニングを基盤とし、大量のデータを学習して創造的なアウトプットを提供します。
生成AIは企業の生産性向上やマーケティングの革新を支援する一方で、一般ユーザーにとっても文章作成や学習支援の強力なツールとなるでしょう。
ただし生成AIには限界があります。感情の理解や未知の情報への対応は苦手で、誤情報を生成する可能性もあるため、人間によるチェックが欠かせません。それでも生成AIを適切に活用すれば、仕事や日常生活で効率化と創造性の向上が期待できます。
ぜひ積極的に生成AIを活用して、実りある毎日にしてみてください。
執筆者名Ruben
編集企画CWパートナーシップ・フリサプ編集チーム
前の記事