【2024最新】生成AI(ジェネレーティブAI)とは?2024の最新情報・種類・仕組み・使用方法を解説

 公開日:2024.07.01

生成AI(ジェネレーティブAI)とは?

生成AI(ジェネレーティブAI)は、コンピュータが学習データを基に新しいデータや情報を生成する技術です。

 

生成AIは、人間が行っていた「考える」や「計画する」といった創造的な作業をAIが代行することで、効率化と創造性の向上を実現します。

 

たとえば、文章の自動生成や画像の作成、音楽の作曲など生成AIは多岐にわたる分野で活用されています。生成AIは新しいアイデアやコンテンツを生み出す力を持ち、さまざまなビジネスシーンで活躍が期待されています。

生成AIと従来のAIの違い

生成AIと従来のAIとの違いは「オリジナルコンテンツを創造できるかどうか」にあります。

 

従来のAIは、与えられたデータやルールに基づいて特定のタスクを実行します。学習済みのデータから適切な回答を探して提示することが目的です。生成AIは学習したパターンや関係性を活用し、新しいコンテンツを生成します。

 

たとえば、生成AIはテキストや画像・動画、音声などを新たに創り出す能力があります。

 

従来のAIは既存のデータを基にして動作しますが、生成AIは新しいデータを作り出せます。生成AIは専門知識がなくても一般の人が容易にコンテンツを作成できる点が革新的といえるでしょう。

 

生成AIと従来のAIによる違いは以下のとおりです。

生成AI 従来のAI
目的 新しいデータを生成 学習済みのデータから適切な回答を探して提示
性質 学習データに基づいて独創的なコンテンツを生み出す 既存データに基づく
強み 創造性や独創性が高い 豊富な知識に基づいて高精度な回答を提供
弱み 学習データに依存するため、偏りが生じる可能性がある 創造性や独創性に欠ける
活用例 ・文章生成

・画像生成

・音楽生成

・顧客対応チャットボット

・画像認識

・音声認識

メリット さまざまなタスクに応用可能 特定のタスクに特化
デメリット 学習データの準備に時間がかかる 汎用性が低い

 

 

ChatGPTは生成AIですか?

ChatGPTとは、OpenAI社によって開発された生成AIです。大規模言語モデル(LLM)をベースにしており、インターネット上の学習データを基にテキストを生成します。

 

大規模言語モデル(LLM:Large language Models)とは
大量のデータとディープラーニング(深層学習)技術によって構築された言語モデル

 

ChatGPTは、人間のような自然な対話を実現するために設計されています。生成AIは、与えられたプロンプトに基づき、文章や回答を生成する能力を持ち、言語処理に優れているのが特徴です。

 

ChatGPTは、多様な用途で利用されており、代表的な活用方法には下記が挙げられます。

 

  • ユーザーの質問に対する情報提供
  • メールや資料の作成・要約
  • 外国語の翻訳
  • アイデア出しのサポート
  • プログラミングコードの生成

 

生成AIは特に2022年から注目を集めており、言語面の機能に特化したChatGPTはその代表的なサービスです。

 

生成AIには注意点があります。Web上の情報を学習しているため、必ずしも正確な回答が返ってくるとは限りません。また、著作権の問題やプライバシー侵害のリスクも考えられます。

 

生成AIの出力を使用する際には、事実関係の確認や「生成AIから出力したものです」という明記が必要です。

 

 

生成AIの種類は?

生成AIは、テキストや画像・動画、音声など、さまざまな種類のコンテンツを生成できます。それぞれの種類と具体的な活用事例を以下に紹介します。

テキスト生成AI

テキスト生成AIは文章作成や翻訳、プログラミング支援など幅広い用途で活用されています。プロンプトと呼ばれる指示文を入力することで、独創的な文章を生成可能です。

 

単純な作業の自動化だけではなく、創造性を必要とするタスクも支援します。

 

テキスト生成AIの活用例は以下のとおりです。

チャットボット ・顧客からの質問に対して自然な会話で回答
資料作成 ・商品説明やパンフレットを自動生成
プログラミング支援 ・コードのエラー箇所の指摘

・新しいコードの生成

小説執筆 ・設定やあらすじに基づきストーリーを自動生成
論文作成 ・研究内容を要約

・参考文献の自動リストアップ

翻訳 ・言語の壁を越えて世界中の人々とコミュニケーションが可能

 

代表的なテキスト生成AIサービスには下記が挙げられます。

  • ChatGPT
  • Bard
  • GPT-3

画像生成AI

画像生成AIとは、テキストを入力することで独創的な画像を生成するAIです。

 

写真やイラスト、ロゴなど、さまざまな種類の画像を作成できます。既存の画像を編集したり、複数の画像を組み合わせたりすることもでき、デザインのアイデア出しやアート作品の制作に活用されています。

 

 

画像生成AIの活用例は以下のとおりです。

商品画像 ・ターゲット層に合わせた、様々なテイストの画像を自動生成
ソーシャルメディアの投稿画像 ・ターゲット層の興味を引く、ストーリー性のある画像を生成
アート作品 ・芸術家の発想を具現化する、革新的な作品を生成

・既存の芸術作品とは一線を画す、独創的な表現が可能

Webサイトのデザイン ・視覚的に訴求力のある、ユーザーフレンドリーなデザインを設計
プレゼンテーション資料 ・わかりやすく印象的な資料を作成

 

代表的な画像生成AIサービスには下記が挙げられます。

  • Stable Diffusion
  • DALL-E 2
  • Midjourney

 

音楽生成AI

音楽生成AIは、テキストやメロディーを入力することでオリジナル曲を生成します。ジャンルや曲調、雰囲気などを指定して好みの音楽を作ることが可能です。

 

作曲だけではなく、効果音制作や音楽鑑賞など、音楽のあらゆる分野で活躍が期待されています。

 

音楽生成AIの活用例は以下のとおりです。

作曲 ・メロディーやコード進行、歌詞などを自動生成
効果音制作 ・ゲームや動画、広告などに使用する効果音を生成
音楽鑑賞 ・気分やシチュエーションに合わせた、パーソナライズされた音楽を提供
音楽教育 ・作曲や音楽理論の学習をサポート
音楽療法 ・心身をリラックスさせるような、癒し効果のある音楽を生成

 

代表的な音楽生成AIサービスには下記が挙げられます。

  • MuseNet
  • Amper Music
  • Soundraw

 

ビデオ生成AI

ビデオ生成AIは、テキストや画像を入力してオリジナル動画を生成します。短尺動画から長尺動画まで、さまざまな形式の動画の作成が可能です。従来の動画編集にかかる作業時間を大幅に短縮し、独創的な表現を実現します。

 

ビデオ生成AIの活用例は以下のとおりです。

プロモーションビデオ ・商品やサービスの魅力を伝える、効果的な動画を生成
教育コンテンツ: ・わかりやすく、興味を引くような学習動画を作成
ニュース解説 ・ニュース記事を要約した、視覚的にわかりやすい動画を生成
SNS用動画 ・視聴者の目を引くような、エンターテイメント性の高い動画を作成
映画制作 ・壮大なスケールの映像表現を実現

 

代表的なビデオ生成AIサービスには下記が挙げられます。

  • Sora
  • Runway Gen-2
  • Pictory

音声生成AI

音声生成AIは、テキストを音声に変換する技術です。読み上げやナレーション、音声広告など、さまざまな用途に活用されています。

声優やナレーターの人件費を削減し、音声コンテンツのアクセシビリティを向上します。

 

音声生成AIは、大きく分けて下記の2種類に分類されます。

統計的音声合成 (TTS) ・人間の声を録音したデータを分析し、音声の特徴やパターンを抽出

・抽出した情報に基づいて、新しい音声波形を生成

ディープラーニング音声合成 (DL音声合成) ・ニューラルネットワークと呼ばれる人工知能技術を用いて、音声の特徴を学習

・人間の声に近い自然で滑らかな音声波形を生成

 

 

 

音声生成AIの活用例は以下のとおりです。

ナレーション: ・動画やプレゼンテーションなどに、効果的なナレーションを挿入
音声広告 ・聞き手の心に響く、魅力的な音声広告を作成
顧客対応 ・24時間365日、顧客からの問い合わせに対応するチャットボットに活用
音声翻訳 ・言語の壁を越えて、スムーズなコミュニケーションを実現
音声教材 ・音声付きの教材を作成し、学習効果を高める

 

代表的なテキスト生成AIサービスには下記が挙げられます。

  • Voicevox
  • CoeFont
  • DeepVoice

生成AIをビジネスに活用するメリットと事例

生成AIをビジネスに活用するメリットと事例を紹介します。

コスト削減と効率化 COMITXの事例を交えながら 保険金算定

生成AIをビジネスに活用することで、人件費や時間コストを大幅に削減し、業務効率を飛躍的に向上させることが可能です。

 

生成AIのビジネス利用で実現できるコスト削減と効率化には下記が挙げられます。

 

定型業務の自動化 顧客対応やデータ入力、レポート作成などの定型業務を自動化することで、人件費や時間コストを大幅に削減
作業時間の短縮 従来は人間が行っていた作業をAIが代替することで、作業時間を大幅に短縮
生産性の向上 人件費や時間コストの削減、作業時間の短縮により、全体的な生産性向上が可能

 

COMITXでは、AIを活用した保険金算定業務の自動化ソリューションを提供し、保険金算定にかかる時間と人件費の削減に成功しています。

 

クライアントの大手生命保険会社では、保険金の査定のために医療診断書や保険申込書などの紙媒体書類を大量に扱う必要がありましたが、従来のデータ入力作業はコストが高く、繁閑の差が激しいことが課題でした。

 

課題解決のためにCOMITXのAI-OCRを導入した結果、従来の業務に比べて約40%のコスト削減を達成しています。

 

また、AIによる自動化と人による最終チェックを組み合わせることで、データ入力作業の効率化、業務プロセスの効率化、データ品質の向上を達成しています。

 

損害保険会社では、AI-OCRによる紙業務の自動化により、業務のブラックボックス化やセキュリティリスクを軽減し、生産性を向上させています。

 

企業 ・損害保険会社

・生命保険会社

対象業務 ・医療診断書/保険申込書などの入力業務

・契約計上業務

課題 ・高コストなデータ入力作業

・繁閑時期の格差

・人員不足と余剰人員の発生

・採用やトレーニングコストの増加

・紙業務による業務のブラックボックス化

・紙や配送によるコストの高騰

・紙業務依存によるセキュリティリスク

導入効果 ・従来比40%のコスト削減

・人員配置の最適化

・採用・トレーニングコストの削減

・業務プロセスの効率化

・データ品質の向上

・オペレーション可視化による標準化

・情報の一元化管理による生産性・稼働率の向上

・紛失や情報漏洩リスクの削減

 

 

イノベーションと創造性の向上

 

生成AIをビジネスに活用することで、イノベーションと創造性が大幅に向上します。

 

 

生成AIは、大量のデータを分析し、新しいアイデアやソリューションを提供する能力があります。従来の方法では得られなかった洞察や革新的なアプローチを発見することができるでしょう。

 

たとえば、製造業では生成AIを活用して生産プロセスを最適化しています。新しい製品設計を自動生成することで、開発スピードの向上が可能です。

 

商社・食品卸売業界の事例として、COMITXのケースがあります。COMITXでは、生成AIを活用して業務の効率化を実現しました。

 

AI-OCRを用いた手入力作業の自動化により、オペレーションの可視化と標準化が達成され、生産性が向上し、コストが従来比で3割削減されました。

 

紙媒体の依存を減らし、紛失リスクを排除することで、セキュリティも向上しました。

 

AI-OCRとは
OCR(Optical Character Recognition)とは、画像データに含まれるテキスト部分を認識し、文字データに変換する技術やソフトウェアです。AI-OCRは文字の読み取り機能であるOCRとAIがミックスされたシステムを指します。

 

 

スケーラビリティの向上

生成AIのビジネス利用におけるスケーラビリティの向上とは、AIを活用することで業務やプロセスの規模を効率的に拡大できることを指します。

 

スケーラビリティ(scalability)とは
拡張性、拡張可能性という意味の英単語。機器やソフトウェア、システムなどが性能や機能を拡張できる可能性や度合いのことを指す。

 

生成AIを活用したスケーラビリティの向上には下記が該当します。

大量のデータ処理 ・人手では不可能な速度でデータ分析や情報抽出を行うことが可能

・ビジネスの意思決定を迅速化します。

パーソナライズの実現 ・顧客データを分析しパーソナライズされたサービスや製品の提供が可能

・顧客満足度を高め、リピーターを増やすことが可能

マーケティングの最適化 ・マーケティングデータを分析し、最適な広告配信タイミングやターゲット層の特定が可能

・マーケティングキャンペーンの効果を最大化し、広告費用対効果を向上

 

たとえば、ECサイトでは生成AIを活用して数百万の商品レビューを解析し、顧客の嗜好に基づいた商品推薦をリアルタイムで行えます。個別対応が難しい大規模な顧客基盤に対しても、パーソナライズされたサービスを提供することができるでしょう。

顧客エンゲージメントの向上

生成AIは、顧客データの分析を通じて、個々の顧客のニーズや好みに応じたパーソナライズされた体験を提供する能力があります。顧客との関係を深め、ブランドロイヤルティを高めることが可能です。

 

生成AIを活用した顧客エンゲージメントの向上には下記が挙げられます。

ECサイトにおけるチャットボットの活用 ・顧客からの問い合わせに対して24時間対応可能で、迅速かつ的確なサポートを提供
パーソナライズされたメールマーケティング ・顧客の購買パターンや行動データを分析し、最適なタイミングでメール送信が可能

意思決定の高速化と精度向上

生成AIは大量のデータを迅速に分析し、経営判断に必要なインサイトを提供します。金融機関では、生成AIを活用して市場データをリアルタイムで分析し、投資判断を行います。生成AIを活用することで、リスクを最小限に抑えつつ、収益の最大化が可能です。

 

生成AIを活用した意思決定の高速化と精度向上には下記が挙げられます。

投資判断 ・過去の株価データや企業情報などを分析し、投資判断の支援が可能
マーケティング戦略の策定 ・顧客データを分析し、効果的なマーケティング戦略の策定が可能

リスク管理の強化

生成AIはリスク管理の強化に貢献します。AIは過去のデータを基にリスクを予測し、適切な対策が可能です。

 

たとえば、製造業では、AIを使って機器の故障予測を行い、未然にトラブルを防ぐことで、生産ラインの安定稼働を維持できます。ダウンタイムの削減と生産性の向上が期待できるでしょう。

 

リスクを早期に発見することで適切な対策を講じ、事業の安定性を高めることができます。

 

生成AIを活用したリスク管理の強化には下記が挙げられます。

不正検知 過去の取引データや顧客行動データを分析し、不正行為を検知
サイバーセキュリティ サイバー攻撃を検知し、被害を最小限に抑えるための対策
コンプライアンス管理 法令遵守状況を監視し、コンプライアンス違反のリスクを低減

生成AIの利用方法

生成AIを効果的に活用するためには、具体的な質問や指示が重要です。

 

具体的な質問や指示をすることで、生成AIはより正確な回答や結果を提供しやすくなります。

生成AIを利用する流れは以下のとおりです。

 

  • 質問は具体的にする
  • 質問を深堀してみる
  • 質問を箇条書きにする
  • 生成AIに役割を与える
  • 出力方法を指定する

 

たとえば、「ビジネスのコツを教えて」という一般的な質問よりも「ビジネスで人脈を作るコツを10個教えて」と具体的な内容を求める方が、より詳細で実践的なアドバイスを得られます。

 

生成AIの回答が抽象的だったり、情報量が少ない場合は、質問をさらに深堀することが有効です。具体的な質問に加えて「もっと詳しく教えて」と追加の質問をすることで、さらに具体的な回答を得られるでしょう。

 

複雑な内容の質問は箇条書きでまとめると、生成AIが情報を整理しやすくなり、正確な回答を導き出しやすくなります。

 

生成AIを最大限に活用するためには、具体的で明確な質問や指示をすることが重要です。

生成AIの倫理的考慮と社会的影響

生成AIは、社会に大きな利益をもたらす可能性を秘めた一方で、倫理的な問題や社会的影響が懸念されています。

 

代表的な問題点と対策には下記が挙げられます。

偏見と差別

生成AIが生み出す情報は、偏見や誤情報を含む可能性があります。アウトプットされた情報は、トレーニングデータに依存しているため、結果として偏見が含まれた情報が生成されるリスクが高まります。

 

企業は生成AIの使用に際して、データの出所や内容に細心の注意を払う必要があるでしょう。

著作権侵害

著作権やプライバシーの問題も無視できません。トレーニングデータに、個人情報や機密情報が含まれる可能性があります。

 

企業はGDPRや著作権法に準拠し、データの使用に関するガイドラインを厳守することが求められます。

ディープフェイク

生成AIは、本人の意図と異なる映像や音声を作成し、ディープフェイクと呼ばれる偽情報の生成に悪用される可能性があります。

 

企業側はメディアリテラシー教育を推進し、ディープフェイクに対する知識を高める必要があるでしょう。

 

生成AIの導入にあたっては、倫理的な配慮と社会的影響を慎重に評価することが重要です。

生成AIの将来展望

一般社団法人電子情報技術産業協会は2023年12月21日に生成AI市場の世界需要額見通し を発表しました。

 

生成AI市場は年平均成長率は53.3%と高い数値で急速に成長しており、2030年までには世界規模で2,110億ドルに達する見込みです。特にアメリカと中国が市場の中心となり、競争が激化すると見られています。

出典:JEITA、生成 AI 市場の世界需要額見通しを発表

 

 

技術の進歩や市場の拡大により、AIの成熟期に入る2025年以降も安定した成長が期待されています。2025年から2030年にかけての成長率は54.0%から38.5%へと少し落ち着くことが予測されています。

 

日本国内でも生成AI市場が急成長しており、2030年には1兆7774億円に達すると予測されています。製造業やコンテンツ分野での応用が進んでおり、経済産業省やIPAなどが研究開発を支援しています。

出典:JEITA、生成 AI 市場の世界需要額見通しを発表

 

課題として人材不足や倫理的な問題が挙げられており、課題解決が市場拡大の鍵と見られています。国内外からの資本と技術の流入により、日本の生成AI市場が国際的な影響力を高めていくことが期待されます。

まとめ

生成AIは、ビジネスのさまざまな分野でイノベーションと創造性を飛躍的に向上させるツールです。マーケティングや製造業、卸売業などで成功事例が見られるように、生成AIの導入により業務効率が向上し、コスト削減が実現します。

 

生成AIの活用は、ビジネスの競争力を高めるだけではなく、我々の社会を大きく変える可能性を秘めています。

 

COMITXではAI-OCRとBPOを組み合わせ、長年の業務ノウハウや効果的な管理手法とツールを活用し、業務効率化と品質向上を実現します。

 

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