生成AIとは!?仕組みと活用法を徹底解説!
2025.01.28
目次
現在、多くのAIを利用したサービスが一般的に使われるようになりました。その中でもChatGPTなどの生成AIは加速度的に発展しており、日常生活やビジネスシーンでかかせないものとなっています。
生成AIをうまく使いこなすことで、業務効率化や新たなアイデアの創出など多くのメリットが期待できます。
本記事では、生成AIの定義からその種類、活用法までを徹底解説します。
生成AIとは
生成AIとは、人間のようにクリエイティブなコンテンツを自動的に生成するAI(人工知能)の一種です。この「生成」とは、テキスト、画像、音声、動画、コードなど、さまざまな形式のデータを指します。従来のAIが「パターン認識」や「意思決定」に特化していたのに対し、生成AIは新しいアイデアやコンテンツを生み出すことを得意としています。
たとえば、ChatGPTのようなテキスト生成AIは、ユーザーからの入力に基づいて自然な文章を生成します。また、画像生成AIでは、単語や文章をもとにした絵やデザインが作られることもあります。
生成AIとAIとの違い
生成AIと従来のAIの主な違いは、「新しいデータを生み出す能力」にあります。以下のように具体的な違いを見ていきましょう。
特徴 | AI | 生成AI |
---|---|---|
用途 | データの分類、予測、パターン認識 | 新しいデータやアイデアの生成 |
特徴 | 学習したパターンをもとに、既存のデータを処理する | 学習したデータをもとに、人間の創造的な作業に近い 新しいコンテンツを作成する |
使用例 | スマートフォンの顔認証 天気予報の予測モデル 工事の危機異常の検知 |
テキスト生成(ChatGPTなど) 画像生成(Stable Diffusionなど) 音声・動画生成 |
生成AIは従来のAI技術を土台にしながらも、独自の創造性を発揮する点が大きな特徴です。
生成AIの種類
生成AIにはさまざまなタイプがあります。以下では、代表的な技術について解説します。
テキスト生成AI
テキスト生成AIは、人間のように自然な文章を生成します。ニュース記事の作成、要約、翻訳、物語の作成など幅広い分野で利用されています。
例:ChtGPT、Claud
ChatGPTについては下記の記事もご参照ください。
画像生成AI
画像生成AIは、テキストや既存の画像データをもとに、新しい画像を生成します。アート作品の作成や、ゲームデザイン、広告制作に利用されます。
例:DALL·E、Stable Diffusion、MidJourney
音声生成AI
音声生成AIは、人間の声を模倣し、音声データを生成します。ナレーションや合成音声、歌声の生成に活用されます。
テキスト生成と組み合わせてオリジナルの歌を作ることも可能です。
例:おしゃべりひろゆきメーカー、Suno AI
動画生成AI
動画生成AIは、テキストや画像、既存の映像をもとに新しい動画を作り出します。広告や映画、教育コンテンツの作成に役立ちます。昨年12月に公開されたOpen AIの「Sora」はその完成度の高さから大きな衝撃を与えました。
例:Sora、Vrew、NoLang
Vrewに関しては以前紹介しましたので、気になる方はぜひ下記参照よりご覧ください。
コード生成AI
プログラミングコードを自動で生成するAIです。ソフトウェア開発の効率化に大きく貢献します。
例:GitHub Copilot、Cline
生成AIの活用事例
生成AIは、さまざまな業界で利用され、その用途は日々拡大しています。ここでは具体的な事例をご紹介します。
コンテンツ制作
生成AIを活用して記事やブログの作成を効率化したり、広告コピーを作成したりする例が増えています。特にテキスト生成AIは、膨大な文章の作成作業を軽減します。
デザイン・アート
デザイン分野では、画像生成AIを使って新しいロゴやイラストを作成するケースが一般的です。また、AIによる生成アートがギャラリーで展示されることもあります。
教育
生成AIは、個別の学習教材を作成するために活用されています。たとえば、学習者のレベルに応じてカスタマイズされた問題集を作ることが可能です。
ゲーム開発
ゲーム業界では、生成AIを使ってキャラクターデザインや背景、ストーリーラインを作成するプロセスが効率化されています。
ヘルスケア
医療分野では、生成AIが診断補助や患者への説明資料の作成に役立っています。また、医療用データのシミュレーションにも利用されています。
ビジネス文書の作成
会議議事録の自動作成や、プレゼンテーション資料の初期ドラフトを作るなど、事務作業の効率化に貢献しています。
まとめ
生成AIは、人間の創造性を拡張する画期的な技術であり、テキスト、画像、音声、動画、コードといったさまざまな形式のデータを新たに生み出す力を持っています。その活用範囲は日々広がり、今後さらに多くの分野で革新をもたらすことが期待されています。
次回は、生成AIの導入方法や選定のポイントについて詳しく解説していきます。生成AIを自社の業務にどう活用するか迷っている方は、ぜひ次回の記事もご覧ください!