1.生成AIとは

生成AIとは、テキスト、画像、音声、動画といった多様なコンテンツを新たに生み出すAI（人工知能）の総称です。

従来のAIは、既存のデータから予測や分類を行うのが主な役割でした。一方、生成AIは、学習したデータをもとに、新しい情報や表現を創造する能力を持っています。そのため、クリエイティブ分野からビジネス活用まで幅広い可能性を持つ技術といえるでしょう。

たとえば、ChatGPTを代表とするテキスト生成AIは、人間が書いたような自然な文章を生成し、レポート作成や問い合わせ対応を効率化できます。

生成AIに用いられている主な技術

生成AIは、深層学習（ディープラーニング）※1を中心とする複数の高度な先進的技術が利用されています。

代表的な用途ごとの技術とその概要は、以下の通りです。

従来のAIとの違い

従来の識別型AI（Discriminative AI）は、既存のデータの中から最適な答えを「選ぶ」ものであり、判断や分類、予測などが主なタスクでした。

一方、生成AIは、「0から1を生み出す」創造的なAIです。ジェネレーティブAI（Generative AI）とも呼ばれます。データから学習した知識をもとに、新たなアウトプットを「作る」ことが可能です。

代表的な用途ごとの技術とその概要は、以下の通りです。

2.生成AIの種類と代表的なサービス

「生成AI」が生成できるコンテンツの種類は多岐にわたり、用途が異なるさまざまなサービスが登場しています。生成AIの種類と代表的なサービスを表形式で整理しました。

※6 マルチモーダル型AI対応サービス：テキストだけでなく画像や音声など複数モーダルに対応する。

生成AIの種類についての詳細は、以下の記事をあわせてご確認ください。

3.生成AIの仕組み

生成AIは、大量のデータから、新しいコンテンツを自動で作り出す仕組みです。ユーザーからの指示（プロンプト）をもとに、次に来る単語や文を高精度で予測し、単語を一つずつつなげていくことで自然な文章を生成します。

言葉の出現パターンや文脈のつながりを理解し、入力文に対して「人間ならどう続けるか」を予測するため、長文でも一貫性を保ちながら論理的に文章を構成できる能力があります。

生成AIの仕組みについての詳細は、以下の記事をあわせてご確認ください。

4. 業務における生成AIの活用例

本章では、どのような業務の効率化に生成AIが活用できるのかについて解説します。業務部門別に業務プロセスと改善例をまとめました。

5.生成AI導入までのロードマップ

続いて、生成AI導入までのロードマップをご紹介します。生成AIの導入ステップの例は、以下の通りです。

特に、STEP2のツール選定は、導入の成否を大きく左右する重要なステップです。目的と現場ニーズに合致したツールを選ぶことで、その後の検証や展開フェーズが格段にスムーズになります。

6.生成AI導入時に押さえるべき注意点とリスク4選

生成AIは高機能である一方、注意すべきリスクも存在します。過去データをもとに出力を行う性質上、学習内容に依存して不正確な結果や倫理的に不適切なコンテンツを生成する可能性があるためです。

具体的には、以下のリスクに注意が必要です。

生成AIの安全な活用には、運用ルールの整備、情報の目視チェック、権利確認、ログ管理といった多層的な対策を講じることが不可欠です。

7.今後のトレンドと発展の可能性

生成AIの今後について、以下のようなトレンドが考えられます。

• ●マルチモーダルAI
• ●RAG
• ●社内ナレッジとの連携

8.まとめ

生成AIは、「0から1を生み出す」技術であり、文章や画像、動画、音声といった多様なコンテンツを生成する力を持っています。文章・画像生成AI、動画生成ツールなど、すでに多くのサービスがビジネス現場で活用されており、業務の効率化・高度化に大きく貢献しています。

一方で、誤情報や著作権などのリスクもあるため、正しい知識とルールのもとでの運用が不可欠です。本記事で紹介した活用例や注意点、導入ステップを参考に、自社に適した生成AIの導入をぜひご検討ください。

当社では顧客の業務課題と向き合い、高度な実効性のあるソリューションを提供するため、「生成AI技術の研究開発」を実施しています。

また、これまでのシステム開発・運用経験、また業務フローの可視化と課題抽出などで本質的な改善点を導き出し、生成AIを含めたソリューションの導入支援を行うBPRコンサルティングも提供しています。

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