生成AIとは？ビジネス活用の方法や業務別の導入事例も解説

近年、さまざまな分野で注目を集めているのが「生成AI」です。文章、画像、音声などを自動で作り出す技術で、ビジネスの現場でも効率化やアイデア創出の強力なサポート役として注目されています。
しかし「具体的にどう使えるのか」「自社の業務に導入するには何から始めればいいのか」と悩む方も多いでしょう。

この記事では、生成AIの基本的な仕組みから、ビジネス活用の方法、さらに業務別の導入事例までわかりやすく解説します。生成AIをビジネス活用したいと考えている方は参考にしてください。

生成AI（ジェネレーティブAI）とは？

生成AIとは、ジェネレーティブAIとも呼ばれており、文章、画像、音声、動画などを自動で作り出す人工知能のことを指します。人間が入力した指示やデータをもとに学習を行い、新しいコンテンツを生成できる点が生成AIの強みです。

近年、生成AIは単なる作業の自動化にとどまらず、クリエイティブや意思決定のサポートまで幅広く活用できる技術として浸透しています。

生成AIと従来のAIの違い

従来のAIは、学習済みのデータから予測・分類・判断を行ったり、適切な情報を提示するだけにとどまっていました。一方、生成AIは人間がデータを与えなくても自動で学習し続けて、新しいコンテンツを生み出し、複雑な処理が行えます。

項目	従来型AI	生成AI（ジェネレーティブAI）
目的	予測、分類、判断	新しいコンテンツの自動生成
主な用途	売上予測、異常検知、画像認識	文章作成、画像、動画生成、アイデア創出
学習方法	データからパターンやルールを学習	データから自然な生成パターンや文脈を学習
出力の性質	分析結果や判断結果	新規の文章、画像、音声などのアウトプット
特徴	データに基づく正確性や効率化が得意	創造性や柔軟な表現が得意

また、生成AIはデータを分析するだけでなく、文章・画像・音声を自動生成するときにも便利です。

生成AIが注目を集める背景と最近の動向

生成AIは、自然言語処理や画像生成技術が飛躍的に進化し、文章・画像・音声などの生成まで対応できるようになったことから、世界中で注目を集めるようになりました。実際に、米国90.6％、ドイツ90.3％、中国95.8％と約90％以上の企業が生成AIを業務導入しており、生成AIの社会実装が進んでいます。

一方、日本企業の生成AIの導入利用率は他国に比べると55.2％と低いです。しかし、最近では大手IT企業や産業界で生成AIの導入が進み、業務の自動化や生産性向上を目的とした活用事例が増加しています。

生成AIができること6つ

生成AIができることとして、以下が挙げられます。

1. 文章作成
2. 画像生成
3. 音楽生成
4. 文字起こし
5. プログラミングコード生成
6. アイデア出し

①文章作成

生成AIでは、以下のような文章作成において大きな力を発揮します。

• メール、記事、資料作成
• 校正、要約、リライト
• ブログ作成
• プレスリリース作成
• 商品説明
• 翻訳

プロンプトに従った文章生成はもちろん、多言語対応、画像翻訳なども行えます。
生成AIを使うと文章作成にかかる時間を大幅に短縮でき、アイデアの幅も広げることが可能です。

②画像生成

画像生成では、テキストにて生成したい画像イメージや条件を生成AIに伝えることで、新しい画像を作り出すことができます。主に以下のような画像生成が可能です。

• イラスト、広告素材、SNS画像
• テキスト指示で生成

ただし、既存のキャラクターやブランドロゴを少し改変しただけの生成は、著作権侵害で訴えられてしまうこともあります。

③音楽生成

音楽生成は音楽のイメージや雰囲気をAIに伝えるだけで、専門的な知識を持っていなくても、気軽に新しい音楽を作り出すことができます。主に以下のような音楽を生成することが可能です。

• 効果音
• 動画、広告のBGM

生成AIによる音源でも、商用利用時は使用規約や著作権に注意が必要です。「既存の楽曲とほぼ同じになっている」という場合、著作権侵害に該当することもあります。

④文字起こし

生成AIは、音声データからの文字起こしを行うことも可能です。

• 会議、インタビューの自動文字起こし
• 要約や議事録作成への展開
• コールセンターの対応の文字起こし

長時間の会議やインタビューの文字起こし作業を大幅に短縮し、業務効率化に貢献するのがメリットです。ただし、AIは人間のように言葉のニュアンスや学習データにない言葉、方言などは汲み取ることができない点に注意しましょう。

⑤プログラミングコード生成

生成AIは、プログラミングコードの支援にも活用できます。

• 簡単なコード自動生成
• バグ修正、レビュー支援

プログラミング経験が少ない人でも、生成AIを使えば簡単なツールや自動化スクリプトを作成できるようになりました。エンジニアの作業効率向上だけでなく、非エンジニアでも業務の自動化や簡単なツール作成が可能になります。

⑥アイデア出し

生成AIは、企画やブレインストーミングのサポートとしても活用できます。ネット上の情報をもとに新しいアイデアを生み出してくれるため、以下のような業務で、自力では考えられなかったアイデアの提案を受けることも可能です。

• 新商品のキャッチコピーアイデア出し
• マーケティング戦略立案

AIの提案をそのまま使うのではなく、人の経験や感性と組み合わせてアイデアをブラッシュアップすることがポイントです。

生成AIのモデルの種類4つ

生成AIのモデルの種類として、以下の4つが挙げられます。

1. GPT
2. VAE
3. GAN
4. 拡散モデル

①GPT

GPTは、文章の生成や理解に特化した生成AIモデルです。文章を「作る力」に優れており、クリエイティブ業務や業務効率化に役立つツールとして注目されています。膨大なテキストデータで事前学習を行い、文脈や意味のパターンを学習しているため、人間らしい文章を生成できるのが特徴です。

②VAE

VAEは、確率的な手法でデータを圧縮、再生成する生成AIモデルです。入力データを低次元の潜在空間に圧縮し、元のデータに近い形で再構成する仕組みになっています。

画像のノイズ除去や生成、画像や音声などのデータ圧縮、類似データの生成や拡張などに活用されており、画像や音声などの高次元データの再構成、生成に強いのが特徴です。

③GAN

GANは、新しいデータを作り出す「生成器（Generator）」と、生成データが本物か偽物かを判定する「識別器（Discriminator）」という2つのAIが競い合いながら学習を行うモデルです。GANは、全く新しいデータを生成することに特化しています。

特に、次のような業務への活用がおすすめです。

• 広告やデザイン用の画像生成
• ファッションや家具の3Dモデリング
• 医療画像の研究開発やシミュレーション

また、GANは生成AIが自ら精度を高めてくれる「教師なし学習」を行うことも可能です。多くのデータから、パターンや構造を自動で学習してくれるため、人間による教え込みを行う手間がかかりません。

④拡散モデル

拡散モデルは、ノイズを徐々に除去する過程で画像データを生成するAIモデルです。ランダムなノイズ画像から段階的にノイズを取り除くことで、元の画像や新しい画像を生成する手法として定着しました。

特に、Stable DiffusionやDALL、E 2などの最新生成AIは、拡散モデルを応用して高精度な画像を生成してくれます。

業務活用できる生成AIの代表ツール

業務活用できる生成AIの代表ツールとして、以下が挙げられます。

• テキスト生成ツール
• 画像生成ツール
• 動画生成

それぞれの生成ツールの主な機能と活用方法を解説します。

テキスト生成ツール

テキスト生成ツールの代表例は、以下の通りです。

ツール名	主な機能	業務での利用用途
ChatGPT	自然な文章生成、要約、リライト、対話	ビジネスメール作成、FAQ対応、レポート作成、アイデア出し
Bard（Google）	Web検索連携、文章生成、要約	マーケティング資料作成、ブログ記事作成、情報整理
Copy.ai	コピーライティング特化、テンプレート多数	広告文、SNS投稿、キャッチコピー作成
Jasper	文章生成、マーケティング支援、テンプレート利用	ブログ記事作成、メールキャンペーン、広告文作成
Notion AI	ノート内文章補助、要約、翻訳	会議メモの要約、タスク整理、社内文書作成

業務内容や解決したい課題に合わせてツールを使い分けることで、文章作成の効率化やアイデア出しがスムーズになり、業務時間の短縮にもつながります。

画像生成ツール

画像生成ツールの代表例は、以下の通りです。

ツール名	生成品質の特徴	商用利用可否
DALL·E 2（OpenAI）	高精度でリアルな画像生成、幅広いスタイルに対応している	商用利用可（利用規約に準拠）
Stable Diffusion	高解像度かつ多様な画像生成、カスタマイズ自由度が高い	商用利用可（ライセンスに準拠）
Midjourney	芸術性の高いイラストやデザイン向き	商用利用可（サブスクリプションプランにより可）
Canva AI	デザインテンプレートと連携した機能で簡単に画像ができる	商用利用可（Canvaライセンスに準拠）
Runway	動画や画像の生成、編集が可能	商用利用可（プランにより可）

画像生成AIツールは、広告、SNS、資料作成などのクリエイティブ業務を効率化できます。ただし、商用利用できる素材か事前に確認し、不要なトラブルを防ぐことが大切です。

動画生成

動画生成の代表例は、以下の通りです。

ツール名	動画生成AIの特徴	活用される業務シーン
Runway	AIによる動画生成、編集が可能、テキスト指示でシーン作成	広告動画、SNS用動画、プロモーション映像
Synthesia	アバター動画作成、ナレーション自動生成	社内研修動画、商品紹介、説明動画
Pictory	文章やスクリプトから自動で動画作成	SNS動画、マーケティング動画、ブログ用動画
Lumen5	ブログ記事やスライドを動画に変換、テンプレート豊富	コンテンツマーケティング、SNS投稿動画
Runway Gen-2	画像、動画の変換や生成が可能、最新拡散モデル搭載	映像制作、広告クリエイティブ、プロトタイプ動画

これまで時間のかかっていた動画生成、編集にAIを活用すれば、制作時間を大幅に短縮できます。広告、マーケティング、社内研修などさまざまなシーンで動画を活用したいときにも便利です。

生成AIを業務で活用する際のメリット5つ

生成AIを業務で活用する際のメリットは、以下の通りです。

1. 業務の効率化に繋がる
2. 生産性が向上する
3. リソースの獲得に繋がる
4. 人材不足の解消に繋がる
5. 顧客満足度が向上する

それぞれのメリットを理解し、自社で役立つか検証してみましょう。

①業務の効率化に繋がる

生成AIを活用することで、より重要な意思決定やクリエイティブな作業に集中することが可能です。
メールや資料作成、議事録の文字起こしなどの繰り返し行う定型的な作業や、問い合わせ対応などの時間のかかる業務をAIに任せることで、コア業務に割ける時間が多くなります。

②生産性が向上する

生成AIを活用することは、単なる作業効率化にとどまらず、業務全体の生産性向上にもつながります。
例えば、文章作成やアイデア出し、画像や動画の素材作成をAIがサポートすることで、従来より短時間で多くの成果物を生み出すことが可能です。

③リソースの獲得に繋がる

生成AIに定型作業やルーチン業務を任せることで、社員はより高度で創造的な業務に集中することができます。従来は複数人で行っていた作業も、限られた人材や時間で効率的に活用できるようになるため、リソースの確保にも繋がるでしょう。

④人材不足の解消に繋がる

生成AIを導入して定型作業や時間のかかる業務をAIに任せることで、少ない人数でも業務量をカバーできるのがメリットです。

たとえば、文章作成やデータ整理、画像、動画生成などを自動化すれば、専門スキルを持つ人材が不足している場合でも業務を滞らせずに進められます。また、AIがサポートすることで既存社員の負担も軽減され、採用や外注に頼らずに効率的に業務を回すことが可能です。

⑤顧客満足度が向上する

生成AIを活用することで顧客への対応の質やスピードが向上し、満足度向上につなげることもできます。たとえば、AIがFAQや問い合わせ対応の下書きを作成することで、カスタマーサポートでも迅速かつ的確な回答ができるようになるでしょう。

また、マーケティングやコンテンツ制作では、顧客のニーズにパーソナライズされた文章や画像を短時間で提供できるなど、メリットが多いのが特徴です。

フリーコンサルタント.jpの生成AI活用支援事例

フリーコンサルタント.jpにおける、生成AI活用支援事例を紹介します。

1. 大手飲食サービス：生成AIによる食品需要予測及び在庫最適化アルゴリズム生成支援
2. 大手娯楽サービス：AIを応用したニーズ分析支援
3. 大手衣料メーカー：AIを用いた画像診断技術開発の支援

①大手飲食サービス

大手飲食サービスでは、生成AIによる食品需要予測や在庫最適化アルゴリズム生成にAIを活用しています。

▼課題

• 季節や曜日による需要変動の予測が困難
• 食材在庫の過不足による廃棄や欠品が発生
• 過去データの分析に時間とリソースがかかる

▼活用内容

• 過去の販売データや天候情報、イベント情報などを学習させ、需要予測モデルを生成
• 在庫最適化アルゴリズムをAIで作成し、必要量の自動計算を実現
• 将来シナリオに応じた柔軟な在庫管理シミュレーション

▼成果

• 食材廃棄量を大幅に削減
• 過剰在庫や欠品による損失を抑制
• 需要予測の精度を90％以上に向上させたことで、スタッフの作業負担も軽減

ポイントは、プロのデータアナリストと需要予測モデルを開発、運用した点にあります。各店舗の需要予測などの管理業務が簡単に行えるようになったことでリソースが生まれました。その結果、接客対応やその他案内サービスに集中できるようになり、顧客満足度の向上に繋がっています。

②大手娯楽サービス

大手娯楽サービスでは、AIを応用したニーズ分析を実施しています。

▼課題

• 顧客の嗜好や行動データが膨大で分析に時間がかかる
• マーケティング施策の効果をリアルタイムで把握しづらい
• 新規サービスの企画や改善に必要な顧客インサイトの抽出が困難

▼活用内容

• 生成AIを用いて顧客のアンケート、行動データを自動で分析
• 潜在ニーズやトレンドの抽出をAIが支援
• マーケティング施策や新規企画に反映可能なレポートを自動生成

▼成果

• 顧客の潜在ニーズを迅速に把握
• 施策立案や改善スピードが向上
• データ分析工数を大幅に削減

マーケティングにAIを活用したことで需要予測ができるようになり、顧客満足度が上がった事例です。会社として初めてAI活用を実現し、感覚や経験のみで判断してきた意思決定を、明確なデータやファクトを用いてデータドリブンに判断する形式に変更できました。

③大手医療メーカー

大手医療メーカーでは、AIを用いた画像診断技術開発を行っています。

▼課題

• AI×画像の専門家リソースが不足
• 高精度な画像診断技術の導入が遅れ、診療クオリティに課題
• 大量の画像データを効率的に分析する必要がある

▼活用内容

• 生成AIを用いて画像データでの診察をサポート
• 類似の画像をアルゴリズムで表示
• 訓練済みAIモデルを用いた自動提案システムの構築

▼成果

• 検品作業の自動化により作業時間を大幅削減
• 判定精度向上により不良品の見逃しを低減
• 品質管理の効率化とコスト削減を実現

画像チェックにAIを使うようになったことで、より素早く、よりハイクオリティな診察を提供できるようになった事例です。医療機器だけのサービスから脱却し、自社開発でのAIサービスを新しくローンチできるようになったことで、新たな付加価値も生まれるようになりました。

生成AIを業務で活用する際の注意点3つ

生成AIを業務で活用する際の注意点として、以下が挙げられます。

1. 最後は必ず人の目で確認する
2. 個人情報を入力しすぎない
3. 社内でルールを策定する

生成AIのデメリットを払拭するためにも、以下の点に注意しましょう。

①最後は必ず人の目で確認する

生成AIは非常に高精度なアウトプットができる一方で、誤情報や文脈のずれ、意図しない表現が含まれることがあります。そのため、作成された文章や画像、データなどは必ず人が最終確認を行いましょう。
また、業務で利用する場合は、以下のようなルールを設定して利用することで、トラブルを未然に防ぐことができます。

• 公的文書や顧客向け資料など、ミスが許されない場面では使わない
• AIが生成した内容をそのまま公開せず、事実確認や修正を行う
• 誤った情報や不適切な表現が含まれていないかチェックする

②個人情報を入力しすぎない

生成AIに個人情報を入力しすぎてしまうと、個人情報を生成AIが学習してしまい、1つのデータとしてデータ生成の際に再利用してしまう可能性があります。そのため、意図しない情報漏洩に繋がってしまう可能性も否めません。
万が一、取引先の社員に関する個人情報を生成AIに入力し、情報漏洩に繋がってしまった場合、企業としては多大な損害に繋がってしまいます。

③社内でルールを策定する

生成AIを業務で活用する際には、ルール整備により、生成AIを安全に活用しつつ、業務効率化や生産性向上を効果的に実現するのがポイントです。具体的には、以下のようなルールを策定しましょう。

• AIを使用できる業務範囲や禁止事項
• 個人情報や機密情報の扱い方
• 生成AIが出力した情報の最終確認プロセス

生成AIの業務導入ならフリーコンサルタント.jpへお任せください

生成AIを業務で活用することで、文章作成や画像生成、データ分析など、多くの業務効率化や生産性向上が可能です。しかし、導入にあたってはツール選定や社内ルールの策定、セキュリティ対策など、専門的な知識や経験が必要です。

フリーコンサルタント.jpでは豊富な実績を持つプロ人材が、企業の業務内容や目的に応じた生成AIの導入をサポートします。

【フリーコンサルタント.jpに依頼できること】

• 企業に最適な生成AIツールの選定
• 業務フローに合わせた導入設計
• 社内運用ルールの策定や教育支援
• 効率化、生産性向上の効果検証

初めての導入でも安心して進められる体制を整えており、実務で使える生成AIの活用支援を提供しています。業務の効率化や新しい価値創出を目指す企業は、ぜひご相談ください。

生成AIに関するよくある質問3つ

最後に、生成AIに関するよくある質問を3つ紹介します。

• 生成AIはどれくらいの時間でコンテンツを生成しますか？
• 生成AIの成果物に著作権はありますか？
• 生成AIはどうやってデータ学習をしているのですか？

気になる項目がある方はご参考ください。

①生成AIはどれくらいの時間でコンテンツを生成しますか？

生成AIがコンテンツを生成する時間は、生成する内容の種類、量、使用するツールやモデルの性能によって大きく変わります。
短いメールや簡単な文章であれば数秒～数十秒、長尺、高解像度の動画や複雑なシーン生成であれば10分以上と幅があることを覚えておきましょう。

②生成AIの成果物に著作権はありますか？

原則として、AIの成果物自体に著作権は認められません。ただし、プロンプトの作成、編集、修正など人間が創作的に関与した場合は、成果物に著作権が発生する可能性があるので、生成物の取り扱いには十分に注意しましょう。

③生成AIはどうやってデータ学習をしているのですか？

大量の文章、画像、音楽データなどをもとにパターンを学習し、新しいコンテンツを作れるように学習しています。また、学習手法には「機械学習」と「深層学習」とが存在するので押さえておきましょう。

【機械学習と深層学習の違い】

技術名	概要	特徴・用途	例
機械学習 (Machine Learning, ML)	コンピュータに大量のデータを与えて、パターンやルールを自動で学習させる技術	データから予測や分類を行えるようになる	メールのスパム判定、顧客の購買予測
深層学習 (Deep Learning, DL)	人工ニューラルネットワークを使い、多層構造で複雑なパターンを学習させる技術	画像認識や音声認識など、高度なデータ解析に強い	自動運転車の障害物認識、生成AIによる文章、画像生成

機械学習（ML）は、データから規則やパターンを学び、予測や分類を行う技術です。需要予測やスパムメール判定はもちろん、顧客の購入履歴に基づいた商品のレコメンドやマーケティング分析に強みがあります。
一方、深層学習（DL）は、人工ニューラルネットワークの多層構造を使い、より複雑で高度なパターンを学習できる技術です。画像認識や生成AIなどに強みがあります。

まとめ

生成AIは、大量のデータをもとに文章、画像、動画、音楽などのコンテンツを自動で生成する技術です。業務での活用によって定型作業を効率化でき、生産性向上、人的リソースの確保、顧客満足度向上につなげられます。

「フリーコンサルタント.jp」では、企業の業務内容や目的に応じて最適なAIの導入支援を行っています。生成AIを安全かつ効果的に活用し、業務効率化や生産性向上、顧客満足度向上を実現したい企業は、お気軽にご相談ください。