生成AIとは？仕組み・活用事例・リスク対策まで徹底解説【2025年版】

ChatGPTは聞いたことあるけど、そもそも生成AIってなに？

そんな疑問を持つ方に向けて、生成AIの定義や仕組み・具体的なツールから活用方法まで、初心者にもわかりやすく解説します。

また、導入時のリスクとその対応策や実際に抱いている不安を解決するQ&A、さらに実務への導入をサポートする研修情報まで網羅しています。

本記事を読んで、生成AIについて理解し、実際の業務に活用するヒントを得ましょう。

生成AIとは？基本の定義と特徴

生成AIとは、膨大なデータを学習し、その学習データをもとに新たなコンテンツを自動生成するAIのことです。文章、画像、音声、動画など、様々な形式のものを生成することが可能で、人間が指示を出すことにより、高品質なコンテンツを短時間で生成できます。近年では、業務効率化といった目的からビジネス現場でも急速に活用が進んでいます。

生成AIと従来型AIの違い

従来のAIはあらかじめ決められた範囲での仕事を得意としていて、具体的にビジネスの場面では、スパムメールの振り分けや、過去のデータをもとに売上を予測したりするような、「分類分け」や「数値の予測」といった場面で活用されていました。一方、生成AIは指示を与えることにより、テキストや画像、動画など様々なコンテンツを自ら生成することができます。このことにより、限られた業務ではなく、幅広い業務で使うことが可能になりました。

主な生成AIの種類（テキスト・画像・音声・動画）

生成AIは、生成するコンテンツの形式によっていくつかの種類に分けられます。ここでは、代表的な4種類を（テキスト・画像・音声・動画）それぞれの特徴や活用シーンについて分かりやすく紹介します。

• テキスト生成AI
  テキスト生成AIは文字通り文章を生成するAIで、ビジネス文書の原稿や、SNSの投稿文、コードなど様々なテキストを生成してくれます。ChatGPTやClaudeなどがよく使われています。
• 画像生成AI
  テキストでの指示（プロンプト）をもとに、イラスト、写真風の画像、アート作品などを自動生成します。広告素材の作成、UI設計、ゲームグラフィック、ブランドビジュアルの試作など幅広い用途で使われています。MidjourneyやStable Diffusionが主に使われています。
• 音声生成AI
  テキスト入力から自然な人間の声を合成する技術です。ナレーション、アナウンス音声、キャラクターボイス、カスタマーサポート音声などに活用されています。話者の感情や声色、話速の調整もでき、VoicetextやAmazon Pollyなどが代表的なツールです。
• 動画生成AI
  静止画やテキストから動画を作成するAIで、マーケティング動画、商品紹介映像、SNS用の短尺動画などを短時間で自動で生成します。従来の動画制作に比べ、工数とコストを大幅に削減できるため注目されています。RunwayやPikaなどが代表的なツールです。

代表的な生成AIツール

生成AIは用途に応じて日々さまざまなツールが登場しています。ここでは、文章・画像・音声・動画といった種類別に、代表的な生成AIツールとその特徴を紹介します。

テキスト生成AI

テキスト生成AIは、様々な文章を生成してくれるAIで、メール作成や記事執筆、要約など幅広い業務で活用されています。

• ChatGPT
  • OpenAIが開発した対話型AIで、自然な文章生成において高い精度を誇ります。ブログやメルマガの下書き、FAQの自動応答、問い合わせ対応文の生成などに幅広く利用されており、カスタマイズも可能です。プラグインや外部ツールとの連携により、業務プロセスへの組み込みも進んでいます。
• Claude
  • 人間中心の安全設計を重視した設計思想に基づき、倫理性の高い回答が求められる業務に適しています。特に長文処理に優れており、複雑な資料の要約や、議事録の要点整理、研究報告書のドラフト作成といった情報密度の高い業務に向いています。
• Notion AI
  • ノート・タスク管理アプリ「Notion」に統合されたAIで、文章の要約、書き直し、構成改善などに活用されます。社内の会議記録、ToDoの整理、アイデアの構築支援など、知的生産活動を支える多機能アシスタントとして機能します。

画像生成AI

画像生成AIは、テキストによる指示だけで高品質な画像を生成できるAIで、デザイン、広告、商品開発などでの活用が進んでいます。

• Midjourney
  • プロンプト（文章による指示）をもとに、独特のスタイルを持つビジュアルを生成する画像AIです。デザイン案やアートワーク制作、ブランドの世界観を視覚化する用途で注目されています。多彩な表現力があり、広告・出版・商品開発など創造的領域で広く活用されています。
• Stable Diffusion
  • オープンソースで公開されており、カスタマイズが容易な点が特徴です。企業独自のスタイルやキャラクターを再現する学習モデルの構築も可能で、デザインチームによるビジュアルプロトタイピングや、マーケ素材のバリエーション生成に用いられています。
• DALL·E 2
  • 写真風からイラスト風まで幅広いスタイルに対応し、構図や視点も自由に調整できます。特にEC業界や広告代理店で、商品ビジュアルの案出し、未発売製品のモックアップ作成、複数案の比較検討に活用されています。

音声生成AI

音声生成AIは、テキストを読み上げる音声を自然な形で生成するAIで、ナレーションや自動応答、教育・案内音声など幅広く活用されています。

• Voicetext
  • 日本語に特化した高精度な音声合成ツールで、ニュース読み上げや自動応答システム、eラーニング教材などでの利用実績が豊富です。話者の性別やトーン、速度などもカスタマイズ可能で、ナチュラルかつ聞き取りやすい音声出力が可能です。
• Amazon Polly
  • Amazon Web Servicesが提供する音声合成APIで、30以上の言語と複数の話者スタイルに対応しています。多国籍企業における多言語対応の案内音声、動画の字幕読み上げ、IoT機器への音声搭載など、スケーラビリティの高い用途に適しています。
• Coee
  • 自然な会話調の音声合成が可能で、特にコールセンターやチャットボットと連携した顧客対応が得意です。ユーザーの入力に応じてリアルタイムに発話を切り替える機能があり、対話性の高いアプリケーションに最適です。

動画生成AI

動画生成AIは、テキストや画像から映像を自動で作成できるAIで、広告や研修、SNS投稿などの動画制作において業務効率化が期待されています。

• Runway
  • 映像制作の現場で広く利用されている生成AIプラットフォームで、テキスト入力による映像生成、背景除去、スタイル変換などを簡単に行うことができます。プロモーション動画やインタビュー動画、社内マニュアル映像の制作などに用いられ、編集作業の自動化によって制作コストと時間を大幅に削減することができます。
• Pika
  • プロンプトからの短尺動画生成に対応し、広告動画やSNS向けコンテンツの量産に最適です。シーン構成や動作の生成、テキストのナレーション挿入などが自動化されており、これまで専門職が担っていた工程を大幅に短縮できます。
• Synthesia
  • 実在する人物に近いアバターを使って、自然な口調と表情で動画を生成するツール。社内研修、製品説明、PR動画など、スクリプトを入力するだけで動画が完成するため、多言語での動画展開やスピーディーな情報発信に活用されています。

生成AIの仕組み

ここでは、生成AIの仕組みについて解説しています。生成AIがどのような仕組みで成り立っているのかを理解することは生成AIを活用する上でとても大切です。使われている技術ちゃモデルを理解していきましょう。

生成AIで使われている技術

生成AIの基盤となるのは、ディープラーニング（深層学習）です。これは人間の脳を模した「ニューラルネットワーク」を用いて、大量のデータからパターンを学習し、自動で出力をできるようにする仕組みのことです。特にテキスト生成においては、LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）が用いられています。LLMは、数十億〜数千億のパラメータを持ち、膨大な自然言語テキストを事前学習することで、高度な文章理解と生成を可能にしています。ChatGPTやClaudeといった有名なAIツールも、このLLMをベースにつくられており、テキスト生成AIの基盤となっています。

主要な生成モデルとその仕組み

生成AIは、目的に応じたさまざまなモデルが使われています。ここでは、代表的な生成モデルの種類と、それぞれの仕組みの違いを紹介します。

• GPT（Generative Pre-trained Transformer）
  • 自然言語処理に特化した生成モデルで、事前学習と微調整により自然で文脈に即したテキストを出力します。
• VAE（Variational Autoencoder）
  • 潜在空間にデータをマッピングし、そこから新しいサンプルを生成する自己符号化型のモデルです。
• GAN（Generative Adversarial Network）
  • 生成器と識別器が対抗的に学習することで、現実に近いデータ（特に画像）を生み出すモデルです。
• 拡散モデル（Diffusion Model）
  • ノイズを除去しながら段階的に画像などを再構成する仕組みで、近年画像生成で主流となっています。

学習方法とデータの扱い

生成AIは、まず膨大なデータを使って事前学習を行い、パターンや言語構造を学習します。その後、用途に応じた少量の追加データで微調整（ファインチューニング）をすることで、特定業務に特化したAIを作成することができます。ChatGPTのファインチューニングのやり方についてはこちらの記事で詳しく解説していますので、併せてご覧ください。

また、最近では、得たい回答を得るために回答を工夫する(プロンプトエンジニアリング)ことにより、モデル自体を調整せずに出力精度をあげる手法もあります。プロンプトエンジニアリングにはいくつかのコツがあり、そのコツを抑えるだけで出力精度が格段に上がります。プロンプト作成のコツやプロンプトの具体的な例に関してはこちらの記事で解説していますので、ご確認ください。

生成AIのメリットとデメリット

ここでは、生成AIのメリットとデメリットについて解説します。メリットとデメリットを適切に理解した上で、活用を行うことで、生成AIの効果を最大化させることができます。

メリット

生成AIは、業務効率化や質の高いコンテンツ制作の観点から、さまざまな業務領域で導入が進んでいます。ここでは導入するメリットを4つに分けて紹介します。

業務効率化

生成AIは、資料作成やメール文案の作成、議事録の要約など、日常的に発生する定型業務を自動化できます。これにより、これまで数時間かかっていた作業が数分で完了するようになり、業務全体の生産性が向上します。これ以外にも、コピーの作成やSNS投稿文の作成、SEO記事の作成などのコンテンツ作成の分野でも強力なサポートツールとなってくれるため、あらゆる分野での業務効率化が期待できます。

アイデア・発想の補助ツール

ブレインストーミングや企画立案の初期段階でも生成AIの活用は効果的です。たとえば、新商品のネーミング案、広告コピーのひな型、コンテンツ構成のたたき台などにも生成AIを活用できるため、ゼロから考える必要はありません。また、人間にはなかなか思い付かないような斬新なアイディアも提案してくれます。

高品質なコンテンツを大量に作れる

生成AIは、事前に学習した知識や文体のパターンを活かし、一定水準以上のコンテンツを継続的に生成することができます。これにより、少人数のチームでも大量のコンテンツを短時間で制作でき、ブログ、SNSなどのメディア運用をよりスケールすることができます。特にマーケティングの分野では効果を発揮しやすく、SEOを意識した記事作成や、個別最適化されたメール配信などにおいての活用が進んでいます。マーケティングで生成AIを活用したいと考えている方は、こちらの記事で、マーケティングにおける生成AIの活用を詳しく説明していますので、ご確認ください。

ノーコードで誰でも使える

生成AIの多くは、専門的なプログラミングスキルを必要とせず、プロンプトだけで使えるようになっています。これにより、エンジニアだけでなくマーケティング、営業、バックオフィス部門などの人材でも簡単に使いこなすことができ、全社的な業務改善を行うことができます。教育の観点から見ても、社員のリスキリングにも繋がり、企業全体での生産性の向上が期待できます。

デメリット

生成AIは日々の業務において、たくさんのメリットをもたらす一方、デメリットもあります。使い方を誤ってしまうと、企業にとって大きな損失になってしまうリスクもありますので、しっかりとデメリットも把握しておきましょう。

内容の信頼性が不透明な場合がある

生成AIが出力する情報は、あくまで学習データに基づいた「それらしく見える」文章であり、必ずしも事実や正確な情報を出力してくれるとは限りません。引用元が明示されないケースも多く、特に専門性の高い分野や法務・医療などの分野で利用する場合には、必ず人間による最終的なチェックが必要です。誤った情報を対外的に公開すると、企業の信頼を損なうリスクがあります。

著作権・倫理的なリスク

生成AIは、過去に学習したデータから類似した表現を出力するため、無意識のうちに既存の著作物に似たコンテンツを出力することがあります。これをそのまま商用利用した場合、著作権侵害のリスクが発生します。また、偏った見方による生成がされることもあり、企業としては、ガバナンス・コンプライアンスという観点で利用範囲と用途に関する明確なルールを設定する必要があるでしょう。

従業員の情報漏洩リスク

生成AIに業務で使う具体的な情報（顧客情報、売上データ、未発表の企画内容など）を入力してしまうと、そのデータが外部のサーバーに保存されたり、将来的な学習に使われたりするリスクがあります。特にクラウド型AIを使用する場合は、情報管理のポリシーやセキュリティ対策が不十分だと、重大な情報漏洩につながりかねません。適切なツールの選定と運用ルールを設ける必要があります。

生成AIのビジネス活用事例【業種別】

ここでは、業種別に生成AIの活用事例を見ていきましょう。企業の実際の活用事例を知ることで自社での活用をよりイメージできます。

マーケティング分野

マーケティング領域では、生成AIは高品質なコンテンツの生成、顧客ごとにあったマーケティングの展開、データ分析など様々な場面で活用が進んでいます。具体的には以下のような業務で活用ができます。

• ブログ記事やメルマガの下書き作成
• SNS投稿文、広告コピーの自動提案
• ランディングページ（LP）の構成案出しと文章作成
• SEO施策におけるキーワード提案やコンテンツ作成の補助
• 顧客セグメントに応じたマーケティングメッセージの自動生成
• マーケティングのデータ分析の自動化

実際にマーケティング分野で生成AIの活用に成功した事例をご紹介します。

PARCO

ファッションビルを運営するパルコは、2023年の「HAPPY HOLIDAYS」キャンペーンにおいて、広告クリエイティブ制作を生成AIで行いました。プロンプトによる指示だけで、人物画像、背景、BGM、ナレーションまでをすべて自動生成し、従来のようにモデルのキャスティングや撮影を必要とせず、短期間かつ低コストでビジュアルと映像を制作することに成功しました。この広告は、最先端の技術を取り入れた革新的なアプローチとして評価され、デジタル・コンテンツ・オブ・ジ・イヤー’23／第29回 AMD Awardで年間コンテンツ賞「優秀賞」を受賞しました。

出典：「HAPPY HOLIDAYS広告」が、AMDアワードで「優秀賞」を受賞 | パルコグループブログ | 株式会社パルコ

広告分野で生成AIを活用することのメリットやデメリットについては、こちらの記事で詳しく解説していますので、併せてご確認ください。

事務・バックオフィス

定型的かつ反復的な業務が多いバックオフィス領域は、生成AIと相性がとても良いです。主な活用シーンは以下の通りです。

• 定型業務メールの自動生成（休暇案内、経費申請連絡など）
• 会議議事録の要約・構成再編集
• 社内文書（稟議書・通知文・ガイドライン）のドラフト作成
• 契約書・規約文書の雛形生成と表現修正
• 内部FAQの自動更新とナレッジデータベース化

実際に、社内で生成AIを活用し、成果を出している企業の例をご紹介します。

日清製粉

日清製粉グループ本社では、社内の問い合わせ業務を効率化するために、生成AIを活用したチャットボットを導入しました。従来のFAQ型ボットでは個別の質問に対応できないという課題がありましたが、生成AIを用いることで、既存の社内資料を学習させるだけで自然言語での応答が可能になりました。これにより、社員が人事や総務部門に問い合わせる回数が大幅に減り、バックオフィスの対応負荷を軽減すると同時に、問い合わせ対応の質も向上しました。

参照：生成AIのビジネス活用事例まとめ！効果的に導入するポイントも解説 | 生成AI社内活用ナビ…

出典：株式会社日清製粉グループ本社のプレスリリース｜PR TIMES

営業・カスタマーサポート

顧客対応の現場では、スピードと質の両立が常に求められます。生成AIはその課題に対し、以下のような場面で活用されています。

• 営業トークスクリプトの自動生成と個別最適化
• 顧客ヒアリング内容の自動要約・整理
• フォローアップメールや提案文の作成支援
• カスタマーサポート履歴の分類・要約・応答内容の自動生成
• FAQの自動更新と応対シナリオの最適化

実際にカスタマーサポートの分野で生成AIを活用し、成果を出している企業の例をご紹介します。

JAL(日本航空)

JALは、FAQサイトにAIチャットボットを導入し、これにより、電話対応でカバーできなかった部分も顧客が自己解決できるようになりました。​導入当初は回答範囲が限定的でしたが、継続的な改善により2年後にはカバー率が約90%に向上しました。これにより、電話での問い合わせ数削減や通話時間が短縮され、顧客満足度の向上に繋がっています。

参照：生成AIでカスタマーサポートを効率化！企業事例や導入ステップについて解説 | 生成AI社内活用ナビ…

出典：JAL | チャット自動応答サービス／JALメッセージサポートのご案内

商品企画・開発・教育系

創造性が求められる企画分野や構造化が必要な教育領域においても、生成AIの活用は広がっています。

• アイデア発想のサポート（ブレスト用の案出し、競合分析の視点提案）
• 商品コンセプト文・キャッチコピーの草案生成
• 商品パッケージ案の説明文作成
• 研修資料・教育教材の構成案とスライド本文の下書き生成
• 個別理解度に応じた教材の最適化（パーソナライズ学習）
  

実際に商品企画分野で生成AIの活用に成功した事例をご紹介します。

セブンイレブン

コンビニ大手のセブン-イレブン・ジャパンでは、新商品開発におけるアイデア創出と試作工程の効率化に生成AIを活用しています。SNSのコメントや販売動向の分析、企画書作成にもAIを用い、企画にかかる期間を最大で10分の1に短縮するとしています。これにより、流行にのったマーケティング展開ができ、売上向上も期待されています。

参照：セブン、商品企画に生成AI　期間10分の1に短縮 – 日本経済新聞

出典：商品ブランドロゴについて｜セブン‐イレブン

生成AIのリスクの対応策【企業が準備するべきこと】

生成AIは、活用の仕方によって業務効率を大きく向上させる一方で、情報漏洩や誤った情報、著作権侵害といったリスクも併せ持ちます。こうしたリスクを適切に管理するためには、企業としての対策を講じる必要があります。以下では、安全に活用を進めるために企業が準備すべき4つの要素を解説します。

ガイドラインやルール整備

生成AIの導入に先立ち、社内向けのガイドラインを明文化しておくことが必要です。ルールが不明確なまま使用が進むと、何かあった時に対応が遅れ、企業の損害につながってしまう可能性があります。以下、ガイドラインに盛り込んだ方が良い内容です。

• 利用目的と対象業務の明示
  （例：テキスト作成、要約のみ許可 など）
• 入力してよい情報／してはいけない情報
  （個人情報や機密データの制限）
• 出力結果の扱い
  （社外公開の前提条件、二次利用時の責任範囲）
• チェック体制
  （生成結果の確認責任者、誤情報の対応フロー）
• 禁止事項
  （センシティブな内容の生成、差別的・攻撃的出力の使用など）
• 利用ツールの制限とバージョン管理

これらの要素を含んだガイドラインを定め、利用者に共有することで、リスクを抑えることができます。

社員研修・プロンプト教育の必要性

生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、社員一人ひとりの理解とスキルが重要です。AIを知らずに使えば、誤った内容をそのまま業務に取り入れてしまう可能性もあります。このようなリスクを抑えるためにはAIの専門家による研修を検討することをおすすめします。生成AIの研修に関しては、こちらの記事で詳しく解説していますので、ご覧ください。特に「どんな指示（プロンプト）を出せば、求める出力が得られるか」を考える力や、「出力をどのように読み解くか」という判断力は、実践を通じて磨く必要があります。弊社では、人材育成に力を入れた研修プログラムを提供しています。大手企業への導入支援の経験があるコンサルタントが担当していますので、ぜひ一度ぜひ一度ご相談ください。

ツール設定・ログ管理・セキュリティ強化

クラウド型サービスでは、入力情報が外部に送信されるリスクがあるため、まずは利用規約や設定を確認し、社内データが漏れないような設定を行う必要があります。また、出力内容のログを残し、利用状況を定期的にレビューする体制をつくることにより、不適切な利用を早めに発見することができます。利用者のアクセス制限、IP制限、保存ポリシーなども併せて整備しておくとより安心です。

利用範囲の制限とPoC（検証）の活用

生成AIの全社導入は段階的に進めるのが理想です。まずは小規模な範囲でPoC（概念実証）を実施し、実際の業務にどの程度フィットするか、効果は得られるか、どのような課題が生じるかを確認します。この検証結果を踏まえてガイドラインや教育内容を調整し、本格導入に備えることで、安全性と実効性を兼ね備えた運用ができます。

よくある疑問Q&A

生成AIに興味はあるものの、「具体的にどう活用できるのか？」「リスクはないのか？」といった不安を持つ方は多いでしょう。ここでは、導入検討時によく寄せられる質問にお答えします。

Q: ChatGPTと生成AIはどう違う？

A: ChatGPTは、生成AIの一種であり、自然言語によるテキスト生成に特化したツールです。生成AIはより広い概念で、文章だけでなく、画像、音声、動画など多様な形式のコンテンツを自動生成できるAI技術のことを指します。つまり、ChatGPTは生成AIという大きな枠組みの中に含まれる、モデルのひとつです。

Q: 法的リスクは？著作権や個人情報は問題ない？

A: 生成AIは、過去に学習した膨大なデータをもとに出力を行います。そのため、無意識のうちに著作物と類似したコンテンツが生成されたり、プロンプトに自社の機密情報を入力してしまうことで情報漏洩のリスクが生じる可能性もあります。商用利用の際はコンテンツの権利を確認する必要がありますし、利用前には社内での利用範囲や入力ルールの整備を行っておく必要があります。

Q: ITに詳しくなくても使えますか？

A: はい。多くの生成AIツールは、ノーコードで誰でも簡単に操作できるよう設計されています。特にChatGPTのような対話型AIは、自然な言葉で質問するだけで得たい回答を得られるため、ITに不慣れな方でも問題なく活用できます。

Q: 導入には何が必要？費用や時間は？

A: ツール自体は無料で試せるものも多く、個人レベルでの導入は非常に簡単です。ただし、企業として業務に本格導入する場合は、適切なツール選定、社内ルールの整備、社内の教育などが必要となります。初期費用や準備期間は規模によりますが、PoC（試験導入）を経て数週間〜数か月での本格展開が一般的です。

Q: 実際に社内に導入するにはどう進めればいい？

A: 導入ステップとしては、まずは対象業務の選定と目的の明確化から始め、次にPoCを通じた効果検証、社内ガイドラインの整備、社員研修の実施、段階的なスケールアップと進めるのが一般的です。より詳しい手順については、下記のガイド記事で詳しく解説していますので、ぜひご参照ください。また、弊社では、企業のAI導入におけるサポートを業務プロセスの改善から人材育成まで一貫して行っていますので、ぜひ一度ご相談ください。

まとめ

生成AIは、かつては一部の研究開発領域に限られていた技術でしたが、今やビジネスのあらゆる現場で使われている技術へと進化を遂げています。マーケティング、事務、営業、企画、教育など、職種を問わず業務の生産性を高めてくれるため、近年ますます注目されています。

一方で、活用には誤った情報の生成や著作権リスク、情報漏洩などのリスクもはらんでいます。こうしたリスクを抑えながら成果を得るためには、「ツールを導入すること」そのものよりも、「どう使うか」「どのように社内で運用するか」が大切になってきます。

弊社では、AIの導入をスムーズに進め、安心して活用できるような「AI研修プログラム」をご提供しています。生成AIの基本的な内容から業務ごとの活用方法、プロンプト設計、リスクマネジメント、社内体制の整備といったAI導入に必要なステップを網羅しています。

「何から始めればいいのか分からない」「うまく社内展開できるか不安」といったお悩みをお持ちの方は、まずはお気軽にご相談ください。生成AIを導入し、さらなるビジネスの成長のきっかけとなる第一歩を、私たちが全力でサポートいたします。

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