生成AIの仕組みは？種類ごとのメリットや活用例などもあわせて紹介

生成AIとは、人間の言葉や画像、音声などを学習し、それらをもとに新しいコンテンツを自動で生み出すAI技術のことです。文章の作成、イラストの生成、映像や音声の合成まで、さまざまな表現が可能になるため、多くの業界で活用が進んでいます。

最近では、ChatGPTやStable Diffusionといったツールの登場により、個人から企業まで広く利用されるようになりました。マーケティング施策や業務効率化の一環として、導入を検討する企業も増えています。

生成AIは、膨大なデータを学習して新たなコンテンツを生み出すAI技術です。中核には、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の手法が用いられており、人間が教えた内容を再現するだけでなく、そこから発展させた新しいアウトプットを自動的に生み出すことが可能となります。

例えば、質問を入力すると生成AIは過去に学習した膨大なデータの中から関連性の高い情報を選び、最適な形に再構成して応答を作成します。あらかじめ用意された文章を引用しているわけではなく、その場で内容を組み立て直すため、オリジナルの回答が出力される仕組みです。

生成AIの技術面を知るには、AI全体の構造や進化の流れへの理解が欠かせません。特に、AIと機械学習、ディープラーニングの違いや関係性を知ることで、生成AIがどのようにして機能しているのかがより深く理解できるようになります。

生成AIの仕組みをさらに詳しく知りたい方は、下記のコラムをご覧ください。

機械学習の技術や活用方法とは？AI、ディープラーニングとの違いや関係性まで解説 | 株式会社 ロイヤリティ マーケティング

生成AIは、従来のAIとは異なるアプローチで情報を扱います。これまでのAIは、決められたルールに従って判断を下したり、選択肢の中から最適な答えを導いたりする用途が中心でした。一方、生成AIは単なる選択ではなく、「新しいものを生み出す」ことに特化しています。

例えば、従来のAIは「正解がある問い」に対して最も妥当な選択肢を選びますが、生成AIは、正解が存在しない問いにも独自の視点でテキストや画像、音声などを出力できる仕組みを備えています。つまり、決められた枠内で動くか、枠を越えて創造するかという点が大きな違いです。

生成AIは、扱うデータの形式によっていくつかの種類に分類されます。代表的な生成AIは下記の通りです。

基本の生成AI 4種類

・テキスト生成AI

・画像生成AI

・音声生成AI

・動画生成AI

種類ごとに異なる仕組みやメリットがあり、目的に応じた使い分けが求められます。次のセクションから、それぞれの仕組みや使い方を詳しく見ていきましょう。

テキスト生成AIとは、大量のテキストデータを学習し、自然で読みやすい文章を自動で作成するAI技術です。語彙や文法の構造、表現パターンを理解しながら、入力された指示に応じて新しい文章を構築します。

ロイヤリティ マーケティングが2024年に実施した調査では、生成AIの中でChatGPTの利用率が非常に高いことが明らかになりました。調査の詳細は、下記をご覧ください。

生成AIのビジネス活用に関する調査 ラジオ番組「馬渕・渡辺の#ビジトピ」と共同調査 | 株式会社 ロイヤリティ マーケティング

テキスト生成AIは、過去に蓄積された膨大なテキストデータを学習し、言葉の意味やつながりを理解するよう設計されています。文法構造や語彙の使い方、表現のパターンなどを統計的に把握し、次に続く語句を予測して文章を構築する仕組みです。

これにより、指示された内容に基づいてオリジナルの回答を構築し、柔軟な対応を実現しています。

テキスト生成AIには、下記のような3つのメリットがあります。

短時間で大量の文章を処理できる

ビジネスの場では、議事録や報告書、社内メールなど、文章作成に多くの時間が割かれがちです。こうした作業にテキスト生成AIを導入することで、業務の生産性を高める効果が期待できるでしょう。

誤字脱字のない文章を作成できる

人間の手による執筆では、どれだけ注意しても誤字や文法ミスが起こることがあります。一方、テキスト生成AIは学習済みの文法や語彙に基づいて出力を行うため、基本的な表記ミスがほとんどありません。文章校正の手間を減らし、読みやすさの面でも安定した品質を保てます。

アイデア出しや企画立案を支援できる

テキスト生成AIは、単なる文章作成ツールにとどまらず、発想の補助役としても活用可能です。「商品の魅力を伝える表現が浮かばない」「企画書に入れる切り口を探したい」といった場面では、キーワードを与えることで複数の表現や構成案を提示してくれます。

テキスト生成AIは、文章に関わるさまざまな業務で活用されており、業種や職種を問わず導入が進んでいます。

メールや資料の作成

ビジネスシーンでは、日々のやり取りや社内向けの報告書、会議資料の作成など、一定のフォーマットに従った文章作成が繰り返されています。テキスト生成AIは、こうした定型文の作成を自動化することで、業務のスピードアップと精度向上に有効です。

ブログ記事や広告コピーの生成

商品やサービスの魅力を伝えるブログ記事や広告文の作成は、情報の整理と表現の工夫が求められる作業です。テキスト生成AIを使えば、キーワードや要点を入力するだけで、自然な文章構成とキャッチーな言い回しを含む草稿をスピーディーに作成できます。

カスタマーサポートの自動化

問い合わせ対応にテキスト生成AIを組み込むことで、顧客対応の効率と品質の両立が可能です。例えば、営業時間や返品方法などよくある質問にチャットボットで対応できる仕組みを作ると、担当者の負担を軽減し、応答のスピードも向上します。

翻訳の支援

テキスト生成AIは、単なる言葉の置き換えではなく、文脈を踏まえた自然な翻訳を実現できる点が特徴です。英語で届いた問い合わせに対して、日本語で意味を把握して返答文を英語で作成するなど、ビジネス文書やメールでも違和感の少ない文章を出力できます。

要約による作業効率化

長文の資料や会議録を読む時間が確保できない場合でも、テキスト生成AIを使えば、内容の要点を短く整理して把握できます。例えば、複数ページにわたる報告書の概要だけを先に短時間で確認したい場合などに有効です。

文字起こしや音声データのテキスト化

会議やインタビューの音声を記録から文章に起こす作業は時間と労力を要しますが、テキスト生成AIを使えば音声データを素早くテキスト化できます。話し言葉の構造を理解しているため、読みやすい文章に整えることも可能です。

文章のリサーチや分析の補助

テキスト生成AIは、特定のテーマに関する情報を収集し、整理する作業にも活用できます。例えば、新規事業の立ち上げに向けて市場動向や競合情報をざっくり把握したい場面で便利です。

画像生成AIとは、入力されたプロンプトに基づいて、新しい画像やイラストを自動的に生成するAIです。構図・色彩・質感などをさまざまな種類の膨大な画像データから学習し、求められたイメージに沿って画を構築します。

近年ではMidjourneyやStable Diffusionのようなツールが話題となり、デザインや広告などの分野でも注目を集めている状況です。

画像生成AIは、事前に学習した膨大な画像や説明文のデータをもとに、言葉とビジュアルの関係性を理解します。ユーザーが入力したプロンプト（命令や質問）に対して、AIは「どのような構図・スタイル・色味が適切か」を判断し、ピクセル単位で画像を生成するという仕組みです。

例えば、「近未来の都市」「水彩風の猫」「リアルな果物の盛り合わせ」など、細かなスタイルや表現もテキストから読み取り、精度の高い画像を出力できるようになっています。

画像生成AIには、実務で役立つ多くの利点があります。

画像制作の時間とコストを削減できる

テキストでイメージを指示するだけで画像を生成できるため、撮影や編集の工程を省略できます。制作にかかる時間や外注費を抑えられるほか、複数のパターンを素早く出力できる点も魅力です。

直感的な操作で多彩なビジュアルを作成できる

画像生成AIは、専門的なデザインスキルがなくても、画像を作成しやすい点がメリットです。被写体や背景、スタイルなどを指定するだけで、多様な構図や表現で作成できます。試作や提案の初期段階でも活用しやすく、デザイン業務の柔軟性を高めるのに役立つでしょう。

人間では思いつかない独創的なデザインを提案できる

既存のセオリーや思考パターンにとらわれず、ユニークで創造的なビジュアルを生み出せるのも画像生成AIの強みです。人間では想像しにくい組み合わせや構図も自在に生成でき、クリエイティブの発想源として役立ちます。

画像生成AIは、ビジネスやクリエイティブの現場で多彩なシーンに活用されています。

商品デザインやパッケージの作成

画像生成AIは、商品の外観やパッケージ案を素早くビジュアル化できるため、初期デザインの検討段階で重宝されています。配色やフォント、レイアウトの違いも簡単に出力可能です。検討中の複数案を並べて比較しやすく、試作前のコミュニケーションもスムーズに進むでしょう。

広告やバナーのクリエイティブ生成

画像生成AIは、広告やバナーの作成に活用されています。短時間で複数案作成可能で、A/Bテストやターゲット別の訴求に最適です。最近は、背景や人物、構図を自由に調整でき、細かなニーズにも柔軟に対応できるようになってきました。

ゲームやアニメの背景・キャラクター制作

ゲームやアニメの制作現場では、キャラクターの初期案作成や背景の作成に画像生成AIが使用されています。細かな世界観の演出や設定違いの表現も素早く反映できるため、制作フローの効率化に有効です。

ファッション業界でのバーチャル試着

画像生成AIは、ECサイトのバーチャル試着にも使われています。モデルの体型やポーズに合わせて着用イメージを再現可能です。ユーザーが購入前に完成イメージを確認でき、安心感や購買意欲の向上につながります。また、撮影にかかる手間やコストを抑えられるのも強みです。

医療分野でのシミュレーション画像作成

医療分野でも実用化が進んでおり、症例の少ない病気に関しては、精巧なシミュレーション画像を生成することで研究や教育の支援に活用されてきました。さらに、治療前の画像から臓器の輪郭を抽出する仕組みも登場しており、医療現場の効率改善に貢献しています。

音声生成AIとは、テキストや短い音声サンプルをもとに、人間のような自然な声を再現するAI技術です。話し方の抑揚やテンポ、声の個性まで表現されるため、従来の合成音声とは一線を画すといえるでしょう。

例えばOpenAIの「Voice Engine」は、音声から話者の特徴を捉え、本人の声に極めて近い音を再現できることで注目されています。

音声生成AIでは、あらかじめ大量の音声と文字データを学習し、テキストから自然な発話を生成する仕組みが採用されています。入力された文章を音素に分解し、抑揚や間の取り方などを調整したうえで出力するという流れです。これにより、人間に近い滑らかな音声が再現されます。

音声生成AIの代表的なメリットを3つ紹介します。

音声コンテンツの作成を効率化する

音声生成AIを活用すれば、ナレーションや案内音声などのコンテンツを短時間で作成できます。従来のように録音や編集の工程を経る必要がなく、テキストを入力するだけで自然な音声が生成されるため、制作工数の大幅な削減が可能です。

自然な音声合成が可能になる

音声生成AIは、イントネーションや感情表現を含む自然な音声を再現できるのがメリットです。従来の機械的な読み上げとは異なり、人の声に近い滑らかさを持つため、ユーザーに違和感を与えにくく、情報の伝達力も向上します。

音声の多言語対応が容易になる

音声生成AIは、同じ内容を複数の言語で音声化できることがメリットです。翻訳されたテキストに合わせて自然な音声を作成できるため、インバウンド対応や海外展開の強化など、国際的な対応が求められる場面で注目されています。

音声生成AIは、幅広いビジネスシーンでの活用が進んでいます。

自動ナレーションや自動アナウンスの生成

音声生成AIは、駅や施設での案内放送、動画コンテンツのナレーションなどを自動で作成する際に活用されています。収録や人材手配の手間が省けるため、更新頻度の高い情報でもスピーディーに対応可能です。

バーチャルアシスタントやボイスボット

音声生成AIは、問い合わせ対応や自動案内を行う音声ボットに活用されています。自然な話し方で顧客の質問に応じられるため、業務の効率化や顧客体験の向上につながるでしょう。

オーディオブックや教材の読み上げ

オーディオブックや学習教材の音声化に音声生成AIを活用すると、制作コストを抑えながら効率的に音声コンテンツを作成することが可能です。また、視覚に頼らない学習手段としての活用も進み、教育現場でのニーズにも応えています。

動画生成AIとは、入力されたテキストや画像、音声などの情報をもとに、新しい動画コンテンツを自動的に作り出すAI技術です。映像編集やCG制作に必要なスキルがなくても、手軽に動画を作成できる技術として注目されています。

例えば、短い文章を入力するだけで、アニメーションや解説動画を作成できるサービスも登場してきました。映像表現のハードルを下げ、個人や企業が自由に動画活用できる環境が広がりつつあります。

動画生成AIは、テキストや画像といった情報をもとに、映像を一から構築するAIの一種です。ディープラーニング技術のひとつである拡散モデル（Diffusion Model）が多く採用されており、初めにノイズを加えた画像から徐々に映像を再構成していきます。

この技術によって、抽象的な指示からも精度の高い映像が生成され、ショートムービーや広告動画の自動作成に応用できます。動作や背景、テロップなど複数の要素を統合的に制御し、自然な動画表現を実現できる点が特徴です。

ここでは、動画生成AIの主な利点を3つに分けて紹介します。

専門的なスキルがなくても動画を作れる

動画生成AIを使えば、映像制作の経験がない人でも短時間で魅力的な動画を作成できます。テンプレートや自動補正機能が充実しているため、操作はシンプルで、テキストや画像を入力するだけで映像制作が可能です。

動画制作の時間を短縮する

動画制作には、企画、撮影、編集といった複数の工程が必要で、完成までに長い時間がかかることも少なくありません。動画生成AIを活用すれば、工程の一部を自動化し、大幅な時間短縮が可能になります。

高品質な動画を効率的に作成できる

動画生成AIは、プロが手がけたような仕上がりの映像を短時間で出力できるのが大きな魅力です。近年の技術進化により、動きや音声の自然さ、映像の滑らかさが格段に向上しています。

動画生成AIは、ビジネスや教育、エンタメの現場でその可能性を広げています。

マーケティングコンテンツの作成

商品の魅力を伝えるプロモーション動画や、SNS広告向けの短尺コンテンツの制作に動画生成AIが活用されています。短時間で複数パターンの映像を出力できるため、ターゲット別の動画展開にも効果的です。人手で作成する場合と比べて、制作スピードと柔軟性が大幅に向上します。

教材・研修用動画の制作

動画生成AIは、社内研修や教育の現場でも活用されています。入力したテキストから、アニメーションやナレーション付きの動画を自動で制作することが可能です。視覚的に理解しやすい動画を手軽に用意できるため、学習の定着率向上にも寄与するといえるでしょう。

CGやアニメーションの生成

CGやアニメーションの分野では、動画生成AIの導入が急速に進んでいます。従来はデザイナーやアニメーターが担っていた作業も、AIで一部を自動化できるようになりました。背景演出やキャラクターの動きも指示に応じて自動生成され、表現の幅を広げる支援にもつながります。

生成AIを使って自社のデータやニーズに合わせた精度の高い回答を引き出すには、データの取り込み方法への理解が不可欠です。ここでは、よく使われる3つの方法を紹介します。

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIに対して適切な回答を得るために、質問や指示の文面を設計・最適化するスキルのことを指します。AIが期待どおりの出力を返すように、入力文（プロンプト）の構造や表現を工夫することが重要です。

例えば、単に「売上が落ちた理由は？」と入力するより、「2023年度第3四半期の売上が前年比10％減少した理由を、市場環境・競合動向・顧客行動の観点から分析してください」とプロンプトを工夫する方が、具体的かつ納得感のある回答へつながります。

専門的な開発スキルがなくても扱いやすいため、非エンジニア層でも実行できますが、プロンプトの設計には一定の経験やコツが必要です。表現の違いによって回答の質にばらつきが出ることもあり、試行錯誤しながら精度を高めていくことが求められます。

RAGは、生成AIと自社のデータベースから大量の情報を検索し、結果をもとに回答を生成する仕組みです。プロンプトエンジニアリングとは異なり、生成AIが持つ知識に加え、自社データベースの最新情報を参照しながら回答します。

例えば、FAQ対応や業務マニュアルの検索、過去の商談記録をもとにした提案文の生成などに応用されており、社内に蓄積された情報資産を活かすことが可能です。

ただし、RAGの導入には検索対象の構造設計や、適切なインデックス作成といった専門的知識が求められるため、導入時のハードルはやや高くなります。

ファインチューニングとは、あらかじめ学習済みの生成AIモデルに対し、自社特有のデータを追加で学習させることで、特定業務に最適化したAIモデルを構築する方法を指します。モデルそのものを自社用にアップデートし、特定の業界やタスクに強いAIを利用できるのが特徴です。

例えば業界特有の言い回しや自社製品に関する専門知識などを取り込んだ、より精度の高い回答を実現できます。ただし、実装には専門的なスキルが求められ、AIモデルの構造を理解したうえで設計・開発、学習用データの整理などの作業が必要です。

生成AIは非常に便利なツールですが、使い方によってはリスクも伴います。

生成AIはもっともらしい回答を返す一方で、誤った情報や事実と異なる表現を含むことがあります。例えば実在しない企業や人物名を出力し、確認を怠ると誤情報の拡散につながるリスクもゼロではありません。回答をそのまま鵜呑みにするのではなく、事実確認を徹底しましょう。

生成AIは、既存の著作物をもとに学習している場合が多く、出力されたテキストや画像が他者の権利を侵害する可能性があります。特に商用利用を想定している場合、著作権のリスクを無視できません。生成元のAIの利用規約を必ず確認し、必要に応じて専門家の意見を仰ぎましょう。

生成AIを業務に導入する際には、情報漏洩やサイバー攻撃への備えが不可欠です。AIに入力する内容の中には、顧客情報や機密データが含まれることもあり、管理を怠るとトラブルにつながります。企業全体でセキュリティに対する意識を高め、安定的な運用につなげましょう。

AIに取り込むデータが不正確だったり、社外秘の情報が含まれていたりすると、誤った出力や情報漏洩につながるおそれがあります。入力データの選別ルールや保存方法、AIにアクセスできる権限者の明確化などを組織全体で共有し、社内の情報ガバナンスを強化しましょう。

生成AIを業務で活用する際には、従業員が適切に使えるようにするための社内ガイドラインの整備が欠かせません。技術の進化が速い生成AIは、自由度が高い反面、使い方を誤るとトラブルの原因になります。さらに、AI活用に関する研修や教育の機会も設けましょう。

生成AIは、文章や画像、動画、音声などさまざまな種類のコンテンツを自動で作成できる革新的な技術です。既に多くのビジネスの現場で導入が進み、業務の効率化やコスト削減、アイデアの創出に活用されています。

しかし、生成AIを使うだけではマーケティング成果に直結するとは限りません。コンテンツの質やタイミング、訴求内容の的確さといった施策そのものの精度が、成果を大きく左右します。

そこで重要になるのが「データに基づいた意思決定」です。共通ポイントサービス「Ponta（ポンタ）」を運営する弊社では、1億IDを超えるPonta会員の購買・行動データをもとに、マーケティング施策の分析・検証・改善を支援しています。

プロモーションや顧客分析、効果測定までを一貫してサポートし、精度の高いPDCAを実行可能です。生成AIとPontaデータを組み合わせることで、表現力だけでなく戦略全体の最適化を目指したマーケティングを実現します。

成果につながるマーケティングを追求するなら、ぜひお気軽にお問い合わせください。

アナリティクス | 株式会社 ロイヤリティ マーケティング