生成AI（ジェネレーティブAI）の活用事例｜ChatGPTなど生成AIのサービスやビジネスでの活用方法を解説

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生成AI（ジェネレーティブAI）は、テキスト・画像・音声などのコンテンツを自動生成する技術であり、近年その進化と応用範囲の拡大が著しいです。

これまでChatGPTをはじめとするテキスト生成AIから、画像や音声を生成するAIまで、多様なサービスが登場してきました。

ビジネスの現場では、効率化とコスト削減を実現するためのツールとして活用されており、大手企業でもその導入事例が増えています。

しかし、生成AIは便利な半面、当然ながらデメリットや使用上の注意点も存在していることには気をつけなければなりません。

この記事では、生成AIの活用事例や主なサービス・ビジネスでの活用方法・メリットとデメリット・注意点などを詳しく解説します。

生成AIの活用事例

生成AI（ジェネレーティブAI）は、その高度な学習能力と生成能力を活かして、多岐にわたる分野で活用されています。

テキスト・画像・音声といった異なるメディア形式でコンテンツを生成することが可能で、これにより様々な業界で効率化とイノベーションが進んでいます。

コンテンツ生成の分野では、生成AIを利用してブログ記事・ニュース記事・SNSの投稿を自動で生成することが可能です。

これによって、コンテンツの生産性を大幅に向上させています。

また、デザインとアートの領域でも、生成AIはユーザーが入力したテキストに基づいてユニークなデザインやアートワークを生成することが可能です。

音楽制作においても、生成AIは既存の楽曲を分析し、それに基づいて新しいメロディやハーモニーを作成できるようになってきました。それによって、音楽の作曲や編曲に利用されるようになっています。

また、ゲーム開発の分野でも、ゲーム内のキャラクター・環境・ストーリーの作成にAIは利用されています。

教育の分野においても、生成AIが教育資料やトレーニングシナリオを作成し、学習者のニーズに合わせてパーソナライズされたコンテンツを提供することが可能となりました。

それによって、より効果的な学習もできるようになっています。

これらの例からもわかるように、生成AIはその多様な応用可能性を活かして、様々な業界で価値を提供し続けています。

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文書作成生成AIの主なサービス

文書作成においてAI生成の技術を活用することで、効率的かつクリエイティブな作業が可能です。

ここでは、文書作成に強みを持つ生成AIの主なサービスをいくつか紹介しましょう。

ChatGPT

文書作成に強みを持つ生成AIとして代表的なものがChatGPTです。

ChatGPTはOpenAIによって開発された強力なテキスト生成モデルで、日常会話のような自然な文章をユーザーが入力すれば、適切な回答を作成してくれます。

これにより、記事の執筆・メールの作成・コードの生成といった様々な文書作成タスクを複雑なプログラミングの知識がなくても、サポートできるようになりました。

ChatGPTはその学習能力と柔軟性から、ビジネス文書からクリエイティブな文章まで幅広いジャンルのテキスト生成に利用されています。

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Bing AI

Bing AIはMicrosoftによって提供されているAIです。

検索エンジンBingと統合されており、ユーザーが入力すると、関連する情報をもとに文章を作成して質問に答える形で情報提供を行ってくれます。

Bing AIは特に情報検索と文章生成の精度が高く、ビジネスリサーチや学術研究など、情報収集が必要なシーンで活用されています。

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Google Bard

BardはGoogleによって開発され、Googleの検索エンジンと連携して動作するAIです。

Bardはユーザーの質問に対して、ウェブ上の情報をもとにした回答を作成し、情報提供を行ってくれます。

また、Bardは文章の流暢さと正確性に優れており、ビジネス文書やアカデミックな文章の作成にも利用されています。

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画像生成AIの主なサービス

文書作成だけでなく、画像生成AIの分野においても技術が飛躍的に進化しており、様々な分野で活用されています。

ここでは、画像生成AIの主なサービスとして、Stable Diffusion・DALL-E2・Adobe Fireflyの3つを紹介しましょう。

Stable Diffusion

Stable Diffusionは、テキストの説明から高品質な画像を生成できるAIサービスです。

ユーザーが入力したテキストに基づいて、リアルな画像やアートワークを生成することが可能で、広告やデザイン、エンターテイメント業界での利用が期待されています。

Stable Diffusionは、その生成能力の高さから、クリエイティブな作業を効率化して新しいアイデアを形にする手助けをしてくれます。

Stable Diffusionについて詳しい解説はこちらから

https://gen-ai-media.guga.or.jp/columns/stablediffusion-2/

DALL-E2

DALL-E2は、OpenAIによって開発された画像生成AIで、テキストの説明をもとにユニークで創造的な画像を生成することが可能です。

例えば、「二頭のキリンが月の上でテニスをしている」といった入力を行うだけで、具体的でユニークなシーンを描写することが可能です。

DALL-E2は、その創造性と柔軟性から、アート・デザイン・広告などの分野で注目されています。

Adobe Firefly

Adobe Fireflyは、Adobeによって提供される画像生成AIサービスです。

ユーザーはテキストの説明を入力することで、簡単に高品質な画像やイラストを作成できます。

Adobe Fireflyは、Adobeの豊富なデザインツールと連携しており、デザイナーやクリエーターが効率的に作業を進めるための強力なサポートを提供してくれています。

音声生成AIの主なサービス

音声生成AIは、テキストを音声に変換する技術を持つAIで、近年の技術進化によってより自然でリアルな音声を生成することが可能となってきました。

この技術は、オーディオブックの生成・音声アシスタント・広告・エンターテイメントなど、様々な分野での応用が期待されています。

その音声生成AIとして代表的なVALL-EとVoiceboxの2つのサービスについてここでは詳しく解説をしましょう。

VALL-E

VALL-EはMicrosoftが開発した音声合成AIモデルで、最大の特徴は短い音声データから人の声を再現できることです。

より具体的には、たった3秒間の音声サンプルからその人の声を忠実に再現し、感情の調子を調節したり、録音環境を含む合成音声を生成することができます​。

さらに、VALL-Eを拡張したモデルのVALL-E Xも公開されています。

VALL-E Xでは、ソース言語の音声とターゲット言語のテキストの両方を入力することで、ソース言語とは異なるターゲット言語を読み上げさせることが可能です。

例えば、「英語で話す音声」と「中国語の文章」を入力することで、再現した音声に中国語を読み上げさせられます​​。

Voicebox

VoiceboxはMeta AIによって開発された音声用ジェネレーティブAIモデルです。

音声やテキストを入力として受け取り、音声合成・オーディオクリップの作成・ノイズ除去・コンテンツ編集・スタイル変換など、幅広い機能を提供します。

このモデルは、収録した音声と補足する書き起こしから学習することで、トレーニングデータを使用せずに高品質な音声生成を実現しています。

Voiceboxは、わずか2秒の音声サンプルを入力するだけで、そのサンプルの声に非常によく似た音声を生成することが可能です。

これにより、話せない人々の音声として活用したり、バーチャルアシスタントの音声をカスタマイズしたりすることが可能になります。

また、Voiceboxは言語横断のスタイル変換にも対応しており、異なる言語で同じ声でテキストを読み上げられます。

例えば、日本語で話した音声データを入力すれば、その声で英語で話をしてもらうことも可能です。

さらに、音声のノイズ除去や編集も可能で、例えば背景の犬の鳴き声だけを消したりテキスト部を編集して読み上げ音声を変更したりできます。

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生成AIのビジネスでの活用方法

生成AIはビジネスの様々な分野でも以下のような方法で活用されています。

• スケジュール管理
• メールのやり取り
• 会議の議事録作成
• データの収集や整理
• 市場調査
• 電話対応

ここでは、これらの生成AIのビジネスでの活用方法について詳しく解説をしましょう。

スケジュール管理

生成AIを活用することで、スケジュールの管理が簡単になります。

AIはユーザーのカレンダーを分析し、ミーティングやアポイントメントの提案を行えます。

また、参加者全員のスケジュールを調整し、最適な日時を提案することも可能です。

メールのやり取り

メールのやり取りも生成AIの得意分野です。

生成AIは受信したメールの内容を理解し、適切な返信を作成できます。

これにより、ビジネスのコミュニケーションがスムーズになり、時間の節約にも繋がります。

会議の議事録作成

会議中に生成AIを活用することで、リアルタイムでの議事録作成が可能です。

AIは話されている内容をテキスト化し、重要なポイントを抽出して記録します。

これにより、会議後に録音を聞きながら議事録に書き起こすといった手間が大幅に軽減されます。

データの収集や整理

大量のデータを扱う際にも生成AIは非常に有効です。

生成AIは膨大なデータセットから必要な情報を抽出し、整理できます。

これにより、データ分析の効率が向上し、より正確な意思決定をサポートします。

市場調査

市場調査も生成AIは得意分野です。

生成AIはインターネット上の情報を収集し、トレンドや競合他社の動向を分析することが可能です。

これにより、市場の変化に迅速に対応し、戦略的なビジネスプランの策定が可能となります。

電話対応

生成AIによって電話対応も可能です。

AIは電話の応対を行い、顧客の問い合わせに対して適切な回答を提供できます。

これにより、顧客サービスの向上とオペレーターの負担を軽減させることが可能です。

大手企業での生成AI活用事例

生成AIの技術は多くの大手企業に採用され、ビジネスプロセスの効率化や新しいサービスの提供に貢献しています。

ここでは大手企業がどのように生成AIを活用しているのかについて詳しく解説をしましょう。

ソフトバンク

ソフトバンクでは、生成AIを利用して顧客サービスを強化しています。

AIチャットボットを導入することで、顧客からの問い合わせに対して24時間365日迅速かつ正確に対応することが可能となりました。

これにより、顧客満足度の向上とオペレーターの作業負担の軽減を実現しています。

江崎グリコ

江崎グリコでは、生成AIを活用して商品開発を支援しています。

江崎グリコの主力商品の1つである「BifiXヨーグルト」はAIの活用によって開発期間が短縮されました。

このように、江崎グリコはAIの活用によって商品開発のサポートとそれによるタイムリーな新商品発売を実現させようとしています。

マクドナルド

マクドナルドもAIの導入を積極的に行っている企業です。

アメリカのマクドナルドでは、ドライブスルーの対応を生成AIが行う試験が始まっており、通常のドライブスルーと同様に注文ができているとされています。

また、広告の作成にも生成AIを活用するなど、マーケティングの分野においても利用されています。

Google

Googleは生成AIの分野で先駆者として知られており、検索エンジンや翻訳サービスなど、多くのサービスで生成AI技術を活用している企業です。

特に、自然言語処理において高い性能を発揮する生成AIを利用することで、より正確で自然な検索結果や翻訳結果を提供しています。

アサヒビール

アサヒビールでは生成AIを用いた社内情報検索システムが導入されています。

社内で保有されている膨大な資料やデータを一括で検索できるようになり、生成AIによってその文書の要約も表示させられるようになりました。

こうしたAIの活用によってアサヒビールは商品開発や、それ以外の業務効率化を目指しています。

コカ・コーラ

コカ・コーラはAIと共同開発して、西暦3000年をイメージしたコーラ飲料として「Coca-Cola Y3000」を発売しました。

この「Coca-Cola Y3000」では、AIが収集して集めたデータをもとに味を決めたり、デザインにもAIが用いられています。

生成AIが得意なことは？

生成AIはその柔軟性と学習能力から、多岐にわたるタスクで優れた性能を発揮しています。

ここでは生成AIが力を発揮するタスクについて詳しく解説をしましょう。

質問への応答

質問への対応は生成AIが得意とする代表的なタスクです。

生成AIは大量のテキストデータから学習しているため、様々な質問に対して適切で詳細な回答を提供できます。

これにより、カスタマーサポートや教育分野での利用が期待されています。

文書作成

生成AIは文章の作成も得意分野です。

ブログ記事・レポート・メールの草案作成など、多様な文書を効率良く作成することが可能です。

これにより、ライティングの時間を大幅に削減し、クリエイティブな作業により多くの時間を割けるようになります。

画像・動画のなどの生成

最近の生成AIはテキストだけでなく、画像や動画の生成も得意です。

これにより、デザイン・アート・映像制作などの分野での利用が期待されています。

プログラミング

生成AIはプログラミングコードの生成も可能です。

開発者からの指示に基づいて効率的なコードを生成できます。また、バグが発生した場合にも生成AIにチェックしてもらい、修正案を提案してもらうことも可能です。

これにより、開発プロセスの支援と効率化が期待されています。

パターン化された作業

生成AIはパターンを学習することが得意なため、データ入力や情報検索などの単純作業を自動化することが可能です。

これにより、人間の作業負担を軽減し、より重要なタスクに集中できます。

生成AIのメリットは？

生成AIの導入には一般的に作業の効率化とコスト削減という2つのメリットがあるといわれています。

ここでは、作業の効率化とコスト削減という生成AIを導入することによるメリットについて詳しく解説をしましょう。

作業の効率化

生成AIは瞬時に情報を処理し、関連する回答や文書を生成できます。

これにより、人間が行っていた時間のかかる作業を短縮し、より迅速にタスクを完了することが可能です。

例えば、文書の作成・データの分析・質問への回答など、様々な作業が効率化されます。

コストの削減

生成AIを利用することで、人件費や時間のコストを削減することが可能です。

例えば、先ほどのマクドナルドがドライブスルーに生成AIを導入した事例のように、顧客対応も生成AIに任せられるようになるかもしれません。

24時間体制での対応が求められるカスタマーサポートや特に大量のデータを処理する必要がある場合などでは、生成AIの導入により大きなコスト削減が期待できます。

また、生成AIは常に学習を続けているため、時間とともにその精度や効率が向上することが期待されています。

生成AIのデメリットは？

生成AIは効率性の向上とコストの低下というメリットがありますが、デメリットも存在しています。

生成AIの恩恵をより受けられるようにするためにも、デメリットを理解しておくことが重要です。

内容が間違っている可能性がある

生成AIは過去のデータをもとに学習しているため、その情報が古かったり誤っていたりすると、生成される内容も間違っている可能性があります。

また、AIは情報を理解するのではなく、パターンを認識しているだけに過ぎません。

そのため、複雑な質問や状況に対しては正確な回答を提供できないことがあります。

このように、古い情報や間違った解釈に基づいた間違った回答がされる可能性が生成AIにもあります。

そのため、生成AIの回答内容は常に人間がチェックする必要があるでしょう。

同じような作品が多くなる可能性がある

生成AIは学習したデータをもとに内容を生成するため、同じようなトピックやスタイルの文書が多くなる点には注意が必要です。

これにより、生成AIで作成したコンテンツには、創造性やオリジナリティが欠如している可能性が高いといえるでしょう。

特にクリエイティブな分野では、この点が大きなデメリットとなる可能性があります。

生成AIを活用する上での注意点

デメリット以外にも生成AIを活用する上で著作権とプライバシーの点で注意すべき点があります。これらの注意点を意識して、生成AIを正しく活用できるようにしましょう。

著作権の問題に注意する

生成AIを使用してコンテンツを作成する際には、著作権に関する問題には注意が必要です。

AIが生成したテキストや画像が、既存の著作物を模倣している場合には著作権侵害となる可能性があります。

特に商用利用する際には、生成されたコンテンツが著作権を侵害していないか慎重に確認し、必要に応じて専門家の意見を求めることが重要です。

プライバシーにかかわる内容が含まれていないか注意する

生成AIは大量のデータを学習しており、その中には個人情報が含まれている可能性があります。

AIを使用してコンテンツを生成する際には、生成されたコンテンツにプライバシーに関わる情報が含まれていないか注意が必要です。

特に、個人を特定できる情報や機密情報が含まれている場合、それを公開することは法的な問題を引き起こす可能性があります。

また、生成AIが作成したコンテンツではなく、自分が生成AIに入力する情報についても注意しましょう。

生成AIはユーザーの入力情報を学習し、他のユーザーへの回答に役立てている場合があります。

そのため、個人情報や機密情報など流出してはいけない情報を入力してしまうと、生成AIが他のユーザーへの回答にその情報を使用してしまいかねません。

そのため、生成AIを利用する場合には、個人情報や機密情報は入力しないようにしましょう。

生成AIの危険性は？

生成AIの進化は多くの利点をもたらしていますが、それに伴いいくつかの危険性も存在します。これらのリスクを理解し、適切に対処することが重要です。

クリエーターなどの仕事が奪われる可能性がある

生成AIが高度に進化すると、人間のクリエーターが行っていた仕事をAIが代替する可能性があります。

例えば、記事の執筆・画像の作成・音楽の作曲など、これまで人間のクリエーターが担っていた領域でAIが活躍するようになるかもしれません。

これにより、クリエーターの仕事が減少し、職業選択の幅が狭まる可能性があります。

その場合、クリエーターは社会全体での雇用の構造変化に対応し、新たなスキルを身につける必要があるでしょう。

情報漏洩などセキュリティの問題

生成AIを利用する際には、情報漏洩などのセキュリティの危険性もあります。

特に、機密情報や個人情報を含むテキストを生成AIに入力する際には慎重になるべきです。

多くの生成AIサービスはクラウドベースで提供されており、入力されたデータがインターネットを通じてサーバーに送信されます。

これにより、データが第三者に傍受されるリスクが生じます。

また、サービス提供者がデータを適切に保護していない場合、データが漏洩する可能性も考えなければなりません。

そのため、セキュリティを確保するためには、生成AIを利用する際には以下の点に注意することが重要です。

• 機密情報や個人情報を含むテキストは入力しない
• セキュアな通信経路を使用してデータを送信する
• サービス提供者のプライバシーポリシーを確認し、データの取り扱いについて理解する
• 必要に応じて、オンプレミスで提供される生成AIソリューションを検討する

生成AIを安全に利用するためにも、これらの注意点を守るようにしましょう。

まとめ

生成AIは、その進化とともに多様な分野での活用が進んでいます。

文書作成・画像生成・音声合成といったクリエイティブな作業から、ビジネスプロセスの効率化・データ分析・カスタマーサポートまで、その活用範囲は広がり続けています。

大手企業でも生成AIの活用が進んでおり、ソフトバンク・江崎グリコ・マクドナルド・Google・アサヒビール・コカ・コーラといった企業がその例です。

しかし、生成AIを活用する上では注意も必要です。

内容の正確性・著作権の問題・プライバシーの保護・セキュリティ対策といった点に注意を払いながら、そのメリットを最大限に活用することを考えましょう。

生成AIは、私たちの仕事や日常生活を豊かにし、効率化を促進する強力なツールです。

そのポテンシャルを理解し、適切に活用することで、より良い未来を創造する一助となるでしょう。

さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？

生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。

⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。

そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。

ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！

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