リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの登場・普及をきっかけにますます注目が集まっている生成AI。

本記事では、生成AIについて関心のある方に向けて、生成AIの従来のAIとは違う3つの特徴について、事例とともにわかりやすくご紹介します。

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そもそも生成AIとは？

生成AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれ、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。

近年の急速な技術進歩により、簡単な利用方法で、人間が作成したものと同等、あるいはそれ以上の質のコンテンツを自動で生成できるようになったことから、既存のビジネスや業務のあり方を変えていく存在として、大きな注目を集めています。

既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、例えば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成する等の活用が可能です。

生成AIと従来のAIの違い

生成AIと従来のAIの最大の違いは、生成AIが新たな情報を「生成」するのに対し、従来のAIは既存の情報を「識別」する点にあります。

そのため、従来のAIはデータの識別・解析・予測などの限定的な業務に活用されていたのに対し、生成AIは、企画書の作成・デザイン・コーディングなどの幅広い業務への活用が可能です。

また、生成AIの特徴として、従来のAIに比べ、専門知識がない人でも、簡単な条件を与えるだけで手軽に活用可能という点も挙げられます。

生成AIの３つの特徴・メリット

従来のAIと比較した生成AIの特徴・メリットとして、以下の3つが挙げられます。　

• ①クリエイティブなコンテンツの自動生成
• ②人間のような自然な対話・コミュニケーション
• ③文章・画像・音声・動画など様々な形式に対応

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①クリエイティブなコンテンツの自動生成

生成AIは膨大なデータに基づき、従来の人間の発想に囚われないクリエイティブな文章や画像の生成、設計/デザインなどが可能です。

これにより、今までは人間の専門領域とされてきた創造性を必要とする作業すらもAIが行うことができるようになりました。

すでに、生成AIが作成した文章を活用した広告や生成AIが制作した画像を用いたアニメなどがリリースされており、大きな話題を呼んでいます。

②人間のような自然な対話・コミュニケーション

生成AIの言語処理能力は非常に高く、まるで本物の人間のように自然な対話・コミュニケーションをとることができます。

生成AIの基盤となっている大規模言語モデル（LLM）により、文脈や背景、立場を理解した最適な言葉を選択し、出力することを実現しています。

生成AIの対話能力は、顧客からの問い合わせ対応やアイデア出しの壁打ち相手など、様々な用途で活用することができます。

③文章・画像・音声・動画など様々な形式に対応

生成AIは、文章だけでなく、画像や音声、動画など様々な形式の情報を認識し、出力することができます。この機能はマルチモーダルと呼ばれており、生成AIの大きな特徴の一つとなっています。

これにより、テキストから画像や動画を生成したり、画像を認識してその内容を描写するなど、人間と同じような柔軟なタスクが可能となります。

特に、画像生成AIは、テキストで指示するだけで、思い通りの画像を瞬時に生成することができる魔法のようなツールとして、大きな注目を集めています。

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【図解】生成AIの仕組みとは？

生成AIがユーザーの質問や指示に基づき、文章や画像などのアウトプットを生成するまでの仕組みを図に表すと上の通りです。

ユーザーが生成AIに質問すると、生成AIは、学習済みの大量のデータの中から関連度の高い最適な答えとなる箇所を抽出し、それをもとに回答を出力します。その際、ディープラーニングという機械学習の手法を用いて、自らデータを学習し、人間が教えていないアウトプットを新たに生み出すこともできます。

これにより、生成AIは、人間が思いもつかないようなクリエイティブな文章や画像を生成することができます。

生成AIの４つの種類｜文章・画像・音声・動画

生成AIの種類として、文章・画像・動画・音声生成の４種類が挙げられます。

• ①文章生成AI：対話しているような形式で文章を生成
• ②画像生成AI：指示や参考画像を基にオリジナルの画像を生成
• ③音声生成AI：指示や参考音声を基にオリジナルの音声・楽曲を生成
• ④動画生成AI：指示や参考画像を基にオリジナルの動画を生成

それぞれの種類についての詳細は以下の記事でわかりやすく紹介しています。

⇒生成AIの４つの種類｜文章・画像・音声・動画

生成AIを活用してできること９選

生成AIを活用してできることとして、以下の9つが挙げられます。

• ①リサーチ・翻訳・要約・分析
• ②企画立案・フィードバック
• ③メール・企画書等の文書作成
• ④設計・デザイン案作成
• ⑤ソフトウェア開発・デバッグ
• ⑥チャットボット等による社内知見の検索・業務支援
• ⑦文章/画像等のコンテンツ作成
• ⑧チャットボット等による顧客対応自動化
• ⑨サービス機能・顧客体験の進化

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①リサーチ・翻訳・要約・分析

生成AIを活用することで、webサイトでのリサーチやリサーチ結果の翻訳・要約、分析の大部分を自動化し、大幅に効率化することが可能です。

ChatGPTなどの生成AIサービスは、近年脅威的なスピードで進化を遂げており、最新のwebサイトからの情報の取得や、従来Excelで行っていたような定量分析も、チャット形式の操作で行うことができます。

そのため、リサーチ・分析業務における生成AI活用は、活用すると効率的というフェーズから、活用しないと非効率というフェーズに移行し始めています。

②企画立案・フィードバック

生成AIを活用することで、多様なバリエーションの企画案の幅出しの自動化や、壁打ち相手として自分の企画に対するフィードバックを受けることが可能です。

生成AIの強みは、思考体力が無限にあることであり、人間では不可能な、15分で300通りの企画案を立案するといった活用が可能で、特に幅出しのプロセスで強みを発揮します。

今後多くの業界での企画立案業務が、幅出しはAI、評価・ブラッシュアップは人間という役割分担にシフトしていくと考えられます。

③メール・企画書等の文書作成

メール・企画書などの文章作成は、生成AIが最も得意とするユースケースの１つです。

活用の際は、背景や目的、出力項目などをしっかりと指示することで、スピードはもちろん、人間以上のクオリティの文章を作成することが可能になります。

また、社内稟議用の文章など定型的な文書作成であれば、一度設定してしまえば、作成をほぼ完全に自動化することができます。

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④設計・デザイン案作成

生成AIによる、多様なデザイン案の生成と迅速なプロトタイピングにより、製品開発の時間とコストが削減されます。

これにより、製品の設計・デザインのプロセスが効率化されるとともに、人間ではなかなか思いつかなかったクリエイティブな設計・デザインが可能となります。

⑤ソフトウェア開発・デバッグ

生成AIの活用により、一部のシステム設計とコーディングの自動化が実現され、開発工数とリソースの節約につながります。

これにより、非エンジニアが開発業務の一部を担当したり、エンジニアがより重要な業務にフォーカスすることが可能となります。

⑥チャットボット等による社内知見の検索・業務支援

独自のデータを学習させた生成AIを使ったチャットボットの導入等により、各社員に最適な社内の専門知識をリアルタイムで共有することが可能です。

この取り組みにより、従業員は必要な情報を即座に取得し、業務の質とスピードを向上させます。

⑦文書/画像等のコンテンツ作成

画像や動画生成AIを活用することで、コンテンツ作成を効率化しコストを削減できます。

特に、広告のA/Bテストや消費者へのパーソナライズなどを目的とし、多数のコンテンツが必要な場合、AIの高速かつ効率的な生成能力は、費用対効果の高い選択肢となります。

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⑧チャットボット等による顧客対応自動化

生成AIを活用したチャットボット等の導入により、顧客からの問い合わせへの対応の一部が自動化され、24時間365日の迅速なサービス提供が可能になります。

これにより、顧客満足度が向上し、同時にオペレーター等の業務負担も大幅に軽減されます。

⑨サービス機能・顧客体験の進化

生成AIを活用することで、既存サービスの機能や顧客体験をよりユーザー中心のものに進化させることが可能です。

例えば、専属のコンシェルジュのように最適な商品を最適な文脈/文面で提案したり、顧客のサービス利用にあたってのデータ入力の手間を、候補の提案により省略するなどの活用が進んでいます。

この活用により、業務効率化という領域を超え、競合のサービス/事業に対する差別化を図り、競争優位性を構築することが可能です。

【業界別】日本企業の生成AI活用事例１０選

業界別の日本企業の生成AI活用事例10選は、以下の通りです。

＜製造業界＞

• ①パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
• ②オムロン：生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ

＜小売業界＞

• ③セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
• ④パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成

＜飲料業界＞

• ⑤アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化

＜IT業界＞

• ⑥LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
• ⑦メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

＜教育業界＞

• ⑧学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供

＜建築業界＞

• ⑨大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

＜銀行業界＞

• ⑩SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。

この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。

導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。

②オムロン：生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ

オムロンサイニックエックス（OSX）は、ロボットアームが自然言語の指示に応じて動作する技術の開発に取り組んでいます。

この技術は、食材の切り方など、特定の作業動作を学習したAIモデルが生成することで実現されます。

このプロジェクトは、人間の思考プロセスを模倣することで、ロボットがより自然な方法でタスクを実行できるようにすることを目指しています。

③セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するために生成AIの活用を始めました。

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

生成AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

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④パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成

パルコは、最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告として、「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告を制作・公開しました。

この広告では、実際のモデル撮影は行わず人物から背景にいたるまで、プロンプトから構成され、グラフィック・ムービーの他、ナレーション・音楽も全て生成AIにて作成しています。

人間のモデルではなく生成AIが作成したモデルを起用することで、モード感のある新しいファッション広告を実現しています。

⑤アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化

アサヒビールは、研究開発部門を中心に生成AIを活用した社内情報検索システムの開発に取り組んでいます。

このシステムは、ビール醸造技術や商品開発に関連する技術情報の要約と検索を効率化することを目的としています。

開発者は、このシステムにより、従業員が必要な情報に素早くアクセスできるようになり、研究開発のスピードと効率が向上することを期待しています。

⑥LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化

LINEヤフーは、生成AIを全面的にソフトウェア開発に導入し、エンジニアの作業時間を1日当たり約2時間削減しています。

具体的には、米マイクロソフトの子会社であるギットハブの「GitHub Copilot」を利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成し、開発時間を短縮しています。

これにより、約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになり、企業の競争力向上への寄与が期待されます。

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⑦メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

メルカリは、生成AIを活用して出品者のサポートを強化する「メルカリAIアシスト」機能の提供を開始しました。

本機能では、出品済みの商品情報を分析し、売れ行きを良くするための商品名や説明文を自動生成して提案します。

本取り組みは、フリマアプリ内で商品が購入者の目に留まりやすくすることを目的としており、取引の活性化に寄与することが期待されます。

⑧学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供

学研ホールディングスは、オリジナル学習システム「GDLS」でChatGPTを活用し、個別に最適な学習アドバイスを提供するベータ版を開始しました。

このシステムは、生徒の学習履歴や理解度の変化に基づいて各生徒に対して適切な学習アドバイスを提供し、学習効果を最大化します。

学研オリジナル学習システム（GDLS）は、生徒が毎日ログインする習慣を促し、学習への意欲を高めます。さらに、学研メソッドはこれまでもAIを活用し、正答率に合わせた問題出題などを行っており、GDLSはその発展形となっています。

⑨大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

大林組は、初期段階の設計業務の効率化が可能な生成AIを活用したツールを開発しました。

このツールを用いると、建物の大まかな形状を描いたスケッチや、コンピュータで作成した3Dモデルを基にして、建物の外観デザインを複数の提案を受けることが可能です。

その結果、迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略。

これにより、設計者は、顧客の要望をすぐに形にし、顧客との意見のすり合わせをスムーズに行え、最終的なデザインへの合意を迅速に進めることができます。

⑩SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

三井住友フィナンシャルグループは、「SMBC-GPT」という、ChatGPT活用し開発した、AIアシスタントツールの実証実験を開始しました。

本ツールは、SMBCグループ専用環境上で動作し、文章の作成、要約、翻訳、ソースコード生成など多岐にわたる業務を支援し、従業員の生産性向上を図ります。

また、AIアシスタントツールの回答内容の正確性を従業員が判断し、外部AIの利用禁止などの規制も順次見直していく予定です。