OpenAIがリリースした対話型AI「ChatGPT」の爆発的な普及を皮切りに、近年大きな注目を集める生成AI。

本記事では、生成AIに関心のある方向けに、生成AIのおすすめサービス/ツール10選を徹底比較してご紹介します。

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【2024年最新】生成AIのおすすめサービス/ツール１０選を徹底比較

生成AIのおすすめサービス/ツール10選は、以下の通りです。

• ①ChatGPT：OpenAIが開発し、世界中で最も使われているAIツール
• ②Copilot：Microsoft×OpenAIが実装するAIアシスタント
• ③Gemini：マルチモーダル機能を備え「GPTを超える」と言われているGoogleの対話型AI
• ④Stable Diffusion：オープンソースとして無料で公開されている画像生成AI
• ⑤Midjourney：Discord上で利用できるハイクオリティな画像生成AI
• ⑥DALL・E2：OpenAIが提供するクリエイティブな画像生成AI
• ⑦VALL-E：感情の起伏や抑揚も再現するMicrosoftの音声合成AI
• ⑧Voicevox：アニメキャラクターが音声を読み上げる日本発の音声合成ソフトウェア
• ⑨Sora：物理法則も正確に再現した専門家も驚愕の動画生成AI
• ⑩Lumiere：Googleが開発した自由な編集が可能な動画生成AI

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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①ChatGPT：OpenAIが開発し、世界中で最も使われているAIツール

ChatGPTとは、人間と会話しているような形式でやりとりができるAIツールのことです。

ユーザーの指示に基づき、質問への回答や文章の要約/翻訳、メールや企画書の文書作成などの幅広い知的作業を自動で行うことが可能です。

ChatGPTのGPTとは「Generative Pre-traind Transfomer」の略で、本に換算すると約25万冊分以上の、圧倒的に大規模な言語データを事前に学習させることで、従来人間にしかできなかった知的な作業を高精度で実施することが可能となっています。

ChatGPTは、アメリカのスタートアップ企業のOpenAI社により、2022年11月にリリースされました。その後、リリースから5日間で100万人、2ヶ月で1億人と世界最速でユーザーを獲得したサービスとなり、大きな注目を集めています。

使い方次第で仕事の生産性や効率を大幅に上げることができるので、すべてのビジネスパーソンが使いこなせるようになるべきツールと言えます。

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②Copilot：Microsoft×OpenAIが実装するAIアシスタント

Copilot は、MicrosoftがブラウザやWindow OS向けに提供しているAIチャットアシスタントです。Microsoftの提携先であるOpenAIのAIモデル「GPT-4」や「DALL-E 3」を搭載し、文章生成や対話を行うことができます。

Copilotは、「副操縦士」のことであり、AIがまるで副操縦士のように人間のタスクをサポートするという意味がこめられています。

さらに、Microsoft 365と組み合わせた「Copilot for Microsoft 365」では、普段利用するWordやPowerPoint、ExcelとCopilotが連携し、Copilotの助けを得ながら文書やプレゼン資料を作成することができます。

WordやExcelなどMicrosoftのアプリケーションを利用する多くのビジネスパーソンにとって、Copilotは仕事の生産性や効率を高める強力なツールとなります。

③Gemini：マルチモーダル機能を備え「GPTを超える」と言われているGoogleの対話型AI

Geminiとは、Googleが2023年12月に発表した対話型AIです。文章だけでなく、画像や動画、音声も理解できる”マルチモーダル機能”を備えている点が特徴で、複雑な数学の問題やプログラミング言語の理解など、難しいタスクもこなすことができると発表されています。

Geminiは性能に応じて3つのモデル「Gemini Ultra」、「Gemini Pro」、「Gemini Nano」に分かれています。最も性能の高いGemini Ultraは、数学、物理学、歴史、法律、医学、倫理など、あらゆる科目の知識・問題解決能力テストで人間の専門家を上回るパフォーマンスを発揮したと発表されています。

Googleは、GeminiがGPT-4を上回る性能を持つと強調しており、ChatGPTの有力な対抗馬として注目されています。

専門的で高度な内容を扱う研究職・専門職の方にとって、強力な味方になると考えられます。

④Stable Diffusion：オープンソースとして無料で公開されている画像生成AI

Stable Diffusionは、イギリスのAIベンチャーStability AIが開発・提供している画像生成AIです。

Stable Diffusionの重要な特徴として、オープンソースとして無料で公開されている点が挙げられます。これは、「誰もが自由にAI技術を活用できるようになるべきである」というStability AIの考えに基づくものです。その結果、多くのユーザーから支持を集め、一気に知名度が高まりました。

2023年には、日本法人Stability AI Japan株式会社が設立され、日本向けのサービス提供も本格的に始動しています。

無料で使えるため、AIツール初心者やライトユーザーにおすすめのツールです。

⑤Midjourney：Discord上で利用できるハイクオリティな画像生成AI

Midjourneyは、日本でも多くのユーザーに利用されている最も有名なハイクオリティ画像生成AIです。チャットアプリであるDiscord上で利用でき、単語や文章などのテキストを入力するだけで簡単に画像を作成することが可能です。

日々バージョンが更新され、よりクオリティの高い画像を生成できるようになっており、アニメやマンガのイラスト作成やプレゼン資料の作成など様々な場面で活用することができます。

料金プランは、10ドルから120ドルまで複数用意されており、使う頻度や目的によって自由に選択することができます。そのため、気軽に画像生成で遊んでみたい方にとっても、本格的に仕事で使いたい方にとってもおすすめです。

⑥DALL・E2：OpenAIが提供するクリエイティブな画像生成AI

DALL・E2（ダリ ツー）はChatGPTをリリースしたOpenAIが提供する画像生成AIツールです。

DALL・E2の特徴として、現実にはあり得ない奇想天外でクリエイティブな画像を生成できる点が挙げられます。例えば、「An astronaut riding a horse in photorealistic style.」（馬に乗っている宇宙飛行士の写実感のある画像）という一見想像しがたい画像も、上のように忠実に生成することができます。

回数制限はありますが、無料で利用することも可能なので、気軽に画像生成を試してみたい方にもおすすめです。

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⑦VALL-E：感情の起伏や抑揚も再現するMicrosoftの音声合成AI

VALL-Eは、Microsoftがリリースした音声合成AIです。たった3秒間の音声から様々な人の声を再現することができます。

単にテキストを読み上げるだけでなく、抑揚やトーンも調整したより人間に近い自然な音声を生成できる点が特徴です。

メインの言語は英語ですが、最新版であるVALL-E-Xを用いれば、日本語の音声を英語に変換して再現することが可能となります。

カスタマーセンターでの顧客対応や動画コンテンツの制作、学習教材など様々な場面で利用することができます。

⑧Voicevox：アニメキャラクターが音声を読み上げる日本発の音声合成ソフトウェア

Voicevoxはテキスト読み上げ、歌声合成AIソフトウェアです。ヒホ（ヒロシバ）というエンジニアが開発したツールで、商用・非商用を問わず無料で使うことができます。

特徴としては、AIのディープラーニングによりイントネーションの調節も可能である点、アニメ調のキャラクターにテキストを音読させることができる点、オープンソースで構築されており様々なアプリやツールとの連携が可能である点などが挙げられます。

また、日本人の開発者が開発した日本語ベースのサービスであるため、日本人でも気軽に始められます。

無料で利用できる点やアニメ好きが多い日本人の好みにマッチしている点から、個人利用目的でのユーザーが多くなっています。

⑨Sora：物理法則も正確に再現した専門家も驚愕の動画生成AI

Soraは、OpenAIが2024年2月に発表した動画生成AIです。Soraによる動画が公開されるやいなや、現実と見まがうほどのクオリティの高さに世界中から驚きと興奮の声が上がりました。

特に、水の流れや窓に反射する景色など、物理法則を正しく反映した映像はAIの専門家をも驚かせています。

Soraは、まだ一般の方が利用することはできませんが、近い将来、映画・アニメ制作やプロモーション動画作成、ゲーム開発などあらゆる場面で利用されることが考えられます。

既存のサービスや産業構造を一気に塗り替えると考えられるため、今後の動向に大きな注目が集まっています。

⑩Lumiere：Googleが開発した自由な編集が可能な動画生成AI

Lumiereは、Googleの研究部門Google Researchが提供する動画生成AIです。まだ一般公開されていませんが、テキストや画像から1024×1024ピクセルの5秒間の動画を生成することができます。

画像の一部だけを動かしたり、動画の一部を修正することもでき、映像制作のクオリティや効率を格段に向上させることが期待できます。

Googleは、「Lumiereの目的は、初心者ユーザーでも創造性のあるビジュアルコンテンツを生成できるようにすることである」と発表しており、将来、一般の方にもLumiereを公開すると考えられます。

生成AIサービスを選ぶ際の３つのポイント

生成AIサービスを選ぶ際のポイントとして以下の3つが挙げられます。

• ①目的と機能がマッチしているか
• ②日本語に対応しているか
• ③料金と利用価値が見合うか

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目的と機能がマッチしているか

同じジャンルの生成AIサービスでも、サービスによって想定している利用目的や搭載されている機能、プロ向け/初心者向けなどのレベル感は様々です。

そのため、日々のどのようなシーンでどのように利用するかを具体的にイメージした上で、各サービスの提供する機能がマッチしているか確認するようにしましょう。

②日本語に対応しているか

生成AIサービスの多くは、海外企業が提供している場合があり、日本語非対応のツールも数多く存在するため、利用前に公式サイト等で確認するようにしましょう。

また、日本語対応と記載されていても、日本語で利用する場合と英語で利用する場合の、入力・出力の精度が大きく異なるサービスも存在するため、無料プラン等で日本語で試してみるのがおススメです。

③料金と利用価値が見合うか

生成AIサービスの多くは、無料プランと有料プランが用意されていることが多く、本格的な利用をするためには有料プランへの加入が前提となっている場合もあります。

そのため、日々のどのようなシーンでどのように利用するかを具体的にイメージした上で、価格に見合う利用価値がありそうか、ChatGPT等の無料/有料プランでは代用できないのか？などの検討をした上で、自分にとってコストパフォーマンスの高いサービスを選ぶようにしましょう。

生成AIツールを使いこなすための５つのコツ

生成AIツールを使いこなすためのコツとして以下の５つが挙げられます。

• ①できるだけ明確で具体的な質問/指示をする
• ②質問の背景や文脈を共有する
• ③回答の参考になる情報や回答例を記載する
• ④最初から完璧な回答が得られなくても、何度も修正を依頼する
• ⑤期待する回答が得られない場合、質問/指示の仕方を改善する

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できるだけ明確で具体的な質問/指示をする

自分が期待する回答を得るためには、5Ｗ1Ｈを示したり、文字数や文章構成を指定するなど、プロンプトをできるだけ明確かつ具体的に書くことが重要です。

プロンプトにあいまいな説明や表現を含めると、自分が意図しない回答が出力される可能性があるので、このような記載は避けましょう。

②質問の背景や文脈を共有する

単に質問だけをプロンプトに含めるのではなく、その質問をした背景や文脈まで共有することで、回答の質を高めることができます。

また、ChatGPTに対して「戦略コンサルタントになったつもりで回答してください。」「あなたは大学教授です。」などと立場を指定することで、その立場に合わせた適切な回答がなされる可能性が高まります。

③回答の参考になる情報や回答例を記載する

プロンプトに、回答の参考になる情報や自分が期待する回答の例を含めることで、自分が求める回答が出力される確率を高めることができます。

例えば、ある会社について説明してほしい場合には、回答に含めてほしい内容の例（CEOの名前、設立年、所在地、代表的なサービスなど）をプロンプトに含めることで、自分が求める情報が得られる可能性が高まります。

④最初から完璧な回答が得られなくても、何度も修正を依頼する

質問や指示が複雑になるほど、最初のプロンプトからいきなり完璧な回答を得ることは難しくなります。一回の指示で自分の望む回答を得ようとするのではなく、シンプルな指示から得られた回答をもとに、地道にプロンプトを修正していくと、うまくいく可能性が高まります。

⑤期待する回答が得られない場合、質問/指示の仕方を改善する

丁寧なプロンプトを心掛けても、期待する回答が得られない場合も多々あります。その場合は、上で紹介した①～④を意識してプロンプトを改善する必要があります。

また、日本語ではなく英語で指示をする、一度画面を閉じて最初からやり直すなど、自分なりに工夫して改善を試みることが重要です。

生成AIをビジネスに活用する９つの方法

生成AIをビジネスに活用する方法として以下の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。

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。

生成AIのビジネス活用を成功させるための５つのポイント

企業が生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

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業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

企業が生成AIを活用するための４つのステップ

企業が生成AI活用を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜Step1：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発
• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

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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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

社員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。