広がりを見せ続けるAIブームのなか、特に重要な存在として注目されているのが「生成AI」です。
ここでは生成AIの特徴や種類、従来のAIとの違い、得意なことや苦手なこと、モデルや具体的なサービス名、ビジネスにおける活用メリットや課題、活用例をご紹介します。
1.生成AI（ジェネレーティブAI）とは？
生成AI（Generative AI：ジェネレーティブAI）とは、学習済みのデータをそのまま返すのではなく、指示に応じて多種多様なコンテンツを生成できるAIのことです。
話題を呼んだテキスト生成AI「ChatGPT」や画像生成AIサービス「Stable Diffusion」の登場もあり、近年はビジネスへ活用される事例も増えています。まずは、その特徴と従来のAIとの違いを見ていきましょう。
1.1 生成AI（ジェネレーティブAI）の特徴
生成AIの特徴は、ディープラーニングと呼ばれる「AI自らがデータの重要ポイント（特徴量）を見つけて学習を進める手法」を主に利用しており、クリエイティブな生成物を生み出せる点にあります。
生成AIは、画像・テキスト・音声・音楽・動画など、後述するさまざまなコンテンツを人の発想に近いクオリティで生成できます。人間の特権と考えられていた「（創造性のある）何かを生み出す作業」を担うことができ、ビジネスへの無限ともいえる活用の可能性を秘めています。
1.2 従来のAIとの違い
生成AIと従来のAIとの違いは、活用の方向性や自由度の高さにあります。
従来のAIは、定型作業の自動化を主な目的として研究されてきました。与えられた条件をもとに画像を分類するなど、明確な型のある作業を素早く正確にこなす際に活躍します。
一方、生成AIは定型作業の自動化にも役立ちますが、主に新たなコンテンツを作り出すために用いられます。「この商品のキャッチコピーを5つ考えてください」というような明確な型のない作業にも対応しており、人間に指示を出すのに近いイメージで幅広く活用できます。
2. 生成AIの種類
生成AIは、作成できるコンテンツの形式により、大きく6種類に分類できます。
2.1 画像生成
画像生成AIは、希望するイメージを文章で入力するだけで指示に応じた画像を生成できるAIです。「Stable Diffusion」や「DALL・E2」が代表的なサービスで、Brazeのメディアライブラリ内にあるAI画像ジェネレーターでも「DALL・E2」を利用しています。
2.2 テキスト生成
テキスト生成AIは、文章による質問や指示（プロンプト）に合わせて、文脈に沿ったテキストを生成できるAIです。「ChatGPT」を筆頭に、国産の小説執筆支援サービス「AI のべりすと」や、画像生成にも対応する「Novel AI」などが存在します。Googleが開発した「Bard」もテキスト生成AIの一種です。
通常、テキスト生成AIには「LLM（大規模言語モデル）」と呼ばれる仕組みが採用されています。その詳細は以下の記事をご覧ください。
>>LLM（大規模言語モデル）とは？仕組みや活用事例について詳しく解説
2.3 音声生成
音声生成AIは、文章による指示と参考となる音源を与えることで、新たな音声データを生み出せるAIです。例えば、あるナレーターの声を学習させた後に任意のテキストを入力すると、その声に似た音声でテキストが読み上げられます。代表的なサービスには、Metaの高性能音声用AIモデル「Voicebox」や、音声合成市場シェアNo.1をうたう「AITalk」が挙げられます。
2.4 音楽生成
音楽生成AIは、ジャンル・曲調・楽器などの情報を文章で与えるだけで、簡単な楽曲を作れるAIです。音楽のAI生成は難易度が高く、当面はまだ難しいと考えられていましたが、2023年12月ごろには米国Suno社のAI作曲サービス「Suno」がSNSで流行しました。
2.5 動画生成
動画生成AIは、テキストや参考にしてほしいビデオからイメージに近い動画を新たに生み出せるAIです。音楽生成同様、AIによる動画の生成も画像やテキストなどと比べて難易度が高く、まだ発展途上の域にあります。
しかし、画像生成AI「Stable Diffusion」のなかにはすでに動画生成AI機能も登場しており、2024年4月にはGoogle社が「Vids（ビズ）」という動画生成AIの開発に成功したと発表するなど、今後の展開が注目されています。
2.6 3Dモデル生成
3Dモデル生成AIは、文章による指示や与えた画像から3Dモデルを生み出せるAIです。例えば、こちらを向いた人形の画像を与えると、その画像では見えない背中側まで想像して3Dモデルを作成してくれます。代表的なサービスには、OpenAI社の「Shap-E」や、Stability AIとTripo AIの提携で生まれた「TripoSR」があります。
3. 生成AIが得意なこと・苦手なこと
生成AIは、得意なことと苦手なことが明確に分かれているのが特徴です。ここでは、どのような分野の作業を得意・苦手としているのかご紹介します。
3.1 得意なこと
生成AIが得意な作業には、以下のような分野が挙げられます。
【生成AIが得意な作業分野】
キャッチコピー案など文章アイデアの大量作成
与えられた文章の要約・校正・翻訳
定型文章（例：社内メール）の半自動作成
パンフレットの表紙案など画像アイデアの大量作成
制作者にイメージを伝えるための動画・楽曲のたたき台作成
思考をまとめるための壁打ちやブレインストーミングの相手
人間と比べた生成AIの強みは、大量のコンテンツを瞬時に生成でき、また疲労も感じないことです。納得が行くまでアイデアを100個、200個とリテイクするなど、部下や取引先には要求できない作業も任せられます。
3.2 苦手なこと
一方、生成AIは、人間の心に寄り添うような、感情や情緒にまつわる分野の作業は苦手としています。生成AIの回答は確率論に基づいており、仮にそれらしい返答をしたとしても、そこに心や知能があるわけではないからです。また、生成AIは人間のような常識を持たないため、まったく的外れなコンテンツを生み出すこともあります。
人間と同等の心や知能を持たないAIは、専門用語で「弱いAI」と呼ばれます。2024年4月時点で世のなかに登場しているAIは、すべてこの「弱いAI」です。
その特徴やビジネス上の注意点については、以下の記事も併せてご確認ください。
>>弱いAI？強いAI？それぞれの違いやシンギュラリティとの関係性を解説
4. 生成AIの代表的なモデル
生成AIの仕組みはサービスごとに異なりますが、ここでは代表的なモデルをご紹介します。
4.1 VAE
VAE（Variational Autoencoder：変分オートエンコーダー）は、画像生成に用いられるモデルです。ディープラーニングを採用しており、学習させたデータに似た特徴を持つ画像を生み出しやすいのが特徴です。ただし、次に挙げる「GAN」に比べると鮮明さに欠ける画像が生成されやすい欠点を持ちます。
4.2 GAN
GAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）も画像の生成AIに採用されるモデルです。こちらもディープラーニングが用いられていますが、VAEとは生成過程が異なり、2種類のネットワークを内部で競わせて（敵対させて）鮮明な生成物を提供します。
しかし、GANも完璧なモデルではなく、似た画像を複数生成してしまう「モード崩壊」と呼ばれる現象を抱えています。そのため、VAEとのお互いの短所を補い合うモデルとして「VAEGAN」という仕組みも登場しています。
4.3 拡散モデル
拡散モデル（Diffusion Model）は、Brazeの画像生成機能で利用される「DALL・E2」にも採用されている人気モデルです。画像に故意にノイズをプラスし、そのノイズを取り除く過程（再構築する過程）を学習することで、高品質な生成物を生み出しています。
4.4 GPT
GPTは米国のOpenAI社が開発した言語モデルです。ChatGPTをはじめとする数多のAIサービスに搭載されているモデルで、莫大なテキストデータで訓練されており、質問文への回答や文章の要約などの高度な作業もこなせるのが特徴です。
GPTには「GPT-3」「GPT-3.5」など番号が割り振られており、数値が大きくなるほど後発のモデルに当たります。2024年4月現在は、「GPT-4 Turbo with Vision」と呼ばれる、言語モデルの機能に加えてビジョン機能（画像の理解機能）が追加されたバージョンの一般提供が始まっています。
5. 生成AIサービスの例
続いて、近年注目を集めている生成AIの人気サービスを確認しましょう。
5.1 Stable Diffusion
AI画像生成サービスの代表ともいえる存在が、このStable Diffusionです。
AI研究企業「Stability AI」が2022年8月ごろに公開した画像生成AIで、オープンソースで提供されたことから、現在のAIイラストブームの火付け役となりました。例えば、「こちらを向いて笑っているパンダ」のようにテキストを入力するだけでイメージに近い画像を生成できる画期的なサービスです。
5.2 ChatGPT
話題のテキスト生成AI「ChatGPT」も生成AIサービスの代表格の一つです。
OpenAI社が2022年11月に提供をはじめ、わずか2ヵ月で月間アクティブユーザーが1億人に到達するなど、驚異的な早さで人々に浸透しました。その背景には、「○○をしてください」などと自然言語で入力するだけで誰でも扱えるハードルの低さがあります。公的機関や政府による活用も進んでおり、今後も利用者が増加していくと予想されます。
5.3 Whisper
WhisperはChatGPTと同じOpenAI社が提供するAI文字起こしサービスです。
テキストにしたい音声データを与えると、AIが分析を進めて文章として出力してくれます。登場当初は利用までのハードルが高い（環境構築の必要がある）ことが難点でしたが、2024年4月現在は、Webブラウザから気軽にWhisperを試せる「Whisper Web」も生まれています。
5.4 Catchy
Catchyは「国内最大級のAIライティングアシスタントツール」を掲げる文章生成サービスです。
ChatGPTを利用するサービスの一つで、キャッチコピーの作成、LINEの返信、仕事の悩み相談、YouTubeの企画提案など、全100種類以上もの文章生成ツールが用意されています。自分でChatGPTの活用方法を学ぶことなく、シーンに合ったツールを選ぶだけで、そのシーンにふさわしい文章を作成できる手軽さが魅力です。
5.5 SGE
SGE（Search Generative Experience）は、Google社が2023年8月より試験的に提供している、新時代のWeb検索として注目されるサービスです。
検索結果に生成AIの出力も表示することで、ユーザーが必要な情報を手軽に得られる仕組みを目指しています。
例えばSGEで「洗濯機の選び方は？」と検索すると、従来のWebページに加えて「次の点を考慮すると良いでしょう」などと生成AIが出力した情報が検索結果として表示されます。
5.6 Gemini
Geminiは、かつて「Bard」の名称で提供されていたGoogle社の対話型AIサービスです。
チャット形式で要望を伝えるとそれに応じた出力をしてくれる、ChatGPTと使用感の似たサービスとして知られています。GmailやGoogleマップなどGoogleのほかサービスと連携させ、その情報を踏まえたうえで回答を出力できるのが強みです。
5.7 Adobe Firefly
Adobe Fireflyは、PDFや動画の編集ツールでお馴染みのアドビの画像生成AIサービスです。テキストからの画像生成はもちろん、「Photoshop」や「Illustrator」といった同社のほかツールとの連携により、画像内のコンテンツの追加や削除を文章指示で行えます。ベータ版以外からの出力に関しては商用利用が可能であるのも特徴です。
6. 生成AIをビジネスに活用するメリット
では、生成AIをビジネスに活用することでどのようなメリットが期待できるのでしょうか。
6.1 クオリティの均一化が可能になる
生成AIの活用は、担当者のレベルに左右されない業務のクオリティの均一化を可能とします。
例えば、ある商品の訴求文を作成する場合。人力では担当者の文章能力や発想力に成果物の質は依存しますが、生成AIに出力させれば誰もが同等レベルの訴求文を作り出せます。業務の属人化を防ぎ、新人を即戦力として活かしやすくなります。
6.2 業務の効率化・標準化に繋がる
生成AIを業務に活用する過程では、「作業のどの部分を、どのような入力で生成AIに任せるのか」を検討する必要があります。そのプロセスでは、既存の作業手順を見つめ直し、無駄は省いて、誰でも理解できるように噛み砕いていきます。結果として、業務の効率化・標準化が進みます。
6.3 新たなアイデアやプロジェクトが生まれる
前述の通り、生成AIは思考の壁打ち相手になることを得意としています。自社の現状と共に「効率化できる部分はないか？」「新たなプロジェクトに取り組むとしたらどんなアイデアがあるか？」などと相談すれば、独自の視点からクリエイティブな回答を得られます。
6.4 顧客満足度の向上に繋がる
生成AIの活用は、顧客満足度の向上にも寄与します。顧客からの問い合わせへの返答を24時間自動生成するチャットボットを構築したり、プッシュ通知の文言を100の案から吟味して送信したりと、人力だけでは不可能なビジネスの提供を可能にします。
7. 生成AIの課題や注意点
一方、生成AIのビジネスへの活用には課題や注意点も存在します。
7.1 データが正確でない場合もある
生成AIが出力するデータは必ずしも正確とは限りません。生成AIはもっともらしい嘘や誤りを出力することがあり、この現象は「ハルシネーション」と呼ばれています。出力内容を人間の目で確認するファクトチェックは必須です。
7.2 著作権の権利侵害や倫理的問題に発展する可能性がある
2024年4月現在、生成AIの利用においては、学習に用いられたデータに端を発する権利や倫理の問題が指摘されています。
例えば、近年流行する画像生成AIの多くは、制作過程で著作権のある画像を大量に学習しており、「著作権法違反ではないか？」「作者の努力を踏みにじる行為だ」などと批判されています。
最近では、生成AIで作成したイラスト入りの海上保安庁のパンフレットが、多数の抗議を受けて配布中止を余儀なくされました。自社での利用に当たっては、このような法的問題・風評被害にも気を配る必要があります。
7.3 セキュリティ対策が必要
生成AIの自社への導入時には、セキュリティへの対策も必要です。生成AIサービスのなかには、完全なプライバシーが保たれていないものがあります。「社外秘は入力しない」「2週間に1回会話履歴を削除する」など、適切な運用ルールを定めましょう。
8. 生成AIのビジネス活用例
続いて、生成AIのビジネスへの活用例を5種類ご紹介します。
8.1 自動応答チャットボット
自動応答チャットボットは、生成AIにより業務効率化を実現できる場面の代表例です。顧客が入力した質問文に対して一般的な回答を自動で生成することで、顧客には24時間すぐに疑問を解決できる利便性を、従業員には深夜労働の少ない働きやすい職場を提供できます。
8.2 コンテンツ生成の補助
各種コンテンツの作成は、生成AIが得意とする作業の一つです。しかし実際のところ、AIの生成物はまだまだクオリティに問題があるケースが少なくありません。
そこでおすすめなのが、コンテンツ生成の補助、たたき台としての活用です。「こういった方向性のイラストがほしい」「このようなテイストの文章が必要」など作成者と視点を共有する際のイメージ例として重宝します。
8.3 将来予測によるビジネス戦略立案のサポート
生成AIでは、与えられた過去データをもとにした将来の高精度な予測も可能です。代表的な活用場面として「購買予測」が挙げられます。ユーザーの属性や過去の購買履歴などの情報から、次にどの商品をどのタイミングで購入する可能性が高いかを推測できます。予測に応じて在庫管理やマーケティングを最適化することで、限られたリソースを有効活用できます。
AIによる購買予測については下記記事をご覧ください。
>>AIによる購買予測とは？導入メリットや課題について徹底解説
8.4 議事録やマニュアルの資料作成
議事録やマニュアルといった文章資料の作成場面でも生成AIは活躍します。例えば、ある会議の音声を前述のWhisperで文字起こし。その出力をChatGPTで「議事録に加工してください。形式は添付の～」などと過去の議事録と共に与えれば、あっという間に書類が完成します。
同じようにマニュアルも、「過去のマニュアルは以下の通りです。今回マニュアル化したい作業は～」などと、人間と相談する感覚で作成できます。
8.5 プログラミングやコードの作成
生成AIは、プログラミングのような高度な業務でも活用できます。「今から○○ができるプログラムを一緒に作りましょう。言語は～」とゼロからプログラムを作らせたり、手元のコードの問題点や冗長な部分を指摘させたり、エラーコードから対策を考えさせることも可能です。
9. Brazeの生成AIでマーケティングを強化しよう
Brazeでは、利用者のマーケティング活動を力強く支援するために、2022年5月からいち早く生成AIの活用を進めています。2024年4月現在では、以下を含めたAI機能を提供中です。
ChatGPTを用いた文章作成機能「AI コピーライティング アシスタント」
DALL-E 2による「AI画像ジェネレーター」
ユーザーの購買可能性や予測の精度を100段階で確認できる「購買予測AI」
AIがセグメント化したユーザーに対してAIが作成した画像＆文章でパーソナライズされた通知を送るなど、マーケティング作業の大部分を効率化できます。ぜひ、ビジネスでのAI活用の第一歩としてBrazeの利用をご検討ください。
>>Brazeは ChatGPT をはじめとした AI活用を進めています
10. まとめ
生成AIは、従来のAIよりもクリエイティブなコンテンツを生成できるAIです。独創的な文章や画像を素早く生み出してくれますが、一方では人の心や感情に寄り添うことを苦手とするなどの欠点もあります。
ビジネスでの活用を成功させるためには、何もかもを生成AIに任せるのではなく、長所と短所を理解したうえで取り扱うことが求められます。
