Generative AIで可能なこと4選！
概要や企業への4つの活用例・4つの課題を解説

現代では、AI技術が発達し、ビジネスでも広く活用されています。AI技術は、効果的に活用すれば、業務効率の飛躍的な向上が期待でき、企業の成長に大きく貢献する技術です。企業として成長するためにも、日々進化しているAI技術の最新情報を収集し、自社の事業に活かせるかどうかを考える姿勢が大切です。

AI技術の中でも「Generative AI」は、クリエイティブな仕事やオフィス系の仕事に大きな影響を与えている技術です。Generative AIにより、人が行っていた作業の多くをAIが担って、業務をサポートしてくれます。業務効率の向上だけでなく、製品やサービス品質の向上にも効果を発揮します。

本記事では、Generative AIの概要とDiscriminative AIとの違い、Generative AIで可能なこと、企業での活用例、Generative AIの課題を解説します。さまざまな業界で活用されているGenerative AIに関する知識を学べる内容になっているので、ぜひ最後までご覧ください。

Generative AIとは？意味やDiscriminative AIとの違いも解説

Generative AIの概要とDiscriminative AIとの違いを解説します。他のAI技術との違いも含めて、Generative AIの基礎知識を正確に身につけましょう。

Generative AIとはさまざまなコンテンツを生成できる学習機能をもつAI

Generative AIは、生成AIとも呼ばれている人工知能（AI）の一種です。「Generative」には「発生力のある」という意味があります。Generative AIは、膨大な学習データをもとにAI自ら答えを探し学習するディープラーニングによって構築されています。クリエイティブなものを生成できるAI技術であり、画像や文章、動画、音声などのさまざまなものを生成可能です。Generative AIは、人の仕事をサポートするツールとしての活躍が期待されています。

Discriminative AI（識別系AI）との違い

Generative AIは、Discriminative AIと呼ばれるAI技術とよく混同される技術です。2つのAI技術は、使用する目的が異なります。Generative AIとDiscriminative AIの仕組みは、以下の通りです。

• Discriminative AI（識別系AI）：学習済みのデータから適切な回答を見つけて提示する
• Generative AI（生成AI）：学習したデータをもとに0から新しいものを生み出す

Discriminative AIは、製造現場における製品の品質管理に活用されており、AIが膨大なデータを学習して答えを学び、与えられたデータが答えと比較して基準をクリアしているかどうかを判定します。対してGenerative AIは、膨大なデータをもとに与えられた指示に応じて画像や文章などをゼロから生成します。

Discriminative AIは、業務の効率化や自動化に役立つAI技術ですが、2022年に「Midjourney」という画像生成AIがリリースされてからは、Generative AIに対する関心が大きく高まりました。

Generative AIで可能なこと4選

Generative AIで可能なことは、以下の4つです。

• 画像を生成する
• 文章を生成する
• 動画を生成する
• 音声を生成する

Generative AIは、広告やゲーム、医療、プログラミングなどのさまざまな分野で活用されています。Generative AIを理解するために、技術によって可能なことを具体的に理解しましょう。

画像を生成する

Generative AIは、入力した文章のイメージに合ったオリジナルの画像を生成可能です。Generative AIを活用した画像生成技術は、主に以下のような分野で活用されています。

• 広告制作
• ゲームデザイン
• 医療イメージング

広告業界では、ユーザーの行動や興味に基づいた効果的なビジュアルコンテンツの生成に、Generative AIが役立っています。画像生成技術を利用できるGenerative AIの中で代表的なサービスは、以下の3つです。

文章を生成する

Generative AIは、膨大なデータを学習して、新しい文章を生成できます。「プロンプト」と呼ばれるフォームに文章を入力して送信すれば、自動的に文章が生成されます。Generative AIの文章生成技術は、以下のような作業の自動化に効果的です。

• 長文を要約する
• キャッチコピーのアイデアを考える
• プログラミングのコードを書く

プログラミングの際は、エラー表示されたコードをGenerative AIのプロンプトに入力すれば、エラー箇所の確認もできます。文章生成技術を利用できるGenerative AIの中で代表的なサービスは、以下の3つです。

動画を生成する

Generative AIは、文章で指示したイメージをもとに、オリジナルの動画コンテンツを生成可能です。専門的な動画編集スキルがなくても、効率的に高品質な動画を作成できます。Generative AIの動画生成技術は、以下のような目的ですでに利用されています。

• 企業のプロモーション動画の作成
• 教育用の動画作成

動画生成技術を利用できるGenerative AIの中で代表的なサービスは、以下の3つです。

音声を生成する

Generative AIは、与えられた音声データをもとに学習して、新しい音声を生成可能です。高品質な音声を短時間で生成でき、人の自然な声も表現できます。Generative AIの音声生成技術は、以下のような目的で活用されています。

• 視覚障害のある方への読み上げサービス
• オーディオブックの制作
• 音声アシスタントの制作

音声生成技術を利用できるGenerative AIの中で代表的なサービスは、以下の3つです。

Generative AIの企業への活用例4選

Generative AIの企業での活用例を4つ紹介します。

• ルーチン業務の効率化
• コンテンツ作成の低コスト化
• 顧客対応業務の負担軽減
• 作品作りのアイデア補助

企業での活用例を確認して、自社でGenerative AIを利用する際の参考にしましょう。

ルーチン業務の効率化

Generative AIは、会議の議事録作成をはじめとしたルーチン業務に活用されています。例えば、会議の議事録を作成する際は、会議中に議事録をまとめたり、会議の音声を録音して後で議事録を作成したりと、多くの手間と時間が必要です。

Generative AIを活用すれば、入力した音声を自動で文章化できるため、手動で議事録を作成する手間と時間が大幅に削減できます。この技術はコールセンターでも活用されており、事前に録音した応対の際の音声データをGenerative AIで文章化して、システムへの登録を効率化しています。

Generative AIの音声データを文章化する技術は、会議や打ち合わせの多い企業や音声を文章化する必要がある現場で役立っており、需要の多さから、Web会議システムに機能として付いているものもあります。

コンテンツ作成の低コスト化

Generative AIは、企業のコンテンツ作成業務のサポートにも活用されている技術です。人が行っていたコンテンツ作成業務を、Generative AIが代わりに行えば、業務にかかっていたコストを大幅に削減できます。例えば、以下のような活用方法で、コンテンツ作成業務における外注費や人件費といったコストの削減が可能です。

• 自社商品のアピール動画や就活用の会社案内動画をGenerative AIで作成する
• 動画内で使用する楽曲をGenerative AIで作成する

将来的には、すべてのコンテンツ作成をAIが担うという声も出てきており、今後Generative AIがより進化し、さまざまな業界の仕事に影響を与える可能性があると言われています。

顧客対応業務の負担軽減

Generattve AIは、顧客対応業務の負担軽減にも役立っている技術です。Generattve AIで顧客の購買履歴を分析すれば、顧客ごとに適切な製品やサービスを提案可能です。顧客に合わせて適切な製品やサービスを提案できれば、従業員が行う案内を最小限にして、より高い売上も期待できます。

また、サービスのカスタマーサポートでは、AI技術を活用したチャットボットが導入されているケースもあります。従業員が顧客に案内する手間と時間が削減でき、業務の大幅な負担軽減が可能です。チャットボットであれば、24時間365日にわたって顧客からの問い合わせに対応できるため、業務効率化と顧客満足度の向上を同時に実現できます。

作品作りのアイデア補助

Generattve AIを活用すれば、サービスや商品のキャッチコピーを考える際に、アイデアとなる候補を提示してくれます。フォームに「キャッチコピーのアイデアをください」と入力すれば、短時間でいくつかの候補が表示されるため、アイデアの参考として活用可能です。

小説やコラムなどを執筆する際に、頭の中にある情報をGenerattve AIに与えると、作品のアイデアになるような提案を受けられます。

Generative AIの課題4選

Generative AIは、業務効率化やアイデアの創出など、さまざまな目的で役立つ優れた技術ですが、使用する上で課題もあります。Generative AIの課題は、以下の4つです。

• 真偽性の確認
• 著作権法の遵守
• セキュリティや情報漏洩の確認
• 技術の悪用

課題を詳しく把握して、使用する際の注意点として役立てましょう。

真偽性の確認

Generative AIで生成された情報は、すべて正しい情報であるとは言い切れません。中には誤った情報が含まれている場合もあるため、公表する前に精査する必要があります。

例えば、Generative AIで生成された有名人の顔や声を模倣した嘘の情報を誤ってSNSで拡散すれば、自社の信用を大きく損ない、トラブルに発展する可能性があります。AI技術で生成された嘘の情報により、被害にあった企業も多くあるため、情報の真偽は慎重に判断しましょう。

インターネットが普及してから噓の情報によって起きる問題は多く発生していますが、AIの活用によって、今後さらに問題が増える可能性もあります。

著作権法の遵守

Generative AIをはじめとしたAIは、さまざまなデータをもとに新しいコンテンツを生成します。そのため、AIが学習したデータによっては、生成されたデータが著作権法違反にあたる可能性もあり、利用する際には注意が必要です。

特に、Generative AIで生成された画像や音声は、著作権法に違反しているケースが多くあります。AIが有名なアーティストの作品を学習し、コンテンツを生成していれば、公表した時点で著作権法の違反になります。利用しているAI技術を活用したサービスが、他のアーティストの作品を無断で使用していないかどうかが、重要なポイントです。

Generative AIが生成するコンテンツの著作権については、法律やルールの整備が十分ではありません。今後AI技術に対応した法律やルールの整備が進んでいくと予想されますが、自社で活用する際には、慎重な判断が求められます。

セキュリティや情報漏洩の確認

Generative AIに入力・送信したデータは、データベースに記録され、生成されたコンテンツとして外部へ漏洩する恐れがあります。例えば、ChatGPTに従業員の個人情報を入力すれば、他のユーザーの回答に反映され、個人情報が表示される可能性もゼロとは言い切れません。Generative AIを利用する際は、個人情報や会議資料といった機密情報の入力は控えましょう。

技術の悪用

Generative AIは、悪意のある目的に利用される恐れがあります。例えば、文章生成技術を利用して、サイバー攻撃のプログラミングにおけるコードや、フィッシング詐欺のメール文を生成することも、技術的には十分可能です。AIは、生成したコンテンツを悪意のある目的に使用されるかどうかを判断できないため、利用者側の思惑次第で、技術が悪用される危険性があります。

Generative AIを活用したい方はGoogle Cloudがおすすめ

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AIに関する知識がなくても、画像・テキスト分析などに活用できます。Google Cloudのサービスについてより詳しく知りたい方は、ぜひ電算システムの「Google Cloudと機械学習」をご一読ください。

Generative AIを活用して業務効率化を進めよう

Generative AIは、機械学習によりゼロから新しいコンテンツを生成するAI技術です。生成AIとも呼ばれており、画像や文章、動画、音声などのコンテンツを短時間で生成できます。さまざまなコンテンツを短時間で生成できる特徴を活かして、業務のサポートやアイデアの創出に役立っています。

Generative AIが生成したコンテンツは、学習データとしてAIに与えた情報がもとになっており、利用者は著作権法の違反に十分注意しなければなりません。生成されたコンテンツの真偽や著作権法の違反にならないかを慎重に確認し、安全に業務に活用しましょう。

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