生成AIと従来のAIの違いとは?基本概念や種類、仕組み、活用方法を解説
株式会社C And 代表取締役
生成AIは、ビジネスの未来を変える鍵として急速に注目されています。
本記事では、生成AIの基本概念やその実用例、メリットについてわかりやすく解説します。あなたのビジネス成長を加速させるためのヒントを見つけましょう。
生成AIについて詳しく学んでみる
目次
生成AI(Generative AI)とは?わかりやすく解説
生成AIとは
生成AI（Generative AI）とは、テキスト、画像、音声、動画などのデジタルコンテンツを自動で生成する技術のことです。
生成AIが注目される理由に、その柔軟性と想像力が挙げられます。生成AIはデータをもとに柔軟に新しいアイデアや表現を生み出すことができます。クリエイティブなタスクの支援や業務効率化・自動化など様々な応用が期待され、幅広い業界でビジネス活用が進んでいます。
生成AIと従来のAIの違い
生成AIと従来のAIの大きな違いは、新しいコンテンツを作成できるかにあります。
以下、詳細な比較になります。
| 従来のAI | 生成AI | |
|---|---|---|
| できること | 情報の分類や予測 | 新しいコンテンツの作成 |
| 具体的な活用シーン | 1.スマートフォンでの顔認証 2.車の自動運転 | 1.チャットボットで臨機応変な返 2.プロンプトから自動で動画作成 |
| 入力と出力 | 決まった形式の情報を入力それに紐づいた結果を出力 | 自由な形式の情報を入力新しいコンテンツを生成して出力 |
| 柔軟性 | 決められた仕事のみ | 臨機応変に新しい状況に対応 |
従来のAIは、学習済みのデータを分析・分類する能力に優れていました。例えば、写真から顔を認識したり、数値データから売上を予測したりするのが得意です。
一方で生成AIは、学習したデータから新しいデータを生み出すことができ、まるで人間が考えたような文章を書いたり、想像力豊かな画像を作り出したりします。
生成AIでできる4つのこと
生成AIには大きく4つの種類があり、用途によって使い分けられます。ここでは、各種類とそれぞれのサービス例を紹介します。
①テキスト生成
テキスト生成AIは、文章を書いたり、要約したりすることが得意です。
ニュース記事の作成や、商品説明文の生成などで活用されています。
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②画像生成
画像生成AIは、指定されたテーマやスタイルに基づいて新しい画像を作り出します。
クリエイティブなデザインや広告素材の作成に利用されています。
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③動画生成
動画生成AIは、短い動画を自動生成する技術です。
マーケティングビデオや説明動画の作成に活用されています。
↑Runwayで制作・編集された動画
④音声生成
音声生成AIは、文章を音声に変換したり、人間の声を模倣したりすることができます。
カスタマーサポートや音声アシスタントに使われています。
生成AIの2つの導入パターン
企業で生成AIを活用する場合、大きく2つのパターンに分けられます。
既存の生成AIツールを活用
こちらは、Geminiなどの既存の生成AIツールのサイト・ソフトウェアを使用するというものです。
よく使われているものとして、以下のようなものがあります。
- テキスト生成の生成AIツールでメール文を自動作成（Gemini）
- 会議の議事録を自動で生成するツールの活用（tl;dv）
- 自動リサーチAIツールで情報収集を効率化（Genspark）
- 広告用のオリジナル写真・イラストを画像生成ツールで作成（Midjourney）
自社システムを開発するのと比べて時間やコストがかからず、すぐに始めやすい点がメリットです。
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生成AI搭載の自社システムを開発
こちらは、自社のニーズに合わせて生成AIサービスの機能を利用した「自社独自のシステム」を開発するというものです。
- 顧客へのお問い合わせ対応など定型業務の自動化
- SaaSやCRMなどのユーザビリティの向上
- SEO記事や画像、コードの生成スピードUP
などの目的でシステムを開発するケースがあり、次の章で実際の活用事例をご紹介します。
生成AI搭載の自社システム開発は時間とコストがかかる一方で、自社特有の課題に対してより最適化されたソリューションとしてシステムを活用できます。
生成AIの業務活用例4選
ここでは、国内企業の生成AI活用事例をいくつかご紹介します。
AIアシスタントサービスの活用【パナソニック】
パナソニックでは、ChatGPTベースのAIアシスタントサービス「ConnectAI」を国内全社員約12,400人に展開しています。このシステムは、検索エンジンのような簡単な活用から戦略策定の基礎データ作成といった複雑な業務への活用まで幅広く使われています。
また、このシステムには自社の製品の過去の品質問題や品質管理規定も組み込まれています。そのため、設計段階での製品の問題点や製造方法・作業手順に関する問題点の特定などを容易にし、大幅な作業時間の削減と品質向上につながっています。
この生成AIを活用したことで、全社で年間合計18万時間以上の業務時間の削減に成功しています。
参照：パナソニック「生成AI導入1年の実績と今後の活用構想」
バーチャル生活者【博報堂】
博報堂は「バーチャル生活者」というコンセプトを導入しています。これは、生成AIに人格を持たせてマーケティングや組織づくりに活用する試みです。
7000人分の生活者データベース「HABIT」を基に、異なる属性や価値観を持つバーチャル生活者を生成し、その意見や感情を引き出すことで、より多様な視点からのインサイトを得ることができます。
このアプローチは、広告コピーや商品コンセプトのアイデア出しにおいても有効であり、人間のクリエイティビティを刺激する役割を果たしています。
サイバーエージェント
サイバーエージェントは、広告運用業務の効率化と効果向上を図るために、広告事業に従事する社員一人ひとりに独自開発の生成AIアプリケーション「シーエーアシスタント」を導入しています。
このツールは、広告パフォーマンスの自動分析や改善提案を行う「広告分析の自動化」、データの視覚化をサポートする「グラフ作成」、さらに広告配信の「初期構築管理」や「テクニカルサポート」も提供し、これらのプロセス全体を効率化します。
これにより、広告オペレーションにかかる時間を2.4万時間削減し、従業員はよりクリエイティブな業務や戦略的な意思決定に集中できるようになり、業務効率が大幅に向上しています。
参照：サイバーエージェント「広告事業に従事する社員一人ひとりに専属AIアシスタントを提供」
生成AIでサポートデスクの効率化【株式会社富士通】
富士通は、selesforceの生成AIをコンタクトセンターにて導入しました。このシステムでは、質問に対する推奨返信の作成や回答文の添削等を生成AIが行ってくれます。
これにより、サポートデスクの品質向上やアドバイザーの育成の効率化を実現しました。
結果として生産性は大幅に向上し、8割以上の作業時間を削減することにつながっています。
参照：Fujitsu HP
生成AIをビジネス活用した日本企業のインパクト（効果）
実際に、生成AIを活用した日本企業ではどれほどの効果が出ているのでしょうか。
帝国データバンクが2024年6月〜7月に4,705社を対象に調査した結果では、生成AIを活用している812社のうち、36.1%が「大いに効果あり」、50.6%が「やや効果あり」と回答し、9割近くの企業が効果を感じているのが分かります。
また、株式会社Macbee Planetが生成AI導入により、業務効率化を実現した企業のマーケティング担当者111名を対象に、生成AIによる業務効率への効果に関する実態調査をした結果は以下のようになっています。
生成AI活用により、様々な業務について半数以上が「30%以上業務負担が軽減した」と回答しています。
生成AIを導入するメリット
生成AIを導入するメリット
- 業務の効率化と自動化
- コスト削減
- イノベーションの促進（新しい価値創造の拡大）
- 人為的なミスの削減
業務の効率化と自動化
生成AIは、あらゆる作業の自動化により、時間とリソースの効率を大幅に向上させます。
以下に、生成AIを導入して効率化する具体的なケースと効果をいくつかまとめています。
| 具体的な導入ケース | 効果 |
| 商品説明・広告文・メール文の自動生成 | 時間短縮・人員削減 |
| AIチャットボットによる顧客対応 | 人員削減・対応の質向上 |
| 議事録・要約の自動化 | 会議・レポートの質向上 |
| 社内FAQへの回答の自動化 | 人員削減 |
コスト削減
生成AIを活用することで、人件費や外注コストの削減が実現します。
導入ケースと効果の例
→外注にかかるコストを削減・納期のコントロールが可能に
イノベーションの促進（新しい価値創造の拡大）
生成AIは、クリエイティブなアイデアを提案し、従来の枠にとらわれない発想を促進します。発想の幅を広げることで、企業のイノベーションを促進してくれるでしょう。
導入ケースと効果の例
→AIが生成する新しいコンセプトやデザインを基にした革新的な商品や広告の展開
人為的なミスの削減
生成AIは、ルールやデータに基づいて正確に作業を行うため、人的ミスが減少します。
導入ケースと効果の例
→確認ミスや入力ミスなどのヒューマンエラーを回避
生成AIを企業で導入する際のデメリット・注意点
生成AIを企業で導入する際の注意点
- 品質管理
- データの偏り
- セキュリティリスク
- AIリテラシーの向上と文化の浸透
品質管理
生成AIは、必ずしも高品質なアウトプットを安定して出力するわけではなく、意図しない結果が含まれることがあります。そのため、AIが生成したコンテンツは、必ず人間がチェックし修正する必要があります。
AIが存在しない情報をあたかも真実であるかのように生成してしまう現象を「ハルシネーション（もっともらしい誤り）」と言います。
対策として、AIが生成した内容を確認・編集するプロセスを標準化し、品質基準を守る体制を整備することが重要です。
データの偏り
生成AIの結果は、学習データの偏りに影響される可能性があります。特定の文化やデータセットに偏った結果が出るリスクがあるため、AIに与えるデータを多様化させることが対策となります。
また、生成結果を適宜見直し、多角的な視点から評価する仕組みを導入することで、より公正で多様性に富んだアウトプットが得られます。
セキュリティリスク
生成AIを使用する際には、入力するデータの扱いに注意が必要です。特に、機密情報が外部のAIツールに流出するリスクを最小限に抑えるため、使用するAIツールのセキュリティポリシーを確認し、社内のデータ管理体制を強化する必要があります。
企業内でのデータ利用におけるガイドラインを策定し、リスク管理を徹底することが対策になります。
個人で生成AIツールを活用する際にも、機密性の高い情報や個人情報（氏名、住所、パスワード、機密文書など）をAIに入力しないようにしましょう。多くの生成AIツールは入力内容を収集・分析してモデル改善に利用する可能性があり、意図せず情報が第三者に渡るリスクがあります。
AIリテラシーの向上と文化の浸透
生成AIを効果的に活用するには、従業員のAIリテラシーを向上させると同時に、AIを積極的に活用する文化を社内に浸透させることが重要です。
AIを使うための基本的なスキルの教育だけでなく、AI活用を推奨し、成功事例を共有することで社員のマインドセットを変え、生成AIの効果を最大限に引き出すことができるでしょう。
生成AIのビジネス活用における4つの手順を解説
このセクションでは、生成AIのビジネス活用における4つの手順について解説していきます。これから生成AIの社内導入を検討している経営者/管理職/推進担当の皆様問わず、プロジェクトを進めていくイメージをつけたい方向けのセクションです。
1. 生成AIを活用することで解決したい課題と活用目的の策定
まずやるべきは業務の棚卸し・その中で生成AIを活用することで何をどのような状態にしたいか決めることです。ここができていないと生成 AIを使うことが目的になってしまい、本質的な解決にならないことがよくあります。
せっかく予算も期間もかけて開発したのに、全く使えないという状況が起きないようにしましょう。
2.課題解決のためのソリューション考案と選定
課題解決のため生成AIで解決するべき課題と活用目的が定まったら、それらを解決するソリューションを考案しましょう。
アプローチの仕方は大きく3通りです。それぞれにメリットとデメリットがあるので、慎重に実行していきましょう。
それぞれリスクはありますが、生成AIの活用がもたらす恩恵は大きいためしっかり手順を組みながら実行することで効果的な活用が見込めます。
| 活用パターン | 社内の生成AIツール活用化 | 生成AI活用システム開発(社内用) | 生成AI活用システム開発(社外用) |
| ソリューション例 | ChatGPTのプロンプト研修を行い特定業務の効率化 | 社内ドキュメントを学習させた社内ナレッジ共有AIチャットボット開発 | 顧客対応AIチャットボットの開発 |
| メリット | 特に開発がないので、比較的導入がスムーズ | 教育コスト・コミュニケーションコスト削減 | 顧客対応への時間が削減 24時間対応可能 |
| デメリット | 誤った使用で情報流出の可能性 | 開発工数 | 開発工数とハルシネーション(誤った情報が出力)発生時のリスクあり |
| 導入ハードル | 低 | 中 | 高 |
3.テスト開発・試験運用/検証(PoC)
ソリューションの選定を終えたら、実際に実施していきます。
ここでは、まずPoC(概念検証)をするためのロードマップを設計します。具体的には、KPIの設定だったり、どんな効果を期待・測定するかを設定していきます。それを終えたら、要件定義をしていきテスト運用・開発を行います。
ここでのポイントはきちんと検証可能にすることです。そうでないと、この活用はよかったのかどうかが分からず、改善や本開発に進めないからです。
4.本開発・運用/検証
PoCが十分に行えて、検証結果が明らかになり、これは自社にとってプラスの効果をもたらすと判断できたら、これまでのデータなどを元に、自社にとっての経営インパクトがきちんと出るように要件定義を行い実施・本開発を行います。
実施したらこれで終わりということではなく、運用しながら検証していき、改善を継続する必要があります。
生成AI導入にかかる時間やコスト
生成AI活用にかかる時間やコストは、状況や規模によってまちまちであり、一概には言えません。
- 作り手「自社でやるのか、コンサル会社をいれるのか」
- 要件「どの機能まで入れるのか」
- 現状のアセット「現状のコードアセットはどれくらいあるのか、エンジニアやPMのスキルセットはどの程度か」
などの要因で変動します。
以下に、3つのケースでの大まかにかかる時間とコストをまとめています。
①自社で生成AIツールの活用を導入する場合
費用：数万円〜数十万円
時間：1〜3ヶ月程度
②小規模な生成AI活用システムを開発する場合
費用：数百万円から数千万円
時間：3〜6ヶ月程度
③個人の生成AIツール(Geminiなど)を活用する場合
時間：ほとんどかからない（ツールへの登録、環境整備のみ）
生成AIを活用して成長を加速させましょう
今回は生成AIとはなにか、どのように活用できるのかという話をしてきました。
生成AIのビジネス活用は業界によっても特色が変わってくるため、様々な活用事例を頭に入れることでビジネス活用アイデアの幅が広がります。
生成AI活用事例を確認する
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木俣太地
また、前職の株式会社MIXIで培ったブランドプロモーションスキルを活かし、話題化戦略を意識した制作した生成AI活用のアニメCMは、Xにて680万インプレッションを記録。幅広い形で生成AIを活用して、企業の課題解決に貢献。
