近年、「生成AI（ジェネレーティブAI）」という言葉を耳にする機会が増えています。実際に業務で活用している方も多く、社内外で注目度が高まっている分野の一つです。
一方で、「そもそも生成AIにはどんな種類があるのか」「どの生成AIで何ができるのか」といった基本的な部分については、まだよく分からないという方もいらっしゃるのではないでしょうか。
本記事では、生成AIに初めて触れる方に向けて、代表的なカテゴリとそれぞれの活用例について分かりやすくまとめました。
「生成AIを業務に取り入れてみたい」「自分の業務でどのように使えるか知りたい」とお考えの方の参考になれば幸いです。
※本記事は生成AIの超初心者向けの内容となっております。あらかじめご了承ください。
そもそも生成AIとは？
生成AI（Generative AI）とは、深層学習などのAI技術を活用して、人間が作るようなコンテンツを自動的に生成する技術です。対象となるコンテンツには、文章・画像・音声・動画・プログラムコードなど、さまざまな形式が含まれます。
特に近年は、業務効率化やクリエイティブ業務支援の観点から注目を集めており、多くの企業が導入・活用を始めています。
本記事では、主に以下の4カテゴリに注目して、それぞれの特徴と活用例をご紹介します：
- コード生成
- テキスト生成
- 画像生成
- 動画生成
AIの活用方法・事例
テキスト生成AI
テキスト生成AIは、自然言語処理（NLP）技術を活用し、人間のような文章を生成するAIです。近年は対話の文脈を理解し、自然な会話や業務文書を出力できるモデルも登場しています。
主な活用例：
- 広告コピーやSNS投稿文の作成
- カスタマーサポートでの自動応答（チャットボット）
- 議事録や長文の要約
- 多言語翻訳や文章の校正
- 企画書のたたき台の作成、アイデア出し
代表的なツール：
- ChatGPT（OpenAI）
- Claude（Anthropic）
- Gemini（Google）
これらのツールは、質問や指示に対して高品質な文章や要約を短時間で生成できるため、マーケティング・営業・広報・企画など、多くの部署で活用されています。
代表的なテキスト生成AIツールには、OpenAIのChatGPTシリーズ（GPT-4など）やAnthropic社のClaude、GoogleのGeminiなどが挙げられます。
これらの大規模言語モデルを用いるサービスでは、ユーザーが入力した質問や指示に対して、高度な文章の生成や要約、創造的な文章の提案を数秒で返すことが可能です。
例えば、ChatGPTに「新商品のキャッチコピーを考えて」と入力すれば、瞬時に複数の案を提示してくれるため、マーケティング担当者のアイデア創出支援に役立ちます。
また、チャット形式で対話しながら文章を練り上げることもでき、社内問い合わせ対応や教育現場での質問応答など、幅広い用途で導入が進んでいます。
画像生成AI
画像生成AIは、テキストによる指示から、高精度な画像を自動生成する技術です。専門的なデザインスキルがなくても、直感的な操作で高品質なビジュアルを作成できるため、業務におけるクリエイティブ作業の効率化に貢献します。
主な活用例：
- SNS投稿・広告バナーの作成
- アニメ・漫画のキャラクターデザイン
- EC商品のバリエーション画像の生成
- 映画・ゲームのコンセプトアート作成
代表的なツール：
- Midjourney
- DALL·E 3（OpenAI）
- Stable Diffusion
- Adobe Firefly（商用利用に配慮）
例えばAdobe Fireflyでは、「日本の海岸を飛んでいる燕」と入力するだけで、商用利用にも対応した高品質なイメージ画像が数秒で生成されます。
動画生成AI
動画生成AIは、テキストや画像、音声をもとに短い動画を自動生成する技術です。SNS向けの動画広告や商品紹介ムービーなどの作成時間を大幅に削減できることから、注目を集めています。
主な活用例：
- SNS用のプロモーション動画の作成
- オンライン教材やチュートリアル動画の生成
- アニメーションや製品紹介ムービーのプロトタイプ制作
代表的なツール：
- Sora（OpenAI）
- Runway ML（Gen-2）
- Pika
例：
「A cute cat running toward the camera in a peaceful Japanese park.」
というプロンプトをSoraに入力すると、桜並木の中を猫が駆け寄ってくる自然な動画が数秒で生成されます。
現在は数秒〜1分程度の短い動画が主流ですが、今後はさらに高精度・長尺な生成が期待されています。
コード生成AI
コード生成AIは、自然言語での指示や既存コードに基づいて、ソースコードを自動生成・補完するAIです。定型的なコードの自動化やバグ修正、リファクタリングの提案など、開発業務の効率化に大きく寄与します。
主な活用例：
- HTML/CSS/JavaScriptなどのフロントエンド実装補助
- バックエンド処理のテンプレート生成
- 単体テストコードやSQLの自動生成
- コードレビューやリファクタの提案
代表的なツール：
- GitHub Copilot（Microsoft）
- Cursor
- Tabnine
- CodeWhisperer（AWS）
たとえばGitHub Copilotでは、コメントに「3カラムのレスポンシブレイアウトを作成」と記述するだけで、対応するHTML/CSSを提案してくれます。
生成AIを使用する際の注意点
生成AIは、あらゆる業務に「創造的アウトプットの自動化」という形で新たな価値を提供しています。
活用次第では、文書作成、アイデア出し、デザイン、動画制作、開発支援まで幅広い業務で効果を発揮します。
ただし、以下の点には注意が必要です：
- 誤情報（ハルシネーション）の可能性があるため、生成された情報の確認は必須
- 画像やコードなどは著作権やセキュリティ面にも配慮する必要がある
- あくまで「ベース」として活用し、人間の確認・判断を組み合わせることが重要
まとめ
今回は、初心者向けに生成AIの代表的なカテゴリと活用例をご紹介しました。
すでに業務で活用している方も、改めて活用方法を見直すことで、さらに効果的な使い方が見つかるかもしれません。
まだ活用していない方は、無料で使えるChatGPTやGeminiなどから試してみるのもおすすめです。
今後も進化し続ける生成AI。うまく活用しながら、より生産性の高い働き方を目指していきたいと思います。
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