生成 AI とは？全貌と企業でうまく活用する方法を分かりやすく解説

ChatGPT や Midjourney、Copilot など、生成 AI は簡単な文章生成から業務の効率化まで、あらゆる場面で話題となっています。

しかし、生成 AI が具体的にどう業務効率化に繋がるのかを理解している人は、多くはありません。

本記事では、AI と生成 AI の違いや生成 AI の種類、企業への導入方法など、ビジネスをより効率的に回せるようになる方法をご紹介します。

また AI 技術を用いた Asana を用いて、業務効率化を図ることも可能です。以下で説明しているのでぜひ参考にしてください。

生成 AI とは？定義の仕方

「生成 AI (Generative AI)」とは、大量のデータを取り入れ、パターンや特徴を機械学習し、その知識をもとに新しいコンテンツを生み出す人工知能のことです。

生成 AI では、アルゴリズムを用いて、データから複数の答えを導き出します。同じプロンプトを打っても異なる答えが返ってくるのは、生成 AI の仕組みで、人間らしさを出すためにあえて最適解ではなく、色んなパターンが返ってくるように仕組まれています。

具体的には、テキスト、画像、音声、動画、プログラムコードなど、幅広い形式でオリジナルの情報や作品を自動的に生成できます。その仕組みは単なる既存データの組み合わせではなく、学習データに含まれていない、全く新しいアイデアや表現を生み出せる点が特徴です。

特にテキスト分野では、大規模言語モデル (LLM: Large Language Model) が代表的な技術であり、自然な会話、文章作成、要約、翻訳などを可能にしています。こうしたディープラーニング (深層学習) による進歩は画期的であり、応用の可能性は日々広がり続けています。

従来の AI と生成 AI の決定的な違い

従来の AI がデータ分析や分類、予測といった「識別」に特化していたのに対し、生成 AI は「創造」という、これまで人間にしかできないと考えられていた領域に踏み込みます。

従来の AI は、与えられたデータの中からパターンを見つけ出し、分類や予測を行うことに強みを持っています。たとえば、スパムメールの判別、顔認証、レコメンデーションシステムなどがその代表例です。

一方で、生成 AI は学習した知識をもとに新しいデータを「生み出す」ことを目的としています。つまり、既存の情報を分析するだけでなく、独自の創造的なアウトプットを生成できる点が大きな違いです。識別系 AI と生成系 AI の違いを理解することは、それぞれを適切に使い分けるために欠かせません。

従来の AI: 識別に特化。予測や分析のため。

生成 AI: 創造に特化。識別に加え、新たな創出でアウトプットを最大限に引き出す

なぜ生成 AI が世界で注目されるのか

実は GAN (敵対的生成ネットワーク) という生成 AI の元となる機械学習の手法は 2014年に始まり、ディープラーニングを得た AI 自体は、2010年頃からありました。

実際に、さまざまなボードゲームで AI がプロに勝ったというニュースは記憶に新しいのではないでしょうか。

そんななか 2022年に、Open AI 社が ChatGPT を発表。一般の人が AI と気軽に対話できる新たな体験として一気に AI ブームとなりました。

しかし AI が成長し、人間と変わらない能力を発揮すると、AI で仕事を失う人も続出。また無断で個人の作品や作成物が AI の学習に使用されている恐れなどからも、話題となりました。

企業内の作業スピードが大幅に速くなる一方で、情報の取り扱い方や失業率に対する懸念点など、社会的および経済的な影響が凄まじいことから世界で注目を浴びています。

生成 AI の種類と具体的な活用例

生成 AI には、大きく分けて 4 種類あります。

• テキスト生成 AI

• 画像生成 AI

• 音声生成 AI

• 動画生成 AI

それらを応用したほかの AI も含め、具体的な活用方法を以下ではご紹介します。

テキスト生成 AI

テキスト生成 AI は、人間が入力したテキスト (プロンプト) に基づいて、論理的で自然な文章を生成する人工知能です。自然言語処理 (NLP) 技術の進化により、その能力は飛躍的に向上しました。

主な機能としては、以下のようなものが挙げられます。

• 文章作成: ブログ記事、メール、レポート、企画書、小説など、あらゆる種類のテキスト生成をします。

• 計算: 画像もしくは文字を読み込ませて、書かれているものを算出できます。

• 翻訳: 多言語間のテキストを正確に翻訳します。

• 会話: ビッグデータを元にカウンセラーや占い師、特定の人物などにもなりきって、質疑応答に答えます。

• アイデア出し: 特定のテーマに関するアイデアやブレインストーミングを支援します。

代表的なテキスト生成 AI サービスには、以下のものがあります。

画像生成

画像生成 AI は、テキストの指示 (プロンプト) や既存の画像データに基づいて、まったく新しい画像を生成する人工知能です。クリエイティブな分野でその可能性を広げています。

主な機能は以下の通りです。

• テキストからの画像生成: 「夕焼けの海を歩く犬」といった具体的な指示から、その情景に合致する画像を生成します。

• 画像スタイルの変換: 写真のような画像を油絵風に変換したり、特定の画家のスタイルを模倣したりします。

• ファイル形式の変換: PNGをJPGに変換する、JPGをPDFになど、ファイル形式を変換します。

• 画像の拡張と修正: 既存の画像の範囲を広げたり、不要な要素を削除したり、特定の部分を修正したりします。

• インペインティング/アウトペインティング：画像の一部を塗りつぶして再生成したり（インペインティング）、画像の境界線の外側に新たなコンテンツを追加したり（アウトペインティング）します。

代表的な画像生成 AI サービスには、以下のものがあります。

これらの画像生成 AI は、デザイン、広告、ゲーム開発、アート制作、教育など、ビジュアルコンテンツが必要なあらゆる分野で活用され、時間とコストの削減に貢献しています。

音声生成 AI

音声生成 AI は、テキストデータから人間のような自然な音声を合成したり、既存の音声を分析して新たな音声を生成したりする技術です。

主な機能は以下の通りです。

• テキスト読み上げ (TTS): 入力されたテキストを、多様な声質や感情を込めた音声に変換します。

• 音声クローン: 数秒の音声サンプルから、その人の声質や話し方を模倣した音声を生成します。

• 声質変換: ある人の音声を別の人の声質に変換します。

• 音声カット: 声の部分のみをカットして繋げることで聞きやすい音声を生成します。

代表的な音声生成 AI サービスには、以下のものがあります。

動画生成 AI

動画生成 AI は、テキストプロンプト、画像、または既存の動画データから、新しい動画コンテンツを生成する最先端の技術です。まだ発展途上ですが、その進化は目覚ましいものがあります。

主な機能は以下の通りです。

• テキストからの動画生成: 「宇宙空間を漂う猫」といった指示から、その情景を表現した短い動画クリップを生成します。

• 画像からの動画生成: 静止画に動きやエフェクトを加えて動画化します。

• 動画のスタイル変換: 実写動画をアニメーション風にしたり、特定の芸術スタイルに変換したりします。

• モーション生成: キャラクターに自然な動きをつけたり、特定の動作を生成したりします。

これらの技術は、マーケティング動画の制作、アニメーション、映画のプレビズ (プリビジュアライゼーション) 、教育コンテンツ、ソーシャルメディアコンテンツなど、多岐にわたる分野での応用が期待されています。

代表的な動画生成 AI サービスには、以下のものがあります。

その他 AI

テキスト、画像、音声、動画以外にも、生成 AI はさまざまな形式のデータを生成し、多様な分野で活用されています。

• プログラムコード生成: テキストや画像を元にコードを生成してくれます

• 3D モデル生成: テキストや画像から 3D モデルを生成できます

• 音楽生成: テキストやジャンルを指定し、楽曲を自動生成します

• 分子、化学構造生成: 分子を AI に入力し、学習させることで新しい分子構造や材料を生成もしくは予測します

• 議事録生成: 動画で話したことを要約し、議事録としてまとめてくれます

企業における生成 AI 活用のメリット

生成 AI との共存が求められていますが、具体的にどんな変化をもたらしてくれるのか気になると思います。

生成 AI には、企業を躍進させられるほどの力を持っています。

• 作業効率が上がる

• 技術へのハードル低下

• 人員不足の解消およびコスト削減

• 新たな価値を創造

• 顧客および社員満足度の向上

• 人為的ミスを防止できる

具体的に以下で説明していきましょう。

1. 作業効率が上がる

生成 AI を使うと、単純作業がすべて短時間で終わります。

例えば、とあるファイルの中の特定の情報を抜き取る作業を生成 AI に任せると、人手だと何時間もかかる作業が、数秒 ~ 数十秒の間に完成します。後は生成 AI の生成したファイルを最終確認すれば完了です。物によっては、生成 AI に最終確認も任せられます。

このように生成 AI に単純作業を行わせると、生産性向上につながり、ビジネス拡大につながる、そのほか業務を人員に割くことができます。

2. 技術へのハードル低下

生成 AI に技術やデータを取り込むことで、技術が浅くてもクオリティの高い制作物が完成できます。

例えば、コードを学んだばかりの人材でも、生成 AI にコードの土台を作らせ、そこから追加作業を行ってもらえば、その人の思い描いている高品質な制作物を短時間で創出できます。

また生成 AI に質問を聞きつづけ、疑問を解消することで、自身でスキルを高めていくことも可能です。これによりどんな社員も即戦力として活躍できるだけではなく、研修費用に対するコストも削減できます。

3. 人員不足の解消およびコスト削減

業務の効率化や技術のハードル低下により、必要としている部署やチームに人材を配置できます。

また浅い経験の人でも即戦力になるため、シニアを雇う必要がなくなる、もしくはシニアの人に同じ作業量で何倍もの成果を創出してもらえます。

そのため今までと同じ数の人員で、ビジネスを何倍にも拡大することが可能です。

4. 新たな価値を創造

生成 AI に新たな価値を創造してもらうことで、新たなアイデアへと繋がります。

例えば新たな事業を始めたい場合、自身のターゲット層や市場規模、懸念点などを伝えると、それらを踏まえたうえでリサーチをし、新たなアイデアをいくつか提示してくれます。

価値の創造はアイデアに留まらず、動画や画像、音楽など、幅広い形式で新たな見方を共有してくれます。これは競合との差別化や開発スピードの加速に繋がるため、新たな市場シェアの獲得に繋がります。

5. 顧客および社員満足度の向上

生成 AI は顧客に寄り添った回答ができるため、カスタマーサポートやチャットボットにも使用できます。

今まではクレームやよく聞かれる質問などがサポートセンターの精神的ストレスに繋がっていました。ただし、それらを生成 AI に回すことで顧客も満足するだけではなく、働いている側のストレスを軽減することにも繋がっています。

それが企業の評価にも繋がり、間接的に売り上げや優秀な人材の獲得にも繋がるでしょう。

6. 人為的ミスを防止できる

人間がミスを確認するとき、そのときの心身や精神的ストレスが影響しますが、その点で生成 AI は長時間でも一貫したクオリティで確認できます。またデータセットも豊富であり、生成 AI が持つ専門知識をもとに、自分の見えていなかった角度から問題を指摘してもらうことも可能です。

具体的に確認する箇所をプロンプトで伝える必要はありますが、間にもう一人確認する人 (AI) が増えることにより、大きなトラブルを避けることができます。

企業における生成 AI 活用の課題

生成 AI の課題は、既存コンテンツの扱い方です。生成 AI は既存のコンテンツやデータを元に、コンテンツ生成をすることが問題となっています。

1. 機密情報の漏洩

生成 AI は便利な技術である一方、個人情報が流出する事故がいくつか発生しています。生成 AI で情報漏洩が起きる原因は以下のとおりです。

• 個人情報や機密情報を入力

生成 AI では入力された情報を学習データとして取り込みます。そのため、別のユーザーが生成 AI を利用したときに、ほかの人が入力した機密情報が意図せず映し出される可能性があるというものです。

問題を防止するには、学習データを使用しない設定に変えたり、API を用いて独自の AI を作成したり、機密情報の自動マスキングのような対策に加え、機密情報は必ず入力しないことを徹底しましょう。

• 第三者の不正アクセス

マルウェアのようなコンピュータウィルスで、セキュリティを突き、データを盗む危険性があります。

これに関しては、脆弱なセキュリティを持つ生成 AI を使わないことです。

• プログラムのバグ

まだ発展途上の技術であるため、設計上のミスで重要な情報が漏洩することはあります。

ある程度の期間、生成 AI を運用している企業のサービスを利用するのがオススメです。

2. 著作権侵害

生成 AI によって作成されたコンテンツは、著作権の帰属や学習データに含まれる既存コンテンツの著作権侵害などを引き起こす可能性があります。

効率化のために使用しただけにも関わらず、自分が意図しない場所で既存コンテンツの複製をしていれば、企業の倫理性が問われます。

そのため、作成したコンテンツを確認する人材、もしくは業界に明るい人材を配置することが必要です。

3. フェイクコンテンツ

AI が悪意を持って、もしくは誤って、誤情報や偽の画像を生成することがあります。

例えば、生成 AI を用いて企業情報を執筆し、そのまま公開した場合、風評被害を引き起こす可能性があります。また学習データに偏りがある場合、AI がバイアスを持った情報を公開することもあります。

これは顧客へ誤った情報を提供することに繋がり、信頼をなくすだけでなく、社内で誤った意思決定や法的な問題につながることもあるでしょう。

これらを防ぐためには、ファクトチェックを徹底することが大切です。

生成 AI を企業でうまく活用する方法と事例

生成 AI に課題はあるものの、過信せずに利用することで、業務効率化やコスト削減、新たな価値創出などに繋がります。以下では活用事例をいくつかご紹介します。

活用事例 1: 業務効率を上げる

生成 AI をベースとしたシステムを社内で取り組むことにより、以下のように業務効率を図れます。

パナソニック ホールディングス社では、生成 AI の導入から 1年で 186,000 時間もの業務時間を削減できました。

その方法としては GPT をベースとした AI アシスタントサービスを国内全社員に展開しました。それにより社員が検索エンジンの代わりとして使用したり、戦略策定の基礎データ作成などに使用し始めました。

セブン-イレブン・ジャパン社では、コンビニの発注業務にかかる時間を 40% 削減しています。

Google Cloud をベースとした AI 発注システムを 2023年より全店舗に導入することにより、在庫がなくなる前に、天候や曜日特性、過去の販売実績などのデータを元に適正な在庫数を算出してくれます。

活用事例 2: 技術へのハードルを下げる

旭化成は、製造現場における事故や災害を防ぐための技術伝承を加速できるようになりました。

今までは各個人の経験をもとにリスク回避していましたが、過去の実験データをもとに、経験の浅い従業員でもリスクと対応策を洗い出すことができるようになっています。

活用事例 3: 人員不足の解消およびコスト削減

大和証券グループは、AI 翻訳ツール、DeepL を用いることで、日英への翻訳費用を外部委託ではなく、社内で作成することができるようになりました。

また、日本語と同時に英語でもより速いスピード感で作成物を出せるようになっています。

活用事例 4: 新たな価値を創造する

コカ・コーラ社は、日本を含む 44 カ国にて「Create Real Magic (日訳: 本物の魔法を作ろう)」のプラットフォームを公開。数十のブランドアセットを活用して、生成 AI を用いて各自でアート作品を制作できるというものです。

また 4 名の AI アーティストとコラボレーションをしたり、選ばれた 30 名のクリエイターをグローバル本社にて 3 日間のワークショップへ招待したりもしました。

このキャンペーンにより、12 万点を超えるオリジナルアート作品が生まれました。

活用事例 5: 顧客および社員満足度の向上を目指す

東京電力ホールディングスでは、AI を活用した FAQ やチャットなどの導入により、お客さまの自己解決率が高まり、受付可能な件数が拡大。結果的に 1 年で約 60 万件のお問い合わせが可能になり、AI チャット満足度も 97 % と高い数値を示しました。

活用事例 6: 人為的ミスを防止する

キューピーは、惣菜に使用するカット野菜の検査に、AI を活用した自社開発の原料検査装置を導入しました。

この技術は、第 2 回日本オープンイノベーション大賞で、不良品ではなく「良品」を検証する、逆の発想を用いた装置として農林水産大賞を受賞。

規定外の形状や変色したポテトやにんじんを AI で取り除くことにより、現場での作業率向上に加え、作業者の負担軽減につながっています。またシンプルでコンパクトな設計の装置を同業他社へ提供することも考えています。

Asana も AI 機能を用いたツールを開発

タスクやプロジェクトを一元管理できるツールで知られている Asana も、AI を導入しています。

ほかにも以下のような方法で AI を導入しています。

• ノーコードビルダー 「 Asana AI スタジオ 」 を開発し、コーディングなしでワークフローを設計し、チームと共有できるようにする

• AI チャットボットで、現プロジェクトの進行状況などを確認

• AI チャットボットに指示すると、確認したいページまでナビゲートしてくれる

• 優先順位が高いタスクを上部に自動的に持っていく

AI 活用ガイド: ゼロから構築する変革戦略

AI 導入の課題を克服し、責任をもって倫理的に AI ツールを活用しましょう。イノベーションの文化を築く方法をこのガイドでご紹介します。

ガイドをダウンロードする

生成 AI の導入といっても準備することがたくさんあり、簡単なことではないでしょう。なにから始めたらいいか分からない人は、まず Asana のような AI を導入したツールを用いてみることをお勧めします。

生成 AI 導入に向けたステップと成功のポイント

生成 AI の導入は、大企業だけでなく、リソースが限られる中小企業にとっても大きなメリットをもたらします。コストを抑えつつ、効果的に生成 AI を活用するための方法を解説します。

1. 生成 AI で解決できる自社の課題を特定

生成 AI にはいろんな種類があります。まずは自社の課題を洗い出し、具体的に生成 AI がどのように貢献できるのかを検討します。

例えば、人材不足が課題であり、不足している原因が「自社が求める人材の不足」であれば、現在いる社員だけで回せる方法を考える必要があるでしょう。

その場合、ChatGPT や Gemini のような汎用性がある生成 AI を導入することで、解決できるはずです。

2. スモールスタートでの導入

大規模な投資を伴う全社的な導入をいきなり目指すのではなく、まずは小規模なプロジェクトや特定の部門で生成 AI を試験的に導入する「スモールスタート」が推奨されます。

この段階では、選定した特定の課題に対して生成 AI がどの程度の効果を発揮するかを検証します。具体的なステップとしては、以下の流れが考えられます。

1. 対象業務や部門の選定: 影響範囲が限定的で、かつ生成 AI による効果が見込みやすい業務を選びます。

2. 目標設定: 「資料作成時間を20%削減する」 「問い合わせ解決率を 10% 向上させる」 などを設定します。

3. ツール選定と導入: 目標達成に適した生成 AI ツールを選定し、少人数で導入を進めます。

4. 効果測定と評価: 設定した目標に対する達成度を定期的に測定し、効果を評価します。期待通りの効果が得られない場合は、原因を分析し、改善策を検討します。

5. 知見の共有と拡大: 成功事例や得られた知見を社内で共有し、次のステップや他部門への展開に活かします。

スモールスタートを通じて得られた成功体験とノウハウは、その後の全社展開における強力な推進力となります。また、予期せぬ課題やリスクを早期に発見し、対策を講じる機会にもなります。

3. 組織体制の整備

生成 AI は、組織全体の働き方や業務プロセスに変革をもたらします。この変革を成功させるためには、適切な組織体制の構築と、AI を使いこなせる人材の育成が不可欠です。

具体的な整備は以下のとおりです。

• 推進部門の設置: 生成 AI の導入戦略を策定し、プロジェクトを推進する専門部署や担当チームを設置します。DX 推進部門や情報システム部門が中心となることが多いです。

• 横断的な連携: 各部門のニーズを吸い上げ、導入後の運用をスムーズにするため、部門横断的な連携体制を構築します。

• ルール・ガイドラインの策定: 生成 AI の利用に関する社内ルールやガイドライン (情報セキュリティ、著作権、倫理的利用など) を明確にし、従業員に周知徹底します。

• 社内コミュニティの形成: 生成 AI の活用事例やノウハウを共有し、お互いに学び合える場を形成することも有効です。

4. 継続的な改善

生成 AI の技術は日進月歩で進化しており、新しいモデルや機能が次々と登場しています。そのため、常に最新の技術動向をキャッチアップし、継続的に改善していく姿勢が不可欠です。

次の方法で継続的に改善をしていけます。

• 情報収集の習慣化:

  • 業界ニュース、技術ブログ、専門家の発信などを定期的にチェックし、最新の生成 AI モデルや応用事例、法規制の動向などを把握します。

  • 競合他社がどのように生成 AI を活用しているか、成功事例や失敗事例を学ぶことも重要です。

• 効果のモニタリングと改善:

  • 導入した生成 AI ツールの利用状況や効果を継続的にモニタリングします。KPI (重要業績評価指標) を設定し、定期的に評価を行います。

  • 従業員からのフィードバックを積極的に収集し、利用上の課題や改善点を洗い出します。

• 柔軟な戦略の見直し:

  • 技術の進化やビジネス環境の変化に合わせて、生成 AI の活用戦略や導入計画を柔軟に見直しましょう。

  • 場合によっては、新たな生成 AI ツールへの切り替えや、より高度な AI モデルの導入も検討します。

生成 AI の未来と今後の展望

生成 AI は、私たちの社会構造や経済を大きく変えると予想されています。複雑な問題解決や産業の高度化など、事業のスピードを加速させるだけではなく、競争も激しくなる見込みです。

• 生成 AI と共存できる企業が生き残る: AI を活用しながら、いかに AI には代替されにくいスキルを詰めていけるのかがポイントになります。

• 反復的な作業から解放される: 大量のデータ処理やパターン認識などは AI に任せられるため、より高度な思考が必要な業務に集中できます。

• 組織体制の変化が起きる: AI が代替できる業務が増えたことにより、既存社員の役割が変わっていきます。また AI に明るい人材の獲得が激化する見込みであり、どのように AI と共存していくのかによって体制が大きく変わります。

これらの変化は、社会全体の生産性を向上させ、新たな価値創造の機会が広がる一方で、倫理、雇用、情報リテラシーといった側面での新たな課題も起こるでしょう。

まとめ

生成 AI は、幅広い使い道があり、現代ビジネスのあり方を根本から変える可能性を秘めています。データプライバシーや倫理のような課題を適切に管理し、スモールスタートで検証を重ねながら導入を進めることで、生成 AI は強力なビジネスパートナーとなります。未来を見据え、生成 AI を戦略的に活用することが、持続的な成長への鍵となるでしょう。