生成AIとは？その種類や従来のAIとの違い、メリット・事例を専門家が紹介！

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、新たなデータを生成することを目的とした人工知能の総称です。
既存の情報から学習し、テキストや画像、音楽、動画など様々な形のまったく新しいコンテンツを創造します。ビジネス界に大きな可能性を秘める一方、課題も提示しています。

本記事では、生成AIの基本概念から技術的背景、登場の経緯、そして産業界全体への影響を広く解説します。法規制の現状や将来の役割、企業や個人が直面する課題なども多角的に論じます。

AI技術が社会に与える影響を深く理解し、責任を持って活用するにはどのような対策が必要でしょうか。AIへの理解を深め、安全で有益な利用法の探求が今後ますます重要になるでしょう

生成AI（ジェネレーティブAI）とは？

AIにおける生成AIの関係性

生成AIとは、新しいコンテンツやデータを自動的に生み出すことができる人工知能の一種です。ジェネレーティブAIとは、英語の「Generate（生成する）」から来ており、従来のAI技術とは異なり、単にデータを分析したり予測したりするだけでなく、新しい情報やコンテンツを創造することができます。

従来のAIは「分類」や「予測」など既存データの処理が中心でしたが、生成AIは一歩進んで、学習した情報をもとにテキスト、画像、音楽、動画などの“まったく新しいオリジナルなコンテンツ”を創り出す能力を持っています。

代表例としては、ChatGPTによる文章生成、画像生成、音楽や3Dモデルの自動作成などがあり、クリエイティブ分野を中心に急速に活用が広がっています。

生成AIと従来のAIの違い

生成AIと従来のAIの違い（AI総合研究所作成）

AIには大きく分けて「従来型AI」と「生成AI」の2つのタイプがあります。
その違いは、「既存のデータをもとに判断・分類するAI」か、「新しいものを作り出すAI」かという点にあります。

従来のAI（予測・判断が得意）

• 過去のデータを分析して「分類」「予測」「最適化」などを行う
• 代表例：
  • チェスや将棋のAI
  • 検索エンジン
  • 定型文のチャットボット（例：「この商品は在庫がありますか？」に答える）

従来のAIは、「もしXが起こったらYをする」といった決まったルールやパターンに従うことが得意です。

生成AI（コンテンツの創造が得意）

• 学習した情報をもとにまったく新しいコンテンツを作る
• 代表例：
  • 入力された文章からブログ記事を自動生成
  • 人の顔写真をもとにイラストを描く
  • 音楽や動画を自動で作曲・編集する

生成AIは、決まった答えがないような「創造的な作業」に強いのが特徴です。

こうした違いを意識すると、「AI＝予測や分析」だけでなく、「AIがコンテンツを一緒に作ってくれる時代」になってきていることが実感できます。

【関連記事】
➡️AI(人工知能)の種類は？その分類・仕組みから、メリットや活用例も解説

生成AIの仕組みとは？

生成AIの仕組み:GPT-4oでの生成

では、生成AIは、どのようにして新しいコンテンツを生み出しているのでしょうか？

生成AIは、単にデータを出力するのではなく、学習した知識をもとに、まったく新しいコンテンツを“ゼロから生成”するAIです。

生成AIは、以下のような技術を組み合わせて動いています。

ここでは、その仕組みをできるだけわかりやすく3ステップで解説します。

ステップ1：大量のデータから学習（事前学習）

生成AIは、まず膨大なデータ（例：インターネット上の文章、画像、音声など）を使って学習します。
この学習工程では、AIは「言葉の使い方」「画像の構造」「音楽のパターン」などのルールを自動で抽出していきます。

このような学習は「事前学習（Pretraining）」と呼ばれ、生成AIの“知識のベース”を作る段階です。

ステップ2：文脈を理解して最適な出力を予測（推論）

学習を終えた生成AIは、ユーザーからの入力（プロンプト）を受け取ると、それに合った最もふさわしい出力を予測し始めます。

たとえば「雨の日にぴったりな短い詩を作って」と指示された場合、AIは：

• 「雨」「短い」「詩」というキーワードに注目
• 過去に学んだ詩のパターンや雨の表現を参照
• それらを組み合わせて、もっとも自然で創造的な文を一語ずつ出力

このように、生成AIは一度に全体を作っているのではなく、「次に来る言葉（や画像の要素）」を一つひとつ予測して積み上げていく仕組みです。

ステップ3：繰り返し調整しながら出力を完成

実際の生成プロセスでは、AIは自分で出力した結果を見ながら微調整を繰り返します。
これはあたかも、人間が文章を書いては読み直して整える作業に似ています。

また、最新の生成AIは「フィードバック学習（RLHF）」などを通じて、人間の好みに合うようチューニングされているため、より自然で使いやすいアウトプットが得られるのです。

技術の土台：機械学習とディープラーニング

この一連の仕組みを実現しているのが、機械学習（Machine Learning） と、さらに高度なディープラーニング（Deep Learning） です。

特にディープラーニングでは、「ニューラルネットワーク」という人間の脳の構造を模したモデルを使って、意味の理解、構造の把握、創造的な予測が可能になっています。

このように、生成AIは「ただの出力装置」ではなく、多段階の知的処理を行って創造的な成果物を生み出しているという点が、従来のAIとは大きく異なります。

生成AIの種類とできること

では、生成AIにはどのような種類があり、どんなことができるのでしょうか？
生成AIは、主に以下の4つの分野に分けられます。

• テキスト生成AI
• 画像生成AI
• 動画生成AI
• 音楽・音声生成AI

これらを統合したものを「マルチモーダルAI」と呼びます。
この4つのAIについて詳しく見ていきましょう。

テキスト生成AIとは？

テキスト生成AIとは、文章をもとに新しい文章を作り出す人工知能です。

「小説のような自然な文章を生み出す」「長文を要約する」「外国語に翻訳する」など、さまざまな言葉の生成・変換を得意としています。

たとえば以下のように、小説風の語り口でストーリーを自動生成することも可能です：
➡️ 実例：Xのポスト

テキスト生成AIに使われる主な技術と代表モデル一覧

※ モデル名は代表例であり、実際のモデルによっては複数技術をハイブリッドに使用しています。

##　テキスト生成AIサービス【ChatGPT・Claude・Gemini・Microsoft Copilot】

以下は、テキスト生成AIの代表的なサービスです。
今ではどのサービスもマルチモーダルになってきていますが、ここではテキスト生成AIとしての特徴を紹介します。

• ChatGPT(OpenAI)

生成AIの代表格で、自然な会話ができるAIです。
高性能な言語モデルを使用しており、質問応答、文章生成、要約など多様なタスクに対応しています。画像生成にも対応しています。

• Gemini(Google)

Googleが開発したAIで、自然な会話や文章生成が得意です。特に、Googleの検索エンジンと連携しているため、最新の情報をリアルタイムで取得し、回答することができます。画像生成にも対応しています。

• Claude(Anthropic)

Claudeは、Anthropicが開発したAIで、倫理的な配慮を重視した設計が特徴です。自然な会話や文章生成が得意で、特に安全性や透明性に配慮されています。画像生成には対応していないもののsvg画像やコードによる図示に特化しています。

• Microsoft Copilot(Microsoft)

MicrosoftのAIで、Office製品（Word、Excelなど）と連携して動作します。文章生成やデータ分析、プレゼンテーション作成など、ビジネスシーンでの活用が期待されています。画像生成にも対応しています。企業での導入が進んでいます。

テキスト生成AIの活用例

このような技術は、以下のような場面で実用化されています：

• 翻訳：英語から日本語、日本語から中国語など、多言語の自動翻訳
• 要約：長文のレポートや記事を、短くわかりやすく要約
• 質問応答：ユーザーの質問に対して、自然な回答を自動で返す
• コード生成：プログラミングの指示に対して、実際のソースコードを提案・生成

以下に、読みやすく構造化された文章と、画像生成AIの仕組みを表形式でまとめた整理されたバージョンをご提案します。文章表現を調整しつつ、納得感と専門性のある構成にしています。

画像生成AIとは？

画像生成AIとは、ユーザーが入力した「プロンプト（指示文）」をもとに、まったく新しい画像を自動生成するAI技術です。

最近では、1分足らずでプロ品質の画像が作成できるほど技術が進化しており、デザイン、広告、漫画、ゲーム開発など多くの分野で活用が広がっています。

🔍 実際の生成事例（Midjourney）

以下は、画像生成AIサービス「Midjourney」を使用して生成された例です。

生成画像	入力プロンプト
画像生成AI_事例1	japanese nice guy, Self portrait --aspect 3:2
画像生成AI_事例2	Oil painting, Shibuya Scrabble crossing --aspect 3:2

• 「Self portrait」のキーワードが構図や画風に大きく影響
• 「Oil painting」を入れることで、油絵風の質感が再現されている

画像生成AIに使われる主な技術（一覧表）

最近ではGPT-4oの画像生成機能も注目されています。

【関連記事】
➡️ChatGPT4o(GPT-4o)の画像生成とは？使い方や料金、プロンプトを解説！

【代表的な画像生成AIサービス】

以下は、画像生成AIの代表的なサービスです。

• Midjourney

Midjourneyは、ユーザーが入力したプロンプトをもとに、リアルな画像を生成するAIです。特にアートやデザイン分野での活用が進んでいます。

• Stable diffusion

Stable Diffusionは、オープンソースの画像生成AIで、ユーザーが自由にカスタマイズできる点が特徴です。特に、個人や企業向けのカスタマイズが容易です。

• DALL·E 3は、OpenAIが開発した画像生成AIで、特に自然な画像生成が得意です。ユーザーが入力したプロンプトをもとに、リアルな画像を生成します。

• GPT-4oは、OpenAIが開発したマルチモーダルAIで、テキストと画像の両方を扱うことができます。特に、画像生成において高い精度を誇ります。

• ImageFX

ImageFXは、Googleが開発した画像生成AIで、特に高解像度の画像生成が得意です。ユーザーが入力したプロンプトをもとに、リアルな画像を生成します。

拡散モデルのイメージ：ノイズから描く

拡散モデルでは、「真っ白なキャンバスに少しずつ絵を描いていく」ようなプロセスで画像が生成されます。

• 最初はランダムなノイズ画像
• プロンプトの意味を反映しながら、少しずつ構造と形が生まれる
• 最終的に、意味のある美しい画像として完成

この過程は、人間の創造活動（創発性）に近いとされており、今後のAIアートの中核技術とみなされています。

画像生成AIの活用例

画像生成AIは、クリエイティブな作業をサポートし、新しいアイデアを提供するだけでなく、様々な分野での効率化やイノベーションを促進する可能性を秘めています。

例えば、以下のような活用例があります。

・ファッションデザイン: 新しい服のデザインを自動で生成する。

・インテリアデザイン: 部屋の装飾や配置を提案するための画像を生成する。

・教育資料の作成: 学校の教科書や教材で使用するイラストや図解を自動で生成する。

・映画やアニメーション: 背景画や特殊効果の一部をAIで生成し、制作コストを削減する。

以下に、構成・表現・内容すべてを整えた「動画生成AIとは？」のセクションを提示します。
先ほどと同様に、図表や分類を用いながら、わかりやすさ・正確さ・納得感を重視しています。

🎥 動画生成AIとは？

動画生成AIとは、テキスト、静止画、スケッチなどの情報をもとに、リアルな映像を自動生成できる技術です。

たとえば「夕日の海辺を走る犬」というような文章（プロンプト）を入力するだけで、まるで本当に撮影されたかのような映像をAIが作り出してくれます。

実例：OpenAI「Sora」による生成映像

OpenAIが発表した動画生成モデル「Sora」は、以下のような高精度な映像を生成可能です：

<<⚠️OpenAIのtext to video sora>>
おおお！テキストからビデオへの変換モデルである Sora がOpenAIから出されました。Sora は、カメラの動きやリアルな動画が特徴のよう。
動画は東京、雪、桜をテキストでいれて生成。
pic.twitter.com/QFMTNbncUz

— 坂本将磨@AI総合研究所 (@LinkX_group) February 15, 2024

• 実写のようなリアルさ
• 映像の細部までなめらかに動く
• 時空や物理の整合性にも配慮されている

従来はまだ発展段階とされていた動画生成分野ですが、「Sora」の登場により、実用レベルに一気に近づいたと注目されています。

動画生成AIに使われる主な技術（一覧表）

動画生成AIは、さまざまな技術を組み合わせて動作しています。以下に、主な技術とその特徴をまとめました。

代表的な動画生成AIサービス

以下は、動画生成AIの代表的なサービスです。

音楽・音声生成AIとは？

音楽・音声生成AIとは、AIが音楽を作曲したり、人間のような音声を生成したりする技術です。

ユーザーがテキストで「感情的な語り口でニュースを読み上げて」「心地よいピアノBGMを作って」などと指示するだけで、それに応じた楽曲やナレーション音声が自動で生成されます。

📹 参考動画：MuseNetによる自動作曲（OpenAI公式）

音楽・音声生成AIに使われる主な技術（一覧表）

音楽・音声生成AIは、さまざまな技術を組み合わせて動作しています。以下に、主な技術とその特徴をまとめました。

音楽・音声生成AIの活用分野

音楽・音声生成AIは、さまざまな分野で活用されています。以下に、代表的な活用分野とその内容をまとめました。

🚀 代表的な音楽・音声生成AIサービス

以下は、音楽・音声生成AIの代表的なサービスです。
これらのサービスは、音楽制作や音声合成の分野で特に注目されています。

生成AIのメリットとデメリット

生成AIは、私たちの暮らしや仕事の在り方を大きく変える可能性を秘めた技術です。一方で、その活用にはリスクや課題も伴います。本記事では、生成AIの活用における主なメリットとデメリットをわかりやすく整理しました。

以下の表は、それぞれのポイントを比較したものです。

生成AIのメリット

生成AIには、業務効率化や表現力の拡張など、多くのメリットがあります。それぞれの利点について見ていきましょう。

1. 創造的なアウトプットの支援

生成AIは、テキスト・画像・音楽など、さまざまな形式のコンテンツを自動で生み出すことができます。
これにより、作家やクリエイターは新しいアイデアを素早く形にすることができ、ビジネスの現場でも、プレゼン資料や広告素材の作成に役立ちます。

2. 時間とコストの削減

例えば、ゲームや映像制作において背景画像を一つ一つ描く代わりに、AIを使えば短時間で多くのパターンを作成可能です。
このように、人的リソースや制作期間を効率的に削減できるのは大きな強みです。

3. パーソナライズされた体験の提供

生成AIはユーザーの履歴や好みに応じて、個別最適化されたコンテンツ（記事、音楽、動画など）を提供できます。
これにより、より高い満足度とユーザー体験の向上が期待されます。

生成AIのデメリット

一方で、生成AIには無視できない課題もあります。利用する際には、以下のようなリスクや注意点を理解しておくことが重要です。

1. 著作権・倫理的リスク

AIが既存の作品を学習して生成したコンテンツが、原作に酷似していた場合、著作権の侵害と判断される可能性があります。
また、本人の許可なく顔や声を生成に使った場合、プライバシーや倫理的な問題にも発展します。

【関連記事】
【AIで生成した作品の著作権はどうなる？注意したいポイントを徹底解説

ディープフェイクとは?その脅威と有用性、法的な課題を徹底解説

2. 品質のばらつき

AIは完璧ではありません。生成されたコンテンツが不自然だったり、意図を正確に汲めていないこともあります。
特に、人の感情や文化的な文脈を伴う繊細な表現は苦手とされます。

3. 誤情報の生成

生成AIはあくまで“それらしい文章”を出力することに長けているため、事実と異なる内容が含まれることがあります(ハルシネーション)
。
情報をそのまま鵜呑みにせず、検証と責任ある利用が求められます。

生成AIは、創造性と効率性の両立を可能にする一方で、注意すべき課題も多く存在します。
メリットだけでなく、リスクも正しく理解し、責任ある使い方を心がけることで、AIを最大限に活用できるでしょう。

生成AIの今後の課題とその対策

生成AIは私たちの生活を大きく変革する可能性を秘めているものの、本格的な普及に向けてはいくつかの課題や懸念点が存在します。

経済的な影響

生成AIの進化は経済に大きな影響を与え、新たなビジネスモデルの創出や生産性の向上を促進しますが、同時に課題も引き起こすことが予想されます。

雇用構造の変化

AIによる自動化が進むと、特定の職種が不要になる可能性があります。
これは短期的には失業率の上昇を招く可能性があり、特に技術的なスキルを持たない労働者にとっては大きな課題です。

技術の進歩に伴う労働市場の変化に対応するためには、継続的な教育と職業訓練が重要です。

特にAIやデータサイエンスなどの分野でのスキル習得を促進し、労働者が新たな職種へ移行できるよう支援することが必要です。

所得格差の拡大

AI技術の高度な活用は、高度な技術スキルを持つ人々とそうでない人々との間で所得格差を拡大させる恐れがあります。
これは社会的な不平等を増大させ、経済の健全な成長を阻害する可能性があります。

所得格差を緩和するためには、累進税制の強化や最低賃金の設定などの政策が有効であり、ここ数年で検討がなされています。

法規制やガイドラインの不足

生成AIに対する法整備やガイドラインの作成は未だ不十分であり、日々議論が交わされています。

例えば、2024年2月29日には、『「AIと著作権に関する考え方について（素案）」に関するパブリックコメントの結果について』という資料が文化庁から発表されました。
これは、「生成AIのコンテンツに対して現行の著作権と照らし合わせながら、どのように適応していくかを判断するための取り組み」 であり、1月23日から2月12日までの約20日間にかけて、公募形式で実施されていました。そこでは、団体や個人から、約25000件ものパブリックコメントが寄せられています。

生成AIがもたらすコンテンツ産業の変革を適切に実行するために、現場感のある様々なアクターから情報収集を行うことは非常に重要です。
文化庁の例に限らず、様々な分野でこのような取り組みが今後行われていくでしょう。

安全対策の強化

先ほどまでの事例で、フェイクニュースなどを取り上げましたが、こういった虚偽のコンテンツを見抜く技術開発も行われています。

例えば、東京都内のスタートアップ企業「NABLAS」では、画像や音声のフェイクを検出するシステムの開発を行なっています。

フェイクの処理を施された画像や音声の特徴を学習させたAIを使い、フェイクの確率を判別していくという技術です。
目には目を歯には歯を、AIにはAIを、というわけですね。

このように、AIによる犯罪や詐欺を解決する分野でも技術開発が日々行われています。

生成AIの導入事例13選（金融・不動産・自治体・製造業・医療・マーケを業界別に紹介）

生成AIは、様々な業界でのビジネスにおいても活用が進んでいます。以下に、いくつかの業界別の導入事例を紹介します。

【金融業界での活用例3選】

金融業界では、ChatGPTなどの生成AIを導入することで、文書作成の効率化や従業員の高度な業務へのシフトを実現し、セキュリティに配慮しながら安全な運用体制を確保しています。

ここでは、三菱UFJ銀行、横浜銀行、大分銀行の事例を紹介します。

三菱UFJ銀行

大手金融機関である三菱UFJ銀行では、業務改革への取り組みの一環として、AVILEN社の支援のもとChatGPTアイデアソンを導入しました。

このアイデアソンでは、「ChatGPTを活用した将来の業務イメージの具体化」と、「従業員へのChatGPTに関する研修機会の提供」という2つの側面から支援が行われました。

この取り組みにより、三菱UFJ銀行はChatGPTを効果的に活用し、業務改革を加速させることが期待されています。

【参考記事】
➡️三菱UFJ銀行の生成AI活用を加速：AVILENのChatGPTアイデアソン支援

横浜銀行

横浜銀行と東日本銀行は、自動生成AI「行内ChatGPT」を導入し、生産性の飛躍的な向上を実現しました。

この「行内ChatGPT」は、文書作成などの業務を効率化しつつ、従業員がより高度な業務に集中できるようサポートするシステムです。
セキュリティを重視し、内部クラウド環境で管理することで、安全性と信頼性の高い運用体制を確保しています。

この導入により、両行は業務の効率化と従業員の生産性向上を同時に達成しました。

【参考記事】
➡️横浜銀行と東日本銀行による自動生成AI「行内ChatGPT」の導入で生産性を飛躍的に向上

大分銀行

大分銀行とQTnetは、生成AIプラットフォーム「QT-GenAI」を活用した業務効率化の実証利用を開始しました。
この取り組みでは、生成AIを用いて各種文書の自動生成や業務のサポートを行うことで、業務の効率化と品質向上を図ります。

大分銀行は、この実証利用を通じて生成AIの実践的な活用方法を探り、将来的な本格導入に向けた知見を蓄積していく予定です。

【参考記事】
➡️ 大分銀行とQTnet、生成AIプラットフォーム「QT-GenAI」による業務効率化の実証利用を開始

【不動産,建設建築業界での活用例2選】

不動産・建設建築業界では、生成AIを活用して業務効率の向上や建設プロジェクトのリスク管理の改善に取り組む事例が見られます。

ここでは、三井不動産株式会社とStrabag SEの先進的な取り組みを紹介します。

三井不動産株式会社

三井不動産株式会社は、全従業員約2,500人を対象に、自社特化型AIチャットツール「&Chat」を導入し、業務効率の大幅な向上を図っています。

このツールは、最新のAI技術「GPT-4」を活用し、社員の多岐にわたる業務をサポートできるよう設計されています。
さらに、社内データとの連携も見据えた機能拡張が予定されており、従業員の生産性向上により一層寄与することが期待されています。

三井不動産のこの取り組みは、不動産業界におけるAI活用の先進事例として注目を集めており、業界のDX推進に向けた模範となっています。

【参考記事】
➡️三井不動産が全従業員に導入した自社開発AIチャットツール「&Chat」で業務効率革命

Strabag SE

オーストリアの大手建設会社Strabag SEは、Microsoftと提携し、データプラットフォームを活用した革新的な建設リスク管理ソリューションを開発しました。
このAIベースのソリューションは、機械学習アルゴリズムを用いて建設プロジェクトのリスクを分析し、80%の精度でリスクを予測することができます。

これにより、プロジェクトの遅延や予算超過を未然に防ぎ、時間と費用の削減に大きく貢献しています。
Strabag SEとMicrosoftの協業は、建設業界におけるAIとデータプラットフォームの活用可能性を示す好例といえます。

【参考記事】
➡️Strabag SEとMicrosoftがAI駆動データプラットフォームで建設リスク管理を革命化

【自治体での活用例2選】

自治体においても、生成AIを活用して業務効率の向上や住民サービスの質の向上に取り組む事例が増えています。

ChatGPTなどの生成AIを導入することで、職員の業務をサポートし、生産性を高めるとともに、安全性に配慮した情報利用環境を構築しています。
また、生成AI技術の可能性を探るための試験導入も行われており、自治体のデジタル戦略の一環として注目されています。

ここでは、栃木県庁と愛媛県松山市の先進的な取り組みを紹介します。

栃木県庁

栃木県では、職員の業務効率向上と県民サービスの質の向上を目的として、生成AIのChatGPTを業務用端末に導入し、本格運用を開始しました。

Microsoft社の「Azure OpenAI Service」を用いて安全な情報利用環境を構築し、県職員が利用する全端末でAIを活用できるようにしています。

この取り組みにより、職員の業務負荷の軽減と、より高度な県民サービスの提供が期待されます。

【参考記事】
➡️職員向けAIチャットbot GPTが本格稼働！セキュリティ確立で県民サービス向上に貢献

愛媛県松山市

愛媛県松山市は、自治体業務における生成AI技術の可能性を探るため、ChatGPTと連携した「LoGoAIアシスタントbot版」を試験導入しました。
この取り組みは、市の新たなデジタル戦略の一環として、期間限定で実施されました。

生成AIを活用することで、職員の業務効率化や住民対応の改善などが期待されます。

【参考記事】
➡️松山市、ChatGPTを用いたAI導入試験の取り組みを開始

【製造業における活用例2選】

製造業においても、生成AIを活用して製品やサービスの革新に取り組む事例が見られます。

ここでは、フォルクスワーゲンとTuringの先進的な取り組みを紹介します。

フォルクスワーゲンの事例

ドイツの自動車大手フォルクスワーゲンは、CES 2024において、人工知能ベースのチャットボットChatGPTをIDA音声アシスタントに統合した世界初の車両を発表しました。

この統合により、IDA音声アシスタントを搭載した全てのフォルクスワーゲン車の顧客は、運転中に絶えず拡大するAIデータベースにシームレスにアクセスし、リサーチコンテンツを読み上げてもらうことが可能になります。

この革新的な取り組みは、運転中の情報アクセスを容易にし、顧客の車内体験を大きく向上させるものとして期待されています。

【参考記事】
➡️フォルクスワーゲン、AIを活用したChatGPTをIDA音声アシスタントに統合し、車内体験を強化

Turingの事例

ring株式会社は、「We Overtake Tesla」をミッションに掲げるスタートアップで、「完全自動運転EV」の量産を目指しています。

同社は、大規模言語モデル（LLM）を活用した自動運転技術の進化に挑戦しており、AWS LLM開発支援プログラムを通じて技術的メンタリングやリソース支援を受けています。

LLMを自動運転に応用することで、より高度で安全な自動運転の実現が期待されます。

Turingの取り組みは、AIとEVを融合させた未来の自動車産業の可能性を示唆するものとして注目を集めています。

【参考記事】
➡️チューリング：大規模言語モデルを活用した完全自動運転技術への挑戦

【医療・介護領域での活用例2選】

医療・介護領域でも、生成AIを活用して業務効率化や診断精度の向上に取り組む事例が増えています。

ここでは、東北大学病院と京セラの先進的な取り組みを紹介します。

東北大学病院

NEC、東北大学病院、橋本市民病院は、医師の業務効率化と働き方改革を目的として、Large Language Model（LLM）を活用した医療文書作成の実証実験を行いました。

この実験では、LLMを導入することで医療文書の作成時間を平均47%短縮することに成功し、業務効率化の可能性を示しました。

医療現場におけるAI活用の一例として、医師の負担軽減と患者への質の高い医療サービスの提供に寄与することが期待されます。

【参考記事】
➡️LLM導入による医療文書の作成効率化と働き方改革を実現へ – NECと東北大学病院・橋本市民病院の取り組み

京セラ

京セラ株式会社は、東京大学と協力して「AI骨粗しょう症診断補助システム」の開発に取り組んでいます。
このシステムは、X線写真から骨密度を推定することで、骨粗しょう症の早期診断を支援することを目的としています。

高齢化社会が進む中、骨粗しょう症患者の増加が懸念されており、早期発見と適切な治療が重要となっています。

京セラと東京大学の取り組みは、AIを用いた診断支援によって、患者のQOL向上と医療費削減に貢献することが期待されます。

【参考記事】
➡️京セラと東京大学が開発するAIによる骨粗しょう症早期診断システム

【マーケティング領域での活用例2選】

マーケティング領域においても、生成AIを活用して業務効率化や新たな価値創出に取り組む企業が増えています。

ここでは、日本テレビとサイバーエージェントの先進的な取り組みを紹介します。

日本テレビ

日本テレビは、AIを活用したモザイク編集ソフト「BlurOn」を独自に開発し、映像情報メディア学会から技術振興賞を受賞しました。

このソフトは、番組制作におけるモザイク処理の作業を自動化し、大幅な時間短縮を実現しています。

BlurOnは、放送業界内外で導入が進んでおり、制作現場の効率化に大きく貢献しています。

【参考記事】
➡️日本テレビのAIモザイクソフト「BlurOn」が技術振興賞を受賞

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェントは、2023年10月に生成AI活用推進組織「AIオペレーション室」を新設しました。
この組織は、全社員の生成AIに関するリテラシー向上に取り組み、現在のオペレーション業務を2026年までに6割削減することを目標としています。

また、生成AIを活用して新たなサービスの価値創出を目指しています。

【参考記事】
➡️生成AIの総合活用で業務革新へ―サイバーエージェント『AIオペレーション室』新設

まとめ

本記事では、生成AIの基本的な概念から、その仕組みや種類、メリット・デメリット、そして社会的な影響まで幅広く解説しました。
生成AIは、テキスト、画像、音声、動画など様々な形式のコンテンツを生み出すことができ、ビジネスや社会に大きな可能性をもたらしています。

一方で、著作権侵害やフェイクニュースの拡散など、倫理的・法的な課題も抱えています。生成AIの健全な発展のためには、技術的な進歩と並行して、適切な規制やガイドラインの整備、そして私たち一人一人の意識向上が不可欠です。

生成AIの特性を理解し、人間の創造性と調和させながら活用していくことが、これからのAI社会を築く鍵となるでしょう。