生成AIとは？企業が押さえておきたい基礎知識と実務で活かすポイント - DXGO-日本企業にDX（デジタルトランスフォーメーション）を！

生成AIは、文章や画像、音声など多様なコンテンツを自動で生み出せる人工知能技術として、近年大きな注目を集めています。従来のAIが既存データから最適解を導き出すのに対し、生成AIは大規模言語モデルや深層学習を活用し、新しいオリジナルのアウトプットを生成できる点が特徴です。

企業がこの技術を活かすには、まずは基礎となる仕組みを理解しつつ、具体的に業務のどこに活用できるかを検討することが重要です。特に、導入・運用段階でのルール整備や法的リスクの見極めは欠かせません。

本記事では、生成AIの概要から代表的なサービス、実務導入時のステップまでを網羅的に紹介し、企業が安心して使い始めるためのポイントをわかりやすく解説します。

今さら聞けない「生成AI」とは

生成AIは深層学習（ディープラーニング）を基盤とし、言語や画像、音楽などの多彩なジャンルのコンテンツを新規に生み出せる技術です。一般的なAIが過去のデータからパターンを読み取り、それをもとに推測を行うのに対し、生成AIは新しい情報を創出する点に大きな特徴があります。

代表的なモデルとしては、テキスト生成を可能にするGPTや、画像の生成に用いられるGAN、さらには近年注目の拡散モデルなどがあります。このようなモデルは膨大なデータを活用し、より多様かつ高品質な成果物を作り出すため、さまざまな業界での活用が加速しています。

従来のAIツールが特定の結論や結果を導き出すことに重きを置いていたのに対し、生成AIはユーザーの意図や求める表現を踏まえて多様なパターンを生成できるため、クリエイティブ作業や情報発信の領域で新たな価値を生み出します。

「AI全体の中での生成AIの位置づけ」や「従来のAIとの違い」を詳しく知りたい方は、「生成AIとAIの違いとは？基本概念から仕組み・種類・活用例まで解説」をご参照ください

なぜ今、生成AIがこれほど話題になっているのか

話題になっている理由として第一に、大規模言語モデルなどの革新的な技術進歩が一気に普及を後押ししていることが言えます。処理性能や学習アルゴリズムの進化により、これまで困難だった高度な生成タスクが実現可能になりました。

第二に、企業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の流れも、生成AIの導入を加速しています。AI活用に取り組む企業が増える中で、付加価値の高い成果を生み出せる生成AIは大きな注目領域といえるでしょう。

さらに、クラウドサービスやAPIの充実により、比較的容易に生成AIを試せる環境が整ってきました。これらの背景が相まって、多くの企業が導入を検討しはじめているのです。

生成AIの代表的な種類とサービス

生成AIにはさまざまな種類と利用できるサービスがあります。代表的なモデルを把握しましょう。自社でどの領域の業務効率化やイノベーションを狙いたいのか、イメージを膨らませながら検討してみてください。

生成AIの比較についてはこちらの記事も参考ください。
生成AIサービス16選を徹底比較！主な特徴や料金、メリット・デメリット

テキスト生成

テキスト生成の領域では、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルがよく知られています。これらのツールは自然言語の理解だけでなく、新規テキストの作成にも優れており、文章要約やキャッチコピーの提案、メール応対のテンプレート作成など幅広い用途があります。

例えば顧客対応用チャットボットを構築する場合、生成AIを活用すると質問に対してより豊かな返答が可能になります。ただし、生成される内容をそのまま採用すると誤情報のリスクがあるため、適切なチェック体制が必要です。

また、日本語に特化したサービスも増えてきており、NTTの「tsuzumi」、NECの「cotomi」、富士通の「Takane」など、2024年に複数の国産大規模言語モデルがリリースされました。日本語の文章作成や議事録の自動作成など、日本固有のビジネス環境にも柔軟に対応できるのがメリットです。

画像生成

画像生成の分野では、GAN（Generative Adversarial Networks）や拡散モデルに加え、2025年現在はBlack Forest LabsのFluxが採用するRectified Flow Transformerなどの新技術も登場し、技術の選択肢が広がっています。DALL-E 3やMidjourney V7、Adobe Fireflyといった定番サービスに加えて、Google Imagen 4（最大2K）、Black Forest LabsのFlux 1.1、ByteDanceのSeedream 4.0（最大4K）など、高解像度対応の最新モデルが続々と登場しています。

特にMidjourney V7（2025年4月リリース）は、高速試作が可能な「Draft mode」や会話形式で画像を生成できる機能を搭載し、よりクリエイティブな作業フローを実現しています。なお、Midjourneyプラットフォームでは2025年10月頃に動画生成機能も追加され、表現の幅が大きく広がりました。ただし、Midjourneyの商用利用には有料プラン（月額10ドル～）への加入が必要です。

利用にあたっては、生成された画像が著作権や商標を侵害していないかチェックする必要があります。特に高度な知識を活用して生成される画像においては、実在する人物や商標の類似性にも注意が必要です。公的に利用する場合は十分な注意が求められるため、企業としては最新の技術動向を踏まえた運用ガイドラインの策定が欠かせません。

音声・動画生成

音声合成技術は2025年に大きく進化し、テキストを入力するだけで極めて自然な音声を生成できるようになっています。OpenAIの次世代音声モデル（2025年3月リリース）やElevenLabsなどのサービスでは、感情や話し方まで細かく指定でき、本物の人間と区別がつかないレベルの品質を実現しています。アナウンス、動画のナレーション、カスタマーサポートの自動音声対応はもちろん、オーディオブック、ポッドキャスト、ゲームキャラクターの音声など、幅広い用途で実用化が進んでいます。70以上の言語に対応し、個人の音声をクローンして本人そっくりの音声を生成することも可能です。

動画生成技術は2025年に飛躍的な進化を遂げました。OpenAI Sora 2（2025年9月リリース）、Google Veo 2（2024年12月）・Veo 3（2025年5月）、Runway Gen-4など、最先端のモデルが続々と登場しています。これらのサービスでは、テキストプロンプトや画像から、4K解像度・数分間の長さの高品質な動画を生成できます。

特にVeo 2は映画撮影の専門用語（レンズの種類、カメラアングル、シネマティックエフェクト）を理解し、プロフェッショナルな品質の映像を生成可能です。Veo 3ではネイティブオーディオ生成機能も追加され、効果音・環境音・対話まで含めた完全な映像作品を作成できます。物理法則の正確な再現、人間の動きや表情の細かいニュアンスの表現も実現しており、「簡単なアニメーション」というレベルを大きく超えています。

現在の主な活用事例としては、マーケティング動画、SNSコンテンツ、映画のプレビジュアライゼーション、広告制作、教育コンテンツなどがあります。作業工数を大幅に削減しながら、試行錯誤を素早く繰り返せるのが強みです。

ただし、長編映画のような一貫した長時間のストーリーテリングや、細かい編集コントロールについては、まだ人間のクリエイターによる監督や調整が必要な段階です。今後さらなる技術進歩により、より複雑な映像制作にも対応できることが期待されています。

コーディング支援

コーディング支援では、エンジニアが書きかけのプログラムを自動補完したり、単純な関数やテストコードを自動生成してくれたりするツールが登場しています。これによって開発の初動をスピードアップし、生産性向上が期待できます。

サービスによっては複数のプログラミング言語に対応しており、システム開発時のちょっとしたタスクを生成AIに任せられるのが特徴です。一方で、生成したコードにセキュリティ上の脆弱性が含まれていないか確認を怠るとリスクが残ります。

コードレビューや適切なテスト工程は依然として重要です。生成AIを活用することで業務全体を効率化しながらも、人の知見をバランス良く活かす運用が求められます。

生成AIで“具体的に何がラクになるのか”業務別ユースケース

どのような業務で具体的に効率化や支援が期待できるのか、代表的なユースケースを紹介します。

バックオフィス（総務・経理・人事）

事務系の業務はフォーマット化された書類の作成や問い合わせ対応が多いため、生成AIとの相性が良い領域です。たとえば、よくある質問に対する回答テンプレートを生成AIで作り、それを基に簡単なやり取りを自動化できます。

経理担当が行う支払依頼のメール作成や総務担当が作成する稟議書など、規定や定型文が多い書類もAIで初版を作成すれば、担当者はチェックと仕上げに専念できるため効率的です。

また、人事部門では求人広告のコピー考案や社内研修資料の草案づくりにも役立ちます。こうした活用を積み重ねることで、総務・経理・人事全体の作業工数を削減しながら業務品質を維持・向上させやすくなります。

営業・マーケティング

営業活動では、提案資料やプレゼン用スライド、メールでの見込み客アプローチなど、日々さまざまなコンテンツ作成が求められます。2025年現在、生成AIは単なる「アイデア出し」の段階を超え、AIエージェントが営業プロセス全体を自律的に支援する時代に進化しています。

特に注目されているのが「AI SDR（Sales Development Representative）」です。Salesforce Agentforceなどのプラットフォームでは、AIエージェントが24時間365日体制で見込み客にアプローチし、製品質問への回答、商談予約の自動設定まで実行します。

BtoB営業では、AIが顧客データを分析して成約確率を予測し、最適なアプローチタイミングを提案します。

さらに、AIは営業活動を継続的に分析し、個別化されたロールプレイ訓練やフィードバックを提供することで、営業チーム全体のスキル向上を支援します。

マーケティング分野では、AIエージェントがキャンペーンのライフサイクル全体を自動化する時代になっています。Salesforceが2025年6月に発表した「Marketing Cloud Next」では、Agentforce Campaign Creationがビジネス目標に基づいてキャンペーンブリーフの生成からオーディエンス作成、コンテンツ制作、カスタマージャーニー設定までをエンドツーエンドで自律的に実行します。

カスタマーサポート

顧客からの問い合わせへの対応は、多くの企業にとって大きな負担となっています。生成AIを活用したチャットボットやFAQ自動応答システムを導入すれば、よくある質問に即時対応でき、人手のサポートを最小限に抑えられます。

特に24時間体制のサポートが求められる業種では、AIが自動的に一次受付を行い、複雑な内容だけを専門スタッフに振り分ける仕組みが有効です。これによりスタッフの負担を軽減すると同時に、応対品質を確保できます。

ただし、問い合わせ内容によっては生成AIの回答が不正確になる可能性があるため、定期的な回答精度のチェックと必要に応じた修正が欠かせません。

製造・物流・受発注業務

製造業や物流業では、在庫データや生産管理データを取り扱う場面が多々あります。生成AIを活用することで、在庫状況や受注情報をもとに自動的に出荷指示書の雛形を作成したり、発注メールのドラフトを作ったりすることが可能です。

また、作業手順書やマニュアルなどのドキュメント整備も自動化しやすい分野です。英訳や多言語対応が必要な海外拠点とのやりとりでも、生成AIによる翻訳や文章作成がサポートになるでしょう。

こうした業務は頻繁に繰り返しが発生し、ヒューマンエラーもつきものです。生成AIを導入することで、入力ミスや伝達漏れの削減と同時に、スタッフの負担軽減を図ることが期待できます。

生成AI活用のメリットとよくある誤解

生成AIの導入によって得られる効果は多岐にわたりますが、過度な期待や誤った理解はトラブルの元となります。企業としては、メリットとリスクをしっかりと把握したうえで運用体制を整えなければなりません。

ここでは、具体的なメリットとともに、導入時によくある誤解について整理していきます。運用チームや社内ユーザーへ正しい認識を広めるステップが大切です。

メリット

生成AIは人手による作業を大幅に減らしながら、多様なアイデアを迅速に生み出せるのが特長です。とりわけ、定型的な文書作成や初期段階のアイデア出しなどで大きく力を発揮します。

作業時間削減

生成AIを活用してテキストや画像の下書きを作ることで、作業時間を大幅に短縮できます。特にドキュメントやレポート作成では、AIに下書きを任せて人は表現の磨き上げや最終チェックに集中する、というワークスタイルが定着しやすいでしょう。こうしたプロセスの見直しは残業削減やリソースの有効活用につながり、企業全体の生産性向上に寄与すると期待できます。とはいえ、あらゆる工程を丸ごと任せるのではなく、どの部分をAIに委ねるかを慎重に見極めることが重要です。

アイデア・パターン出しの高速化

生成AIを使えば、通常であれば時間のかかるブレインストーミングのような作業も短時間で多数のバリエーションを検討可能になります。

コピーライティングやデザイン案の初期プラン作りにも役立ち、企画段階のスピードを格段に上げることができます。

属人化業務の標準化サポート

属人的に行われてきた業務を、生成AIがナレッジ化して提案を行うことで標準化しやすくなります。特定の担当者だけが知っている専門的な文面やノウハウをAIに学習させることで、情報共有が進みます。

社内文書やマニュアルの雛形をAIで作成し、複数の担当者が同じルールで進められる体制を整えることも可能です。

その結果、担当者の異動や退職によるギャップを最小限にしながら、質の安定を実現できます。

よくある誤解

生成AIを導入すればすべては自動で解決し、人が関与しなくても問題ないという誤解が広がりがちです。しかし実際には、運用設計やプロンプト（指示文）の工夫など、人間のコントロールが不可欠です。

「導入すれば勝手に自動化してくれる」

生成AIはあくまで高度な支援ツールであり、すべての業務をボタン一つで完了させるものではありません。利用の際にはどんなプロンプトを与えるか、結果をどう活用するかといった人間の判断が必要になります。

特に企業の重要意思決定にかかわる場面では、AIのアウトプットをそのまま信頼するのではなく、必ず確認作業を行う余地が残ります。

導入前に業務フローを整理し、「どこをAIに任せるのか」「どこを担当者が判断するのか」を明確化することが重要です。

「既存システムやRPAが要らなくなる」

生成AIとRPA、または既存の基幹システムは相互に補完し合うことが多いです。定型的な操作や情報連携はRPAなどが得意とする一方、高度な創造的作業は生成AIが得意とします。

そのため、既存システムとの連携基盤を活かしながら生成AIを部分的に導入するのが現実的な方法と言えます。

最適解を導くには、AIと既存システムの特性を理解しつつ、相乗効果を引き出す設計が欠かせません。

「回答はいつも正しい」

生成AIの回答は、あくまで学習されたデータと統計的要素に基づいています。そのため、内容が誤っていたり、最新の情報を反映できていなかったりする可能性があります。

特に医療や法務などの専門知識が必要な分野では、人間の専門家が結果をチェックする仕組みが欠かせません。

企業が公に情報を発信する場面では、誤った内容を流布しないように社内レビューを徹底することが重要です。

安全に使うための注意点とガバナンス

生成AIを企業で活用する際には、セキュリティ面やコンプライアンス面にも目を配らなければなりません。AIに入力したデータが外部に漏れるリスクや、生成物が他者の権利を侵害していないかの確認が必要です。

企業ごとに求められるガバナンスの水準は異なるため、導入にあたっては運用ルールやガイドラインを整備し、担当者全員が同じ認識を持てるようにしましょう。

特に外部サービスを使う場合、データの処理先や保存場所なども含め、契約条件やサービス仕様を十分に見極める姿勢が求められます。

機密情報をそのまま入力しない

無料のオンラインAIサービスなどは、入力情報を学習データとして活用する場合があり、機密文書や個人情報をそのまま送信するのはリスクが高いです。

企業内で使う場合は、加工したデータや抽象化された内容のみを入力するなど、情報漏洩対策を徹底しましょう。

基幹業務データを扱う際には、オンプレミスやプライベートクラウドでのAI導入を検討する手段もあります。なお、生成AIを搭載しているユーザックシステムのRPA「Autoジョブ名人」は、クローズド環境で運用し業務データは外部学習されません。Autoジョブ名人ではRPAで定型業務を自動化し、生成AIで非定型業務（考える業務）のサポートもします。

生成AI搭載のRPA「Autoジョブ名人」の詳しい資料はこちら→Autoジョブ名人紹介資料

著作権・商標への配慮

生成AIで作成したコンテンツが、第三者の著作権や商標を知らず知らずのうちに侵害するケースが懸念されています。特に画像や音声を自動生成する場合、トレーニングデータに含まれる要素を模倣する可能性があります。

企業が広告や製品パッケージに生成したコンテンツを活用する際は、まずは権利関係を調査し、問題がないかを確認する必要があります。

不適切な利用が発覚すると法的トラブルにつながるリスクがあるため、慎重な取り扱いが求められます。

生成AIの著作権問題については、こちらもご参照ください。
生成AIによる著作権問題の最新動向とポイント

誤情報対策

生成AIは情報を確からしく提示する能力が高いため、誤情報を見抜きにくいという課題があります。この現象は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれ、AIがもっともらしい嘘を生成してしまう問題として知られています。完全に防ぐ方法は現時点では確立されていませんが、特に外部向けに情報を発信する前の検証プロセスが重要です。

社内でのナレッジシェアに活用する場合でも、誤りを含む情報が広まらないよう、定期的な見直しとフィードバックを行う仕組みを整えると良いでしょう。

誤情報対策としては、AIが生成した文章を別の情報源や専門家監修と照らし合わせる方法が効果的です。

ハルシネーションについては以下の記事もご参考にしてください。
ハルシネーションとは？生成AIを利用するリスクと対策を考える

社内ガイドライン整備

生成AIの導入範囲や具体的な手順、禁止事項などを明文化した社内ガイドラインを策定しておくことが不可欠です。誰がどのツールをどのように使うかを明確に定めることで、セキュリティリスクを低減できます。

ガイドラインには、機密情報の取り扱い方法や著作権に関する合意事項、社外サービスを利用する際のルールなども含めると良いでしょう。

ポリシーに基づいた定期的な監査や再教育を行い、最新のリスク動向にも対応できる体制を築くことが大切です。

生成AIガイドラインについて詳しくは以下の記事もご覧ください。
生成AIガイドラインとは？企業が知っておくべき目的と重要性

企業向けサービスの活用

セキュリティや管理機能が充実した法人向けのAIサービスやプランを活用すれば、情報保護や権限管理をしやすくなります。

外部ベンダーと契約する場合は、サービス提供元の情報管理体制やサポート内容、契約条件などをしっかりと確認しておきましょう。

社内専用サーバーやプライベートクラウド環境で運用できるサービスを選ぶのも、機密性の高いデータを扱う企業にとっては有効な選択肢です。

ChatGPTのビジネス向けプランについてはこちら→ChatGPTビジネス向けプラン徹底解説：法人導入のメリットと活用ポイント

生成AI搭載のRPA「Autoジョブ名人」の開発エピソードはこちら→自社ならではの“AI社員”が、業務効率化を大きく前進させる【Autoジョブ名人】

Autoジョブ名人の詳しい資料はこちら→Autoジョブ名人紹介資料

企業での導入ステップ：小さく始めて、広げる

企業で生成AIの活用を進める際は、文章作成や情報整理など比較的取り組みやすいところから始め、最終的には全社レベルでの導入・活用を視野に入れるステップがおすすめです。

Step1：文章・情報整理業務の棚卸しと優先度付け

まずは“テキストが絡む仕事”を洗い出し、効果と安全性の両面で優先度を付けます。

棚卸し業務：メール定型文、社内外案内、報告書、議事録、FAQ、マニュアル、提案書たたき台、CS応答草案等。
効果試算：頻度×平均所要時間×担当人数→年間削減時間。生成AIを業務に取り入れることのメリットを算出。
成果物の型を定義：望ましい出力の条件（トーン&マナー、分量、参照先の範囲、NGワード、表記ルール）を明文化。
禁止情報リスト：個人情報/顧客名/未公開情報など、入力禁止の情報を最初に掲示。
優先度軸：〈効果〉高or低 × 〈リスク〉機密、法規制や対外影響でリスク低～高でマトリクス化。「効果高×リスク低」から着手。

Step2：小さなPoC（試行）を行う

いきなり全社導入はせず、2〜4週間程度の短期検証で以下を見極めます。

仮説設定：「議事録要約に使えば作成時間を50％短縮できる」等、定量KPIを必ず置きます。
検証設計：評価観点（時間短縮率、手戻り率、読後満足度、誤り重大度など）、サンプル件数、評価者を事前に合意を取ります。
プロンプトや素材の準備：良い例・悪い例、語彙・固有名詞、表記ルールをテンプレ化。評価ガイド（チェックリスト）を用意します。
セキュリティ運用：機密はダミー化、ログ保全、検証用の専用環境（法人向け/監査可能）を使用します。
レポート：KPI結果、改善案、想定コスト、拡張余地（RPA・既存システム連携の可能性）をまとめます。

Step3：ツール・プラットフォームを選定

PoCの結果をもとに、自社の運用にマッチした基盤を選びます。

運用・統制要件：監査証跡（プロンプト/出力/操作者）、権限・グループ管理、ログ保持期間、データ分離/保存方針
セキュリティ/法令：暗号化、アクセス制御、社外学習への利用有無の選択、利用規約/データ処理契約、国内外データ保管の扱い。
接続性：API/Webhook、SaaS連携、RPA（Autoジョブ名人等）とのハンドオフ方式、メール/ファイル/DB入出力可否。
可用性とサポート：SLA/障害時対応、管理者向けポータル、教育コンテンツ、日本語サポートの品質。
費用とスケール：課金形態（席課金/従量/ハイブリッド）、部門横展開のコスト見通し、将来のモデル更新/拡張性。

Step4：本格導入・業務システムとの連携

PoCで有効性を確認できたら、標準業務へ段階的に展開します。まずはスコープ（対象業務・対象部門・期間）を明確化し、運用設計と統制を整えます。

運用設計：プロンプト標準・検証フロー・承認ルール・ロール/権限・ログ保全を定義
サービス選定の最終評価：SLA、セキュリティ（データ分離・監査証跡）、費用、サポート体制
教育・定着：利用ガイド/NG例の徹底、成功事例の横展開、定期レビュー

次に、既存システムやRPAとの連携で、生成AIの出力（要約・分類・判定結果・文章ドラフト）を業務フローへ組み込みます。
例：生成AIが分類した問い合わせ種別をRPAが基幹/CSツールへ登録、生成AIの下書きを承認後にSFA/MAで配信――といった形で、「生成AIで考える」＋「システムで確実に実行する」という流れを定着させます。

最後に、KPIとリスク指標（処理時間、一次応答率、誤回答率、手戻り率、コンプラ事象ゼロ等）をダッシュボード化し、四半期ごとに改善サイクルを回します。