本記事では、生成AIを知らない方向け生成AIの基礎的な知識を解説します。
こんな方におすすめ
- 生成AIを知りたい
- 生成AIをビジネスに活用したい
- 生成AIの全体像やざっくりとしたイメージを掴みたい
ネクストはこれまで、500社を超えるお客様に技術で支援してきました。お客様の課題として多いのが、生成AIを活用したいが社内にノウハウがない、活用事例を知りたい、という声です。
むやみに生成AIを導入する前に、まずは生成AIについての基礎を学習し、正しい知識を得ることが大切です。これから生成AI導入をはじめたいと考えている方は、ぜひご一読ください。 →生成AI導入支援はこちら
1. 「生成」とは何か？
生成AIが「つくる」ことの意味
生成AIは、「新しいものをつくり出すAI」です。
これまでのAIは、「この画像が猫か犬かを判定する」といった、“選ぶ”ことが中心でした。
それに対して生成AIは、「猫のイラストを描いて」「商品説明文を書いて」といったように、まったく新しいものを自分でつくることができます。
たとえば、「新商品のキャッチコピーを考えて」とお願いすれば、AIがその場でコピーを考えて出してくれます。これは、すでに用意された選択肢の中から選んでいるのではなく、AIが自分なりに言葉を組み合わせて生み出しているのです。
何を「生成」できるのか？
生成AIは、文章だけではありません。次のようなものを生成できます。
- テキスト（文章、メール文、議事録など）
- 画像（イラスト、バナー、アイコンなど）
- 音声（読み上げ、ナレーションなど）
- コード（Webサイトやアプリのプログラム）
- 動画（プレゼン、ショートムービー）
これらは、入力された内容や指示に応じて、その場で新しくつくり出されるものです。
「予測」や「分類」との違い
これまでのAIは、「すでにあるもの」の中から適切な答えを選ぶのが得意でした。
たとえば、「この写真はリンゴかバナナか」「この顧客は離脱しそうか」といったように、答えがあらかじめある世界の中で最適な判断をするのが主な役割でした。
それに対して生成AIは、ゼロから形を生み出すことができます。
つまり、正解がひとつに決まっていないような問題にも対応できるということです。
「この企画に合うタイトルを考えて」といった、“考えて形にする”仕事に向いています。
2. 生成AIが成立する背景
なぜ今、生成AIが広まり始めたのか
ここ数年で、生成AIという言葉を耳にする機会が一気に増えました。
それは単なる流行ではなく、いくつかの要素が重なって「今だからこそ実用レベルになった」ことが背景にあります。
まず、AIが学ぶために使うデータの量が桁違いに増えました。インターネット上のテキスト、書籍、記事、SNSの投稿など、膨大な情報をAIが学ぶことで、人間のような自然な文章や画像をつくれるようになってきました。
次に、計算を処理するためのコンピュータの性能が飛躍的に向上しました。特にクラウド技術の発展により、AIが複雑な処理を短時間で行えるようになったのです。
そして何より、私たちが直接触れることのできるサービスが登場したことで、生成AIは一気に身近なものになりました。
ChatGPTが登場した意味
多くの人が生成AIに初めて触れたのは、ChatGPTの登場だったかもしれません。
それまでもAIを使ったサービスは存在していましたが、操作が難しかったり、用途が限定されていたりして、誰もが気軽に使えるものではありませんでした。
ChatGPTは、質問を入力するだけで自然な文章が返ってくるという、シンプルで直感的な使い方ができるのが特徴です。
この「手間をかけずに、すぐに使える」という体験が、生成AIの広がりを一気に後押ししました。
また、企業の現場でも実際に業務に役立てられるケースが次々に出てきたことで、単なるおもしろいツールから「業務改善の手段」へと見方が変わってきたのです。
背景にある3つの進化
- 学習データの拡大
- 処理能力の向上
- 誰もが触れるサービスの登場
この3つが揃ったことで、生成AIはようやく実用のフェーズに入ってきました。
つまり、「できることはすごいけれど、一般の人には扱いにくい」という時代から、「誰でも仕事に使えるかもしれない」時代へと進んできたのです。
3. 技術者ではない方向けの仕組み解説
生成AIはどうやって文章や画像をつくっているのか
生成AIは、あらかじめ人間がつくった大量の文章や画像を学習しています。
たとえば、新聞記事、小説、会話のやりとり、技術資料など、あらゆる種類のテキストが対象になります。
それを一つひとつ理解しているわけではありませんが、「こういう文の後には、こんな言葉が来やすい」といった形で、言葉のつながりや使われ方を覚えています。
この仕組みを使って、AIは「どんな言葉を、どんな順番で並べれば、それらしく聞こえるか」を判断しながら、ひとつひとつの単語を選んでいきます。
これを高速で繰り返していくことで、まるで人間が考えて書いたような文章ができ上がるのです。
文章の生成だけでなく、画像や音声なども同じ考え方で成り立っています。
たくさんの絵を見て「この線のあとにはこういう色が使われやすい」といった関係性を覚えることで、見たことのない絵を描けるようになります。
AIは意味を理解していない？
生成AIは、文章の“意味”を人間と同じように理解しているわけではありません。
「この言葉の後には、こう続ければ自然だ」といった統計的な感覚で出力しているにすぎません。
それでも私たちが自然に感じるのは、AIが非常に多くの例からパターンを学んでいて、表現の選び方や構成が人間らしくなっているからです。
ある意味で、意味はわかっていないけれど、会話として通じるものが返ってくる。
このギャップをうまく活かすことで、私たちはAIと「対話」したり、「助け」を得たりできるようになっています。
AIの“考え方”は、人間の想像力とは少し違う
人間は、自分の経験や感情をもとにアイデアを出しますが、生成AIはそれとは違います。
膨大な情報の中から、もっとも“自然に見える”答えを選んで組み立てているだけです。
それでも、たとえば「3つの特徴を挙げて」といった依頼には、それらしく整った構成で返してくることができます。
これは、AIが学んだ中に「プレゼン資料」「説明文」「議事録」などの型がたくさん含まれているからです。
つまり、AIは思考しているわけではなく、学んだパターンの中から最適な形を“再現”していると言えます。
それでも十分に使えるのが、今の生成AIの大きな魅力です。
4. 入力と出力の関係（プロンプトと生成）
指示があるから、AIは応えられる
生成AIは、何も入力しなければ何も出力しません。
文章や画像をつくるには、まず「こうしてほしい」という指示が必要になります。
この入力のことを、よく「プロンプト」と呼びます。
たとえば「旅行の計画を立ててください」と入力すると、AIはそれに応じて日程やおすすめスポットを書いてくれます。
逆に、何を求めているかがあいまいだと、AIもあいまいな答えを返してしまいます。
つまり、AIの力を引き出すには、こちらからの伝え方がとても重要になります。
プロンプトの工夫で結果が変わる
同じような質問でも、入力の仕方を少し変えるだけで、出てくる内容は大きく変わります。
「短くまとめてください」「初心者にもわかりやすく」「表にしてください」などの一言を加えるだけで、AIは出力のスタイルを変えてくれます。
たとえば「営業メールの例を教えてください」と頼むよりも、「30代女性向けの商品を紹介する営業メールの例を、親しみやすい文体で」と伝えたほうが、使える内容になります。
このように、何を求めるかを明確に伝えることで、AIの出力はぐっと精度が上がります。
プロンプトは長くなくてもかまいませんが、目的や条件を入れると、意図が伝わりやすくなります。
試して、調整して、ちょうどいい答えを引き出す
プロンプトは、一回で完璧な結果を出すためのものではありません。
むしろ、出てきた答えを見ながら「もう少し短く」「もう少し丁寧に」と調整していくやりとりの中で、ちょうどいい表現に近づいていきます。
これは、人に何かをお願いするときとよく似ています。
一度で意図が伝わらなければ、少し言い直したり、補足をつけたりするのと同じです。
生成AIも同じように、試しながら調整していくものだと考えると、うまく使えるようになります。
5. 得意なことと苦手なこと
得意なことは「言葉を扱う作業」
生成AIは、特に文章を扱う業務で力を発揮します。
たとえば、長い文章を短くまとめたり、アイデアを箇条書きに整理したり、文章のトーンを柔らかくしたりといった作業です。
これは、人間が頭の中で「こう言い換えたほうが伝わりやすいかな」と考えるようなことを、AIが瞬時にやってくれるからです。
また、メールの下書きや報告書の骨子づくり、質問への自動応答、FAQの自動生成など、定型的な文章が多く登場する場面でも活用しやすくなっています。
これらはすべて、「すでにある情報を整理する」「似たパターンを組み合わせる」「表現を変える」といった、パターンのある作業だからこそ、AIが得意としています。
苦手なのは「確認が必要なこと」
一方で、生成AIにはまだ苦手なこともあります。
たとえば、数字の正確な計算や、最新のニュースの反映、事実かどうかを確認する作業などです。
一見もっともらしく見える情報でも、よく見ると間違っていることがあります。
特に注意したいのが、「自信ありげに間違える」という点です。
あたかも正解のように見える答えを返してきますが、裏付けがないことも少なくありません。
また、倫理的な判断や、価値観が分かれるような話題については、AIにまかせきりにしないほうが良いでしょう。
なぜなら、AIには感情や意図がなく、常に中立であるとは限らないからです。
得意・苦手を知って、使いどころを見極める
生成AIは万能ではありませんが、得意な場面では非常に強力なサポートになります。
大切なのは、どんな場面で使えば効果的かを見極めることです。
たとえば「アイデア出しには使うが、最終確認は人が行う」といったように、役割を明確に分けることで、AIの力を無理なく活かすことができます。
道具としての性質を理解して、できることとできないことを区別する。
それが、生成AIを安全かつ有効に活用するための第一歩です。
6. 代表的な用途・活用事例
日々の業務を支える使い方
生成AIは、特別な場面で使うものではありません。
むしろ、日常の仕事の中にある「ちょっと面倒だけど、考える手間がかかる」作業にこそ効果を発揮します。
たとえば、会議の議事録をまとめる作業。
音声データをテキストに書き起こすだけでも大変ですが、そこから要点を抜き出し、次のアクションを整理するのはもっと時間がかかります。
生成AIはそのような情報整理を手早く行ってくれるので、作業の効率化に直結します。
また、メールの文章を整える、プレゼン資料の構成を考える、商品説明を複数パターンでつくるといった場面でも、下書きを出してもらうだけで作業の負担がぐっと軽くなります。
部署や職種ごとの使い方
営業部門では、提案書や営業トークの草案をつくるのに役立ちます。
顧客の業種や課題に応じた表現の調整も、AIに任せることでスピードアップできます。
カスタマーサポートでは、問い合わせ対応のテンプレート作成や、過去の応答履歴をもとにした自動応答の改善に使われています。
人事部門では、求人票の作成、社内文書のドラフト、研修資料のたたき台作成など、文書作成を中心とした業務に活用されています。
このように、生成AIは特定の業種に限らず、「情報を言葉で扱う業務」があれば、どんな職種でも応用の余地があります。
一人ひとりの“ちょっとした困りごと”に効く
「どう書けばいいかわからない」「アイデアが浮かばない」「文章を整えるのが苦手」
こうした悩みは、誰にでもあるものです。
生成AIは、これらの悩みに対して“最初の一歩”を提示してくれます。
その一歩をもとに考えを深めたり、自分の言葉に直したりすることで、作業の質とスピードが両方高まります。
大がかりな導入ではなく、まずはひとつの仕事の中で「試してみる」こと。
そこから効果を感じることが、活用への第一歩になります。
7. 代表的な生成AIサービス
どのサービスも「できること」は似ている
生成AIにはさまざまなサービスがありますが、基本的な特徴はどれも似ています。
質問を入力すると答えが返ってきたり、要約や翻訳ができたり、画像を生成したりといった機能を持っています。
違いが出るのは、回答の質や使いやすさ、対応している言語や操作画面の設計、そしてセキュリティや管理機能の有無といった部分です。
どれが一番優れているというよりは、使う目的や導入環境に応じて相性を見極めることが大切です。
ここでは、ビジネスの現場でもよく使われている主要なサービスを紹介します。
ChatGPT（OpenAI）
もっとも多くの人に知られている生成AIです。
入力に対して自然な文章で返答してくれる点が特徴で、質問への回答、メール文の作成、コードの生成、ストーリーの作成など、幅広く対応します。
企業向けには「ChatGPT Team」「Enterprise」などの有料プランもあり、情報の取り扱いや管理機能を強化した形での導入が可能です。
Claude（Anthropic）
ChatGPTと同じように会話型のAIですが、文章の読み取り力が高く、丁寧で落ち着いた応答が得られるのが特徴です。
長文を扱うのが得意で、数万字の文書を読んで要約したり、指示通りのフォーマットで回答したりするのに向いています。
ビジネス文書の扱いや社内ナレッジの整理に適しており、実務での使い勝手が良いと評価されています。
Gemini（Google）
Googleが開発する生成AIで、検索との連携や画像との組み合わせにも強みがあります。
Web上の情報を取り込んだ回答が得られるため、比較的新しい情報に触れたいときに便利です。
Google Workspaceとの連携も進んでおり、メールやスプレッドシート、ドキュメントといった日常業務の中での活用が想定されています。
Amazon Bedrock（AWS）
生成AIを組み込んだアプリケーションやサービスを企業向けに提供するための基盤です。
ChatGPTやClaudeといった複数のモデルを選んで利用できるのが特徴で、システムに組み込む際の自由度が高く、セキュリティにも配慮されています。
AWSの環境内で完結させたい企業や、外部への情報流出を防ぎたい場合などに適しています。
その他の選択肢
Microsoft CopilotやNotion AIなど、業務ソフトに組み込まれている生成AIも増えています。
これらはすでに使っているツールの中で自然に活用できるため、学習コストが低く、導入のハードルが下がります。
まずは身近なサービスから試してみて、社内の使いやすさや反応を見ていくのも良いでしょう。
8. リスクと注意点
情報が外に漏れるかもしれない
生成AIを使う際にまず気をつけたいのが、入力した情報がどう扱われるかという点です。
たとえば、顧客情報や契約書の内容、社内の未公開情報などをそのまま入力してしまうと、サービスによってはその情報が学習に使われたり、他のユーザーに間接的に影響する可能性があります。
企業での利用では、「入力したデータが学習に使われないこと」や「情報が外部に保存されないこと」をきちんと確認したうえで、管理された環境で使うことが重要です。
ビジネス向けの有料プランや、企業専用環境を使うことで、このリスクは大きく下げられます。
正しそうに見えて間違っていることがある
生成AIは、見た目に自然な文章を出すのが得意ですが、それが正しい情報かどうかは別の話です。
ときには事実と異なる内容を、自信ありげに返してくることがあります。これを「もっともらしい誤り」と呼ぶこともあります。
とくに注意が必要なのは、業務での判断材料に使う場合です。
たとえば、制度や法律に関する説明、医療や金融に関わるアドバイスなどは、必ず人が確認する前提で扱うべきです。
AIが出した答えをそのまま使うのではなく、「たたき台」として利用し、最終判断は人間が行うことが前提です。
誰がつくったのかが不明確
生成された文章や画像には、「著作権」や「責任の所在」が曖昧になる問題もあります。
AIがつくったコンテンツを社外に出すとき、たとえば広告やウェブサイトなどに使用する場合は、それがAIによる生成物であることを明記する、もしくは社内でのガイドラインを設けるなどの対策が求められます。
また、AIが他人の表現を参考にしすぎてしまい、知らないうちに類似表現になっているケースもあるため、特に対外的に発信する内容は注意が必要です。
社内での利用ルールを決めておく
トラブルを防ぐには、「誰が、どこで、何を入力してよいのか」を明確にする社内ルールが必要です。
個人の判断に任せてしまうと、無意識のうちに機密情報を入力してしまうこともあります。
まずは部署やプロジェクト単位で試しながら、少しずつ社内の運用ルールを整備していくと、安全に活用を進められます。
9. 組織として導入する前に知っておくべきこと
最初にやるべきことは、目的の整理
生成AIは万能な道具ではなく、あくまで「どの業務で、どう使うか」がはっきりしてこそ効果を発揮します。
だからこそ、導入の第一歩は「どんな課題を解決したいか」を社内で共有するところから始まります。
たとえば、
- 議事録の作成に時間がかかっている
- 社内文書が属人化している
- FAQの整備が追いつかない
といった具体的な課題を出し、それに対して生成AIがどう役立ちそうかを考えることで、導入後の評価軸もはっきりします。
ツールありきで進めてしまうと、「何が変わったのか」が見えにくくなります。
だからこそ、まずは小さく、目的を絞って使い始めるのが現実的です。
利用範囲とルールを決める
導入時には、誰が、どこまで使っていいのかをはっきりさせておくことも重要です。
情報管理の観点からも、機密情報や顧客情報をどこまで入力していいか、どのサービスを使っていいかなど、あらかじめガイドラインをつくっておく必要があります。
たとえば、
- 無料の外部サービスは禁止
- 利用可能な業務範囲を明示
- 入力してはいけない情報の例を明文化
といった内容を最低限定めておくだけでも、リスクは大きく下がります。
最初は限定的に部署やチーム単位で試して、活用例や注意点を蓄積しながら全社展開へつなげる流れが望ましいでしょう。
IT部門と現場の連携がカギ
生成AIは、現場での課題解決に強みを発揮する一方で、情報管理や契約、利用環境の整備といった部分はIT部門や情シスの支援が必要になります。
よくあるのが、現場が独自に使い始め、あとから情報セキュリティの問題が浮上するケースです。
これを防ぐには、最初の段階からIT部門と現場が目的を共有し、導入を計画的に進める体制をつくることが不可欠です。
まずは小さなPoC（お試し導入）から始め、業務フローへの影響や効果を確認し、必要な整備を進めることで、安全かつ実用的な活用が実現できます。
10. 生成AIのこれから
進化のスピードは、これまでの技術とは違う
生成AIは、登場からまだ日が浅い技術でありながら、驚くほどの速さで進化しています。
わずか1年ほどで、文章だけでなく画像や音声、動画まで生成できるようになり、同じAIでもまるで人が応答しているかのような自然さに近づいています。
さらに、今までは別々に扱っていた「文章」「画像」「音声」などのデータを、ひとつのAIでまとめて扱うことができるようになるなど、AIが理解する“世界”は広がり続けています。
このような変化は、単なる効率化の枠を超え、働き方や組織のあり方そのものに影響を与えるようになってきています。
一人ひとりがAIを使う“前提”になる時代へ
かつてインターネットやスマートフォンが普及したとき、多くの企業が「この技術をどう使えばいいか？」を考えました。
生成AIも、まさにその段階に来ています。
すでに一部の企業では、社員一人ひとりがAIと対話しながら企画を考えたり、レポートをまとめたりするのが当たり前になりつつあります。
これは、専門的な知識がなくても誰でも使えるインターフェースが整ってきたこと、そして業務との親和性が高まってきたことの結果です。
今後は、「生成AIをどう使うか」ではなく、「使うのが当たり前、そのうえで何を生み出すか」が問われるようになります。
人とAIが役割を分けて協力する
生成AIは、完全に人の代わりになるものではありません。
むしろ、人がやるべきこととAIが補うことを上手に分担し、協力して進めるという考え方が現実的です。
たとえば、AIが作った下書きを人が整える、複数の案から選んで人が判断する、ルールや倫理に関わる部分は人が責任を持つ、といった形です。
AIに任せすぎると判断が曖昧になることもあるため、活用の仕方にはバランスが必要です。
この協力の形を社内で共有し、業務に合わせて最適な運用方法を探っていくことが、今後ますます大切になっていきます。
今、始めるべき理由
生成AIは、まだ「導入を検討している企業」と「すでに現場で使いこなしている企業」の間に差がある状態です。
この差は、これからのビジネススピードや生産性に大きな影響を与えます。
すぐにすべての業務に導入する必要はありません。
けれど、少しずつ試して慣れていくことで、社内にノウハウが蓄積され、「AIを使って仕事を進める文化」が根づいていきます。
ぜひ生成AIを使ってみてください。
まとめ
初めての生成AI では、生成AIの基礎から応用までの学習を通じて、企業や個人の生成AI導入を支援していく予定です。
最後までお読みいただきありがとうございました。
