生成 AI でどんなコンテンツ生成ができる？精度や品質、活用シーンなどを紹介！

昨今、 ChatGPT をはじめとした生成 AI が大きな注目を集めており、様々なビジネスシーンで幅広く活用されています。生成 AI の一番の特徴としてコンテンツ生成が挙げられますが、具体的にどのようなものを作成できるのかをご存知でしょうか？

本記事では、生成 AI のコンテンツ生成について、メリットや精度、品質、活用シーンなど、あらゆる観点から一挙にご紹介します。自社で生成 AI の活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

なお、生成 AI の基礎知識については以下の記事で詳しく解説しています。関心のある方はあわせてご覧いただければと思います。

関連記事：生成 AI の仕組みやメリットとは？活用時のポイントや具体的なサービス例まで一挙にご紹介！

生成 AI のコンテンツ生成とは？

生成 AI のコンテンツ生成とは、人工知能（ AI ）技術を活用して、テキストや画像などのコンテンツを自動作成することです。

生成 AI によるコンテンツ生成の技術は、 NLP （自然言語処理： AI が自然言語を分析する技術）や ML （機械学習：学習用データをもとに AI が自ら賢くなる仕組み）などの進歩に伴い、急速に発展しています。

生成 AI で作成できるコンテンツは多岐にわたり、

• テキスト
• 画像
• 音声
• 動画
• プログラミングコード

など、様々な種類のものが挙げられます。

従来、これらの作成業務は人間が手作業で行っており、多くの時間と労力が必要でした。しかし、生成 AI の登場により、コンテンツ生成を自動化できるようになったため、大幅な業務効率化や生産性向上を実現可能となりました。

詳しくは後述しますが、生成 AI のコンテンツ生成は数多くのビジネスシーンで活用されており、企業がビジネスを成長させるための強力な武器となっています。このように、生成 AI のコンテンツ作成は、組織の業務効率化・生産性向上を実現するうえで重要な鍵を握っていると言えるでしょう。

生成 AI でコンテンツを生成する 3 つのメリット

生成 AI でコンテンツを生成することで、どのような恩恵を受けられるのでしょうか？本章では、生成 AI でコンテンツを生成する代表的なメリットを 3 つご紹介します。

作業を効率化できる

生成 AI によるコンテンツ生成の最大のメリットは、作業を大幅に効率化できる点です。従来のコンテンツ作成では、多くの時間と労力を要していましたが、生成 AI を活用することで、大量の情報を瞬時に収集・整理し、適切なコンテンツを迅速に生成できます。

これにより、人間はより生産性の高い仕事に集中することが可能なため、結果として自社のビジネス成長に繋がります。このような背景から、最近では数多くの企業が生成 AI を導入し、コンテンツ生成の自動化・効率化に取り組んでいます。

コスト削減に繋がる

生成 AI が登場する前は、クリエイティブコンテンツ（画像や動画など、クリエイティブな発想・作業が求められるコンテンツ）の制作は人間の仕事でした。そのため、デザイナーや動画編集者など、専門知識を有する人材を確保し、高い人件費を支払う必要があったのです。

しかし、生成 AI でコンテンツを生成すれば、人の手を介さずに作業を自動化できるため、人的コストの削減に直結します。また、生成 AI は 24 時間体制で稼働することが可能なため、人間と比較してパフォーマンスが向上する点も嬉しいポイントです。

クリエイティブなインスピレーション

生成 AI は単なる作業の効率化やコスト削減だけではなく、クリエイティブなインスピレーションの源泉にもなります。なぜなら、 AI は膨大なデータベースをもとに、人間では思い付かないような新たな視点・アイデアを提供してくれるためです。

これにより、従来の枠にとらわれない新しい発想を得られるようになるため、魅力的で革新的なコンテンツを生み出すことができます。このように、生成 AI は新鮮なアイデアの提供やコンテンツの品質向上に役立つツールであると言えるでしょう。

生成 AI で生成されるコンテンツの精度や品質は？

次に、生成 AI で生成されるコンテンツの精度や品質について解説します。生成 AI は、膨大なデータをもとに事前学習を行い、学んだ内容をベースとしてコンテンツを生成する仕組みとなっています。

そのため、生成されるコンテンツの精度・品質は、学習データの質に大きく左右されると言えます。正確かつ最新の学習データを用いることで、生成 AI は利用者の意図を汲んだ適切なアウトプットを返してくれるようになるため、生成 AI を活用する際には、学習データの中身に気を配ることを忘れないでください。

また、生成 AI が生み出すコンテンツの品質を維持するためには、人間の介入が必要不可欠です。いくら生成 AI が優れた性能を有しているとは言え、 AI が誤った情報を生成する可能性はゼロではありせん。

だからこそ、生成されたコンテンツを人間が直接確認し、必要に応じて修正を行うことで、コンテンツの品質を維持できるわけです。加えて、 AI の学習データは定期的に更新し、モデルを再トレーニングすることも大切です。

このように、生成 AI で生成されるコンテンツの精度・品質は、学習データの質や人間の介入有無など、様々な要素により変動します。これらを適切に管理・運用することで、信頼性の高いコンテンツを生み出せるようになるため、この点は確実に覚えておきましょう。

AI の仕組みについては以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：LLM （大規模言語モデル）の仕組みとは？生成 AI との違いや活用事例などを一挙に紹介！

生成 AI に用いられているモデル

一口に生成 AI と言っても、使われているモデルは多岐にわたります。本章では、生成 AI に用いられている代表的なモデルをご紹介します。

VAE

VAE （ Variational Autoencoder ：変分オートエンコーダー）とは、圧縮したデータから新たなデータを生成するモデルです。入力データをエンコーダーで低次元の潜在空間に変換し、その潜在空間からデコーダーを通じてデータを再構築することで、元のデータと類似した新しいデータを生成します。なお、 VAE の具体的な利用シーンとしては、画像生成やデータの異常検知などが挙げられます。

GAN

GAN （ Generative Adversarial Network ：敵対的生成ネットワーク）とは、ジェネレータ（生成者）とディスクリミネータ（識別者）の 2 つのニューラルネットワークで構成されるモデルです。ジェネレータは新しいデータを生成し、ディスクリミネータはそのデータが本物か偽物かを判断します。この 2 つのネットワークを掛け合わせることで、ジェネレータはよりリアルなデータを生成することが可能になり、画像生成や映像補完、スタイル変換など、様々なシーンで GAN が用いられています。

拡散モデル

拡散モデルとは、データを徐々にノイズで汚染し、そこから元のデータを復元するプロセスを逆に進めることで、新しいデータを生成するモデルです。具体的なやり方としては、はじめにデータに対してランダムなノイズを追加し、その後にノイズを除去して元のデータに近づけていきます。拡散モデルは、生成されたデータの多様性・品質をともに重視しており、特に画像生成の分野で活用されることが多くなっています。

GPT

GPT とは、自然言語処理に特化したモデルであり、有名な生成 AI の一つである ChatGPT もこのモデルを採用しています。 GPT は膨大なテキストデータをもとに事前学習を行うことで、文脈の理解や自然な文章の生成を実現しています。チャットボットやテキスト生成、翻訳など、様々なシーンで活用されており、世界中で多くのユーザーに支持される生成 AI モデルとなっています。

生成 AI で生成できるコンテンツ例

生成 AI で生成できるコンテンツは多岐にわたります。どのようなものを生成できるのか、具体的な内容を理解しておきましょう。

テキスト

テキストは生成 AI で生成できるコンテンツの代表例です。前述した GPT モデルのような自然言語処理（ NLP ）技術を使えば、人間が書いたような自然な文章を生成することが可能です。これにより、商品説明の自動生成やカスタマーサポート用のチャットボットなど、様々な領域における業務効率化・生産性向上を実現できます。

画像

従来、画像はクリエイター（人間）による手作業で作成されることが一般的でしたが、生成 AI を使えば、リアルな写真風の画像やアート作品などを自動生成できます。これにより、広告用の画像やイラスト、デザイン素材の作成、さらにはゲームや映画のグラフィック作成など、様々なシーンの業務効率化に繋がります。また、 AI は膨大な学習データをもとにコンテンツを生成するため、人間では思い付かないような革新的な画像を作成してくれる点も魅力的なポイントです。

音声

生成 AI はテキストや画像だけではなく、音声を自動生成することも可能です。特に、テキストから自然な音声を生成する Text-to-Speech の技術は、音声アシスタントやナビゲーションシステムなど、日常生活の中で幅広く利用されています。また、最近では音楽生成 AI も登場しており、新たな楽曲の作曲や編曲、サウンドエフェクトの作成などを行うことができます。これにより、クリエイターは独自の音声コンテンツを効率的に作成できるようになるでしょう。

動画

動画生成は、生成 AI の中でも高い技術が要求される分野ですが、近年の AI 技術の進歩により大きな注目を集めています。生成 AI による動画生成の具体例としては、映像編集や CG の自動生成、アニメーション制作などが挙げられます。これらに生成 AI を活用することで、映画やゲームの制作時間を短縮化でき、大幅な業務効率化に繋がります。

プログラミングコード

プログラミングコードも、生成 AI が生成できるコンテンツの一つです。 AI モデルは与えられた要件や仕様に基づいて、自動的にコードを生成することが可能なため、コード補完やバグ修正、プログラム作成など、様々なタスクに応用できます。人間の指示に沿った高品質なコードをアウトプットとして返してくれるため、開発者やエンジニアは反復的なコーディング作業から解放され、結果として組織全体の生産性向上に直結します。

生成 AI で生成できないコンテンツ例

生成 AI は様々なものを生成できる一方で、同時に苦手分野も存在します。本章では、生成 AI で生成できないコンテンツ例についてご説明します。

人間の感情に関わるもの

生成 AI は、高度なテキストや画像、音声を生成する能力を持っていますが、人間の感情に深く関わるものの生成は難しいとされています。例えば、個別の感情に寄り添ったカウンセリングや、繊細な感情を表現する詩の創作など、人間ならではの共感や直感が求められるようなタスクが該当します。このように、生成 AI で微妙な感情の機微を理解し、適切に反応することは困難である点を覚えておきましょう。

最新情報に関わるもの

生成 AI は、膨大な量のデータをもとにコンテンツを生成しますが、最新情報に関わるものについては限界があります。特に、ニュース速報やリアルタイムの市場データ、いま現在の出来事に関するレポートなどは、最新のデータにアクセスし、瞬時に反映することが求められます。そのため、リアルタイムの情報更新が要件となる場合は、人間の介入が必要不可欠となります。

学習データが不足しているもの

生成 AI は、膨大なデータをもとに学習し、そのパターンを利用してコンテンツを生成します。しかし、学習データが不足しているものについては、その生成能力が制限されます。例えば、希少な言語や専門的な学術分野、特殊な文化的背景を持つコンテンツなどは、十分な学習データが存在しないことが多く、 AI による高品質なコンテンツ生成が難しくなる傾向があります。このような場合、データの偏りや不完全性が生成結果に影響を及ぼす可能性があるため、十分に注意しておきましょう。

倫理的判断が必要なもの

生成 AI は様々なコンテンツ生成に活用できますが、倫理的判断が必要なものについては不向きだと言えます。例えば、社会的に敏感なテーマに関する記事や、倫理的な決定を伴う意思決定サポートなどは、生成 AI の苦手分野だと言えるでしょう。 AI は倫理観や価値観を理解し、適切に応じる能力を持っていないため、こうした領域に生成 AI を活用する際には、人間の判断を介入させる必要があります。

このように、生成 AI には苦手分野や生成できないコンテンツが存在し、これらの領域では人間の創造力や直感、共感力が重要な役割を果たします。生成 AI はとても便利なツールですが、機能の限界を理解し、人間の手によって適切に補完することで、より良いコンテンツを作成できることを覚えておきましょう。

生成 AI のコンテンツ生成の活用シーン

ここまで、生成 AI のコンテンツ生成について詳しく解説してきましたが、具体的にどのような場面で使われているのでしょうか？本章では、生成 AI のコンテンツ生成の活用シーンについて解説します。

Web 広告用の画像作成

Web 広告において、視覚に訴えるビジュアル的な要素は非常に重要なポイントになります。生成 AI は、プロのデザイナーが作成するような高品質な画像を短時間で生成できるため、効率的な広告運用に繋がります。

例えば、ターゲットの属性・関心事に合わせてカスタマイズされた広告バナーや、ソーシャルメディア用の画像などを作成できます。これにより、マーケティングチームの大幅な業務効率化を実現するとともに、広告効果の最大化にも直結します。

テレビ CM 用の動画作成

従来、テレビ CM を利用するためには、高額な製作コストと多くの時間を要していました。しかし、生成 AI を活用することで、これらの課題を解決できます。

生成 AI は、アニメーション創作や効果音の挿入などをはじめとして、自動的に動画を生成してくれるため、自社の業務効率化を実現することが可能になります。また、 AI で視聴者のフィードバックを分析すれば、動画の品質を高めるための改善アクションにも役立ちます。

EC サイトの商品説明文の作成

EC サイトにおいては、商品の魅力を的確に伝えるための説明文が必要不可欠です。従来、説明文の作成は人間が手作業で行っていましたが、生成 AI を活用することで、大幅な効率化を実現できます。

生成 AI は膨大なデータをもとに商品説明文を自動生成してくれるため、新商品のリリース時に大量の商品説明文を短時間で作成し、各商品の特徴やメリットをテキストで有効に訴えることが可能です。これにより、社員は作業時間を節約し、より生産性の高い業務にリソースを集中できるようになります。

開発現場でのコード作成

システムやソフトウェア、アプリケーションの開発現場において、生成 AI はプログラマーの生産性を大幅に向上させるための強力な武器になります。生成 AI は、自然言語での指示に基づいてコードを自動生成するだけではなく、バグの検出や修正を行うこともできるのです。

例えば、開発者が特定の機能を実装する際に生成 AI を活用すれば、 AI が最適なコードを提案してくれるため、迅速にコーディング作業を進めることができます。これにより、開発プロジェクトの進行がスムーズになり、開発スピードの向上や業務効率化に直結します。

生成 AI を利用する際の注意点

生成 AI は非常に便利なツールですが、実際に使う場合には意識すべきポイントがいくつか存在します。最後に、生成 AI を利用する際の代表的な注意点について解説します。

AI ハルシネーションに注意する

生成 AI を利用する際の注意点として、 AI ハルシネーションのリスクが挙げられます。 AI ハルシネーションとは、実際には存在しない情報や誤った情報を AI が生成してしまう現象のことです。

例えば、 AI ハルシネーションによって、 AI が架空の事実や誤ったデータを含むコンテンツを作成した場合、自社の信頼を失墜させる事態になりかねません。これを防ぐためには、生成されたコンテンツを人間が確認し、正確性を保証することが大切です。

AI ハルシネーションに関心のある方は、以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：AI 活用の落とし穴？ AI ハルシネーションの原因・対策をわかりやすく解説！

著作権を侵害しないように注意する

生成 AI を利用する際には、著作権の問題にも十分に注意を払う必要があります。仮に、 AI が生成したコンテンツが著作権を侵害している場合、権利侵害で訴訟に発展するリスクもあります。

そのため、生成 AI で画像やテキストなどを生成する場合には、元の素材が著作権で保護されていないかを確認し、必要に応じて適切な許可を取得することが求められます。また、著作権だけではなく、肖像権や登録商標など、幅広い目線で入念にチェックを行ってください。

万全なセキュリティ対策を講じる

生成 AI の活用用途によっては、 AI に個人情報や機密情報をインプットする場合もあります。そして、万が一、これらのデータが外部へ漏洩したら、取り返しの付かない事態に陥ってしまいます。

そのため、生成 AI を使用する際には、自社のデータを保護するためのセキュリティ対策が必要不可欠です。例えば、データ暗号化やアクセス制限など、多角的なセキュリティ対策を検討・実行してください。

データ提供者との契約関係を確認する

生成 AI をトレーニングするためには、大量の学習データが必要になります。ただし、データ提供者との契約内容によっては、生成 AI の学習用データとしての利用が制限されている場合があります。

そのため、データ提供元との契約関係を明確化し、あらかじめデータの使用許可を取得しておくことが大切です。法的なトラブルを避けるには、双方が契約内容を確認したうえで、契約書などの書面に重要なポイントを明記しておくとよいでしょう。

生成 AI サービスの利用規約を確認する

生成 AI サービスを利用する際には、そのサービスの利用規約を詳細にチェックすることが大切です。利用規約には、サービスの使用範囲や制限、データの取り扱い方法、責任の範囲などが記載されています。

これらを正しく理解しておくことで、予期しないトラブルを避け、適切にサービスを利用することが可能になります。前述したデータ提供元との契約関係に加えて、生成 AI サービスの利用規約も確実に確認してください。

まとめ

本記事では、生成 AI のコンテンツ生成について、メリットや精度、品質、活用シーンなど、あらゆる観点から一挙にご紹介しました。

企業が生成 AI のコンテンツ生成を活用することで、業務効率化やコスト削減など、様々なメリットを享受できます。この記事を読み返して、重要なポイントを理解しておきましょう。

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本記事を参考にして、生成 AI の導入・活用を検討してみてはいかがでしょうか？