【保存版】生成AIとは？初心者にもわかる使い方や活用事例を解説！

今やビジネスだけでなく私たちの日常生活にも溶け込んでいる「生成AI」。
ChatGPTをはじめとするツールの登場により、文章作成や画像生成、ナレーション、さらにはプログラミングまで、AIが“作る”領域へと急速に進化を遂げています。
しかし、「実際に何ができるのか？」「自分の業務にどう活かせるのか？」と疑問に思っている方も多いのではないでしょうか。
本記事では、生成AIの基本から活用例、仕組み、ツールの選び方、リスク管理まで、初心者にもわかりやすく体系的に解説します。

第1章：生成AIとは

生成AIとは？

「生成AI（Generative AI）」という言葉を最近よく聞くけれど、 実際には「どんなことができるの？」「自分の業務に関係あるの？」と感じている方も多いのではないでしょうか。

生成AIとは、「人の指示に基づいて、新しいコンテンツを自動で作り出すAI技術」のことです。 ChatGPTなどの登場によって急速に注目され、今やビジネスの現場にも急速に浸透しつつあります。

従来のAIは、「分類する」「予測する」「パターンを見つける」といった分析系タスクを得意としていました。
それに対して生成AIは、文章、画像、音声、コード、動画などを“ゼロから生み出す”ことに特化しています。

つまり、生成AIは「作る」AI。
人間の“発想”を補い、“手を動かす”部分を肩代わりしてくれる存在なのです。

生成AIで何ができる？代表的な活用領域

では実際に、生成AIは何を作れるのでしょうか？ 以下は代表的な生成領域と、その活用例をご紹介します。

コンテンツ	できることの例
文章（テキスト）	メール文、議事録、記事、キャッチコピー、企画書作成など
画像	商品画像、バナー、サムネイル、イラストの自動生成
音声	ナレーション、文字起こし音声、読み上げ合成
動画	プロモ動画、解説動画、SNS用リールの生成
コード	プログラムの自動補完、簡易アプリの自動生成

生成AIの代表例

• ChatGPT（OpenAI）：自然な対話・文章作成
• Midjourney／Stable Diffusion：画像生成
• Voicery／Coeiroink：音声合成
• GitHub／Copilot／Claude：コード生成

従来のAIとの違いは「創造力」

	従来のAI	生成AI
主な役割	分類・予測・分析	新しいコンテンツの生成
入力に対する出力	決まった正解を出す	無数の表現を生み出す
ユースケース	顔認識、売上予測、異常検知など	記事作成、デザイン提案、顧客応対など

このように、正解を出すのが従来AI、無限の解を生み出すのが生成AI。 両者の違いを理解することで、「生成AIの可能性」がより明確になります。

生成AIでできることマップ（目的別）

生成AIのすごさは理解できた。でも「自分の仕事でどう使えるか」がわからない。
そんな方のために、代表的な業務と生成領域を整理しました。

例えば、営業では「提案メールの自動化」、バックオフィスでは「議事録の自動生成」、広報では「SNS用バナー作成」など、すでに導入が始まっている現場が多数あります。

第2章：なぜ今、生成AIが注目されているのか？

生成AIは「一過性のブーム」ではない

AIはこれまでも注目されてきましたが、2023年以降の生成AIの盛り上がりは、明らかにこれまでと“違うレベル”の熱量を持っています。 企業も自治体も教育機関も、次々に導入検討や実証実験を進めており、ビジネスの現場では「これは試さないと乗り遅れる」と感じている人が急増しています。 ではなぜ、今まさに生成AIがこれほどまで注目されているのでしょうか？ その背景には、大きく3つの要因があります。

要因①：ChatGPTの登場と「誰でも使えるAI」の実現

2022年11月に公開されたChatGPTは、それまでのAIのイメージを一変させました。

• 専門知識がなくても、自然言語で誰でも対話できる
• しかも文章の質が高く、「仕事ができるレベル」の出力が出せる
• 無料でも利用でき、ブラウザからすぐに使える

この「わかりやすさ」「実用性」「手軽さ」の3拍子がそろったことで、技術者だけでなく一般ユーザー層にも一気に広まりました。

従来のAIは「技術者の道具」、生成AIは「誰でも使える相棒」

要因②：「人手不足 × 属人化」の現場課題にフィット

生成AIはただの話題ではなく、日本企業が長年抱えてきた課題に直撃で刺さるソリューションでもあります。

現場の課題	生成AIによる解決の可能性
文書作成や議事録に時間がかかる	自動要約・音声からの議事録化で時短
担当者しか作れない資料が多い	プロンプト化＋テンプレ化で再現性向上
ルーチンワークが多く、新規企画に手が回らない	定型業務をAIに任せ、創造業務に集中できる

つまり、「人が足りないからこそ、生成AIが必要」なのです。

要因③：進化のスピードが“指数関数的”

生成AIの進化は、かつてないほどのスピードで進んでいます。

• GPT-3 → GPT-4では、精度・応答の自然さ・日本語対応力が飛躍的に向上
• 画像生成AIも、1年で「不気味」→「人間レベルのクオリティ」へ
• マルチモーダル（文章＋画像＋音声）対応も進行中

しかも、アップデートの頻度が月単位で行われており、「今使っているツールも半年後には別物」ということも珍しくありません。

第3章：生成AIの仕組み｜トランスフォーマーと大規模言語モデル（LLM）

生成AIは“使うだけ”なら難しくありません。
しかし、なぜそれが答えを出せるのか？なぜ間違うのか？という仕組みを少しでも理解していると、活用の精度と安心感が段違いになります。

この章では、生成AIを支える2つの中核技術──
「トランスフォーマー」と「大規模言語モデル（LLM）」について、できるだけわかりやすく解説します。

生成AIの“脳みそ”は、大規模言語モデル（LLM）

LLM（Large Language Model）は、「膨大なテキストデータを学習し、文脈に合った単語を予測するAIモデル」です。

例えるなら、

「数十億ページの本を読み込んだAIが、“次に来るべき言葉”を予測して文章を紡いでいく」

というイメージです。

• 数百億〜兆単位のパラメータ（学習量）を持つ
• 言葉と言葉の“つながり”のパターンを学習している
• 与えられた文脈（プロンプト）に基づいて、次の語を一語ずつ出力する

これにより、人間らしい自然な文章が生成できるようになったのです。

トランスフォーマーとは？LLMを可能にした技術革新

では、そのLLMを支える根幹技術「トランスフォーマー」とは何か？

これにより、以前のAI（RNNやLSTM）では難しかった長文の処理や文脈理解が一気に飛躍しました。

簡単な仕組みの流れ（テキスト→出力）

1. ユーザーが「プロンプト」を入力する
2. AIがそのプロンプトをベクトル化（数値に変換）
3. トランスフォーマーが文脈全体を加味して出力を予測
4. 単語を一語ずつ予測して文を生成（繰り返し）
5. 「人間が自然に読める文」が完成

なぜ“正しい”ときも“間違う”ときもあるのか？

LLMは、「正しい知識を出している」のではなく、あくまで「もっともらしい言葉の並びを出している」だけです。
そのため、以下のような現象が起きます。

知識がある分野では自然で正確な出力が出せる

情報の少ない分野では“ウソのような本当っぽい話”が出てしまう

この現象は「AIの幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれています。

知っておくべき使い方のコツ

生成AIの仕組みを知ると、「なぜ便利なのか？」「なぜ失敗するのか？」が見えてきます。 これらを理解しておくことで、過信も過小評価もせずに“適切に”使えるようになります。

• 生成AIは「知識ベース」ではなく「予測ベース」
  ⇒正しい文章が出るのは、「学習した中に似た表現があったから」
• プロンプトの書き方で出力の精度が大きく変わる
  ⇒丁寧に文脈を伝えるほど、自然で役立つ回答が得られる
• “下書き”や“アイデア出し”として使うのが効果的
  ⇒完成品を期待するより、「人がチェック前提」で使う方が安全

「何も知らずに使う」のと、「仕組みを少しでも知って使う」のとでは、得られる価値に大きな差が出ます。

第4章：主な生成AIの種類とツール比較（ジャンル別）

生成AIは、文章・画像・音声・動画・コードなど様々な領域で進化しています。
ですが、ツールごとにできること・向き不向き・価格・操作感が大きく異なるため、目的に合わないツールを選んでしまうと「うまく使えない…」という状況にもなりがちです。

この章では、ジャンル別に代表的な生成AIツールを比較しながら紹介します。
導入の第一歩として最適な選択肢を見つけましょう。

ジャンル①：文章生成AI（テキスト）

文章生成AIは、最も広く使われているジャンルで、メール作成／議事録／要約／FAQ対応／提案書作成などあらゆる業務で導入可能です。

主なツール

ツール名	特徴	日本語対応	用途例
ChatGPT	高精度で自然な対話／知識も豊富	◎	議事録・メール・要約
Claude	長文に強く、より安全性重視の設計	◎	規定文書・議事録
Gemini	Googleとの連携機能が豊富	◎	Web要約・文書下書き

ジャンル②：画像生成AI

画像生成AIは、バナー作成・SNS投稿画像・イメージスケッチ・資料挿絵などで活用されています。

ツール名	特徴	商用利用	操作感
Midjourney	芸術性が高く、抽象表現が得意	△（条件付き）	Discord経由
Stable Diffusion	オープンソースでカスタム可能	◎	ローカル実行も可能
Adobe Firefly	Adobe製品と連携しやすい	◎	Photoshopとの親和性◎
Canva AI Image	ノーコードで手軽に使える	◎	プレゼン用素材向き

ジャンル③：音声・ナレーション生成AI

社内ナレーション、YouTube音声、読み上げなどに便利。声の多様性やイントネーション調整機能もポイントです。

ツール名	特徴	日本語対応	用途
Notta	高精度な音声認識（文字起こし）、多言語対応	◎	議事録作成、会議の文字起こし
Coeiroink（こえういんく）	無料／日本語特化／話者多数	◎	YouTube音声、読み上げ
AI Talk（AITalk3）	業務向けで安定した品質、自然な日本語音声	◎	店内放送、案内音声、ナレーション

ジャンル④：動画生成AI

動画生成は、プロモーション・研修・操作説明などの短尺コンテンツ作成に効果的です。

ツール名	特徴	操作難易度	利用シーン
Runway	実写風動画・エフェクトが強い	中	商品紹介・PR動画
Pika Labs	カジュアルでSNS向き	低	ショート動画・SNS用
Synthesia	アバター登場型の解説動画	中	社内研修・営業資料

ジャンル⑤：コード生成AI（プログラミング補助）

ツール名	特徴	対応言語	開発向け
GitHub Copilot	VS Code連携／リアルタイム補完が強み	多言語対応	◎
Claude（Anthropic）	長文プロンプト→高精度な構造化コード	多言語（自然文ベース）	◎
Amazon CodeWhisperer	AWSとの親和性◎／セキュア開発向き	多言語	◎
ChatGPT（Code Interpreter）	軽量なコード生成や修正に便利	多言語	△

第5章：活用事例｜職種・業種別で詳しく解説

生成AIはすでに、多くの業務で現実的に使われています。 この章では、職種別・業種別に、どのような場面で生成AIが活躍しているのかを事例とともに紹介します。自分の業務に当てはめながら読んでみてください。

【職種別】活用事例

マーケティング職の活用例

• キャッチコピー生成
• SNS投稿文の量産
• 顧客アンケートの要約分析

営業職の活用例

• 提案書のひな型作成
• メール返信のテンプレ化
• 顧客ヒアリングメモの整理

総務・人事・管理部門の活用例

• 社内報や文書の作成
• 社内規程の要約
• 募集要項・面接マニュアル作成

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クリエイティブ職（デザイン・動画・ライティング）の活用例

• ラフ案の生成
• 画像の参考構図の作成
• 長文記事の骨子作成・リライト提案

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【業種別】活用事例

製造業の活用例

• 操作マニュアルやQ&Aの自動作成
• 多言語マニュアルの生成（翻訳含む）

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小売・ECの活用例

• 商品紹介文の量産
• FAQの生成
• レビューの要約分析

教育・自治体・医療の活用例

• 議事録作成、施策提案の下書き
• 教材の自動生成
• 相談対応のチャットボット導入

第6章：生成AI活用のステップ｜業務に取り入れる5ステップ

生成AIに興味を持ち、事例も理解できた。 でも――「結局、どう始めたらいいの？」という声はとても多く聞きます。

この章では、“やってみたい”を“使える”に変える5つのステップをご紹介します。 難しい準備やITスキルは不要。誰でも今日から実践できます。

ステップ①：「何のために使うか」を明確にする

まずは、目的を決めることが何より大切です。

• 毎回書いているメールの下書きを自動化したい
• 会議の議事録をもっと早くまとめたい
• SNSの投稿ネタを考えるのに時間がかかる

ポイント：「いつも面倒だと感じている業務」が、AIを使う第一候補です。

ステップ②：まずは“1業務だけ”小さく試す

「どこでも使えそう」だからこそ、いきなり全部やろうとしないのがポイント。
おすすめは、業務の中でもリスクが少ない・影響が小さいところから。

はじめやすい業務例

• 社内の定型文（挨拶文・案内文）の作成
• 提案書や企画書の構成案づくり
• 商品説明文やレビュー要約のたたき台生成

ステップ③：「指示の出し方（プロンプト）」を工夫する

生成AIは“話し相手”ではなく“優秀な部下”です。しっかり指示を出すほど、良い仕事をしてくれます。

プロンプトのコツ

• 「誰に向けた内容か」「目的は何か」を伝える
• 出力の形式（箇条書き、表形式、〜文字以内など）を指定する
• 参考の文体や例文を与える

例：「30代女性に向けた商品紹介文を、やさしい言葉で200文字以内に書いてください」

ステップ④：「AIが出したものをそのまま使わない」

生成AIは“正しい情報を出すツール”ではなく、“もっともらしい表現を出すツール”です。
そのため、人のチェックは必須です。

チェックポイント

• 内容が正確か（事実確認）
• トーンや表現が自社やブランドに合っているか
• 誤字脱字や不自然な言い回しがないか

ステップ⑤：効果を測る・ふりかえる

AIを取り入れたら、どれだけ効果があったかを見える化するのがおすすめです。

効果の測り方（KPIの例）

項目	Before	After	効果
議事録作成にかかる時間	60分	20分	67%短縮！
商品説明文の作成数／日	5件	15件	生産性3倍
誤字脱字の修正回数	10件	3件	品質向上

小まとめ：生成AI活用の5ステップ

ステップ	内容
① 目的を決める	なぜ使うのか？をはっきりさせる
② 小さく試す	リスクの少ない業務から
③ 指示を工夫する	プロンプト次第で結果が変わる
④ 人がチェックする	正確性と品質の担保が大切
⑤ 効果を測る	業務改善の実感と継続につなげる

第7章：生成AI導入の注意点とリスク管理

生成AIはとても便利ですが、“万能ではない”という前提を持っておくことがとても大切です。
実際に企業や自治体の現場でも、「便利だからこそ使い方に注意が必要」という声が多くあがっています。

この章では、生成AIを安心して業務に取り入れるための注意点とリスク管理のポイントをわかりやすく解説します。

リスク①：間違った情報が出る（＝AIの“幻覚”）

生成AIは「もっともらしい文章」を作るのが得意ですが、事実を正しく理解しているわけではありません。
特に、

• 古い情報（学習時点が過去）
• ニッチな情報（学習量が少ない）
• 出典がない情報（創作の可能性）

などは、ウソのような“本当っぽい話”を出してくることがあります。

このような現象は「ハルシネーション（AIの幻覚）」と呼ばれています。

リスク②：機密情報の漏洩

ChatGPTなどのツールに、機密情報や個人情報をそのまま入力するのはNGです。なぜなら、クラウド上での処理内容が学習データに使われる可能性や、第三者がアクセスできる環境下で情報が残る可能性があるからです。

実際に、一部企業では社員が社内情報を誤ってAIに入力し、情報漏洩とみなされた事例もあります。

リスク③：著作権・商用利用に関するグレーゾーン

生成AIが作った文章や画像には、著作権や商用利用に関する制限がある場合があります。
例えば、

• 学習元に著作物が含まれている場合、“著作権侵害のリスク”がある
• 商用利用可否がツールによって異なる（Midjourneyは条件付き／Adobe Fireflyは安心など）

リスク④：社内で使い方がバラバラになる

ありがちな課題として、各人が自己流で使い始めて、品質やセキュリティがバラバラになる問題があります。
ChatGPTの社内利用をOKにした企業の多くが、「ちゃんとルールを作っておけばよかった」と後悔しています。

安心して使うための“最低限の3原則”

原則	内容
① 人が必ずチェックする	AIが出したまま使わない
② 機密情報は入力しない	顧客名・個人情報もNG
③ 社内で使い方を統一する	ガイドライン＋ナレッジ共有を徹底

🖼️ 図解案：「生成AIリスクの全体像（情報・法律・組織）」と対策マップ

AI活用の注意点は以下の記事で詳しく解説しています。

小まとめ：正しく使えば、AIは“頼れる味方”になる

• 生成AIは便利な一方で、誤情報・情報漏洩・著作権のリスクがある
• でも、「使い方さえ間違えなければ、安全に価値を引き出せる」ツールでもある
• ポイントは「人の目」「ルール」「小さなスタート」から始めること

第8章：AIと共に働く時代の「人の役割」

生成AIの登場で、「人の仕事がなくなるのでは？」と不安を感じる人もいるかもしれません。
しかし現実には、“なくなる仕事”よりも“変わる仕事”のほうが圧倒的に多いのです。
この章では、AIと共に働く時代における人間の強み・役割・身につけておきたいスキルについて、やさしく解説します。

変わるのは「働き方」ではなく「価値の出し方」

AIは、繰り返し作業・定型業務・情報の整理などを得意とします。
一方で、人間は「判断」「共感」「発想」「決断」のような、コンテキストを理解する仕事や感情に関わる仕事が得意です。

AIと人の役割イメージ

タスクの種類	AIが得意	人が得意
データの要約	◎	△
文書の初稿作成	◎	○
最終チェック・判断	△	◎
アイデア出しのきっかけ	○	◎
顧客対応（共感・空気を読む）	△	◎

つまり、AIができることは任せて、人は“人にしかできない価値”に集中する。
これが、これからの働き方の基本になります。

生成AIを使いこなすために必要な3つの力

AIの進化によって、「どんなスキルを磨くべきか」が少しずつ変わってきています。

① プロンプト力（指示する力）

生成AIに「どう伝えるか」で、出力の質が大きく変わります。

例：「この商品を30代女性に向けて、200文字でやさしく紹介してください」

これはもはや、“AIと会話するスキル”ともいえるもの。
自分の意図をわかりやすく、具体的に伝える力が求められます。

プロンプトの書き方に関するコツは以下の記事で詳しくご紹介しています！ぜひ一度確認してみてください。

② 判断力（選ぶ力）

AIが出したアイデアや文章の中から、何を使うか、どこを直すかを決める力が重要です。

• この情報は正しいか？
• この表現はブランドに合っているか？
• 本当に伝えたいことが抜けていないか？

AIは“提案者”。最終的に決めるのは“人”です。

③ コラボレーション力（使いこなす力）

今後は「AIとチームで働く感覚」が必要になります。

• 自分はどこをAIに任せて、どこに集中すべきか？
• チームでAIをどう共有し、ナレッジを蓄積するか？
• 社内で安心してAIを使える環境づくりができるか？

「AIを導入する人」よりも、「AIを活かす人」が求められる時代です。

未来に備えて…AIと共に成長する働き方とは？

生成AIは、あなたのスキルやセンス、考え方を“加速”してくれるツールです。
大事なのは、「奪われるかも」と怖がるのではなく、「使いこなす側に回る」こと。

• 最初は下書き作成やアイデア出しからでOK
• 小さな成果を積み重ねながら、徐々に範囲を広げる
• わからない時は、AIに聞きながら覚えていく

🖼️ 図解案：「AI × 人のハイブリッド仕事図」

→ 左：AIが得意なこと、右：人が担うこと、中央：一緒にやることで広がる成果

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小まとめ：人だからこそ発揮できる価値を磨こう

• AIができることはどんどん増える。でも、人間にしかできないこともある
• AIの時代に求められるのは「使いこなす力」「判断する力」「協働する力」
• 生成AIは“置き換え”ではなく、“進化のためのパートナー”

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第9章：まとめと今後の展望｜生成AIとともに進化する働き方

生成AIは、もはや一部のIT企業だけの話ではありません。
いま、すべての職種・すべての業界で「仕事の進め方そのもの」を変え始めています。
本記事を通して、あなたが少しでも「AIを使ってみよう」「試してみたい」と思えたなら、
それはもう、変化の波に一歩先んじている証拠です。

今回の記事で学んだこと

章	主な内容
第1章	生成AIの基本とできること（文章・画像・音声・動画・コード）
第2章	なぜ今注目されているのか（ChatGPTの登場／人手不足への対応）
第3章	仕組みの理解（LLM・トランスフォーマー）と「予測型AI」の本質
第4章	ジャンル別ツール紹介（活用場面や特徴を整理）
第5章	実際の活用事例（職種・業種別に具体的に解説）
第6章	業務に取り入れるための5ステップ（目的・小さな導入・検証）
第7章	リスク管理と注意点（ハルシネーション・情報漏洩・著作権など）
第8章	AIと共に働く時代に必要な“人の役割”とスキル

これからの働き方は、「AIを使えるかどうか」が前提になる

数年前までスマートフォンやSNSを使っていない人が“珍しくなかった”のと同じように、これからは「AIを使っていないこと」が珍しくなる時代がやってきます。
だからこそ今は、“正解”を求めるより、“まず触ってみる”ことが大切です。

• 難しく考えず、気軽に試してみる
• 上手くいかなくても、少しずつ改善する
• 一人では不安なら、チームで試してみる

使うことで、あなたの“考える力”や“伝える力”がより活かされる。
それが、生成AIとの最も健全な関係です。

未来は、あなたの「問い」と「行動」で変わる

生成AIは、魔法ではありません。
でも、それをうまく使いこなす人”が、これからの仕事を変えていくのは間違いありません。
あなたが出す「問い」が、AIの出力を変え、あなたの「行動」が、チームや会社の未来を動かしていきます。
この一歩を、チャンスに変えていきましょう。

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