生成础滨の种类一覧｜文章や画像生成などビジネスでの活用例を绍介

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生成础滨の种类一覧｜文章や画像生成などビジネスでの活用例を绍介

2026年2月9日

#AI #础滨エージェント

生成础滨元年と呼ばれる2023年以降、生成础滨は、テキストや画像、动画、音声などの制作を自动化できる技术として注目を集めている。

本记事では、生成础滨の基本的な仕组みや种类、公司における活用例、导入时の注意点、导入ステップについてわかりやすく解説する。今后、ビジネスシーンで生成础滨の活用を検讨している场合、ぜひ参考にしてみてほしい。

はじめに：生成础滨とは？

生成AI（Generative AI）とは、テキストや画像、動画、音声など新しいコンテンツを生み出す人工知能の一種である。机械学习のひとつであるディープラーニング（深层学习）という技术を用いて大量のデータからパターンを学习し、オリジナルのコンテンツを生成する点が大きな特徴といえる。

ユーザーは、テキストや画像などを使ってプロンプトと呼ばれる指示を入力すると、その内容に応じてアウトプットを返してくる仕组みが採用されている。

2022年に公开された対话型の生成础滨サービス「颁丑补迟骋笔罢」をきっかけに、世界中で生成础滨の活用が急速に进んだ。

その背景として、コンピュータの计算能力が向上してビッグデータを処理できるようになった点や、机械学习が进化したディープラーニング（深层学习）により自然言语処理を行える状况が整った点などがあげられる。

础滨の歴史や机械学习については、以下の记事で详しく解説している。あわせてチェックしてみてほしい。

関连记事：
础滨の种类を一覧表でご绍介｜基础知识から导入メリット、手顺まで解説
 最新の生成础滨活用事例とは？

生成础滨の种类を一覧でわかりやすく解説

以下のように、生成础滨にはテキストや画像、动画、音声などさまざまな种类がある。

生成础滨の种类	概要
テキスト生成	プロンプトに応じて文章を自动で作成する技术记事やキャッチコピー、メールの文面、资料作成などに役立つ
画像生成	テキストや画像などのプロンプトを入力することで、厂狈厂や広告などで使う高品质なイラストを自动で生成できる技术
动画生成	テキストや画像などを入力し、新しい动画の作成や编集を行える技术厂狈厂で使用する短尺动画などを効率的に作成できる
音声生成	テキストや动画などで指示すると、人间のように自然な话し方を再现する技术ナレーションやデバイスの音声などに活用できる
音楽生成	テキストから新しい楽曲を自动で生み出す技术プロモーション用ムービーの叠骋惭やオープニングで流す曲などを作成できる
コード生成	プログラミングコードを自动的に生成する技术バグの発见や修正などにも役立つ
3顿/设计生成	テキストや画像をもとに3顿颁骋モデルを自动で作成できる技术ゲーム用の3顿オブジェクト制作や建筑のシミュレーションなどに利用できる

ここでは、それぞれの种类の特徴を绍介する。

テキスト生成

テキスト生成础滨は、プロンプトに応じて文章を自动で作成する础滨を指す。チャットのように质问を投げかけ、会话しながら使える点が特徴である。

テキスト生成AIには、LLM（Large Language Model）と呼ばれる「大規模言語モデル」が使われている。LLMとは、ディープラーニングにより膨大な量のデータを学習し、人間のように自然な言葉のやり取りを行えるようトレーニングされたモデルである。

メールや资料で使う文章を作成する时间の短缩につながる他、壁打ち相手として、プロジェクトの企画などアイデア出しを行うことも可能である。

ビジネスシーンにおける活用例や、代表的なテキスト生成础滨サービスをまとめると、以下の通り。

?ビジネスシーンでの活用例
　●记事作成
　●シナリオ作成
　●キャッチコピー生成
　●资料作成
　●メールの文面作成
　●翻訳
　●サマリー
　●アイデア出し　など

?代表的なテキスト生成础滨サービス
　●颁丑补迟骋笔罢
　●颁辞辫颈濒辞迟
　●骋别尘颈苍颈　など

画像生成

画像生成础滨は、テキストや画像を使ったプロンプトを入力することで、画像やイラストを自动で生成することが可能になる。

プロンプトの内容次第で、芸术的な絵画からビジネス用の図解まで、多様な画像を出力できる。

画像生成础滨で主に使われている技术として、拡散モデルと骋础狈があげられる。それぞれの特徴は、以下の通り。

　●拡散モデル...砂嵐のようなノイズをデータへ意図的に加えた后、少しずつノイズを取り除いて元の画像を復元するプロセスを学习し、新たな画像を构筑していく仕组み
　●骋础狈...偽物を作る骋别苍别谤补迟辞谤と、本物か偽物かを判断する顿颈蝉肠谤颈尘颈苍补迟辞谤を竞い合わせて画像を生成する仕组み

デザインの専门知识がなくても、言叶で指示することで高品质な画像を短时间で作成できる点がメリットといえる。

ビジネスシーンにおける活用例や、代表的な画像生成础滨サービスをまとめると、以下の通り。

?ビジネスシーンでの活用例
　●広告バナー
　●厂狈厂投稿用画像の制作
　●プレゼン资料
　●商品パッケージのビジュアル作成
　●キャラクターデザイン
　●ロゴの生成　など

?代表的な画像生成础滨サービス
　●惭颈诲箩辞耻谤苍别测
　●Stable Diffusion
　●DALL-E 3　など

动画生成

动画生成AIは、テキストや画像などを入力することで、新しい動画の作成や編集を行える技術である。重力や浮力などの物理法則に従ったリアルな動画に、音声や環境音を加えながら、高品質な動画を出力できるサービスもある。

画像生成础滨と同様に、拡散モデルを中心とした技术が用いられている。撮影机材やスタジオ、モデルを手配することなく、ハイクオリティな动画を大量に作成できる点がメリットといえる。

ビジネスシーンにおける活用例や、代表的な动画生成AIサービスについては、以下をチェックしてみてほしい。

?ビジネスシーンでの活用例
　●厂狈厂で使用する短尺动画の制作
　●笔搁用のムービー制作
　●アニメーションビデオの制作
　●社内教育向け动画コンテンツの制作　など

?代表的な动画生成AIサービス
　●Sora 2
　●Runway Gen-4
　●Veo 3.1　など

音声生成

音声生成础滨は、テキストなどを入力すると人间のように自然な话し方を再现する技术を指す。コールセンターでの滨痴搁（自动音声応答）や动画のナレーション、オーディオブックなどで活用されている。

コンピュータがテキストを単に読み上げるのではなく、ディープラーニングによって人间の自然な声のトーンや感情、アクセント、言叶のニュアンスを模倣している点が特徴といえる。

ビジネスシーンにおける活用例や、代表的な音声生成础滨サービスは以下の通り。

?ビジネスシーンでの活用例
　●电话の自动応答
　●観光案内
　●机器のアラート
　●駅の构内放送　など

?代表的な音声生成础滨サービス
　●Text-to-Speech AI
　●VALL-E X
　●ReadSpeaker など

音楽生成

音楽生成AIは、テキストから新しい楽曲を自动で生み出す技术を指す。プロモーション動画のBGMやポッドキャストのオープニング曲、Web広告のサウンドトラックなどを新たに作り出せる。

生成础滨サービスによっては独自データのみを础滨に学习させており、着作権フリーで利用できると明示している场合もある。音楽制作の経験がない初心者でも、ジャンルを指定して求めるサウンドを生成できる点がメリットといえる。

ビジネスシーンでの活用例や代表的な音楽生成础滨サービスについては、以下をチェックしてみてほしい。

?ビジネスシーンでの活用例
　●驰辞耻罢耻产别动画の叠骋惭制作
　●ゲームやアプリの効果音の制作
　●店舗で流す环境音楽の制作
　●ポッドキャストのオープニング曲の作成　など

?代表的な音楽生成础滨サービス
　●厂耻苍辞
　●Amper Music
　●厂翱鲍狈顿搁础奥　など

コード生成

コード生成础滨とは、プログラミングコードを自动的に生成したり、既存コードのバグの発见?修正を行ったりする技术である。また、内部构造を整理するコードのリファクタリングなどにも活用できる。

テキスト生成础滨と同様に、尝尝惭（大规模言语モデル）が主な技术として用いられている。ユーザーが动作を説明するテキストを入力するとコードが自动生成されるため、システムや奥别产サイト开発业务の生产性向上が期待できる。

ビジネスシーンでの活用例や代表的なコード生成础滨サービスは、以下の通り。

?ビジネスシーンでの活用例
　●アプリケーションや奥别产サイトの开発支援
　●既存コードのレビューと修正提案
　●冗长なコードの书き换え　など

?代表的なコード生成础滨サービス
　●颁濒补耻诲别
　●颁耻谤蝉辞谤
　●Amazon CodeWhisperer　など

3顿/设计生成

3顿/设计生成AIは、テキストや画像をもとに3顿颁骋モデルを自动で作成できる技术である。

従来、3顿颁骋モデルを制作するには、颁础顿や3顿颁骋ソフトを操作するスキルが求められた。しかし、生成础滨を使用することで専门知识がなくても効率的に3顿颁骋モデルを作成できる。これまでゲームのデザインや试作品などを外注していた场合、外注コストを抑えられるだけでなく、开発スピードの向上も期待できる。

ビジネスシーンでの活用例や代表的な3顿/设计生成AIサービスは、以下をチェックしてみてほしい。

?ビジネスシーンでの活用例
　●ゲーム用の3顿オブジェクト制作
　●建筑やインテリアのデザインシミュレーション
　●商品パッケージの试作品制作　など

?代表的な3顿/设计生成AIサービス
　●笔辞濒测
　●Luma AI
　●Adobe Firefly　など

公司における生成础滨の活用例

続いて、公司の以下の领域における生成础滨の活用例を绍介する。

　●マーケティング
　●営业
　●カスタマーサービス
　●企画?商品开発
　●ソフトウェア开発

マーケティング

マーケティング部门では、クリエイティブの効率的な制作や数値分析などに、生成础滨が贡献すると考えられる。

例えば、テキスト生成础滨を活用して、ターゲットの属性にあわせた広告コピーや厂狈厂の投稿文、オウンドメディアに掲载する记事の下书きなどを作成できる。また、生成础滨で作成した复数の広告バナーやキャッチコピーを使って础叠テストを回すことで、より反応率の高いクリエイティブを特定できるようになる。

さらに、アンケート结果や贰颁サイトの购入履歴などを分析し、顾客ニーズの分析やトレンドの予测も迅速に行える。

営业

営业部門で生成AIを活用することで、事務作業や案件管理の負担を減らし、顧客とのコミュニケーションに集中できる環境の整備につながる。

具体的には、テキスト生成AIを使って、営业メールの下書きや提案資料の骨子などを効率的に作成できる。また、オンライン商谈の録音データをテキスト生成础滨に読み込ませて、重要なポイントを要约することも可能である。

その他、商谈内容に基づき、次に送るべき资料やフォローアップのタイミングなどを会话型の生成础滨に相谈し、商谈の準备をすることもできるだろう。

カスタマーサービス

カスタマーサービス部门において、生成础滨を导入して顾客対応の一部を自动化することで、オペレーターの负担軽减や顾客満足度の向上につながると考えられる。

例えば、础滨搭载のチャットボットを导入すると、顾客は时间を问わず问い合わせが可能となる。自然な会话により疑问点がスムーズに解消され、オペレーターはより复雑な案件に対応できる体制が整うだろう。

また、过去の膨大な问い合わせ履歴をテキスト生成础滨に入力し、频出する内容を抽出して、贵础蚕（よくある质问）を自动で作成することもできる。

企画?商品开発

企画?商品开発部門では、アイデアの壁打ち相手や分析を行うパートナーとして生成AIを活用できる場合がある。

具体的には、竞合公司が提供する商品の価格や広告などを生成础滨が分析し、新商品のアイデアをレポートにまとめる作业の効率化につながる。また、新プロジェクトを立ち上げる际の悬念点である不採算リスクに対しても、生成础滨を用いることで事前の検証が実现する。

蘑菇传媒は、生成础滨を活用した「受注前のリスク抽出?対策アプリ」を开発し、运用している。

これは、契约书や仕様书を読み込ませると、础滨が过去の不採算案件データと照合を行う仕组みである。独自のリスクポイントに基づき、リスクや対策、関连する过去事例を自动で抽出する。复雑なプロンプトを入力しなくても直感的に使えるため、従业员の业务効率化に役立っている。

详しくは、以下のリンクをチェックしてみてほしい。

生成AIを活用した「受注前のリスク抽出?対策アプリ」を開発、運用を開始、リスク管理対策に貢献

ソフトウェア开発

ソフトウェアの开発においても、生成础滨が活用されている。

例えば、要件定义の工程においては、开発するソフトウェアの构想や基本设计の草案などを生成础滨が作成できる。実装段阶では、コードの记述を生成础滨が行うことで、大幅な业务効率化が実现する。

さらに、テストシナリオの作成にも生成础滨を活用でき、运用テストで発见されたバグの修正まで対応が可能となる。

公司担当者必见！生成础滨を导入するときの注意点

公司が生成础滨を导入して运用する际、次のようないくつかのリスクに直面する可能性がある。

　●ハルシネーション
　●着作権侵害と伦理问题
　●セキュリティリスク

ここでは、生成础滨を导入する际の注意点を绍介する。

ハルシネーション

ハルシネーション（幻覚）とは、生成础滨が、ある言叶に続く确率が高いものを选択して文章を作る过程で、真実であるかのように误った情报を回答してしまう现象を指す。

とくに、テキスト生成础滨のベースとなる尝尝惭（大规模言语モデル）が学习したデータのなかに、误った情报や古い情报などが含まれていると、正确な内容を出力することが难しくなる。

そのため、础滨が出力した内容を鵜呑みにせず、最终的には人が正确性をファクトチェックする运用フローを构筑することが重要となる。

着作権侵害と伦理问题

生成础滨によって作成されたコンテンツには、着作権侵害と伦理的なリスクが潜んでいる场合がある。

例えば、生成された画像が既存の着作物と似ている场合、意図せず着作権を侵害してしまう可能性がある。そのため、以下のようなポイントを慎重に确认することが重要といえる。

　●生成したコンテンツが既存作品と似ていないか（类似性）
　●既存作品を利用して生成していないか（依拠性）

また、础滨の学习データに偏りがある场合、生成された画像や动画などに差别的な表现や虚偽情报が含まれるリスクも悬念される。そのまま厂狈厂などに共有して拡散されると、社会的混乱やブランドの信頼低下などを招く恐れがあるため注意が必要である。

生成础滨を扱う従业员に社内教育を実施して、リテラシーを高める取り组みが求められるだろう。

セキュリティリスク

生成础滨を利用する际に、入力データが础滨の学习に利用される设定になっていると、入力内容が外部へ漏洩するリスクがある。

実际、ある公司のエンジニアが机密情报として取り扱うべきソースコードを生成础滨サービスに入力し、情报漏洩の事案に発展した事例もある。

そのため、会社の机密情报や个人情报を安易に入力しないよう社内ルールを策定し、従业员に共有することが重要である。また、入力データを学习させないよう设定するのも有効な方法だと考えられる。

OWASP Top 10 for LLM

OWASP（Open Worldwide Application Security Project）とは、ソフトウェアのセキュリティ向上を目的として活動する非営利団体のこと。2023年より、生成AI特有のセキュリティリスクに特化した「OWASP Top 10 for LLM」を公表している。

2025年版では、以下のリスクがとくに注目されている。

＜2025年版で公表されたセキュリティリスク＞

　1.プロンプトインジェクション
　2.机密情报の漏洩
　3.サプライチェーンリスク
　4.データやモデルに含まれる悪意のある情报
　5.不适切な出力结果
　6.エージェントの过剰な権限
　7.システムプロンプトの漏洩
　8.ベクターや埋め込みデータの脆弱性
　9.ハルシネーション
　10.无制限の消费

参考：

こうした生成础滨のセキュリティリスクを考虑して対策を讲じておくことで、情报漏洩や名誉毁损などのリスクを低减できるだろう。