生成AIとは？従来のAIとの違いやできること、おすすめサービス5選を解説

1. 生成AIとは？

生成AI（Generative AI）とは、大量のデータから特徴やパターンを学習し、利用者の指示（プロンプト）に応じて新しいコンテンツを生成するAIです。文章だけでなく、画像や動画、音声、プログラムコードなども生成できます。

生成AIは、利用者が入力したプロンプトの内容を解析し、学習したデータの傾向に基づいて、条件に合う出力を組み立てます。近年は、テキストと画像、音声などを一つのモデルで扱う「マルチモーダルAI」も普及し、活用できる業務の幅が広がっています。

1-1. 従来のAIとの違い

生成AIと以前から利用されてきたAIの違いは、AIが学習したデータをどのように活用するかです。従来のAIは、学習したデータをもとに分析・分類・予測・判断を行う一方、生成AIは学習したデータの特徴やパターンをもとに新しいコンテンツを生成します。

主な違いをまとめると次のとおりです。

従来のAIは、入力されたデータをもとに、あらかじめ学習した内容やルールに沿って分類や予測、判断を行います。一方、生成AIは、大量のデータから学習した特徴やパターンをもとに、文章や画像などの新しいコンテンツを生成します。

それぞれ得意分野が異なるため、目的や用途に応じて使い分けたり、組み合わせて活用したりするとよいでしょう。

1-2. 生成AIの仕組み

生成AIの多くは、機械学習の一種であるディープラーニング（深層学習）を利用しています。大量のデータを学習し、文章や画像などの特徴や関係性を学ぶことで、新しいコンテンツを生成する仕組みです。

たとえば文章生成AIでは、このディープラーニングを用いて学習したLLM（大規模言語モデル）が利用されています。LLMは文章を「トークン」と呼ばれる単位に分け、前後の関係を学習します。利用者がプロンプトを入力すると、文脈に続く可能性が高いトークンを順番に予測し、自然な文章を生成する仕組みです。

このような生成AIの仕組みは、コンテンツ生成だけでなく、社内の情報検索や問い合わせ対応など、さまざまな業務にも活用されています。

2. 生成AIの種類一覧

生成AIは、出力するコンテンツによって主に以下のような種類へ分けられます。

• 横にスクロールします

一つの生成AIが複数の種類に対応している場合もあります。たとえば画像を読み取って文章を作るなど、形式をまたいだ処理も可能です。用途や業務内容に応じて、適した種類を選びましょう。

3. 生成AIでできること｜ビジネス活用例5選

生成AIは、ビジネスでもさまざまな場面で活用できます。主な活用例は以下の5つです。

• 文章作成・要約・翻訳
• コード生成・プログラミング支援
• 画像・動画・デザイン制作
• データ分析・レポート作成
• 社内問い合わせ対応・ナレッジ検索

それぞれ具体的に解説します。

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3-1. 文章作成・要約・翻訳

メールや議事録、報告書、Web記事などの文章作成に活用できます。目的や読者、文体、文字数などをプロンプトで指定すれば、条件に沿った下書きを短時間で生成できます。また、長い会議記録や資料を要約し、重要なポイントを整理することも可能です。

さらに、企画立案やプレゼン資料の構成を考える際には、アイデア出しや見出しのたたき台の作成にも活用できます。複数の案を比較することで、検討の幅を広げられるでしょう。翻訳も可能で、単に言葉を置き換えるだけでなく、読み手や場面に合わせて表現を調整できます。

3-2. コード生成・プログラミング支援

生成AIに処理内容を指示すると、プログラムコードやテストコードなどを生成できます。エラーの原因調査や修正案の提示、プログラミング言語の変換にも活用可能です。

たとえば、「CSVファイルを読み込み、売上を月別に集計する」と指示すれば、処理のたたき台となるコードを生成できます。また、既存コードの内容を説明したり、エラーの原因を分析したりするほか、仕様書をもとに実装案やテストコードを作成する用途にも活用できます。

3-3. 画像・動画・デザイン制作

文章で伝えたイメージをもとに、広告素材やイラスト、動画のたたき台を作成できます。商品の利用シーンや背景、色調、構図などを指定し、複数のデザイン案を短時間で作成して比較することも可能です。

WebサイトのキービジュアルやSNS投稿、プレゼン資料の挿絵など、幅広い制作業務で活用できます。また、既存画像の背景を差し替えたり、縦横比を変更して余白を補ったりできるサービスもあります。

3-4. データ分析・レポート作成

表計算ファイルやCSVなどのデータをもとに、集計や傾向分析、グラフ作成、レポートの下書きを作成することもできます。売上の増減や問い合わせ件数の多い項目、アンケート結果の傾向などを分析し、その要点をまとめることも可能です。

たとえば、営業実績を部署別・月別に集計し、変化の大きい項目を抽出したうえで、報告書の下書きを作成できます。また、自由記述のアンケートやレビューから共通する意見を分類・整理する用途にも活用できます。

3-5. 社内問い合わせ対応・ナレッジ検索

社内規程やマニュアル、FAQなどをもとに、従業員からの問い合わせへ回答したり、必要な情報を検索したりする用途にも活用できます。

たとえば、人事制度や経費精算、情報システムの操作方法などに関する質問に対し、学習した情報をもとに回答します。従業員は質問内容を入力するだけで必要な情報を検索できるため、複数のフォルダやシステムを探す手間の削減にもつながるでしょう。

さらに、RAG（関連情報を検索して回答を生成する技術）を活用したサービスであれば、社内文書などを参照しながら、より自社のルールや業務に沿った回答を生成することも可能です。

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4. おすすめの生成AIサービス5選

生成AIを活用したサービスは、それぞれ得意な分野があります。ここでは、代表的な生成AIサービスを紹介します。

生成AIサービスを選ぶ際は、機能の多さだけで比較するのではなく、利用目的に合ったサービスを選ぶことが大切です。特に企業で利用する場合は、情報セキュリティ機能や管理機能、サポート体制なども確認しましょう。

4-1. ChatGPT（OpenAI）｜文章作成・要約など幅広い用途に対応

「ChatGPT」は、文章作成や要約をはじめ、データ分析など幅広い用途に活用できる対話型の生成AIサービスです。OpenAIが提供しており、翻訳やファイルの読み取り、画像の生成・編集などにも対応しています。

対話形式で指示を追加・修正しながら回答をブラッシュアップできるため、生成AIを初めて利用する方でも扱いやすい点が特徴です。議事録の要約やメール文案の作成、表データの分析など、さまざまな業務で活用されています。

無料プランのほか、組織向けの「ChatGPT Business」や「ChatGPT Enterprise」も用意されています。Businessでは、共有ワークスペースやユーザー管理、SAML SSO、利用状況を確認できる分析機能などを利用できます。また、入力内容や出力結果などのビジネスデータは、標準ではモデルの学習に使用されません。

Enterpriseでは、SCIMによるアカウント管理や、役割に応じたアクセス制御など、より高度な管理機能を利用できます。

参照：ChatGPT

4-2. Claude（Anthropic）｜コード生成や開発業務を支援

「Claude」は、Anthropicが提供する生成AIサービスです。文章作成や分析に加え、コードの作成・修正にも活用できます。仕様やエラー内容を入力すると、コードの提案や既存コードの解説を得られます。

開発業務に特化した「Claude Code」は、コードベースを読み取り、複数のファイルを横断して修正できる点が特徴です。機能の実装や不具合の修正、テストの実行など、実際の開発フロー全体を支援できます。

組織向けには、「Team」と「Enterprise」の2つのプランが提供されています。どちらもメンバーや権限の管理に対応しており、EnterpriseではSSOやSCIM、監査ログなど、より高度な管理機能を利用できます。また、商用プランの入出力データは、標準ではモデルの学習に使用されません。契約内容によっては、導入や運用に関するサポートも受けられます。

参照：Claude

4-3. Stable Diffusion（Stability AI）｜画像・デザイン制作が得意

画像やデザインの制作を効率化したい場合は、Stability AIが開発する画像生成モデル「Stable Diffusion」が役立ちます。テキストからの画像生成や、既存画像の部分修正、背景の削除・置換などに活用できます。

広告やWebサイトに使うイメージ画像、製品デザインの案、プレゼン資料の挿絵など、クリエイティブ制作のたたき台づくりに適しています。モデルをダウンロードして環境に合わせて調整する方法と、APIや関連サービスを利用する方法があります。

利用するモデルや提供形態によって、必要な環境やライセンス条件が異なります。生成物を商用利用する場合は、適用されるライセンスと権利侵害の有無を確認してください。

参照：Stability AI

4-4. Google Gemini（Google）｜情報収集・データ分析を効率化

「Google Gemini」は、Web上の情報収集や文書・表計算ファイルの分析などを支援する生成AIサービスです。文章や画像を扱えるほか、資料の要約や傾向分析、情報抽出にも対応しています。

「Deep Research」を利用すれば、調査計画を作成し、Web上の情報を収集・整理したうえで、レポートとしてまとめることも可能です。また、利用するプランや環境によっては、Google DriveやGmailなどの情報を参照し、複数の資料を横断して調査できます。

Google Workspaceで利用する場合は、既存のアクセス権限やデータ保護の設定がGeminiにも適用されます。Geminiが参照できるのは、原則として利用者に閲覧権限がある情報です。また、組織内のデータは、許可なく生成AIモデルの学習に使用されません。管理者は、会話履歴の保存期間などを設定できます。

参照：Google Gemini

4-5. ミンクスプラス生成AI（NTT東日本）｜社内ナレッジを活用した問い合わせ対応に強み

社内規程やマニュアルを活用して問い合わせ対応を効率化したい企業には、NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」が適しています。RAGを活用して社内文書を検索し、その内容をもとに回答を生成できる法人向けAIチャットボットです。

社内規程やマニュアル、FAQなどを取り込み、問い合わせ対応やナレッジ検索、文案作成に活用できます。回答とあわせて参照元情報も表示されるため、利用者が回答の根拠を確認することが可能です。

情報セキュリティ面では、Microsoft Entra IDによる利用者の認証・権限管理に対応しています。また、固定グローバルIPアドレスによるアクセス制限にも対応しており、不正利用や権限のない情報へのアクセスを防ぎやすい設計です。

入力された個人情報を自動で検知し、送信をブロックすることも可能です。管理者は利用状況を可視化でき、部署ごとの活用状況を把握しながら運用を改善できます。対話内容や連携データはモデルの学習に使われず、国内リージョンで暗号化して保管されます。

生成AIを業務に定着させるには、サービスを導入するだけでなく、従業員が適切に使える体制づくりも欠かせません。「ミンクスプラス生成AI」では、AI研修やガイドライン策定についても相談できるため、自社の運用方針に合わせて導入・活用を進められます。

生成AIの導入から社内定着まで一貫して進めたい方は、「ミンクスプラス生成AI」の詳しいサービス内容を以下の資料でご確認ください。

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5. 生成AIのビジネス利用におけるリスク・注意点

生成AIは業務効率化に役立つ一方、使い方によってはさまざまなリスクが生じる可能性があります。企業が特に注意すべきリスクは、以下の4つです。

• ハルシネーション（誤情報の生成）
• 機密情報・個人情報の漏えい
• 著作権・知的財産権の侵害
• シャドーAI（従業員の無断利用）

5-1. ハルシネーション（誤情報の生成）

生成AIは、事実と異なる内容を自然な文章で回答する場合があります。この現象が「ハルシネーション」です。存在しない制度や出典を示したり、古い情報と新しい情報を混同したりする可能性があります。

対策として、生成AIの回答をそのまま採用するのではなく、一次情報や社内の正式文書と照合しましょう。RAGによって信頼できるデータを参照させる方法も有効です。

特に法務や人事など正確性が求められる業務では、生成AIを補助ツールとして活用し、最終的な判断は担当者が行う運用ルールを整備することが大切です。

5-2. 機密情報・個人情報の漏えい

生成AIサービスの中には、入力したデータが保存されたり、AIモデルの学習に利用されたりするものがあります。そのため、顧客情報や未公開の製品情報、ソースコードなどの機密情報を入力すると、情報漏えいにつながるおそれがあります。

利用前に、入力データがAIモデルの学習へ使われるか、どの国・地域に保存されるか、保存期間や削除方法はどうなっているかを確認しましょう。個人情報を入力する場合は、利用目的の範囲内であるかも確認が必要です。

企業で生成AIを利用する際は、入力を禁止する情報をガイドラインで定め、権限管理やIP制限、利用ログの確認などを行いましょう。個人情報や禁止ワードを自動で検知・ブロックできるサービスを選ぶ方法も有効です。

5-3. 著作権・知的財産権の侵害

生成AIが作った文章や画像が、既存の著作物と類似する場合があります。そのまま広告や商品などへ利用すると、著作権や商標権、意匠権などを侵害する可能性があります。

「AIが生成したため自由に使える」とは限らない点に注意しましょう。既存の作品名や作者名、キャラクターなどをプロンプトへ入力し、意図的に似せた生成物を作る行為は避ける必要があります。生成物を公開・販売する場合は、類似する著作物や登録商標がないか確認してください。

あわせて、サービスごとに定められた商用利用の条件や、生成物に関する権利の取り扱いも確認しましょう。判断が難しい場合は、法務部門や弁護士などの専門家へ相談することが大切です。

5-4. シャドーAI（従業員の無断利用）

シャドーAIとは、組織が許可・管理していない生成AIを、従業員が業務で利用する状態です。個人アカウントで顧客情報を入力する、未承認のサービスへ社内文書をアップロードするなどの行為が該当します。

管理部門が利用状況を把握できないため、情報漏えいや著作権侵害が発生しても、原因の特定や対応が遅れる可能性があります。無料サービスは手軽に利用できることから、やみくもに禁止するだけでは無断利用を防ぎにくいでしょう。

対策として、会社が承認した生成AIサービスと利用できる業務の範囲を明確にします。あわせて、入力を禁止する情報や生成物の確認方法、問題発生時の報告先などをガイドラインで定めましょう。利用ログや権限を一元管理できる環境を整え、研修によってルールを周知することも効果的です。

6. 企業が生成AIを導入する5つのステップ

企業が生成AIを導入する際は、目的やルールを整理したうえで段階的に利用範囲を広げましょう。主な手順は以下のとおりです。

PoCでは、生成AIの利用回数だけで効果を判断しないことが大切です。対象業務に合わせて以下のようなKPIを設定し、効果や課題を検証したうえで、本格導入の可否や運用方法を判断しましょう。

• 作業時間の削減量
• 回答精度
• 利用者の満足度　など

また、利用ログから未解決の質問や不適切な利用状況を確認し、社内文書やガイドライン、プロンプトなどを継続的に見直すことが重要です。サービスと運用の両面を改善しながら、生成AIを定着させましょう。

7. 法人の生成AI活用ならNTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」

法人で社内データを活用しながら生成AIを利用したい場合は、NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」がおすすめです。問い合わせ対応や社内ナレッジの検索、文章作成など、幅広い業務に活用できる法人向けAIチャットボットです。

生成AIサービスを選ぶ際は、回答精度や情報セキュリティ、導入・運用のしやすさなどを比較することが重要です。ミンクスプラス生成AIが、こうしたポイントにどのように対応しているかをまとめました。

料金は初期費用110,000円（税込）、月額費用154,000円（税込）からです^（※）。月額費用はID数やオプションによって変わります。利用には、インターネット回線、固定グローバルIPアドレスの準備が必要です。

最低利用ID数は20IDです。月額費用154,000円（税込）は20ID利用時の料金です。

自社データを活用した生成AIの導入や、運用体制の整備まで支援を受けたい方は、「ミンクスプラス生成AI」の詳しい機能や支援内容をご確認ください。

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8. NTT東日本の支援による生成AIの導入事例

NTT東日本は、自治体やグループ内の業務において、生成AI・RAGの導入からデータ整備、運用改善まで支援しています。ここでは、藤沢市、横浜市、NTT-MEの3事例を紹介します。

8-1. 神奈川県藤沢市：生成AIを活用した問い合わせ対応・法規運用支援の実証

藤沢市の実証では、庁内向けの「要約・回答コンシェルジュ」と、建築基準法などを参照する「法規運用支援AI」を構築しました。将来的な職員数の減少や業務の複雑化、専門知識の継承などを見据え、NTT東日本とRAG機能を備えた生成AIのPoCに取り組んでいます。

建築指導課では、紙やExcelに蓄積された資料と専門的なノウハウの習得に時間がかかる点が課題でした。そこで、法令や関連資料をRAGで参照できるよう整備し、生成AIの役割やプロンプトを繰り返し調整しました。その結果、職員のサポートを目的とする法規運用支援AIは、十分に業務活用できるレベルに到達しています。

検証を通じて、生成AIによる問い合わせ対応や専門業務の支援に加え、これまでイメージできていなかった活用シーンも明らかになりました。要約・回答コンシェルジュは庁内へ横展開しやすい取り組みとして評価されています。

導入事例：来る職員減少に備え、RAG構築による課題解決を検証。「藤沢DX」における生成AIソリューションのユースケースに迫る

8-2. 神奈川県横浜市：生成AIとRAGを活用した庁内ナレッジ活用の実証

横浜市では、選挙関連の問い合わせ対応を対象に、生成AIとRAGを活用した実証を行いました。職員が質問すると、RAGが法令や過去の記録から関連情報を検索し、生成AIがその情報をもとに質問に沿った回答を生成します。

選挙関連の問い合わせ対応では、法令書籍や過去の記録から正確な回答を探すために、多くの時間と経験が必要でした。そこで、公職選挙法などの法令に加え、PDFで約4,500ページに及ぶ書籍データをRAGへ連携しています。昭和46年以降に蓄積された約3,000件の質疑応答データも活用しました。

実証では、事前に用意した質問に対して約9割の回答精度を確認しています。経験の浅い職員も、該当する条文や類似事例を生成AIの回答で確認してから、先輩職員へ相談できるようになりました。

導入事例：横浜市が挑む、行政サービスにおける生成AIとRAGの活用。積み重ねてきたドキュメントが成功のカギ

8-3. NTT東日本グループ：生成AIを活用した専門的な問い合わせ対応の効率化

NTT東日本グループのNTT-MEでは、20〜30分かかる場合もあった資料の検索時間を、生成AIチャットボットの導入によってほぼゼロへ短縮しました。全国約2,000拠点の医療施設を対象とする調査プロジェクトで、問い合わせ対応に活用した事例です。

導入前は、専門的な質問がリーダーへ集中し、回答の遅れや担当者の負担につながっていました。そこで、前年度に蓄積した200件以上のQ&Aや、顧客・社内向けマニュアル、業務ルールをRAGで参照できるよう整備し、生成AIがそれらの情報をもとに回答できる仕組みを構築しました。

また、学習データにない情報については無理に回答しないようプロンプトを設定し、利用ログを確認しながら回答精度を改善しています。本格利用後の利用実績は約360回に達し、リーダーへのエスカレーションも軽減しました。担当者が質問しやすい環境が整い、新人の業務理解や定着率の向上にもつながっています。

導入事例：専門的な問い合わせ対応にRAG技術を活用。現場の自己解決と定着率向上を実現した舞台裏

自社の業種や業務に合った生成AIの活用方法を検討したい方は、業種別の活用例や伴走支援の内容とあわせて、「ミンクスプラス生成AI」の詳細をご確認ください。

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9. 生成AIに関するよくある質問

生成AIの導入を検討する企業からよく寄せられる質問へ回答します。

9-1. 生成AIは無料で利用できますか？

ChatGPTやGoogle Geminiなど、無料で利用できる生成AIサービスはあります。ただし、利用できるモデルや機能、生成回数などに制限が設けられているケースが多いです。

個人で利用する場合は、無料プランも選択肢になります。一方、企業で利用する場合は、情報セキュリティ面や管理機能、サポート体制などを考慮すると、有料プランや法人向けサービスを選ぶ方が安心です。

9-2. 生成AIを業務で利用する際の注意点は何ですか？

生成AIを業務で利用する際は、誤回答や情報漏えい、権利侵害などに注意が必要です。生成された回答は一次情報と照合し、機密情報の取り扱いや利用ルールをガイドラインで定めましょう。

9-3. 社内データをもとに回答できる生成AIはありますか？

RAGに対応した生成AIサービスであれば、社内規程やマニュアル、FAQなどを検索し、その内容をもとに回答できます。モデル自体を一から再学習させる必要がなく、社内文書の追加や更新によって参照情報を最新の状態に保てます。

NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」は、RAGによって社内独自データを検索し、その内容にもとづく回答を生成できるサービスです。回答とあわせて参照元情報も表示されるため、利用者が根拠を確認しながら活用できます。

社内データを活用した生成AIサービスの導入を検討している方は、「ミンクスプラス生成AI」の詳しい機能をご確認ください。

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10. まとめ｜生成AIは仕組みとリスクを理解し、セキュアな環境で活用しよう

生成AIとは、大量のデータから学習したパターンをもとに、文章や画像、動画、音声、コードなどを生成するAIです。文章作成やデータ分析、プログラミング、クリエイティブ制作、社内問い合わせ対応など、幅広い業務の効率化に活用できます。

一方、ハルシネーションや情報漏えい、著作権侵害、シャドーAIなどのリスクもあります。企業で導入する際は、利用目的と対象業務を明確にしたうえで、ガイドラインや確認体制を整備し、情報セキュリティ要件を満たすサービスを選びましょう。

社内データを活用した生成AIを安全に導入・運用したい場合は、情報セキュリティ機能や管理機能、導入後の支援体制まで確認することが大切です。NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」は、企業向けの管理機能に加え、生成AI研修やガイドライン策定などの導入・運用支援も提供しています。

生成AIを安全に導入し、社内で活用を定着させたい方は、「ミンクスプラス生成AI」の詳しい機能や支援内容をぜひご確認ください。

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