生成AI（ジェネレーティブAI）とは？ 種類や使い方、活用例を解説
更新日：2024.07.26
すでに多くの企業が導入を始めている生成AI。
本記事では、生成AIの特徴や従来のAIとの違いに加え、テキスト生成AI、画像生成AI、動画生成AIといった具体的な種類について解説します。
また、生成AIのメリットや使い方、注意すべき点を紹介し、ビジネスや業務における活用シーンや国内の具体的な活用事例も取り上げます。
目次
生成AIとは？
生成AIとはジェネレーティブAIとも呼ばれ、与えられたテキストやデータから新しいデジタルコンテンツを生成する人工知能の一種です。膨大な既存データからパターンを学習し、確率論的にそれらを組み合わせて新たなコンテンツを生成します。
生成されるコンテンツのクオリティは高く、まるで人間のように自然な対話で回答できることから、世界中にインパクトを与えました。応用範囲も広く、文章の作成、画像や動画、音楽の生成など、これまで人間の創造性が不可欠だった分野にまで及びます。
また、AIに関する専門知識のない人でも、チャット感覚で容易にコンテンツを生み出せる簡便性も特筆すべき点です。すでに日本では、officeソフトやデータベースなどと生成AIを連携して、業務を効率化させるツールが続々と誕生しており、その活路が注目されています。
生成AIの特徴
生成AIの主な特徴は大量のデータを学習して、それをもとに新たなコンテンツを作り出せる点です。
たとえば文章生成AIは、数百万もの文書から文法や語彙、文章の構造などを学習し、それにもとづいた文章を生成します。同様に画像生成AIは、大量の画像から色彩や形状、テクスチャなどのパターンを学習し、それを参考にして画像を生成します。
なお、生成AIは一般的に機械学習の一種である深層学習（ディープラーニング）の手法を用いて実現されています。深層学習は、人間の脳の神経回路を模倣した多層のニューラルネットワークと呼ばれるモデルから成り立っており、AIの性能を飛躍的に向上させた立役者とも呼べる手法です。
これは、人間がこれまでに学習した情報や経験をもとにして、新たなアイデアを生み出すプロセスと類似しているといえます。
従来のAIと生成AIの違い
従来のAIは、主に分類や予測、認識などの特定のタスクを実行するために設計されています。たとえば、文字や画像、音声の認識とデータの予測分析などが該当します。
これらのAIは、与えられたデータから情報を抽出したり、既存の情報をもとに判断を下したりといった目的で利用されます。主な活用例として、画像認識やメールのスパム判別などです。私たちが日頃使っているスマートフォンの顔認証や指紋認証にも、このAI技術が用いられています。
一方、生成AIはコンテンツをAI自身が創造して、生成する能力を持ちます。たとえば、テキストや画像、音声、さらにはプログラムコードなど、さまざまな形式のデータを生成可能です。特定のタスク処理に特化した従来のAIよりも、汎用的で創造性が必要なタスクに適しています。
要するに、従来のAIが主に「認識」と「分析」に特化していたのに対し、生成AIは「創造」と「生成」に重点を置いているといえるでしょう。
比較項目 | 生成AI | 従来のAI |
学習の視点 | パターンと関係性を学習 | 情報の整理や分類 |
出力 | 創造 | 予測・認識・分析 |
目的 | 新しいコンテンツの作成 | 特定のタスクの自動化 |
出力例 | テキスト・画像・音声・動画の生成 | テキスト・画像・音声の認識 |
生成AIの歴史
AIという技術自体は古くから存在していましたが、多くの技術的課題が立ちふさがり、大きなブームには至りませんでした。
しかし、2012年頃に生成AIの技術基盤ともなっている深層学習（ディープラーニング）が登場すると、加速的な発展を遂げます。従来のAIではできなかった、機械自身が自主的に問題の解き方を学習する機械学習が主流となり、さまざまな生成モデルが誕生していきました。
その後も生成AI分野は着実に進化を遂げていき、ついに2022年に転機を迎えます。ChatGPT（GPT-3.5）のリリースにより、生成AIの可能性が広く認識されるようになったのです。ChatGPTは驚異的な速さで世界中に普及し、わずか5日で100万ユーザー、2か月で1億ユーザーを突破しました。この急速な普及により、「生成AI」というキーワードが一般にも広く浸透しはじめたのです。
※弊社では、明日から使える生成AI業務活用術についてまとめた資料を無料で配布しています。ご興味のある方は、以下のバナーからダウンロードしてください。
生成AIの種類
生成AIには、テキスト生成AI・画像生成AI・動画生成AI・音声生成AIなどのカテゴリーがあります。ここではそれぞれの代表的なツールをいくつか紹介します。
※現在では、テキスト生成AIでも画像や音声生成が可能なクロスモーダルモデル（複数のデータを同時処理するシステム）が主流となり、各カテゴリーとの境界は曖昧になってきています。
テキスト生成AI
テキスト生成AIは、人工知能を用いて自然言語の文章を作成するシステムです。大量の既存データから学習し文脈を理解して、人間のような文章を生成します。
ChatGPT
ChatGPTは、OpenAI社が開発した高度なテキスト生成AIであり、自然言語処理の分野で先駆的なツールとして高い知名度を誇ります。
ChatGPTの特徴として、自然で流暢な会話を実現する高度な対話能力、幅広いトピックに関する情報提供が可能な膨大な知識ベース、多様なシーンに応用できる柔軟性が挙げられます。
また、外部のシステムと連携（API連携）することにより、ChatGPTの機能を組み込んだ多様なWebサービスやツールの開発が可能になっています。
なお、最新のモデルである有料版のGPT-4o（2024年7月時点）はテキストだけでなく画像、音声の入出力機能を持つマルチモーダルモデルです。
公式サイト：ChatGPT（OpenAI）
弊社ディーエスブランドでは、このChatGPTを搭載した顧客対応を自動化するツール「おりこうAIコンシェルジュ」を提供しております。
おりこうAIコンシェルジュを既存のホームページに設置することで、閲覧者の興味があるコンテンツを生成AIによって分析し、お問い合わせや資料請求などのコンバージョンにつながるように自動で案内します。これまでのチャットボットのような事前シナリオの作成は不要で、既存のホームページにタグを設置するだけで導入が完了する手軽さが特徴です。
人手不足や、売上げ・求人などの成果獲得、AI導入・DX化などで課題を抱えている企業・団体様はぜひ以下から詳細をご覧ください。
Gemini
Gemini（旧Bard）は、Google社が、2023年12月に発表したテキスト生成AIです。自然言語能力が高いため、複雑な文脈やニュアンスを理解し、他の生成AIモデルより優れているとされています。
Geminiもテキストや画像、動画など、複数の入出力機能を備えるマルチモーダルモデルです。
なお、世界的シェアを誇るブラウザのChromeを提供しているGoogleが開発しているため、生成結果には参照した情報元となるサイトを提示してくれる点が特徴です。専門分野においても深い知見を持つため、プログラミング能力にも優れており、高度なコード生成能力も有しています。
公式サイト：Gemini（Google）
Copilot
Copilot（旧Bing Chat）は、WindowsでおなじみのMicrosoft社が提供しているテキスト生成AIです。Copilotを和訳すると、「副操縦士」という意味になります。
ChatGPT とMicrosoft AI モデルを組み合わせたチャット機能ベースのアプリで、テキストや画像、音声の入出力機能を持つマルチモーダルモデルです。他のテキスト生成AIと異なり、3種類の回答オプションを選べる機能を有しています。創造性や回答の信頼性、もしくは両者のバランスを取った傾向から選択でき、出力結果をコントロールしやすい点が特徴です。
ChatGPTはアイデア提供などの創造性に優れていますが、Copilotはビジネスツールを補助し生産性を上げることを得意としており、より身近な業務での利用に重点を置いています。
公式サイト：Copilot（Microsoft）
画像生成AI
画像生成AIは、人工知能を用いて新しい画像を作成するシステムです。テキストの説明や既存の画像を参考に、さまざまなスタイルの画像を生成します。
Midjourney
Midjourneyは2022年7月に公開された、Discord（チャットツール）で使用できる画像生成AIです。入力されたテキストから、高品質で芸術的な画像を生成する能力を持ち、急速に人気を獲得しました。
独創的な画像生成、多様なスタイル対応、簡単な操作性が特徴です。テキスト以外にパラメータと呼ばれる数値調整で出力をカスタマイズでき、Discordを通じた活発なユーザーコミュニティも形成されています。生成できる画像は実際の写真のようなものから、イラスト調のものまで多岐にわたります。
公式サイト：Midjourney（Midjourney）
Stable Diffusion
Stable Diffusionは、イギリスのスタートアップ企業のStability AI社が2022年に公開したオープンソースの画像生成AIです。
入力されたテキストから、アニメ風のイラストやリアルな人物・風景画まで、さまざまな画像を生成できます。少ない計算処理能力でも動作するため、一般的なスペックのパソコンでも快適に利用可能です。
また、オープンソースであることから、多くのクリエイターがカスタマイズや機能拡張を行っており、急速に進化を続けています。
動画生成AI
動画生成AIは、人工知能を用いて動画コンテンツを作成するシステムです。テキストや静止画、短い動画クリップなどをもとに新しい動画を生成します。
Gen-2
Gen-2は、アメリカのRunway社が開発した次世代の動画生成AIです。
2023年に公開され、テキスト入力や既存の画像から新たな動画を生成します。最大16秒までの動画を生成でき、短い動画であればWebブラウザまたはスマートフォンアプリで制作を完結できます。
主な特徴は、テキストだけでなく、静止画や短い動画クリップから、より長く高品質な動画を生成できる点です。また、動画シーンの一貫性や動きの自然さを維持しながら、創造的で多様な映像を作り出せる点も評価されています。
公式サイト：Gen-2（Runway）
Sora
Soraは、ChatGPTを提供するOpenAI社が、2024年2月に発表した動画生成AIです。テキストから高品質かつ長尺の動画を生成する能力を持ち、動画生成技術において大きな進歩を示しました。
Soraの主な特徴は、その驚異的な映像品質です。最長で1分間の動画を生成でき、複雑なシーンや動きをナチュラルに表現できます。まるで物理法則を理解しているかのような動きの表現や、カメラワークの滑らかさなど、これまでの動画生成技術では難しかった要素も高いレベルで実現しています。
Sora公式サイトには多くのサンプル動画が掲載されていますが、現時点（2024年7月）では一般利用はまだできない状況です。
公式サイト：Sora（Open AI）
生成AIのメリット
生産性の向上
文書作成やプログラミングなど、人的リソースを多く要する業務を効率化できます。たとえば、企画書の下書き文を生成AIが生成し、人の手で最終チェックだけを行えば、従来よりも大幅に工数を削減可能です。
また、プログラムのコーディングを生成AIに提案させれば、エンジニアの生産性が飛躍的に向上します。このように生成AIを人間の補助的役割として活用することで、大幅にコストを削減し、生産性を改善できます。
人手不足の解消
これまで人がおこなっていた業務を生成AIに代替させれば、生産性を飛躍的に向上できます。
生成AIの導入が進むカスタマーサービスの分野では、すでにその有用性が示されています。カスタマーサービスにおける生成AIの強みは、サービスの質を落とさず、場合によっては高い顧客満足度と高速化を達成しつつ、顧客とのやりとりを半自動化できる点です。
書籍『生成AIで世界はこう変わる』では、生成AIを使ってカスタマーサポート業務を支援させた場合、どれくらい業務が効率化したかの事例が紹介されています。この検証の結果、カスタマーサポートの生産性が14%向上し、仕事の質も向上させ、さらに顧客の満足度も上がりました。
また、生成AIで業務を効率化して従業員の負担を軽減できたため、離職率を下げる作用も生み出し、相乗的に良い影響を与えています。
アイデアの創出による効率化
生成AIは、学習に利用した多彩な情報を組み合わせて新しいアイデアを生み出せます。たとえば、商品・サービスの紹介文や企画書、キャッチコピーの作成時に、AIがアイデアのたたき台を提示します。
これをヒントにアイデアをブラッシュアップすることで、革新的な企画が生まれる可能性があります。製品開発の段階でも同様で、生成AIのユニークな発想を人の思考で発展させれば、イノベーティブな新製品が生まれるかもしれません。
従業員のスキル補完
生成AIが従業員のスキルを補完することで、知識がそこまでない人でも、Excelの関数や英語への翻訳などの作業をある程度できるようになります。
たとえば、Excelの関数の設定において「B列に入っている社名のなかに、Sheet2のA列に入っている社名と一致しているものを見つけたい」などの指示で、適切な関数の数式を回答してくれます。従来であれば「まずやりたい事に当てはまる関数を調べて使い方を学んで…」と、時間を要していた業務を大幅に効率化できます。
このように生成AIを苦手な分野で活用すれば、これまで知識や経験が必要だった業務も、誰が担当しても高いクオリティを担保できるでしょう。
人を生成AIが補完することで、組織全体でスキルの向上が促進されるのです。
生成AIの使い方
テキストや画像・動画生成AIの基本的な使い方について、かんたんに説明します。
テキスト生成AIの基本的な使い方
- 指示文（プロンプト）の入力：AIに何を生成してほしいのか、明確に指示を書きます。
- 詳細の指定：文体や長さ、トーンなどの詳細を指定すると、より望む結果が得られます。
- 結果の確認と調整：生成された内容を確認し、必要に応じて指示文を調整します。
- 反復と改善：満足のいく結果が得られるまで、このプロセスを繰り返します。
参考：ChatGPTの使い方
テキスト生成AIの使い方1/2（ChatGPT）
テキスト生成AIの使い方2/2（ChatGPT）
画像・動画生成AIの基本的な使い方
- 指示文（プロンプト）の入力：生成したい画像・動画の詳細な説明を入力します。
- スタイルの指定：特定のアートスタイルや技法を指定できます。
- パラメータの調整：解像度やアスペクト比（画像の縦横比）などの設定を調整します。
- 結果の確認と調整：生成された画像・動画を確認し、必要に応じて指示文を修正します。
- 反復と改善：満足のいく結果が得られるまで、このプロセスを繰り返します。
参考：Copilotの使い方（画像生成の場合）
画像生成AIの使い方（Copilot1/2）
画像生成AIの使い方（Copilot2/2）
このようにAIに関する専門知識は一切不要で、指示文（プロンプト）さえ入力できれば誰にでも扱える点が、生成AIが革新的なポイントです。いずれの生成AIモデルであっても、明確で具体的な指示文を書くことが、期待通りの結果を得るためには重要です。
つまり、生成AIは使い手の指示文の良し悪しで、生成結果の質が大きく左右されます。これは人間に指示を出すときと同じで、より具体的かつ明確な指示であればあるほど、相手（生成AI）に伝わりやすいからです。
※弊社では、明日から使える生成AI業務活用術についてまとめた資料を無料で配布しています。ご興味のある方は、以下のバナーからダウンロードしてください。
効果的に活用するためのコツ
生成AIを効果的に活用するためのコツをいくつか紹介します。
1. 明確で具体的な指示にする
曖昧な指示を避け、具体的な要求や条件を明記します。
×「良い文章を書いて」（良いという定義は不明確なため）
〇「500字程度の説得力のあるビジネス提案書を作成してください」
2. 段階的なアプローチを取る
複雑なタスクが必要な場合はタスクごとに分割し、段階的に指示します。
×「文章を和訳後に要約して、重要な部分を箇条書きして」
〇「文章を和訳して」→「文章を要約して」→「重要な部分を箇条書きで教えて」
3. 制約や条件を設定する
特定のフォーマットやスタイル、トーンなどを指定します。
〇「ビジネスフォーマルな言葉遣いで」「子どもでも分かるように」「箇条書きで5点まとめて」
4. 反復と改善を行う
最初の結果に満足できない場合、指示文を微調整してフィードバックを提供し、AIの出力を段階的に改善します。
〇「〇〇部分をもっと詳細に深掘りして」
5. 多様な視点を求める
同じ質問に対して異なるアプローチや視点を要求します。
〇「この問題に対する3つの異なる解決策を提案して」
これらのコツを意識して使用すれば、生成AIの潜在能力をより効果的に引き出せます。重要なのは生成AIを補助的なツールとして賢く使いこなし、人間の知恵と組み合わせて最良の結果を得ることです。AIの回答を鵜呑みにせず、アイデア出しの壁打ち相手や業務のアシスタントのような存在であると認識しておきましょう。
生成AIでやって良いことの例
- Web上で公開されたニュース記事を要約してもらう
- アイデアを伝えて製品キャッチコピーを考えてもらう
- 自作のプログラミングコードのデバッグを行う
- 画像生成AIでオリジナル画像を作成して公開する
- 動画生成AIで昔の東京の街並みを再現してもらう
生成AIで注意すべきこと
生成AIは非常に有用なツールですが、その使用には注意が必要です。以下に、とくに注意すべきポイントを紹介します。
虚偽情報（ハルシネーション）の生成
生成AIは、膨大な学習データをもとにテキストや画像を生成しますが、事実と異なる情報を生成する場合があります。こうした虚偽情報を生成する現象を「ハルシネーション」と呼びます。
たとえば、実在しない出来事や人物の情報をあたかも真実のように生成するため、出力結果の真偽を確認する必要があります。生成AIの出力を常に批判的に検証し、信頼できる情報源と照合することが重要です。
著作権侵害のリスク
生成AIはインターネット上の著作権を含むデータも学習しているため、生成されたコンテンツに著作権侵害のリスクがあります。
たとえば、生成されたテキストや画像が、既存の作品やコンテンツと酷似している場合などです。これが著作権侵害とみなされると、法的な問題に発展する可能性があります。そのため、生成されたコンテンツを利用する際には、著作権についての注意を払い、必要に応じて専門家に確認を取ることが推奨されます。
なりすましなどの倫理的課題
生成AIの出力を悪用して、なりすましやフェイクニュースの作成が行われるリスクも存在します。たとえば、有名人や企業の名を語った偽のコメントやニュース記事を生成して拡散されるなどです。
このような不正利用は、社会的な混乱を引き起こし深刻な問題となります。そのため、生成AIを利用する際には、倫理的な観点から適切なガイドラインを設定し、悪用を防止する措置が必要です。
個人・機密情報の漏洩
生成AIを使用する際には、個人情報や機密情報の漏洩リスクも考慮する必要があります。ユーザーが生成AIに指示する際、入力した情報は再学習に利用される場合があり、個人・機密情報が含まれていると、その情報が別のユーザーに出力されて外部に漏れる可能性があります。
企業や個人が生成AIを利用する際には、個人情報保護法や社内ポリシーに従い、機密情報の取り扱いには細心の注意を払いましょう。適切なデータフィルタリングやアクセス制限を導入することで、これらのリスクを軽減できます。
生成AIのビジネス業務での活用例
コンテンツのアイデア出し(ブログ記事、SNS投稿、キャッチコピー)
生成AIは、コンテンツのアイデア出しにおいて非常に効果的です。ブログ記事のトピックやタイトル、SNS投稿の内容、キャッチコピーの文案などを生成AIに依頼することで、クリエイティブな発想を補助します。
この結果、自身の思考に縛られない新しい視点からのアイデアを得て、より魅力的なコンテンツを生み出せます。
営業資料や提案書の立案・作成
営業資料や提案書の作成は、多くの企業にとって時間と労力のかかる作業です。生成AIにこれら資料の構成案や具体的な内容を提案してもらえば、担当者の負担を大幅に軽減します。
新製品の特徴を紹介するプレゼンテーションや顧客ニーズに合わせた提案書のドラフトなどを迅速に作成できるでしょう。
FAQ（よくある質問）対応などのヘルプデスク
ヘルプデスク業務では、顧客からの問い合わせに対して、迅速かつ正確な対応が求められます。生成AIにFAQの質問や回答を学習させて対応させることで、顧客サポートを効率化できます。
これにより、担当のスタッフは複雑な問い合わせや高付加価値の業務に集中できます。
定型文章（メールなど）の半自動作成
日常業務で頻繁に使用される定型文章の作成は、生成AIの得意分野です。たとえば、顧客へのフォローアップメールや会議の招集メールなど、テンプレートをもとにした文章作成を半自動化します。
この結果、時間の節約と業務の効率化が図れます。
議事録の作成
会議の議事録作成は、多くのビジネスパーソンにとって煩雑な作業です。
生成AIは、会議の内容をもとに議事録を自動生成できるため、この作業を大幅に簡略化します。音声認識技術と組み合わせれば、会議終了後すぐに、議事録を共有することも可能になります。
Excelの関数作成
Excelはビジネスに欠かせないツールですが、複雑な関数の作成には時間とスキルが必要です。
しかし、生成AIを活用すれば適切な関数を提示してくれるため、Excelが苦手な人でもかんたんに使いこなせます。”どのシートのどの列に何のデータが入っているか”などを明示して指示することで、コピー＆ペーストしてすぐに使える関数の数式を提示してくれます。
こうしたExcel業務に生成AIを活用すれば、業務効率が向上するだけでなく、データ処理の正確性も増します。
国内企業の生成AI活用事例
メルカリ
大手フリマアプリ運営企業のメルカリは生成AI技術を積極的に導入し、顧客体験の向上と社内業務の効率化を図っています。2023年5月には、生成AI/LLM（大規模言語モデル）専任チームを発足させ、全社的な取り組みを推進しています。
2023年10月には「メルカリAIアシスト」として、ユーザーが出品した商品情報をAIが分析し、商品がより売れやすくなるよう、出品者に改善提案を行う機能を導入しました。
また、マーケティング部門と連携し、採用広告や動画制作にも生成AIを活用しています。とくに、渋谷スクランブル交差点での広告動画制作では、制作工数の大幅な削減を実現しました。
メルカリは生成AIを単なる業務の自動化ツールではなく、人間の能力を拡張するものと捉えています。とくにプログラミングやクリエイティブ分野での活用が顕著であり、従業員には新しい技術に対する柔軟な思考と積極的な試行を奨励しています。
メルカリの事例は、生成AI技術を全社的に展開することで、顧客体験の向上と業務効率化を同時に実現できる実証例となりました。今後、多くの企業がメルカリの取り組みを参考に、生成AI活用を本格化させていく流れが予想されます。
ベルシステム24
コールセンター事業を展開するベルシステム24は2023年6月、コンタクトセンターで生成AIを活用するための検証をスタートしました。
コールログの要約、よくある質問の生成、お客様の声の発掘、トークスクリプトの生成など、さまざまな角度からの検証を通じ、パフォーマンスを数値化して生成AIの得手不得手やコストとのバランスを可視化させています。
そして2024年6月には「ヒトがやるべき領域とAIに任せる領域の分界点を見極める」という使命のもと、コンタクトセンター生成AI活用共創プログラムとなるサービス「生成AI Co-Creation Lab.」を設立しました。
コンタクトセンターの幅広い知見を持つベルシステム24がハブとなり、多彩なパートナー企業と共にユーザーの課題を可視化し、新たなコンタクトセンターの実現に向けて取り組んでいます。
ディーエスブランド
弊社ディーエスブランドでは、生成AIで顧客対応を自動化するツール「おりこうAIコンシェルジュ」を提供しています。これは生成AIが企業のWebサイトの情報を自動学習して、顧客対応を自動化するツールです。
これまでのチャットボットのような事前シナリオ（Q&A）の作成は不要で、既存のホームページにタグを設置するだけで導入が完了する手軽さが特徴です。訪問者の質問に関連した最適なページへのリンクを自動で紹介したり、ホームページの閲覧履歴を蓄積して分析ができたりと、顧客や求職者の生の声を経営や採用活動に活かせます。
加えて、「おりこうAIコンシェルジュ」は24時間365日、休むことなく稼働し続けます。人手を介さずに顧客の質問に常時答えられる体制を構築することで、時間帯を問わない顧客サポートを実現します。これは人手不足に悩む企業やコスト管理、夜間や休日のサポートを強化したい企業にとって有益です。顧客目線からすると、自分の都合の良い時間に質問でき即座に回答を得られるため、顧客満足度やブランドイメージの向上にもつながります。
弊社でもコーポレートサイトや採用サイトにこのAIコンシェルジュを設置しており、顧客対応の自動化や行動分析に役立っています。
顧客対応業務の改善や省力化を検討している方は、ぜひ以下から「おりこうAIコンシェルジュ」の詳細をご覧ください。
生成AIの今後の展望
生成AIの活用は、文章やメール作成、Excelの関数作成などの中小企業の日常業務においても活用が進んでいます。これらの分野で生成AIは、人間の作業を補完し生産性を高める強力なツールです。
一方で、出力結果には常に人間によるチェックと適切な編集が必要です。生成AIを効果的に活用しつつ、企業独自の知識や経験を組み合わせることで、より高い付加価値を生み出せるでしょう。
また、今後は画像やテキストだけでなく、あらゆるファイルを読み込み、汎用的に分析したり、処理を行ったりしてくれる機能も拡大していくでしょう。AIの技術は、研究者の想像よりも早いスピードで今も進化を続けており、ビジネスのあり方を大きく変える可能性を秘めています。
労働力不足問題を抱える日本において、より少ない労働力で今以上の生産性を実現するためには、生成AIなどのテクノロジーの活用が不可欠です。まだ多くの課題を抱えている技術ではありますが、上手く活用することでビジネスの飛躍的な成長を促すツールとなるでしょう。
生成AIを使って生産性の向上や業務の効率化を検討している方は、ぜひ以下から「おりこうAIコンシェルジュ」の詳細をご覧ください。
この記事を書いた人
高島 耕
株式会社ディーエスブランド Webマーケター
ディーエスブランド入社後、メールマーケティングやセミナー運営、社内業務のDX化に携わる。現在はメタバースや生成AIなどの、先端技術分野のライティングを担当。
