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生成AIの種類一覧｜文章や画像生成などビジネスでの活用例を紹介

生成AIの種類一覧｜文章や画像生成などビジネスでの活用例を紹介

2026年2月9日

#AI #AIエージェント

生成AI元年と呼ばれる2023年以降、生成AIは、テキストや画像、動画、音声などの制作を自動化できる技術として注目を集めている。

本記事では、生成AIの基本的な仕組みや種類、企業における活用例、導入時の注意点、導入ステップについてわかりやすく解説する。今後、ビジネスシーンで生成AIの活用を検討している場合、ぜひ参考にしてみてほしい。

はじめに：生成AI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。機械学習のひとつであるディープラーニング（深層学習）という技術を用いて大量のデータからパターンを学習し、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組みが採用されている。

2022年に公開された対話型の生成AIサービス「ChatGPT」をきっかけに、世界中で生成AIの活用が急速に進んだ。

その背景として、コンピュータの計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、機械学習が進化したディープラーニング（深層学習）により自然言語処理を行える状況が整った点などがあげられる。

AIの歴史や機械学習については、以下の記事で詳しく解説している。あわせてチェックしてみてほしい。

生成AIの種類を一覧でわかりやすく解説

以下のように、生成AIにはテキストや画像、動画、音声などさまざまな種類がある。

生成AIの種類	概要
テキスト生成	プロンプトに応じて文章を自動で作成する技術記事やキャッチコピー、メールの文面、資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、SNSや広告などで使う高品質なイラストを自動で生成できる技術
動画生成	テキストや画像などを入力し、新しい動画の作成や編集を行える技術 SNSで使用する短尺動画などを効率的に作成できる
音声生成	テキストや動画などで指示すると、人間のように自然な話し方を再現する技術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動で生み出す技術プロモーション用ムービーのBGM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動的に生成する技術バグの発見や修正などにも役立つ
3D/設計生成	テキストや画像をもとに3DCGモデルを自動で作成できる技術ゲーム用の3Dオブジェクト制作や建築のシミュレーションなどに利用できる

ここでは、それぞれの種類の特徴を紹介する。

テキスト生成

テキスト生成AIは、プロンプトに応じて文章を自動で作成するAIを指す。チャットのように質問を投げかけ、会話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。

メールや資料で使う文章を作成する時間の短縮につながる他、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AI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
　●記事作成
　●シナリオ作成
　●キャッチコピー生成
　●資料作成
　●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AIサービス
　●ChatGPT
　●Copilot
　●Gemini　など

画像生成

画像生成AI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動で生成することが可能になる。

プロンプトの内容次第で、芸術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AIで主に使われている技術として、拡散モデルとGAN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後、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習し、新たな画像を構築していく仕組み
　●GAN...偽物を作るGeneratorと、本物か偽物かを判断するDiscriminatorを競い合わせて画像を生成する仕組み

デザインの専門知識がなくても、言葉で指示することで高品質な画像を短時間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AI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
　●SNS投稿用画像の制作
　●プレゼン資料
　●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AIサービス
　●Midjourney
　●Stable Diffusion
　●DALL-E 3　など

動画生成

動画生成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AIと同様に、拡散モデルを中心とした技術が用いられている。撮影機材やスタジオ、モデルを手配することなく、ハイクオリティな動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、代表的な動画生成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
　●SNSで使用する短尺動画の制作
　●PR用のムービー制作
　●アニメーションビデオの制作
　●社内教育向け動画コンテンツの制作　など

◾代表的な動画生成AIサービス
　●Sora 2
　●Runway Gen-4
　●Veo 3.1　など

音声生成

音声生成AIは、テキストなどを入力すると人間のように自然な話し方を再現する技術を指す。コールセンターでのIVR（自動音声応答）や動画のナレーション、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間の自然な声のトーンや感情、アクセント、言葉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AIサービスは以下の通り。

◾ビジネスシーンでの活用例
　●電話の自動応答
　●観光案内
　●機器のアラート
　●駅の構内放送　など

◾代表的な音声生成AI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動で生み出す技術を指す。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AIサービスによっては独自データのみをAIに学習させており、著作権フリーで利用できると明示している場合もある。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
　●YouTube動画のBGM制作
　●ゲームやアプリの効果音の制作
　●店舗で流す環境音楽の制作
　●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AIサービス
　●Suno
　●Amper Music
　●SOUNDRAW　など

コード生成

コード生成AIとは、プログラミングコードを自動的に生成したり、既存コードのバグの発見・修正を行ったりする技術である。また、内部構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AIと同様に、LLM（大規模言語モデル）が主な技術として用いられている。ユーザーが動作を説明するテキストを入力するとコードが自動生成されるため、システムやWebサイト開発業務の生産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AI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Webサイトの開発支援
　●既存コードのレビューと修正提案
　●冗長なコードの書き換え　など

◾代表的なコード生成AIサービス
　●Claude
　●Cursor
　●Amazon CodeWhisperer　など

3D/設計生成

3D/設計生成AIは、テキストや画像をもとに3DCGモデルを自動で作成できる技術である。

従来、3DCGモデルを制作するには、CADや3DCGソフトを操作するスキルが求められた。しかし、生成AIを使用することで専門知識がなくても効率的に3DCGモデルを作成できる。これまでゲームのデザインや試作品などを外注していた場合、外注コストを抑えられるだけでなく、開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3D/設計生成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3Dオブジェクト制作
　●建築やインテリアのデザインシミュレーション
　●商品パッケージの試作品制作　など

◾代表的な3D/設計生成AIサービス
　●Poly
　●Luma AI
　●Adobe Firefly　など

企業における生成AIの活用例

続いて、企業の以下の領域における生成AIの活用例を紹介する。

　●マーケティング
　●営業
　●カスタマーサービス
　●企画・商品開発
　●ソフトウェア開発

マーケティング

マーケティング部門では、クリエイティブの効率的な制作や数値分析などに、生成AIが貢献すると考えられる。

例えば、テキスト生成AIを活用して、ターゲットの属性にあわせた広告コピーやSNSの投稿文、オウンドメディアに掲載する記事の下書きなどを作成できる。また、生成AIで作成した複数の広告バナーやキャッチコピーを使ってAB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、アンケート結果やECサイトの購入履歴などを分析し、顧客ニーズの分析やトレンドの予測も迅速に行える。

営業

営業部門で生成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、営業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、オンライン商談の録音データをテキスト生成AIに読み込ませて、重要なポイントを要約することも可能である。

その他、商談内容に基づき、次に送るべき資料やフォローアップのタイミングなどを会話型の生成AIに相談し、商談の準備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門において、生成AIを導入して顧客対応の一部を自動化することで、オペレーターの負担軽減や顧客満足度の向上につながると考えられる。

例えば、AI搭載のチャットボットを導入すると、顧客は時間を問わず問い合わせが可能となる。自然な会話により疑問点がスムーズに解消され、オペレーターはより複雑な案件に対応できる体制が整うだろう。

また、過去の膨大な問い合わせ履歴をテキスト生成AIに入力し、頻出する内容を抽出して、FAQ（よくある質問）を自動で作成することもできる。

企画・商品開発

企画・商品開発部門では、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、競合企業が提供する商品の価格や広告などを生成AIが分析し、新商品のアイデアをレポートにまとめる作業の効率化につながる。また、新プロジェクトを立ち上げる際の懸念点である不採算リスクに対しても、生成AIを用いることで事前の検証が実現する。

株式会社ミライト・ワンは、生成AIを活用した「受注前のリスク抽出・対策アプリ」を開発し、運用している。

これは、契約書や仕様書を読み込ませると、AIが過去の不採算案件データと照合を行う仕組みである。独自のリスクポイントに基づき、リスクや対策、関連する過去事例を自動で抽出する。複雑なプロンプトを入力しなくても直感的に使えるため、従業員の業務効率化に役立っている。

詳しくは、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

ソフトウェア開発

ソフトウェアの開発においても、生成AIが活用されている。

例えば、要件定義の工程においては、開発するソフトウェアの構想や基本設計の草案などを生成AIが作成できる。実装段階では、コードの記述を生成AIが行うことで、大幅な業務効率化が実現する。

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

企業担当者必見！生成AIを導入するときの注意点

企業が生成AIを導入して運用する際、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
　●著作権侵害と倫理問題
　●セキュリティリスク

ここでは、生成AIを導入する際の注意点を紹介する。

ハルシネーション

ハルシネーション（幻覚）とは、生成AIが、ある言葉に続く確率が高いものを選択して文章を作る過程で、真実であるかのように誤った情報を回答してしまう現象を指す。

とくに、テキスト生成AIのベースとなるLLM（大規模言語モデル）が学習したデータのなかに、誤った情報や古い情報などが含まれていると、正確な内容を出力することが難しくなる。

そのため、AIが出力した内容を鵜呑みにせず、最終的には人が正確性をファクトチェックする運用フローを構築することが重要となる。

著作権侵害と倫理問題

生成AIによって作成されたコンテンツには、著作権侵害と倫理的なリスクが潜んでいる場合がある。

例えば、生成された画像が既存の著作物と似ている場合、意図せず著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確認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（類似性）
　●既存作品を利用して生成していないか（依拠性）

また、AIの学習データに偏りがある場合、生成された画像や動画などに差別的な表現や虚偽情報が含まれるリスクも懸念される。そのままSNS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AIを扱う従業員に社内教育を実施して、リテラシーを高める取り組みが求められるだろう。

セキュリティリスク

生成AIを利用する際に、入力データがAIの学習に利用される設定になっていると、入力内容が外部へ漏洩するリスクがある。

実際、ある企業のエンジニアが機密情報として取り扱うべきソースコードを生成AIサービスに入力し、情報漏洩の事案に発展した事例もある。

そのため、会社の機密情報や個人情報を安易に入力しないよう社内ルールを策定し、従業員に共有することが重要である。また、入力データを学習させないよう設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.機密情報の漏洩
　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報
　5.不適切な出力結果
　6.エージェントの過剰な権限
　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.無制限の消費

参考：
OWASP Top 10 for LLM Applications 2025｜OWASP

こうした生成AIのセキュリティリスクを考慮して対策を講じておくことで、情報漏洩や名誉毀損などのリスクを低減できるだろう。