生成AIとは、「学習したデータを元に新しい文章や画像、動画などを作り出す技術」です。

インターネットなどに存在する大量のデータをもとに学習し、パターンを見出しながら今も進化を続けています。

人間の業務をサポートする便利なツールとして、既にさまざまな分野で活用されています。

生成AIで使う用語の「モデル」や「エンジン」とは、わかりやすく言うと「AIが動くための頭脳や心臓部分」のようなものです。

例えるなら、
「モデル」は世界中の料理レシピを何万種類も覚えた「超大型のレシピ集」、
「エンジン」はそのレシピ集を使って実際に料理を作り出す「料理人」のような役割です。

「どんな目的でAIを使いたいか」によって選ぶモデルやエンジンが変わり、

たとえばテキストを扱う大規模言語モデル（GPT系、BERT系など）、

画像やイラストを生成するモデル（Stable Diffusion、Midjourneyなど）など、数多くのものがあります。
今も数十数百といったレベルで、毎年新たなモデル・エンジンが開発・公開されています。

ただし、生成AI利用時にはリスクもあります。

既に使いこなしている方も、改めて留意しておきましょう。

・情報の正確性が保証されないリスク
出力される内容には誤りや虚偽が含まれる場合があるため、ご利用の際は必ず事実確認を行い、慎重にご確認ください。

・公平性の欠如やバイアスが含まれるリスク
学習データの偏りによって、不公平な情報が生成されることがあります。

・他者の著作物を無断で使用してしまうリスク
生成されたコンテンツに、第三者の著作権を侵害する要素が含まれる場合があります。

・機密情報が漏洩するリスク
機密性の高い内容を入力すると、情報の取り扱いに注意が必要となります。

・不正利用や悪意のある使用のリスク
悪意のあるユーザーによって誤情報や詐欺的行為に利用されるリスクも想定されます。

利用者の目的や用途によって、無限の活用例がある生成AIですが、

例えば一般的なビジネスマン、経営、事務に携わる方でしたら以下のような場合に役に立ちます。

・情報収集の補助
市場分析や競合情報、レポートの要約などがスピーディに出力されるため、大量の情報収集が効率的に行えます。

・顧客対応の補助
丁寧な言葉遣いでのメールや問合せへの回答作成、AIチャットボットなどを通じて、顧客へ迅速かつ的確な対応を行えます。

・戦略シミュレーションや新規アイデア作成の支援
経営戦略、課題解決のためのシナリオ分析や、新たなビジネスアイデアを生み出す際に優秀な壁打ち役となります。

・契約書・報告書・議事録のドラフト作成や校正支援
書類作成の下準備や内容のブラッシュアップをしたい時に、品質と生産性を向上させます。

・数式・データ作成の支援
エクセル計算式の作成やプログラミング開発のコード作成・デバッグ、分析データの生成などを補助します。

・商品・サービスに関するキャッチコピーやSNS投稿、ブログ記事の生成
プロモーション活動におけるアイデア出しや、文章作成をサポートします。

2022年末から2023年にかけて、ChatGPTをはじめとする生成AIの大きな盛り上がりが起きました。

しかし一部では、2024年にピークアウトしたといわれることもあります。その背景には、いくつかの要因が考えられます。

・過度な市場期待の現実化
当初謳われた生成AIによる全面的な自動化や大幅なコスト削減といった期待は、実際の導入で想定を下回るケースも見受けられ、企業はより実務的な評価を重視するようになりました。

・技術的課題の顕在化
誤情報（ハルシネーション）やフェイクニュース、差別的表現などのリスクが明らかになり、品質や信頼性を確保するための取り組みが重要視されています。

・法規制・ガイドラインの整備
個人情報や著作権に関するルールが各国で進み、企業には法的リスクへの対応が求められています。機密情報や知的財産保護の観点からも導入が慎重に検討されています。

・企業の導入アプローチの成熟
多くの企業が実証実験を終え、業務改善に直結する具体的な活用方法を模索しています。実用性を重視した段階へ入る企業も多く見られます。

このピークアウトは、生成AI技術の後退を意味するものではなく、むしろ、

過熱した期待が落ち着き、より持続可能な活用フェーズに移行してきたと捉えられるのではないでしょうか。

今後は、具体的な課題解決に焦点を当てた実践的な展開と、本質的な価値創出に向けた継続的な取り組みが必須となるでしょう。

（文責：筒井）

代表的な生成AIサービスを挙げておきますので、ご興味がある方はぜひご確認ください。

※上記は2025年1月時点の情報であり、変更される可能性があります。最新のプランや料金については各公式サイトをご確認ください。