生成AIとは、学習したデータをもとに、文章・画像・音声・コードなど新しいコンテンツを生成するAIの総称です。データを分類したり数値を予測したりする従来のAIと異なり、人間が作るようなアウトプットそのものを生み出す点が特徴です。ChatGPTに代表される対話型サービスの普及により、業務での活用が一気に広がりました。
生成AIとは
生成AIは、大量のデータから「それらしいパターン」を学び、新しいコンテンツを作り出すAIです。膨大なテキストや画像から規則性を学習し、入力（プロンプト）に応じて新しい出力を作り出します。文章の続きを書く、要約する、画像を描く、プログラムを書くといった創造的な作業を、1つのモデルで幅広くこなせるのが大きな特徴です。
生成AIでできること
生成AIは、これまで人手が必要だった知的作業の多くを支援できます。代表的なのは文章まわりで、メールや議事録、提案書のドラフトを作らせたり、長文を要約・翻訳したりといった使い方が一般的です。加えて、イラストや図版を生成する画像・デザイン用途、コードの生成やレビュー補助といったプログラミング用途まで、対象は広がっています。
業務での活用方法・事例
業務で生成AIを活かすには、「人の作業の下書きを任せる」発想が有効です。
- 下書き作成: 文書やメールのたたき台をAIに作らせ、人が仕上げる
- 情報整理: 大量の資料を要約し、判断の材料にする
- 問い合わせ対応: 回答案を生成し、担当者が確認して送る
いずれも、最終確認を人が行うことで品質とリスクのバランスを保てます。IPA「DX動向2025」では、日本企業の85.1%［出典］がDX人材の「量」が不足していると回答しており、限られた人手を補う手段として、こうした下書き作成や情報整理の自動化が後押しされています。
Flowbaseでの生成AI活用
Flowbaseは、生成AIを「マニュアル作成」という具体的な実務に落とし込んだサービスです。現場の業務を画面録画すると、AIがその操作内容を読み取り、手順を整理した業務マニュアルを自動で生成します。手作業で文書を書き起こす負担を抑えながら、属人化していたノウハウを形式知として残せます。生成したマニュアルは編集やバージョン管理、共有リンクでの公開、PPTX出力、多言語化にも対応します。
よくある質問
- LLMとの違いは？
- LLM（大規模言語モデル）は、生成AIの一種で、特にテキストを扱うモデルを指します。生成AIは文章・画像・音声・コードなど幅広いコンテンツ生成を含む総称であり、LLMはそのうちの言語に特化した技術という関係です。
- 業務利用のリスク・注意点は？
- 生成AIは事実と異なる内容をもっともらしく出力すること（ハルシネーション）があり、出力の確認が欠かせません。また、社外秘や個人情報の入力には注意が必要で、利用ルールの整備が重要です。
出典・参考
- DX動向2025（IPA（情報処理推進機構））引用: DXを推進する人材の「量」の確保について「やや不足」「大幅に不足」の割合の合計が85.1%（DX動向2025 本編 3.2節・図表3-1）