【メディア掲載】『パブリッシング ブランディング』編著者：潮凪洋介（2025年1月28日）

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【メディア掲載】『パブリッシング ブランディング』編著者：潮凪洋介（2025年1月28日）

ぱる出版から出版された『パーパス戦略のための出版マーケティング　パブリッシング ブランディング』（編著者：潮凪洋介）にて、『日本一詳しいWeb集客術「デジタル・マーケティング超入門」』で実施された読者特典の取り組みが紹介されています。

この書籍では書籍出版の仕方（企画書の書き方まで載っています）や書籍の作り方のノウハウを吸収できるとともに、会社のファンの作り方など勉強になる良書です。

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    【5分で読める】生成AIとは？仕組みやChatGPTとの違いについて初心者向けにわかりやすく解説 「生成AIって何？ChatGPTとは何が違うの？」この記事は、そんな疑問を解決します。 生成AIは文章や画像、音楽などを自動で作り出す技術で、今ではさまざまな場面で活用されています。 しかし、その仕組みや使い方を正しく理解している人は意外と少ないのが現状です。 この記事を読むメリットは以下の3つ。 生成AIの基本的な仕組みが理解できる ChatGPTと生成AIの違いがわかる 生成AIを活用する方法を学べる IT初心者でもスムーズに理解できるよう、専門用語をできるだけ避けて解説します。 生成AIの世界をもっと深く知りたい方は、ぜひ最後まで読んでみてください。 はじめに：生成AIとは？ 生成AIとは、コンピューターが文章・画像・音楽などの新しいコンテンツを作り出す技術のことです。 大量のデータを学習し、特徴やパターンを理解することで、新しいデータを生成できます。 例えば、多くの猫の画像を学習したAIは、新しい猫の絵を描けるようになります。 現在、生成AIはさまざまな分野で活用されており、主に以下のような種類があります。 文章生成AI：小説・記事・メールなどの作成 画像生成AI：風景や人物のイラストを作成 音声生成AI：作曲やナレーションの作成 動画生成AI：特殊効果の追加やアニメーションの作成 このように、生成AIはまるで人間が作ったような自然なコンテンツを自動で生成できるのが特徴です。 生成AIとジェネレーティブAI・ChatGPTとの違いは？ 「生成AI」や「ChatGPT」などの用語は聞いたことがあるけど、違いがいまいちわからないという方は少なくありません。 それぞれの単語の意味の違いについて解説します。 生成AIとジェネレーティブAIの違いは？ 「生成AI」と「ジェネレーティブAI」は、基本的に同じ意味で使われる言葉です。どちらも新しいデータ（文章・画像・音楽など）を生成するAI技術を指します。 これらのAIは、機械学習を活用し、大量のデータから特徴やパターンを学習して、まるで人間が作ったようなコンテンツを生み出せるのが特徴です。 例えば、画像生成AIは学習した画像をもとに、新しいイラストを作成します。文章生成AIなら、小説や記事などを自動で作成できます。 生成AIとChatGPTの違いは？ 生成AIは、文章・画像・音楽など、さまざまな種類のデータを生成するAI技術全般を指します。 それに対して、ChatGPTは、OpenAI社が開発した「文章生成に特化した生成AIツール」です。 つまり、ChatGPTは生成AIの一種であり、特に「テキスト生成」に優れたAIという位置づけです。用途に応じて、ChatGPTやその他のAIツールを使い分けることが重要です。 生成AIの仕組みについて徹底解説 ここからは、生成AIの仕組みについて解説します。 「私は理系じゃないから…」と諦める必要はありません。難しい技術的な解説は省いて、仕組みの概要を分かりやすく解説するので、一緒に見ていきましょう。 生成AIの基本的な仕組み「ディープラーニング」とは？ 生成AIの根幹となる技術が「ディープラーニング（深層学習）」です。 これは、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を多層構造にすることで、複雑なパターンや特徴を自動的に学習できる技術です。 一言でいうと、たくさんの経験を積んで学ぶ技術がディープラーニングです。 従来のAI（機械学習）は、「教師あり学習」と呼ばれる手法を用い、あらかじめ決められたルールに従ってデータを学習していました。 一方、ディープラーニングは自律的にデータの特徴を抽出し、新しいコンテンツを創造できるのが特徴です。 例えば、画像生成AIは多くの画像を学習し、見たことのない新しい絵を描けるようになります。 文章生成AIなら、文法や表現のパターンを学習し、自然な文章を作れるようになるのです。 生成AIの動作の基本的な流れ 生成AIがコンテンツを作る流れは、以下のようなステップで進みます。 指示（プロンプト）の解析：ユーザーが入力したテキスト（例：「かわいい猫のイラストを描いて」）をAIが理解する データの分析・学習：大量のデータから特徴やパターンを抽出 ニューラルネットワークを通じてデータ変換：各層でデータを重み付けし、活性化関数を適用 最適な出力の導出：処理を繰り返し、新しいデータ（文章・画像・音声など）を生成 このプロセスによって、AIは人間のように創造的なコンテンツを生み出せます。 従来のAIと生成AIの違いは？ 従来のAIと生成AIの違いを簡単に表にまとめると、以下のようになります。 従来のAI 生成AIを 目的 データ分析・予測・分類 新しいデータやコンテンツの生成 学習方法 教師あり学習（正解データを学習） ディープラーニング（自律学習） 処理の特徴 既存の情報をもとに答えを選ぶ まったく新しい情報を作り出す 応用例 画像認識（顔認識、レコメンドシステム） 文章生成（ChatGPT）、画像生成（DALL-E） 具体的な例を挙げると、従来のAIは「写真の中の猫を識別する」のに対し、生成AIは「新しい猫の画像を作る」ことができます。 同様に、従来のAIは「文章の感情を分析する」のに対し、生成AIは「テーマに沿った新しい文章を作る」ことが可能です。 生成AIにも活用されている機械学習技術 生成AIに活用されているディープラーニング（機械学習）という技術には、いくつかのパターンがあります。 少しマニアックな説明にはなりますが、生成AIを活用するうえで知っておいて損はない知識になります。 ひとつずつ見ていきましょう。 1. 教師あり学習（Supervised Learning） 教師あり学習とは、正解データ（教師データ）を与えて学習させる方法です。 問題と正解のセットを学習し、新しいデータに対して適切な判断ができるようになります。 教師あり学習は、すでに正解がわかっているデータを使うため、精度が高いのが特徴です。 具体例 手書き数字認識：1～9の手書きデータを学習し、新しい手書き数字を判別 画像認識：猫や犬の写真にラベルを付けて学習し、新しい画像を分類 生成AIでの活用例 文章生成：入力された文章に適切な続きを補完 画像生成：モノクロ画像を学習し、自動でカラー化 2. 教師なし学習（Unsupervised Learning） 教師なし学習は、正解データを与えずにAIがデータの特徴やパターンを自動で発見する方法です。 データをグループ化（クラスタリング）したり、全体の傾向を把握したりするのに使われます。 教師なし学習はデータの傾向を発見するのに優れ、新しいコンテンツの生成にも応用されています。 データ収集法の代表例 クラスター分析：似たデータをグループ化（例：購買履歴から似た行動の顧客を分類） 主成分分析：データを簡潔に整理し、全体の傾向をつかむ 具体例 コールセンターの問い合わせ分類：「接続の問題」「料金の質問」などを自動でグループ化 顧客の購買行動分析：似た行動をとる顧客をグループ分けし、ターゲティング広告に活用 生成AIでの活用例 画像生成：大量の画像から特徴を学習し、新しい画像を作成 スタイル変換：特定の画風を学習し、写真をアート風に変換 3. 強化学習（Reinforcement Learning） 強化学習とは、試行錯誤を繰り返し、スコア（報酬）を最大化する方法を学ぶAI技術です。 成功に対して高得点、失敗に対して減点を与え、最適な行動を学習します。 強化学習は、試行錯誤を重ねることでAIが自己改善できるのが特徴です。 具体例 ゲームAI：囲碁・将棋のAIが最善の一手を学習 自動運転：赤信号で止まると加点、無視すると減点 → 最適な運転ルールを習得 生成AIでの活用例 対話AI（ChatGPT）：会話の流れを最適化し、自然な応答を学習 画像生成AI：評価の高い作品を学習し、より魅力的な画像を生成 生成AIの主なツールの種類4選 ここまでの内容を押さえておけば、生成AIの仕組みについてはかなり深く理解できたと思います。 生成AIは主に以下の4つの種類に分類されます。 テキスト・文章生成 画像生成 動画生成 音声生成 ここからは、具体的に生成AIを活用したツールについて見ていきましょう。 種類①：テキスト・文章生成 テキスト・文章生成AIは、自然な文章を自動で作成する技術です。ユーザーの指示（プロンプト）をもとに、質問応答や記事作成、翻訳などを行えます。 この技術には、GPT（Generative Pre-trained Transformer）などの言語モデルが活用されており、大量のテキストデータを学習して、文法や語彙のパターンを理解します。 これにより、単なる文章のコピーではなく、まったく新しい内容を生成できます。 代表的なサービスには、以下のものが挙げられます。 ChatGPT（OpenAI） Claude（Anthropic） Gemini（Google） Notion AI（Notion Labs）など ビジネスの現場では、文章を書く機会が今でもたくさんあります。 メールの作成や報告書の要約、マーケティング文章の作成にAIを活用して、業務の効率化を目指しましょう。 具体的な活用方法が思い浮かばないという方は、弊社「吉和の森」にご相談ください。30分の無料相談で皆さんに適したAI活用術をお伝えします。 種類②：画像生成 画像生成AIは、テキストや既存の画像をもとに、新しい画像を作成する技術です。 ユーザーが「ライオンが宇宙服を着たイラスト」などと指示すると、その内容に沿った画像を自動で生成できます。 この技術には、GAN（敵対的生成ネットワーク）、拡散モデル（Diffusion Models）などが使われています。 大量の画像データを学習し、色彩や形状、質感などを理解することで、新しいビジュアルを生み出します。 代表的なサービスは、以下のとおりです。 DALL-E 3 Midjourney Stable Diffusionなど すでにデザイン・広告業界では画像生成AIの活用が普及しています。作業の効率化やアイデア創出に役立っているのです。 種類③：動画生成 動画生成AIは、テキストや画像をもとに、新しい映像コンテンツを作成する技術です。 「都市の夜景を映した3秒の映像を作成」などの指示をすると、AIが画像を生成し、それらをつなぎ合わせてスムーズな動画にします。 この技術には、拡散モデルやGANの技術が応用されています。静止画を組み合わせるだけでなく、動きや照明の変化も考慮し、よりリアルな映像を作り出します。 一部のAIは、実写映像の編集やアニメーション作成にも活用されています。 代表的なサービスには、RunwayML、Pika Labs、Synthesiaなどがあります。 広告、映画制作、YouTubeコンテンツなどの分野で利用され、動画編集の手間を大幅に削減できるのが特徴です。 種類④：音声生成 音声生成AIは、テキストを音声に変換したり、音楽を作曲・編曲したりする技術です。 例えば、「穏やかなナレーションを作成」と指示すると、自然な抑揚のある音声を生成できます。 音声合成AIは、ディープラーニングを活用し、テキストを音素（音の単位）に分解して自然な発話を再現します。音楽生成AIは、既存の楽曲データを学習し、新しいメロディーやリズムを作り出します。 代表的なサービスには、AIVA（音楽生成）、Voicify（音声合成）、Synthesia（音声付き動画作成）などがあります。 ナレーション制作、ゲームのキャラクターボイス、映像制作のBGM作成など、さまざまな分野で活用されています。 今すぐ使える！生成AIが活用した有名サービス5選 2025年現在、生成AI技術を搭載したツールは膨大にあります。 日本国内だけでも200を超えるため「何を使えばいいかわからない」と初心者の方は悩まれるでしょう。 でも、ご安心ください。 この記事では初心者でも使いやすいおすすめの生成AIを計5つ紹介します。 ChatGPT Midjourney Gemini Perplexity Claude ひとつずつ見ていきましょう。 1. ChatGPT 「ChatGPT」は、最も有名な生成AIサービスの一つで、自然な会話が可能なAIチャットサービスです。 まるで人と話しているかのようなスムーズな対話ができ、質問に答えたり文章を作成したりできます。 2025年1月には「ChatGPTタスク機能」がリリースされ、リマインダー通知やニュース収集など、日常業務の自動化が可能になりました。 無料でも利用できるので、文章生成やアイデア出しの壁打ちをしたい方は、ChatGPTを使ってみましょう。 2. Midjourney 「Midjourney」は、テキストから画像を生成するAIサービスです。アメリカ発の技術で、チャットサービス「Discord」上で利用できます。 高品質な画像を生成できるため、クリエイターやデザイナーに人気があります。 例えば、「未来都市のイメージ」「幻想的な風景」といったプロンプトを入力するだけで、独自のアート作品が作成可能です。 広告やSNSのビジュアル制作、イラスト制作など、幅広い用途で活用されています。 まずは遊び感覚で好きな画像を生成してみましょう。 3. Gemini 「Gemini」は、Googleが開発した最新のAIモデルで、テキスト、画像、音声、動画など複数のデータを同時に処理できる「マルチモーダルAI」です。 特に高度な推論能力を持ち、数学や物理の問題解決に強みを発揮します。 また、Google検索と連携し、情報の正確性を高めた回答を提供するのが特徴です。 GmailやGoogleドキュメントとの連携も強めていくことが予想されるため、さらなる業務効率化が期待できるでしょう。 4. Perplexity 「Perplexity」は、2022年12月に公開された対話型AI検索エンジンです。リアルタイムでインターネット検索を行い、自然な文章で回答を生成できます。 ChatGPTなどの他の生成AIと異なり、検索結果の情報源を明示するため、回答の信頼性を確認しやすいのが特徴です。 複数のページを開いて情報の正誤を確かめる手間が省け、リサーチ作業の効率化に役立ちます。 逆に、ChatGPTは検索をあまり得意としておりません。 つまり、ただ漠然と生成AIを使っても業務効率化は実現しません。 使う側の「目的に応じて生成AIを使い分ける力」によって、効率化が実現できるのです。 5. Claude 「Claude」は、Anthropic社が開発したチャット型AIサービスで、日本語の文章生成能力が高いと評判です。 ChatGPTやGeminiと同様に、質問応答、文章作成、要約、翻訳、プログラミングコード生成に対応しています。 特に長文処理能力に優れており、最大20万トークン（約14万文字）の情報を処理できます。 実際、手書きメモやグラフ、取材記事のリアティングなどに活用されています。 生成AIに関するよくある質問 最後に、生成AIに関するよくある質問に回答します。 生成AIとChatGPTは同じ意味ですか？ 生成AIとChatGPTは異なる概念です。 生成AIとは、文章・画像・音楽など新しいデータを作り出す技術全般を指します。それに対して、ChatGPTはOpenAIが開発したテキスト生成に特化した生成AIの一種です。 例えば、スポーツという大きなくくりの中に野球やサッカーが含まれるように、生成AIの中にChatGPTのような対話型AIが存在します。 なかでも、ChatGPTは文章作成や対話相手としての活用に強みがあります。 生成AIを業務・仕事に活用できますか？ 生成AIは業務効率化やクリエイティブ作業のサポートに活用できます。 主な活用例は以下のとおりです。 文書作成：リサーチ、翻訳、要約、企画書・メール作成 業務効率化：問い合わせ対応の自動化、データ分析の自動化 サービス向上：ソフトウェア開発の支援、顧客対応の最適化 例えば、マーケティング部門では広告コピーの作成や市場調査の自動化、IT部門ではプログラムの自動補完やコード生成が可能になります。 生成AIを使うことに危険性はありますか？ 生成AIを利用するメリットはたくさんありますが、いくつかのリスクも存在します。 偽情報の拡散：事実とは異なる情報（ハルシネーション）が生成されることがある なりすまし：詐欺メールや偽の音声・画像が作成される可能性 著作権問題：既存のコンテンツに似たものを生成し、権利を侵害するケース 事前にリスクについても勉強し、適切な対策を取りましょう。 まず、情報の正確性を確認し、AIの出力をそのまま信じないことが大切です。 自分の詳しくない分野だと正確性が判断しにくいため、まずは自分の知見が深い分野での利用をおすすめします。 また、著作権やプライバシーの保護に配慮することも必要です。 しかし、生成AIの利用に怯える必要は全くありません。 適切な管理のもとで利用すれば、生成AIの利便性を最大限に活かすことができます。 まとめ：生成AIの仕組みを理解して、業務の効率化を実現しよう 生成AIは、文章・画像・音楽などを自動で生成するAI技術で、仕事や日常生活のさまざまな場面で活用されています。 仕組みとしては、ディープラーニングを活用し、大量のデータを学習して新しいコンテンツを生み出します。 従来のAIが「データを分析して最適な答えを選ぶ」のに対し、生成AIは「まったく新しいデータを作り出せる」のが大きな特徴です。 ただし、偽情報の生成や著作権問題などのリスクもあるため、適切な活用が求められます。 生成AIの使い方に悩んでいる方は、プロに相談するのが最適です。 吉和の森では無料相談にも対応しているので、プロの手を借りながら業務を効率化していきましょう。

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