【メディア掲載】『Web担当者Forum』「BtoBビジネスをしている方には「Facebook広告を活用したアプローチ」が有効！」（2024年7月9日）

メディア掲載

企業Web担当者・マーケ担当者のための、「明日役に立つ」ノウハウやニュースを平日毎日更新でお届けするメディアサイト『Web担当者Forum』で解説をいたしました。
『Web担当者Forum』ではSNSマネージャー養成講座の講師陣「チーフSNSマネージャー」のメンバーが、それぞれの得意分野を中心に解説しています。
今回は、その流れでの解説になります。

BtoBビジネスをしている方には「Facebook広告を活用したアプローチ」が有効！

https://webtan.impress.co.jp/e/2024/07/09/47274

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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。

    【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
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