生成AIとChatGPTは何が違う？仕組みや活用方法・課題と研修のすすめ

ChatGPTをはじめとする生成AIは、いまやビジネスから教育まであらゆる分野で注目を集めています。

生成AIやChatGPTを業務で活用する際の課題は、情報の正確性やセキュリティリスクです。誤った情報に基づく判断や、AIを効果的に使えないことによる業務効率の低下が懸念されます。これらの課題を解決するには、ツールの導入だけでは不十分です。

本記事では、生成AIとChatGPTの基本的な違いから、ビジネスでの具体的な活用方法、利用時の注意点、そして課題解決のための研修の重要性まで、わかりやすく解説していきます。

そもそも生成AIとは？

生成AIとは、深層学習や機械学習の技術を活用して、テキスト・画像・音声・動画などのデジタルコンテンツを自動で生成する人工知能の総称です。

これまでのAIは、与えられたデータを分析・分類・予測することが主な役割でした。しかし生成AIは、学習したパターンをもとに新しいコンテンツを創り出すことができます。つまり、既存の情報を提示するだけでなく、オリジナルのアウトプットを生み出せる点が大きな特徴です。

生成AIの中核を支えるのが、LLM（大規模言語モデル）と呼ばれる技術です。LLMは膨大なテキストデータを学習し、言語のパターンや文脈を理解することで、人間のような自然な文章を生成できます。ChatGPTもこのLLMをベースに開発されたサービスのひとつです。

生成AIと従来のAIの違い

従来のAIは、与えられた情報の中から最適な答えを見つけ出す「識別型AI」が中心でした。たとえば、画像を見て「これは猫だ」と判断したり、過去のデータから売上を予測したりするのが得意です。

一方、生成AIは「創造」を担います。学習したデータをもとに、これまで存在しなかった新しいコンテンツを生み出すことができます。文章を書く、デザインを提案する、音楽を作曲するといった、クリエイティブな領域での活用が期待されています。

従来のAIが「判断」や「予測」に特化していたのに対し、生成AIは「創造」と「提案」という新たな価値を提供します。この違いが、ビジネスや日常生活における活用の幅を大きく広げているのです。

ChatGPTとは？

ChatGPTは、米国のOpenAI社が開発した対話型の生成AIサービスです。GPT（Generative Pre-trained Transformer）という大規模言語モデルを基盤としており、自然な対話を通じてユーザーの質問に答えたり、文章を作成したりすることができます。

ChatGPTの最大の特徴は、会話のやり取りを重ねることで回答の精度を高められる点にあります。一度で完璧な答えが得られなくても、追加の指示や質問を繰り返すことで、より的確な情報や提案を引き出せます。

2022年11月の公開以来、ChatGPTは世界中で爆発的に普及しました。現在では、GPT-5.2など最新モデルが利用可能となり、画像解析や音声入力といったマルチモーダル対応も進んでいます。

ビジネスシーンでは、メール作成、議事録の要約、プログラミング支援、アイデア出しなど、多様な業務で活用されています。

生成AIとChatGPTは何が違う？

生成AIとChatGPTの関係を整理すると、生成AIは文章・画像・音声・動画などを生み出す技術全体の「総称」であり、ChatGPTはその中でもテキスト生成に特化したサービスのひとつです。

つまり、ChatGPTは生成AIの一種であり、とくに自然言語処理に優れた応用例といえます。生成AIという大きな枠組みの中に、ChatGPTやその他のAIサービスが位置づけられているのです。

ただし、最新のChatGPT（GPT-4o以降）では、テキストだけでなく画像生成や音声機能にも対応しており、マルチモーダル化が進んでいます。そのため、純粋なテキスト特化とは言い切れない進化を遂けています。

ChatGPT以外の生成AIの例

生成AIを活用したサービスはChatGPT以外にも数多く存在します。以下に代表的なものを紹介します。

それぞれのサービスには特徴があり、用途に応じて使い分けることが重要です。たとえば、業務効率化ならMicrosoft Copilot、クリエイティブ制作ならAdobe FireflyやCanva、対話重視ならChatGPTやClaudeといった選択が考えられます。

生成AI・ChatGPTのビジネス活用例

生成AIやChatGPTは、さまざまな業務シーンで活用できます。ここでは、代表的な活用例を紹介します。

文章生成

メールの下書き・報告書の作成・プレスリリースの執筆など、文章作成業務を大幅に効率化できます。たとえば「顧客に納期遅延を謝罪するメールを作成してください」と指示するだけで、適切な文面の案が生成されます。

また、文章のトーン調整（フォーマル・カジュアル）や、わかりやすい表現への言い換えも可能です。ただし、生成された文章はあくまで「たたき台」として扱い、内容の正確性や適切性を人間がチェックすることが重要です。

情報収集・要約

長文の資料や報告書を読み込ませて要点を抽出したり、複数の情報源から必要な情報をまとめたりすることができます。会議の議事録作成や、リサーチ資料の整理に役立ちます。

ただし、最新データや統計については公式情報源の確認が不可欠です。生成AIの学習データには期限があり、リアルタイムの情報を反映していない場合があるためです。

ブレインストーミング・アイデア出し

新規事業のアイデア、キャンペーン企画、商品ネーミングなど、多様な視点からの提案を短時間で得られます。たとえば「環境に配慮した新商品のキャッチコピー案を10個提案してください」といった指示が可能です。

ChatGPTは複数の切り口から提案を行うため、ひとりで考えていると陥りがちな「視点の偏り」を防ぐことができます。また、仮想クライアントとのロールプレイや、異なる立場からの意見出しにも活用できます。

コード生成

プログラミングの実行コード作成やデバッグ、リファクタリング支援に活用できます。たとえば「Pythonでデータをグラフ化するコードを書いてください」と指示すれば、すぐに使えるコードが生成されます。

また、既存コードのエラー箇所を指摘してもらったり、より効率的な書き方を提案してもらったりすることも可能です。開発者の工数削減や品質向上に貢献します。

Excel・Googleスプレッドシート関数の作成

ExcelやGoogleスプレッドシートでの業務効率化にも役立ちます。「この条件で自動的に色を変える関数を教えてください」といった質問に対し、具体的な関数と使い方を提示してくれます。

初心者でも高度な関数を扱えるようになるため、データ分析や資料作成の時短につながります。

画像生成

Webサイト用の背景素材やSNS用のビジュアル、プレゼンテーション資料の挿絵などを作成できます。たとえば、テキストで「海辺の夕暮れ、リラックスした雰囲気」などと指示するだけで、イメージに近い画像が生成されます。

ただし、画像生成についてはDALL·EやMidjourney、またGeminiの機能のひとつであるNano Bananaなどの画像生成AIを活用するのも有効です。

音声の文字起こし

会議やインタビューの音声データを自動的にテキスト化できます。議事録作成の手間を大幅に削減でき、音声データの検索や再利用も容易になります。

生成AI・ChatGPTのはじめ方【PCの場合】

ChatGPTを実際に使ってみることが、生成AIを理解する最も効果的な方法です。ここでは、PCでChatGPTをはじめる基本的な手順を解説します。

1：アカウントを作成する

ChatGPT公式サイトにアクセスし「無料でサインアップ」をクリックします。

メールアドレス、またはGoogle・Microsoft・Appleアカウントを使って登録できます。メールアドレスで登録する場合は、確認メールが届くのでリンクをクリックし、名前・生年月日・電話番号を入力して本人確認を行います。

無料プランでも基本的な機能は利用可能ですが、有料プラン（ChatGPT Plus）に加入すると、最新モデルや高度な機能を利用できます。

2：テキストボックスにプロンプトを入力する

アカウント作成後、画面中央のテキストボックスに質問や指示（プロンプト）を入力します。プロンプトとは、AIへの「問いかけ」や「依頼文」のことです。

たとえば「営業メールの例文を作成してください」「このコードのエラーを教えてください」といった具体的な指示を入力し、送信ボタンを押すかEnterキーを押します。

AIはプロンプトを解析し、最も適切と考えられる回答を生成して返します。

3：会話を重ねて回答の精度を高める

ChatGPTは一度で完璧な答えを出すわけではありません。会話を重ねることで、より的確な回答を得られます。

プロンプトを工夫する際のポイントは以下のとおりです。

会話を重ねることで、AIが意図を理解しやすくなり、より満足度の高い回答が得られるようになります。

生成AIをビジネスに活用する際の注意点・課題

生成AIは非常に便利なツールですが、活用の際にはいくつかの注意点があります。こうしたリスクを理解し、適切に対処することが重要です。

出力された情報の真偽性

生成AIは、もっともらしい文章を生成する能力には優れていますが、その内容が必ずしも正確とは限りません。

AIは確率的に単語を予測して文章を組み立てているため、事実ではない情報を自信を持って提示することがあります。これを「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。

とくに、最新の統計データや専門的な情報、法律・医療などの正確性が求められる分野では、必ず人間によるファクトチェックが必要です。公式な情報源や一次資料を確認し、AIの出力をそのまま鵜呑みにしないよう注意しましょう。

著作権問題

画像生成AIなどでは、学習データに含まれていた著作物と類似した出力が生成されるリスクがあります。特定のアーティストやクリエイターの作風を模倣した成果物は、著作権侵害とみなされる可能性があるのです。

ビジネスで利用する場合は、生成されたコンテンツの利用規約を確認し、必要に応じて法的なアドバイスを受けることが重要です。著作権侵害のリスクを低減するためには、Adobe Fireflyのように「安全なライセンス素材」をもとに学習したAIを選ぶことも一案です。

セキュリティリスク

生成AIに機密情報や個人情報を入力すると、その情報がAIの学習データとして記録され、他のユーザーへの回答に含まれてしまう可能性があります。これは重大な情報漏洩リスクです。

対策として、法人向けプラン（学習に利用されない設定）を利用する、社内ルールで機密情報の入力を禁止する、といった措置が必要です。また、顧客情報や社外秘の資料を扱う際は、とくに慎重な取り扱いが求められます。

【独自アンケート】生成AIを利用する際に困ったこと

ChatGPTをはじめとする生成AIの利用者に対して行ったアンケート調査では「生成AIを使ううえで困った経験がある」と回答した人は全体の27.9%（233人中）となりました。
使用頻度やレベル感は人それぞれですが、少なからぬ割合の利用者が何らかの課題を感じていることがわかります。

具体的な困りごととしては、以下のような声が寄せられました。

• 「正しい答えを返せない」（20代・男性）
• 「ハルシネーションを目にした」（30代・男性）
• 「望んだことと別の回答が返ってくる」（20代・男性）
• 「まだ欲しい情報がすぐに出てくるような精度には達しておらず、指示の仕方には工夫がいる」（30代・男性）
• 「画像生成などは学習データによるバイアスのせいで思ったとおりにいかないことが多い」（40代・男性）
• 「的を射た回答を得るための、質問方法が難しい」（50代・男性）

最も多かった困りごとは、回答の精度や正確性に関するものでした。「質問の仕方が難しい」「プロンプトの工夫が必要」といった操作スキル面での課題も目立ちます。

これらの課題は、生成AIがまだ発展途上の技術であることを示しています。実際に業務で活用していくためには、適切な知識とスキルが不可欠だといえるでしょう。

ChatGPT活用の課題は研修で解決！

前章で挙げた課題に対する効果的な解決策のひとつが、体系的な「AI研修」の導入です。

研修を通じて、従業員は生成AIの基本的な仕組みやプロンプトの作成方法、リスク管理の知識を体系的に学ぶことができます。また、実際に手を動かしながら学ぶワークショップ形式の研修では、業務に即した活用方法を実践的に身につけられます。

研修によって得られるメリットは、以下のとおりです。

アンケート調査でも「AIをもっと業務で活用するために欲しいサポート」として、32.1%の人が「実践的な研修・ワークショップ」を選択しています。これは最も多い回答であり、現場の声からも研修ニーズの高さがうかがえます。

理由としては「正しい使い方を知りたいから」「やはり自分でやってみて覚えるのが一番です」「より生産性を高める実践例を知りたい」といった声が寄せられています。

生成AIをただの「便利ツール」として使うのではなく、リスクを理解し戦略的に活用するには、体系的な研修がおすすめです。

こちらの記事では、生成AI研修について解説しています。
カリキュラムや実施の流れも取り上げているため、ぜひあわせてご覧ください。

まとめ

生成AIは、文章、画像、音声などのコンテンツを自動生成する技術の総称です。中でも、ChatGPTはテキスト生成に特化したサービスです。

ビジネスシーンでは、文章作成・情報収集・アイデア出し・コード生成・Excel関数の作成など、多様な業務で活用が進んでいます。一方で、情報の正確性・著作権・セキュリティといったリスクも存在し、適切な知識と対策が求められます。

実際のアンケートでは「正しい答えが返ってこない」「質問の仕方が難しい」といった課題が浮き彫りになりました。これらの課題を解決するためには、体系的な研修を通じてAIリテラシーを向上させることが重要です。

短期間で即戦力となるデジタルスキルを習得し、業務効率化や生産性向上を実現するためには、最適化された研修カリキュラムが有効です。
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