生成系AIってどんなものがある？マーケティングへの活用方法も合わせて解説します

無料で使えるAIツールとして「ChatGPT」が登場したことは、記憶に新しいことでしょう。

ChatGPTを含め、無料で利用できるAIツールも多いことからプライベートで利用している方も多いのではないでしょうか。

ChatGPTのようなAIツールは「生成系AI」と呼ばれており、ビジネスにも活用されているため私たちの生活に深く関わっていると言えます。

「生成系AIでできることは何？」と聞かれた場合、多くの方は文章の作成を思い浮かべることでしょう。

しかし、生成系AIができることはそれだけではありません。

特にビジネスシーンでは生成系AIを活用することで、金銭的・人的コストを削減してより効率的に業務を行えるケースもあります。

この記事では、生成系AIに関する情報とマーケティングへの活用方法について解説しています。

自社の業務にAIの導入を検討している方は是非ご覧ください。

生成系AIとは

「生成系AI」とは、人工知能の一種で「Generative AI」とも呼ばれています。

生成系AIは、学習させたデータを活用し新たなコンテンツを作成できるという特徴があり、ディープラーニングでの学習を基盤としています。

生成できるデータは多岐にわたりますが、主に以下のようなコンテンツを作成することでビジネスに活用されています。

• テキスト
• 音声
• 3Dモデル
• 画像
• プログラミング

冒頭でご紹介した「ChatGPT」は、テキストの作成を行う生成系AIです。

識別系AIとの違い

AIの中には生成系AIよりも早い段階でビジネスに活用されていたモデルもあります。

その1つとして挙げられるのが「識別系AI」です。

識別系AIは、事前に正解パターンを学習させ、対象が正解パターンに一致しているかを識別するAIです。

工場で製造している部品のチェックや、音声認識などは識別系AIが活用されている代表的な例と言えるでしょう。

生成系AIとの違いは、学習したデータから新たなコンテンツを作成することはできない点です。

「ChatGPT」などの生成系AIが普及する以前は、AIといえば識別系AIをイメージする方が多かったのではないでしょうか。

生成系AIの種類

生成系AIは、作成するコンテンツ（成果物）ごとにいくつかの種類に分かれています。

ここからは、生成系AIを成果物に分類して紹介します。

テキスト生成

冒頭でも解説した「ChatGPT」は、入力されたテキスト指示に応じてテキストを生成するAIです。

AIに対しての指示はプロンプト（prompt）と呼ばれており、できるだけ具体的なプロンプトを作ることでイメージに近い成果物が得られます。

先ほども触れたように生成系AIが作るテキストは、Web上のデータをディープラーニングして作られます。

膨大な量のデータから情報を学習するため、レポートや資料の作成で活用すると便利なAIですが、学習元のデータが必ずしも正しいものとは限りません。

そのため、誤った情報を含む成果物が生み出される可能性もあるため注意が必要です。

画像生成

画像生成AIは、入力されたテキストに沿った画像を生成するAIです。

有名なものにはグラフィックデザインツール「Canva」が提供している「Text to AI」があります。

Canva内の「Text to AI」にテキストプロンプトを与え、画像を生成しました。

今回のプロンプトは「ビル　コーヒー　自転車　青空」のように単語で作成しました。

「青空のビル街の中にあるコーヒーショップに駐輪してある自転車」と入力した場合は以下の画像が生成されています。

このように、プロンプトを変更することで、生成される画像は大きく変わるためできるだけ具体的な指示を作りましょう。

また、画像生成AIはテキスト以外のデータをプロンプトとして画像を生成する場合もあります。

例えば、ウェブサイト内の顧客の関心や行動パターンを学習させることで、訴求効果が高い画像を生成させている企業もあります。

ただし、上記のようなラーニングは複雑なプロンプトを必要とするため、専門的なスキルが不可欠です。

音声生成

近頃ニュース番組などで「この音声はAIによるものです」という表示を目にするようになりました。

音声生成AIは、テキストで出されたプロンプトを読み上げる形で音声を生成するAIです。

以前は、イントネーションなどにぎこちなさを感じることが多かったAIですが、近年はディープラーニングが進み、人が話しているのと変わらないクオリティになっています。

また、音声生成AIはSNSでもよく使われており、画像生成AIと同様にマーケティングに大きく貢献しています。

3Dモデル生成

3Dモデル生成AIは、テキストや画像をプロンプトとして3Dモデルを生成するAIです。

Play

3Dモデルは、2次元の画像とは異なり立体として作成されたイメージなので、全角度から生成物を捉えられるデータ形式となっています。

例えば「城」をテキストのプロンプトとした場合、画像生成AIで生成される城の画像は一定の視点になりますが、3DモデルAIでは裏側や上からの視点もデータとして生成します。

アニメや映画、CMの制作に活用されているほか、Vtuberの生成にも使われているAIです。

動画生成

動画生成AIは、テキストや元の画像・動画をプロンプトとして新しい動画を生成するAIです。

テキストでのプロンプトはイメージが湧きやすいと思いますが、画像をプロンプトとして動画を生成できることも特徴です。

画像をプロンプトにすることで、静止画を動画に変換することが可能になります。

こちらも、映像作品の制作やマーケティングで活用されています。

ただし、これまでに解説してきたAIと比較して生成物のクオリティが低くなりやすいという欠点もあります。

もちろん、コストをかけることでこの課題を軽減することは可能ですが、まだまだ発展の余地がある分野と言っていいでしょう。

生成系AIはビジネスにどう活用できる？

これまでに解説してきた生成系AIは、ビジネスにおいてどのように活用されているのでしょうか。

ここからは、ビジネスシーンにおいて生成系AIが役に立つ具体的な事例について見ていきましょう。

録音した音声の文字起こし

テキスト生成AIは資料の作成だけでなく、音声をプロンプトとすることで文字起こしとしても活用されています。

また、LINEやSNSでユーザーからの質問に答える「チャットボット」もテキスト生成AIによるものが増えています。

数字だけでなく文字も認識するAIを活用することで、ユーザーが知りたい情報をより具体的に回答できるようになりました。

顧客分析

顧客の行動データや商品の販売情報をプロンプトに組み込むことで、入力したデータ群の顧客分析が可能です。

テキスト生成だけでなく、画像生成AIを活用することで可視的にも分かりやすい資料が作成できるでしょう。

また、プロンプトを工夫することで需要予測によるマーケティングの強化を測っている企業もあるようです。

ウェブ上にある膨大な量のデータを学習し記憶する、ディープラーニングが可能なAIだからこそ可能な領域とも言えるでしょう。

コンテンツの作成

マーケティングに活用される画像・動画・テキストの作成を生成系AIに担当させている企業もあります。

国内でも歴史の古い販促活動である「メールマーケティング」を採用している企業では、顧客分析、コンテンツのデザインや本文・画像の作成をAIが行っているケースもあるほどです。

人的コストをかけて画像の作成やプログラミングを行い、視覚的に訴求効果が高いメールコンテンツを作っている企業では、AIを活用することで大幅なコスト削減に期待できるかもしれません。

生成系AIを使用する際の注意点

活用方法によっては業務のあり方を大きく改善できる生成系AIですが、人ではないからこそ発生する課題やリスクがあるのも事実です。

ここからは、生成系AIを使用する際に発生する注意点を解説します。

内部情報を入力しない

生成系AIはウェブ上の情報を網羅し記憶する「ディープラーニング」を情報源としています。

そのため、生成系AIのプロンプトとして入力した情報は、他の生成系AIの学習にも使用されてしまう可能性が指摘されています。

特に、ウェブ上にオープンで公開されている生成系AIにはリスクが高いと言われています。

顧客分析などをする際も「名前」や「メールアドレス」などの個人情報の入力は避けましょう。

生成したコンテンツはチェックを行う

生成系AIを活用することで、コンテンツの制作コストを削減することが可能ですが、そのクオリティには課題が残る場合もあります。

例えば、生成系AIが作成した成果物のなかで、不自然な歪みが描かれたコンテンツを見つけた方もいるのではないでしょうか。

実際、先ほどご紹介した画像でも自転車の車輪に歪みがあるのが分かるかと思います。

また、テキストの生成にも課題は残っており、日本語では「てをには」のような助詞が誤った表現になることが多く報告されています。

進化のスピードが著しい生成系AIですが、成果物のチェック・修正は必ず行う必要があります。

サービスとして使用する前に事実関係を確かめる

「生成系AIの種類」について解説している項でも触れていますが、AIがディープラーニングをしているウェブ上には誤った情報も存在します。

生成系AIは、あくまで網羅した情報から特徴を抽出してようやくするツールなので、情報の正誤を判断することはできません。

そのため、誤った情報を学習をしている可能性も否定できません。

生成系AIが出す情報を鵜呑みにせず、最終的にはソースを確認すると良いでしょう。

メールマーケティングは生成系AIとの相性が良い

ここまで解説してきた生成系AIを活用し、マーケティングの幅を広げているのが「メールマーケティング」です。

中でも「メルマガ配信」は、コンテンツの作成・配信に多くのコストを費やして行われていたこともあり、生成系AIを導入する企業も増加傾向にあります。

メールマーケティングを実施する上で、生成系AIはどのような役割を担うことができるのでしょうか。

セグメント配信のターゲット考案

メールマーケティングによるCTAを高めるために重要な要素が「ターゲット配信」です。

メールを受信する相手の属性（性別・年齢・居住地・購買履歴など）を考慮し分類することで、より具体的なコンテンツの作成が可能になります。

顧客データやメルマガの配信リストなどを活用すれば、自社の保有しているデータの特徴を抽出させ、ロイヤリティの高いペルソナの設定ができるようになります。

コンテンツのビジュアル・画像の作成

生成系AIは配信するコンテンツのデザインを考案することもできます。

現代のメールマーケティングはHTMLメールと呼ばれる、メール内にボタンや画像を埋め込んだ形式が主流になっていますが、HTMLメールの作成には専門的なスキルが必要です。

しかし、HTMLメールやデザインに見識がなくとも生成系AIを活用することで、プログラミングやデザインの原案を入手できます。

本文の草案作成

コンテンツに使われる本文の作成も生成系AIに担当させることで、業務効率のアップが期待できるでしょう。

また、コンテンツの主題について、要点を掴みつつ短い文章でユーザーに届けなければならないメールマーケティングでは、作成したテキストの要約をさせるという使い方も効果的です。

ただし先述の通り、誤字や誤情報のチェックは必要になるため、あくまで草案を作成させるというスタンスに留めておきましょう。

まとめ

生成系AIとは「ディープラーニング」を用いて、プロンプトに沿った成果物を生み出すAIの総称です。

生成系AIには以下のような種類があり、ビジネスでは人的・金銭的コストの削減や業務効率の改善に役立てられています。

近年ではAIの研究が進み、多方面で活躍している生成系AIですがリスクを把握した上で使用しなければならないことも覚えておきましょう。

生成系AIが活躍している業種はたくさんありますが、中でも「メールマーケティング」を実施している企業でAIを導入しているケースが増加しています。

生成系AIを使うことで、ターゲットの選定からコンテンツの作成までにかかるコストの削減と、クオリティのアップが期待できるでしょう。

ただし、メールマーケティングとAIの組み合わせにおいて、AIが代行できない部分もあります。

それは、実際のメール配信とコンテンツの作成です。

上記のような企業では、メールマーケティングの効率を上げるためにAIだけでなく「メール配信システム」も活用しています。

AIが考案したデザインを実際のHTMLメールとして作成し、ターゲット毎にメールを配信するにはメール配信システムの活用が最も効率的と言えるでしょう。

以下の記事では、メール配信システムを使いHTMLメールを作成する手順や操作について、画像付きで解説しています。

関連記事：HTMLメール作るならブラストメール

また、メール配信システムの1つである「ブラストメール」は7日間の無料体験期間を設けているため、料金を発生させずに生成系AIとメール配信システムの使用を試すことができます。

ブラストメール無料体験の詳細

自社のマーケティング促進にぜひお役立てください。