【2025年版】ChatGPTと生成AIの全体像や違いを図解で丁寧に解説

生成AIは近年、多くの業界で注目されており、その応用範囲は日々拡大しています。しかし、その機能やChatGPTとの違いが不明確で、どのように活用すれば良いのか悩んでいる方も多いのではないでしょうか。

この記事では、生成AIの基本からChatGPTの特徴、さらには実際のビジネスシーンでの活用方法まで、図解を交えてわかりやすく解説します。本記事を読み終える頃には、生成AIを自身の業務で使いこなせる基本的な知識が得られるでしょう。

※本記事は2025年2月の情報に基づいて記載しています。

生成AI（ジェネレーティブAI・Generative AI）はどんな人工知能なのか

生成AIは人工知能の中でどのような役割を果たしているのか、を知ることが全体像を理解する近道となります。まずは生成AIについて、他のAI（人工知能）との比較をしながら理解を深めていきましょう。

生成AIの概要

生成AIは近年の技術の進歩によって注目されている分野であり、その始まりはニューラルネットワークやディープラーニング技術の発展にあります。初期のAIプログラムの一例として1960年代に登場した「ELIZA（イライザ）」がありますが、これはキーワードに基づいた応答を返す対話型プログラムであり、生成AIとは異なります。

従来のAI（人工知能）は主にデータの分類や予測に使用されるのに対して、生成AIはニューラルネットワークを利用して既存のデータ内のパターンと構造を識別し、新しいテキスト、画像、音楽、ビデオなどのコンテンツを生成する能力があります。
両者は機械学習技術を共有していますが、生成AIは「新たな創造」を重視する点で特徴的です。

つまり、生成AIとは単にデータを処理するだけでなく、まったく新しいコンテンツを生み出す能力を持つAIのことを指します。

生成モデルの種類

生成AIを司るのは、生成モデルです。

生成モデルとは、「データがどのように生成されるかを理解する」ことに重点が置かれ、「データ自体の分布を学習する」ことを目的とします。

たとえば、猫と犬の写真を見ると、生成モデルは猫が猫らしく、犬が犬らしく見える理由を理解しようとし、“それらしさ”を作るデータの分布を理解します。この理解を基に、猫または犬に似た新しい画像を生成できるようになります。
このような特徴を持つ生成モデルは、データの理解と生成に独自のアプローチを採用しています。以下は主な生成AIモデルの種類です。

LLM（大規模言語モデル）と生成AIの違い

ここで、LLMと生成AIの違いが気になる方もいるかもしれません。
まず、LLMとは膨大な量のテキストデータで事前にトレーニングされた、ディープラーニング（深層学習）アルゴリズムの一種で、さまざまな自然言語処理（NLP）タスクを実行できる言語モデルです。
LLMも生成AIの一部ですが、LLMは中でも自然言語処理に特化しており、例えば翻訳、要約、質問応答、テキスト生成の対応を得意としています。

生成AIは、画像生成、音声生成、テキスト生成など、さまざまな形式のデータを生成することを目的とした広範な技術を指します。LLMはその中でもテキスト生成に特化したモデルであり、生成AIの一部として位置づけられます。

ビジネス現場や生活圏で浸透し始める生成AI

生成モデルを見てもわかる通り、生成AIは膨大なデータから学習し、斬新で独創的な新規コンテンツを生み出せる力を持っています。
現在ではこのモデルによって、数多くの業界に影響を与えています。例えば、芸術系分野では、AIによって音楽やグラフィックデザインを制作、あるいは書籍等を始めとする文章制作にも積極的に使われ始めています。また技術分野においても、その影響は複雑なプロセスのシミュレーション、機械設計、コスト予測などといった範囲にまで及び、今後の影響度についても目が離せません。

さらに生成AIの推進度や社会の関心度も実際に高まっていることが分かっています。
コンサルティングファームPwCコンサルティング合同会社が実施した2024年6月の調査結果によると、国内企業での生成AIの活用は既に2023年秋以降に大幅に伸び、その後も緩やかな伸びを見せていることから、先行して導入した企業が試行錯誤しながら既にさまざまなユースケースを見出していると推察されています。
【出典】PwCコンサルティング合同会社「生成AIに関する実態調査2024 春」

さらに業界ごとでみてみると、やはり通信/テクノロジー業界はパイオニアとしていち早く業務に生成AIを取り入れている動きがありますが、次いでサービス、公益事業/エネルギー分野、金融業などでも生成AIの活用が急速に進んだことが分かります。いわゆる生活基盤に関わる分野に生成AI導入の波が押し寄せてくるのも、遠い未来ではないと言えるでしょう。【出典】PwCコンサルティング合同会社「生成AIに関する実態調査2024 春」

ChatGPTと他の生成AIとの違いと特徴

ここまでは生成AIの概要を解説しました。それではChatGPTとは他の生成AIとどう異なるサービスなのでしょうか。この章では、ChatGPTを中心に、生成AIとの違いや特徴を見ていきましょう。

ChatGPTと他の生成AIの違い

ChatGPTは生成AIの一種で、OpenAIの提供するサービスです。ChatGPTが生成AIの一種でありながら、独立して扱われることが多いのは、その自然な会話能力により、非常に高い注目を集めた存在だからでしょう。
ChatGPTと他の生成AIは、どちらも新しいコンテンツを生成できるという点で共通していますが、得意とする領域や生成できるコンテンツの種類が異なります。

まず、ChatGPTは前の章で解説した、LLMをベースにした生成AIですので、「テキスト生成や自然な対話が得意なツール」と言えます。まるで人間のように会話ができ、自然言語のテキストを生成能力がある点が、ChatGPTの大きな強みです。学習データも人間の会話データフィードバックを利用しているため、対話が非常に自然な点も特徴でしょう。最近ではWeb検索機能も利用できるため、より最新情報へのアクセスが可能となったことも強みとして挙げられ、これらがユーザーから高い評価を受けているポイントでもあります。

ですから、自然な会話ができる仮想アシスタントを開発することが目標であれば、ChatGPT が理想的な選択肢となります。
一方で、高度な画像制作や音楽制作といったタスクが必要であれば、各領域に特化した別の生成AIを使用したほうが良い場合もあるでしょう。ユーザーが業務上の問題や課題に応じて適切なツールを選ぶことができれば、生成AIの力をより引き出すことができるのです。このように、生成AIはそれぞれ得意な分野が異なるため、目的や用途に合わせて使い分けることが重要です。

今後のChatGPTの展望

2024年は、「マルチモーダル」というワードをテーマに開発が進み、それまでは有料ユーザーのみに展開されていたDALL-Eや音声機能利が無料ユーザーにも展開されたり、さまざまな形式ファイルアップロードが行えるようになったりするなど、その利用方法が大きく広がった年でした。12月は、回答前に「考える」プロセスであるO1モデルが新たにリリースされるなど、今後の推論力はより強力になることが期待されています。また同時に、ChatGPT検索機能がリリースされ、2025年に入るとDeep Researchといった、オンライン上のデータソースを利用し、より専門性の高いアナリストレベルレポート生成機能が生まれるなど、ユーザーが調査したい内容とその調査方法を見極め分析できるようになりました。2025年2月時点ではまだ初期段階のため、OpenAIは信頼性においてまだ不十分であると言及していますが、これから学習を段階的に進めていくことでこれらの課題も解決されることでしょう。

今後は、まずオンラインとオフラインの融合が期待されています。これまではオンライン上のデータのみから分析を行っていましたが、独自のデータベースなど、アクセスできる情報ソースがより豊富に広がっていくことで、調査・分析レベルが格段に上がり、各業界におけるニッチな分析や推論が短時間で行われる予定です。その他、Operatorのリリースによりユーザーのフォーム入力や商品購入といった日常生活における行動への影響を与えていくなど、私たちの生活から仕事の仕方により影響力を与えていくことが予測されます。

【参考】OpneAI 最新のリリース情報
OpenAI Operatorの紹介
OpenAI Deep Researchの紹介

ChatGPTを日常業務で使うメリット

ChatGPTを日常業務の中で取り入れれば、これまで数時間かかっていた作業、頭を悩ませていた課題、目視では確認しきれない膨大なデータ処理を一瞬で解決してくれる、といったメリットがあります。
例えば、以下のようなタスクはChatGPTで解決できます。

• ある物事、知識についての詳しい解説を求めるとき
• メール文面、社内研修資料、会議アジェンダ等のたたき台作成
• 文章化や校正等の清書や翻訳
• Excel関数やプログラムコード作成

ChatGPTを扱う際のポイントとして、特定の個人や法人を指定してしまうと関連するデータが出てこない、また社内機密情報は入力を控える必要があります。
またプロンプト次第では、より複雑で独自のニーズに応じた結果を返してくれるようになります。最近では過去の会話履歴も残しつつ、会話を進められるため、過去のやり取りを維持しつつ修正を繰り返し、より良い成果物を出せるといった点も、社内リソースを逼迫せずに作業ができるため、特に優れた魅力と言えるでしょう。

ChatGPTをどうやって業務で利用すべき？

ChatGPTの概要がわかったら、まずは実際に触って使い勝手を試してみましょう。以下では、最初に取っ掛かりを掴むヒントをご紹介します。

文章作成、コード生成ならまずは無料で

これまでの章で見てきた通り、ChatGPTは「テキスト生成を得意とする専用ツール」です。従って、テキストで出来る成果物作成をする際に業務で利用してみることからやってみましょう。
無料版はGPT-4o版が利用可能ですが、利用回数に制限があり、制限に達するとGPT-4o miniに切り替わって利用を継続することができます。
GPT-4o版ではテキスト、画像に加え音声、動画も対応していますが、mini版だとテキストと画像のみの対応となります。しかしながら、機密情報などを扱わない程度のテキスト作成、翻訳、要約作業、Excel関数やプログラムコード生成、調べもの程度なら無料版から始めてみるので十分でしょう。

以下は、テキスト生成でできる、一般的な利用例となります。ぜひ、ご自身の業務の中でできることから取り入れてみてはいかがでしょうか。これらの取り組みを通じて、業務の効率化が期待できます。

画像作成ならDALL-E3を始めてみよう

ChatGPTはテキストベースのやり取りですが、「画像を生成したかったらどうすれば良いの？」とお悩みの方もいることでしょう。

そんな時は、OpenAIが提供しているDALL-E3を使ってみるのも一つの方法です。
DALL-E3は、自然言語処理からニュアンスを掴んで画像に落とし込む機能を持っており、テキストだけでなく画像データをもとに新たに画像を生成することもできます。

DALL-E3 の使い方は ChatGPT の使い方と同じで、通常のテキスト プロンプトを入力するか、自然言語を使用して対話で出力を依頼すると画像が生成されます。

ChatGPTを活用することで、業務のさまざまな場面で効率化が図れます。日常業務の多くでその効果を発揮できるほかにもウェブページのコンテンツ作成などにも利用できるでしょう。また、DALL-E3を利用することで、画像生成を通じた視覚的なメディアコンテンツの制作も可能です。いろいろな利用方法を試しながら、自分の業務に最適な使い方を見つけていきましょう。

メリットや活用のポイントを分かりやすく解説！
AIチャットボット 社内活用入門ガイド

ChatGPTを日常業務で利用する際のプロンプト（prompt）のコツ

ChatGPTで何かをしようとする時、テキストを送信します。この命令文を「プロンプト」と呼びます。
しかし、このプロンプトの内容が結果に大きく影響します。思いつくままにプロンプトを書いてしまうと、自分が思っていたような結果が得られないなどといったリスクが生じてしまうので、言語化する能力が大切です。

以下では、OpenAIが発表しているプロンプトの書き方のコツの例をピックアップしてご紹介します。

明確な意図、かつ条件を指定して細かく指示する

なんでもできるように見える生成モデルですが、さすがに私たちの心まで勝手に推測してくれる能力はありません。ですから、結果次第ではこちらの希望を明確に伝えて、希望の結果へ導いていく必要があります。

もし出力結果が短すぎる場合は、専門レベルでの出力をしてほしいと伝え、逆に長すぎる場合、例えば文字数を指定する、出力イメージの例を伝える、といった具体的な指示を出すと良いでしょう。

【出典】OpenAI Platform ドキュメント

社内でChatGPTを使う際に最初に共有したいプロンプトの文法案

実は弊社内でも、ChatGPTを使ったチャットボットシステムを業務で利用しています。今では皆が当たり前のように使っていますが、社内に展開する際は最初に勉強会を開き、どんなプロンプトで指示できるのか、チュートリアルを示すことで、社員がスムーズに使えるようになりました。
中でも、品質向上については以下のような紹介を最初にすることが肝心です。例をご紹介しましょう。

以下3つは、回答の精度を上げるためのTipsです。
諸説あるものも存在しますが、知っておくと使える知識も、NDIS社内では実際に共有しています。

回答精度を向上させるためによく使われるテクニック

• 回答精度を上げるために、「段階的に教えてください」と頼む
• 例を書いて、文脈に沿った回答を求める
• 一般的な例と、一般的ではないけれど重要な例も教えてもらう
• ChatGPTが不足と感じる部分は聞き返してもらう
• 「です」「ます」口調の丁寧な文章で依頼する
• 回答がきたら、人間と同じように褒める
  

出力の指定に関するテクニック 

• 余計な説明や注釈は省略し、結果のみを出力するように求める
• 情報が多い場合は箇条書き、表形式など出力フォーマットを事前指定する
• 文章の長さを何文字以上、何文字以下などに指定する
• 文体を指定する
• 読み手のレベルを指定する（中学生でも分かる程度がビジネス用でもちょうど良い）
  

追加質問テクニック

もし出力結果の情報が足りなくても、追加質問することでより知りたい情報を引き出せます。
出力されたテキストに対し、以下のように追加で質問してみましょう。

• 具体例をN個教えてください
• N番目の例について詳しく教えてください
• なぜそれが有効なのか説明してください
• いいですね！もっといい方法はありませんか？
• まだ、独創性が足りません。もっと独創的な新製品となるように、さらに追加のアイデアを出してください。
  

もう使ってる？生成AIが搭載された有名サービス

生成AIは、各企業のサービスに組み込み別機能とコラボレーションすることで、さらにその価値を高めていっています。
この章では、生成AIが搭載された有名なサービスについて見ていきましょう。

Microsoft 365　Copilot

Microsoftは2023年3月、Microsoft365の一部の機能に GPT-4 を統合した「Microsoft 365　Copilot」を発表しました。例えば、Wordでは、ユーザーが入力したキーワードに基づいて自動的に文章を生成する機能が追加されており、Outlookでは下書き機能のほか、読み手が正確に理解できるようなトーンのサジェストも行ってくれるのです。
また、有料版に加入することで、PowerPoint上での画像生成が可能となり、大幅な業務効率向上につながります。
例えば、Copilot ProやCopilot for Microsoft 365に加入することで、DALL-E 3を利用した高品質な画像生成が可能です。

Google Gemini

Geminiは2023 年 5 月にGoogleからリリースされた生成AIであり、最近ではGoogleドライブやGmailと連携して利用可能です。たとえばGmailの中で過去にやり取りしたメールを探したい際に、これまではキーワード、日付検索で該当するものを探す必要がありましたが、現在はプロンプトから検索が行えるようになりました。またGoogle ドライブ内ファイルも自動で内容要約をしてくれるなど、これまでの作業効率が上がるようにサービス内に組み込まれ、ユーザーが直感的に利用できるのが特徴です。

Slack

ChatGPTの開発元であるOpenAIは、社内でのやり取りをSlackで行っていたことから、新たにChatGPT for Slackβ版アプリをリリースしました。社内コミュニケーションツールであるSlackには元々、Slackbotというリマインダーや指定ワードが投げかけられた際に応答するbot機能が組み込まれていましたが、このリリースによってChatbotに質問したり、文章作成をSlack上でできるようになりました。

Duolingo

語学学習に興味のある方なら、一度は使ったことがある語学学習アプリ「Duolingo」も、 GPT-4 を利用してユーザーとの対話を通じた学習をサポートしています。ユーザーは、AIと自然な会話を楽しみながら、実際のコミュニケーションスキルを向上させることができます。特に、発音や文法のチェックがリアルタイムで行われるため、効果的な学習が可能です。有料プラン「Duolingo Max」では、AIとの対話を通じたシナリオ練習ができ、高度な機能も提供されています。

Expedia

海外旅行好きの方なら、航空券やホテルの予約をExpediaから一度は取ったことがあるかもしれません。以前は手動で検索していたこれらの機能も、いまではAIアシスタントによって、まるで旅行代理店と会話をしながらプランを練るような体験ができるようになっています。さらにアプリでは、顧客が興味を持っているホテルや、アトラクションのスマートリストを自動的に作成してくれる、といった痒い所に手が届くような機能も追加されています。

生成AIを利用したNDIS製品のご紹介

弊社NDISからも、社内で使うだけでなくお客様にご利用いただけるソリューションとして、ChatGPTをはじめとする生成AIを組み込んだチャットボットサービス「CB3」、「Video Questor(ビデオクエスター)」を展開しています。

CB3とは、企業固有の業務システム連携や社内文書を取り込むことで自社専用のチャットボットを実現するAIチャットボットです。さらに、ChatGPT連携をさせることで、自社オリジナルのChatGPT環境構築も可能です。
CB3製品紹介資料はこちらからダウンロードしてください。

Video Questorとは、動画の内容を自動解析し、その情報をもとに要約や質問への回答、翻訳などマルチに対応するAIツールで、ChatGPT（Azure OpenAI Service）、Claude、Perplexity AIなどの大規模言語モデルLLMをベースにした生成AIプラットフォーム上で利用するサービスです。詳細はぜひ製品資料でご確認ください。
Video Questor(ビデオクエスター)製品紹介資料はこちらからダウンロードしてください。

大手企業様をはじめ、ご導入いただいた企業様には大変ご好評をいただいており、日々社内エンジニアが研究・開発を行っています。

まとめ

いかがでしたでしょうか。本記事では、生成AIとChatGPTそれぞれの特徴と、ChatGPTの業務での活かし方について解説しました。

生成AIは、文章や画像、音声などの多様なコンテンツを自動生成する能力を持ち、ChatGPTは中でも対話形式のテキスト生成に特化した役割を果たす、といった特徴がありました。
国内企業でも、2023年秋から積極的に生成AIを業務に取り入れ始めた傾向があり、今後はビジネスと生活圏両方でAIサービスの利用が当たり前となる日も、非常に近いことがうかがえます。

弊社では、ChatGPTをはじめとする生成AIを業務に活用するサービスを複数展開しております。
AIチャットボット「CB3」、動画コンテンツ自動解析ツール「Video Questor」はどちらも無料トライアルを実施しております。ぜひお気軽にお問い合わせください。

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公開日：2025年2月17日

内山 ゆり

記事の作成者 Sler、外資系大手コンサルファーム、ソフトウェア事業会社等、幅広い業界での経験を持ち、特にIT活用とデジタルマーケティングの分野で多くの実績を誇ります。 企業の成長を支援するための技術や戦略に関するブログ記事を数多く執筆し、ユーザーに役立つコンテンツを提供し続けています。