生成AIとは何か簡単に解説！最新技術の仕組みと活用法・注意点【初心者向け】

最近話題の「生成AI（ジェネレーティブAI）」とは一体何なのか、どのような場面で活用できるのか
——そんな疑問を持っていませんか？
ChatGPTの登場以降、文章生成や画像生成などAIの活躍は一気に加速し、私たちの生活やビジネスに革命をもたらしています。

本記事では、生成AIとは何か、意味・仕組み・使い方・活用事例・メリットと注意点までを初心者にも簡単にわかりやすく丁寧に解説します。
今後のAIとの付き合い方や、ビジネスでの導入方法、将来求められるスキルまで網羅。
この記事を読めば、あなたもすぐに生成AIの基本を押さえ、実践的に活用できるようになります！

生成AIとは？簡単にわかりやすく解説

生成AIとは簡単にいうと、文章や画像、音声などの新しいコンテンツをAIが自動で作り出す技術です。
近年のAI技術の進化により、専門知識がなくても誰でも使えるツールが増えてきました。
ここでは、生成AIの定義や言い換え、表記方法、注目される理由を順を追ってわかりやすく紹介します。

生成AIの基本的な意味と定義

生成AI（Generative AI）は、既存のデータを学習し、それをもとに新たなコンテンツを生み出す人工知能です。
従来のAIがルールや条件に従って「選択」や「判断」をするのに対し、生成AIはまるで人間のように「創造」を行います。

「生成的AI」「生成型AI」などの言い換えも理解しておこう

生成AIにはさまざまな表現があります。
例えば「生成型AI」「生成的AI」といった呼び方も一般的です。
いずれも意味はほぼ同じで、AIがゼロから何かを生み出す能力にフォーカスしています。
記事や論文ではこのような呼称も登場するため、意味の違いを整理しておくと理解が深まります。

Generative AIの英語表記と日本語での意味

「Generative AI」は英語での正式な呼び名です。
「generate（生成する）」という動詞から派生し、「生成する能力を持ったAI」を意味します。
海外記事や研究資料ではこの表現が主流なので、英語の表記にも慣れておくと情報収集にも役立ちます。

生成AIと従来型AIの違いとは？

従来型AIと生成AIの最大の違いは、「判断する」か「創造する」かという点です。
以下のような違いがあります。

項目	従来型AI	生成AI
主な役割	分類・予測・分析	テキストや画像の生成
使われる場面	需要予測、異常検知など	文章作成、デザイン支援など
代表技術	決定木、SVMなど	GPT、GAN、VAEなど

このように、生成AIは人の創造力を補完する次世代のツールとして急速に注目されています。

読み方・表記の基礎知識

生成AIという言葉は見慣れていても、正確な読み方や使われ方を意識すると、より理解が深まります。

「せいせいエーアイ」と読む

「生成AI」は一般的に「せいせいエーアイ」と読みます。
ビジネスの場では「ジェネレーティブAI」という言い方も使われることがありますが、日本語ではこちらの読みが広く浸透しています。

AI生成との違いは？

「AI生成」と「生成AI」は似ているようで異なる意味合いを持ちます。
前者は「AIが生成したコンテンツ」を指す表現で、動作の結果を表すのに対し、後者は技術そのものを示す用語です。
たとえば「AI生成画像」はAIによって生成された成果物を意味しますが、「生成AI」はその生成能力を持つAI技術を指しています。

なぜ注目されている？生成AIブームの背景

生成AIが注目されている理由には、技術革新だけでなく社会的・経済的な要因もあります。
特にChatGPTの登場以降、一般ユーザーの間でも関心が一気に高まりました。

ChatGPTの登場とそのインパクト

2022年にOpenAIがリリースしたChatGPTは、自然な対話ができる生成AIとして一躍有名になりました。
質問に答えるだけでなく、エッセイやコードの生成まで行えるその性能は、教育、ビジネス、開発の各分野に大きな影響を与えました。
リリースからわずか数ヶ月で数億人が利用するまでに広がったのは、その汎用性と親しみやすさによるものです。

ビジネスや社会全体に与える影響

生成AIは単なる便利なツールにとどまりません。
以下のように、社会全体の構造にまで影響を及ぼしています。

• 業務効率化：事務作業やコンテンツ制作の時間短縮
• 新たな職種の誕生：プロンプトエンジニア、AI活用コンサルタントなど
• 情報の民主化：専門知識がなくても高度な情報生成が可能に

このように、生成AIの技術革新は私たちの働き方や生活様式を根本から変える可能性を秘めています。

生成AIの仕組みとは？

生成AIの驚異的な能力は、どのような仕組みによって実現されているのでしょうか。
ここでは、使用されている代表的なモデルや、データ処理の方法、実際のツールがどう動いているのかを解説します。
仕組みを知ることで、より効果的に生成AIを使いこなせるようになります。

主な生成モデルの構造と特徴

生成AIは、特定のアルゴリズムやモデルを用いて学習と生成を行います。
ここでは代表的な4つのモデルを比較し、それぞれの特徴を把握しておきましょう。

GPT、GAN、VAE、拡散モデルの違い

代表的な生成モデルの概要は以下の通りです。

モデル名	特徴	用途例
GPT（Generative Pre-trained Transformer）	自然言語を扱う。文脈を理解した文章生成が得意。	ChatGPT、Bardなど
GAN（敵対的生成ネットワーク）	2つのAIが競い合いながらリアルな画像などを生成。	ディープフェイク、画像編集
VAE（変分オートエンコーダー）	画像圧縮や再構築に優れる。データの特徴抽出が得意。	顔画像の再現、画像の補完
拡散モデル	ノイズからデータを復元。高精度な画像生成を実現。	Stable Diffusion、Midjourney

このように、生成AIは目的に応じてさまざまなモデルが使い分けられています。

モデルごとの得意なコンテンツタイプ

生成モデルはそれぞれ得意な出力形式があります。
以下のように理解すると、目的に合ったAIを選びやすくなります。

• GPT：文章生成、要約、翻訳、対話
• GAN：リアルな画像、動画、アート表現
• VAE：顔の再現、データの圧縮と復元
• 拡散モデル：高解像度のイラスト・アート生成

用途と精度に応じて、最適なモデルを選ぶことが重要です。

なぜAIがコンテンツを作れるのか？

生成AIが文章や画像を作るためには、膨大な情報を学習し、それをもとに新しい出力を行う仕組みがあります。
ここではその土台となる技術について解説します。

学習データと機械学習の役割

生成AIはまず、大量のデータ（テキスト、画像、音声など）を学習します。
この過程で、データの特徴や文脈、パターンを把握し、それをもとに新しいコンテンツを生成できるようになります。
機械学習（Machine Learning）では、教師あり学習・教師なし学習・強化学習などが用いられますが、生成AIでは主に大量の教師データを使った「自己教師あり学習」が使われています。

ディープラーニングと自然言語処理（NLP）の働き

文章を扱う生成AIは、特に自然言語処理（NLP）の技術を活用しています。
この技術により、文脈を理解し、論理的で自然な文章を出力できるようになります。
さらに、ディープラーニングにより、文法のルールだけでなく「人間らしい表現」まで再現可能になっているのが、近年の進化の大きなポイントです。

実際の生成AIツールの動作原理

では、生成AIは実際にどのように動いているのでしょうか。
具体的なツールの仕組みを知ることで、その精度や得意分野がより明確になります。

ChatGPTなどテキスト生成の流れ

ChatGPTのような対話型生成AIは、以下の流れでテキストを生成しています。

1. ユーザーが入力した文章（プロンプト）を受け取る
2. 文脈を把握し、関連する情報を検索または内部知識から取得
3. 最も自然で意味のある返答を予測して生成

このような工程により、ChatGPTはまるで人間と話しているかのような返答を返すことができます。

Stable Diffusionなど画像生成の仕組み

Stable Diffusionのような画像生成AIは、「拡散モデル」を使って画像を生成します。
このモデルは、一度ランダムなノイズ画像を作り、そこから少しずつ形を復元していく手法です。
入力されたテキスト（例：「森の中の白い猫」）をもとに、そのイメージに近い画像をAIが「描き起こして」いきます。
これにより、高精細かつ独創的な画像が短時間で作成できるのです。

生成AIの活用シーン

生成AIは、もはや一部の専門家やエンジニアだけのものではありません。
多くの分野で実用化されており、個人から企業まで幅広く活用されています。
ここでは、生成AIがどのような場面で使われているのかを、分野別・業種別にわかりやすく紹介します。

活用できる分野の具体例

生成AIはさまざまな種類のコンテンツを作成できるため、個人でもビジネスでも活用の幅が広がっています。
具体的な利用シーンを見てみましょう。

ブログ、広告文、キャッチコピーなどの文章生成

文章作成は生成AIの代表的な活用分野です。
以下のようなシーンで多用されています。

• ブログ記事やコラムの下書き・構成案作成
• Web広告やバナーのキャッチコピー生成
• ニュースレターやメルマガの文面作成

これまで時間がかかっていた文章作業が、生成AIを使えばわずか数分で形になります。
品質も高く、校正やリライトを加えることで実用レベルに仕上がります。

画像・音声・動画の自動生成と編集

画像や音声、動画といったマルチメディアコンテンツも、生成AIによって簡単に作成できます。
特に以下の用途で注目されています。

• 画像生成：イラスト、プロダクトデザイン、SNS用の素材など
• 音声生成：ナレーション、AIボイス、読み上げコンテンツ
• 動画編集：テロップやナレーションの自動挿入、AIアバター作成

これらは、YouTubeやTikTokなど動画プラットフォームの運用でも実際に活用が進んでいます。

コーディングやWebデザインの支援

開発分野でも生成AIの導入が急速に進んでいます。
代表例として、以下のような用途があります。

• コード自動生成：HTML、CSS、JavaScript、Pythonなど
• バグ修正やリファクタリングの提案
• デザインコンポーネントの自動作成（UI/UX）

GitHub Copilotなどのツールは、開発者の業務効率を飛躍的に高めています。
初心者でも生成AIを使えば、プロ級のコードが書ける時代になりつつあります。

産業・企業別の活用事例

生成AIは業種を問わず、あらゆるビジネスシーンで導入が進んでいます。
次は、業界ごとの導入事例やその効果を具体的に見ていきましょう。

小売・製造・教育・医療業界での導入例

以下のように、多様な業界で生成AIが活躍しています。

業界	活用内容	効果
小売	商品説明文の自動作成	ECサイトの更新スピードが向上
製造	技術文書・マニュアルの自動生成	人的ミス削減、業務標準化
教育	学習教材やテスト問題の作成	教師の業務負担を軽減
医療	問診票の自動生成、診療記録の補助	診察時間の短縮と記録精度の向上

日本企業での活用事例（NEC・Yahooなど）

日本でも大手企業が次々と生成AIを導入しています。

• NEC：AIを活用した業務効率化ツールの社内展開
• Yahoo：「PayPayフリマ」での商品説明文の自動生成
• 三井住友銀行：問い合わせ対応業務のAIチャットボット化

これらの事例は、生成AIがもはや試験導入ではなく、業務の中核を担う存在になっていることを示しています。

生成AIの歴史とこれからの進化

生成AIは突然現れた技術ではなく、AI研究の長い歴史の中で段階的に発展してきた成果の一つです。
このセクションでは、過去から現在までの進化の過程と、今後期待される技術トレンドや課題について解説します。

AI技術の進化の過程

生成AIが誕生するまでには、AIの基盤技術が着実に進化してきた背景があります。
その流れを理解することで、今ある生成AIのすごさがより実感できるでしょう。

初期のAIから機械学習、そしてディープラーニングへ

AIの起源は1950年代にさかのぼります。
当初のAIは、あらかじめ決められたルールに従って動作するルールベースの仕組みでした。
その後、統計的手法に基づく機械学習（Machine Learning）が登場し、AIは自らデータから学習できるようになります。
そして2010年代以降、ディープラーニング（深層学習）という技術が登場。
これは人間の脳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、画像・音声・文章などの複雑なパターンを捉えることが可能となりました。

GPTシリーズの進化（GPT-2→GPT-4）

生成AIの代名詞とも言える「GPT（Generative Pre-trained Transformer）」シリーズは、OpenAIによって開発されています。
その進化は以下の通りです。

• GPT-2：2019年に公開。簡単な文章生成が可能に。
• GPT-3：2020年に登場。大規模な学習データにより人間に近い文章生成が可能。
• GPT-4：2023年に登場。マルチモーダル対応や論理的思考力の向上が実現。

これらの進化により、生成AIはビジネスツールとして実用化の段階に入りました。

今後の技術トレンドと発展

生成AIは現在進行形で進化を続けています。
今後は「より賢く」「より幅広く」使えるAIへと進化していくことが予想されています。

マルチモーダルAIやエージェント型AIの登場

従来の生成AIはテキスト、もしくは画像など一つの形式に特化していました。
しかし、今後はマルチモーダルAIが主流になります。
これは、テキスト・画像・音声・動画など複数の形式を一括で扱えるAIのことです。
さらに、複数のタスクを連続して自律的に処理するエージェント型AIも注目を集めています。
これにより、単なる「ツール」から「パートナー」への進化が期待されます。

日本語特化LLMや企業向け特化型AIの普及

グローバルモデルだけでなく、日本語に最適化された生成AIや、特定業務に特化した生成AI（例：契約書生成AI、医療向けAI）など、ドメイン特化型AIの普及も加速しています。
国内企業も自社データを活かした独自モデルを開発し始めており、今後ますますビジネス現場での定着が進むでしょう。

技術が直面する課題

技術の進化が加速する一方で、生成AIが抱えるリスクや課題も深刻化しています。
これらにどう向き合うかが、今後の成長のカギとなります。

高度化するAIと倫理・著作権問題

生成AIは他者が作った作品や文章を学習しているため、著作権侵害のリスクが常につきまといます。
また、AIが差別的・偏見的な内容を生成する可能性もあり、倫理的なガイドラインの整備が求められています。

利用の透明性と説明可能性の必要性

生成AIが「なぜその出力をしたのか」を人間が理解できないことが問題視されています。
これを説明可能性（Explainability）と呼びます。
特に医療や法務、金融などの分野では、AIの出力に対する責任や説明が不可欠です。
今後は、AIのブラックボックス性を減らす技術や制度の整備が求められています。

生成AIのメリットとリスク

生成AIは非常に便利な技術ですが、活用する上ではそのメリットとリスクの両面を正しく理解しておく必要があります。
ここでは、生成AIがもたらす価値と注意すべき課題を、具体的に整理してご紹介します。

メリットと価値

生成AIを取り入れることで、業務や日常生活においてさまざまな利便性が生まれます。
ここではその主要なメリットを確認しましょう。

作業時間の大幅短縮

生成AIの最大のメリットの一つは作業効率の向上です。
たとえば、以下のような作業を数秒〜数分で済ませることが可能になります。

• 長文の要約や記事作成
• 会議録の要約・文字起こし
• レポートや資料のたたき台作成

これにより、クリエイターやビジネスパーソンの時間的コストが大幅に削減され、生産性の向上に直結します。

創造性を刺激するアイデア補助

生成AIは単なるアウトプットツールではなく、創造性を高めるパートナーとしても機能します。
以下のような使い方が注目されています。

• キャッチコピーやネーミングのブレインストーミング
• ストーリーや小説のアイデア出し
• プレゼン資料の構成案作成

人間が発想の壁にぶつかったとき、生成AIが新しい視点や方向性を提案してくれるのは大きな魅力です。

コスト削減や24時間稼働の利便性

生成AIは、人間の代わりに働いてくれる「仮想の労働力」として活用できます。
以下のような点でコスト削減にも貢献します。

• 人手不足を補う
• 夜間・休日の対応も可能
• 人間の手間が減り、外注費用の削減に繋がる

例えばカスタマーサポートにおけるAIチャットボットなどは、コストとサービス品質の両立に役立っています。

リスクと懸念事項

便利な一方で、生成AIにはいくつかのリスクも存在します。
これらを認識し、適切に対処することが求められます。

誤情報やフェイク生成の危険

生成AIは事実に基づかない内容を生成してしまうことがあります。
たとえば、実在しないニュース記事風の文章や、ありえない統計データをもっともらしく作ってしまうこともあります。
これをハルシネーション（幻覚）と呼び、AIが自信満々に誤情報を出力してしまう現象です。
対策としては、出力内容を必ず人間が確認することが必要です。

著作権・倫理・プライバシーの問題

生成AIが学習するデータには、著作物や個人情報が含まれている場合があります。
そのため、以下のようなリスクが考えられます。

• 既存コンテンツの盗用・模倣
• 意図せぬ個人情報の出力
• 差別的・偏見的な表現の生成

これらの問題に対応するためには、AI利用ポリシーの策定や、利用範囲の明確化が重要です。

雇用の構造変化とスキル格差への影響

生成AIの導入が進むことで、一部の職業が自動化される可能性があります。
一方で、AIを扱える人材には新たなチャンスが生まれます。
つまり、スキルによる格差が拡大する懸念もあります。
企業や教育機関には、AI時代に適応するための再教育やスキルアップの支援が求められています。

生成AI時代に備えるために

生成AIが日常やビジネスに浸透する中、個人も企業も「使う側」としての備えが不可欠になっています。
このセクションでは、これからのAI社会で活躍するために必要なスキルや、企業としての準備体制について解説します。

個人・ビジネスに必要なスキル

AI時代を生き抜くには、新たなスキルセットが求められます。
単に使うだけでなく、AIと共創する力が問われるようになります。

発想力・創造性・AIリテラシーの重要性

生成AIは優れた出力が可能ですが、指示の質（プロンプト）によって結果が大きく左右されます。
そのため、今後求められるのは以下のような能力です。

• 発想力：AIに任せるアイデアや切り口を見つける力
• 創造性：AIが提案する選択肢を活かし、自ら形にする力
• AIリテラシー：AIの限界や特性を理解し、使いこなす力

これらの能力を鍛えることで、生成AIを使った業務やクリエイティブな活動に大きなアドバンテージを得られます。

テクノロジーと共存するマインドセット

AIが台頭する時代では、「AIに取られる」という発想ではなく、「AIと共に働く」という視点が大切です。
そのためには、以下のようなマインドセットが重要です。

• 変化を前向きに受け入れる柔軟性
• 学び続ける意欲と習慣
• AIをツールとしてコントロールする意識

技術は常に進化しています。
それをチャンスととらえる姿勢が、AI時代における成長と成功を左右します。

安全かつ効果的に使うための体制

生成AIの活用には、適切なガバナンスとルール整備が欠かせません。
特に企業では、誤用や情報漏洩を防ぐための準備が必要です。

社内ポリシーと利用ガイドラインの策定

企業で生成AIを導入する際は、以下のようなポリシー策定が求められます。

• 利用目的・範囲の明確化（例：社内資料作成のみに限定）
• 入力してはいけない情報の指定（例：個人情報や顧客データ）
• 生成物の確認フローの設置（例：人間によるレビュー）

これにより、生成AIのメリットを最大限に活かしつつ、リスクを最小限に抑えることが可能になります。

AIツール選定と社員教育のポイント

生成AIを導入する際は、ツール選定と教育にも注力すべきです。
ポイントは以下の通りです。

• 選定：目的に合ったツールを比較検討し、セキュリティと機能性を重視
• 教育：社員に対してツールの使い方、活用事例、注意点をしっかりと指導
• トレーニング：プロンプトの書き方やAIとの対話方法を実践形式で学習

これにより、生成AIを安全かつ効果的に業務へ定着させることが可能となります。

よくある質問（FAQ）

生成AIについて調べていると、「これってどうなの？」「自分も使えるの？」という素朴な疑問が生まれることも少なくありません。
ここでは、検索ユーザーが特に気になりやすい質問とその答えを、わかりやすくまとめました。

利用についての疑問

生成AIをこれから使おうと考えている方にとって、導入前に知っておきたい基本的なポイントをQ&A形式でご紹介します。

生成AIは無料でも使える？

はい、一部の生成AIサービスは無料で利用できます。
たとえば、OpenAIのChatGPTには無料プラン（GPT-3.5）が提供されています。
また、Bing AIやNotion AIなども、基本機能は無料で使えるケースが多いです。
ただし、有料プランになると次のような違いがあります。

• 高速な応答
• 最新モデルの使用（GPT-4など）
• 生成制限の緩和

初めての方はまず無料プランで試してみるのがおすすめです。

子どもでも使える生成AIツールは？

子どもが使う場合は安全性と操作性が重要です。
以下のようなツールは、親や先生が見守る中で使うなら比較的安心です。

• Quillionz：教育向けのクイズや要約文を生成
• Poem Generator：詩や簡単な英作文を生成
• CanvaのMagic Write：デザインと一緒に使える簡易文章生成

ただし、すべてのAIが「正しい情報」を出すわけではないので、大人のサポートは必要です。

活用範囲に関する疑問

生成AIが「どこまで何に使えるのか」について、活用シーンと注意点の観点から回答します。

生成AIはどんな仕事に役立つ？

生成AIはクリエイティブな分野だけでなく、事務・開発・教育など、幅広い仕事で役立っています。
以下のような活用例があります。

• マーケティング：コピー作成、LP文章、商品説明
• 営業：メール文面、提案書のたたき台
• 開発：コードの自動生成・修正支援（GitHub Copilotなど）
• 教育：教材作成、質問応答、語学サポート

アイデア出しから実作業まで幅広くカバーできる点が魅力です。

生成物の著作権はどうなるの？

生成AIが作った文章や画像の著作権については、国やサービスによって取り扱いが異なります。
一般的には次のような考え方が主流です。

• ユーザーが著作権を持つ：商用利用も可能（例：Canvaなど）
• 利用条件が限定される：再配布NG、帰属表記が必要など

また、AIが既存の著作物を参考にしている場合、意図せず「盗作」となるリスクもあるため、商用利用する場合は慎重に判断しましょう。
各サービスの利用規約をよく確認することが重要です。

まとめ：生成AIは可能性を秘めた未来技術

ここまで、生成AIの意味や仕組み、活用事例からリスク、そしてこれから求められるスキルまでを幅広く解説してきました。
生成AIとは簡単にいうと、AIが人の代わりにコンテンツを自動生成する技術であり、今後あらゆる業界・日常生活での活用が拡大していくと考えられています。
最後に、今すぐ使えるおすすめのツールと、生成AIと関わっていくための第一歩についてまとめます。

今すぐ使えるおすすめの生成AIツール

初心者でもすぐに始められる、信頼性の高い生成AIツールをいくつかご紹介します。
どれも無料プランが用意されており、気軽に試すことができます。

ChatGPT（OpenAI）

ChatGPTは自然な対話ができるテキスト生成AIです。
質問応答・要約・文章作成など、幅広い用途に対応しており、ビジネスから教育まで万能に使えるのが特徴です。

Canvaの画像生成機能

Canvaでは、画像やデザインの作成に加え、「Text to Image」機能により、AIにテキストを入力するだけでイメージ画像を生成できます。
デザイン作業の時短ツールとしても優秀です。

Bard、GitHub Copilotなどの注目ツール

GoogleのBardは検索エンジンに統合された生成AIで、Web検索＋文章生成のハイブリッド型として注目されています。
また、GitHub Copilotはエンジニア向けの生成AIで、コード補完やエラー修正などの業務を大きく効率化します。

生成AIとの関わり方を始めよう

「生成AIを使いこなすのは難しそう」と感じていた方も、実際に触れてみると、その操作の簡単さと可能性の大きさに驚くはずです。
ここでは、最初の一歩の踏み出し方をご紹介します。

小さな使い方から始める第一歩

まずは、日常業務や趣味で使える簡単な用途から試してみましょう。
たとえば以下のような使い方がおすすめです。

• 文章の要約や言い換え
• メールやチャットの文面作成
• 簡単な画像生成（SNS投稿用など）

操作に慣れてくると、自然と活用の幅も広がります。

長期的な視点でスキルを育てる

生成AIは今後さらに進化し、社会にとって欠かせない存在になるでしょう。
その変化に対応するためには、継続的な学習と実践が重要です。

• 定期的なツールのアップデートチェック
• 新しいプロンプトの試行錯誤
• 生成AI活用のオンライン講座や勉強会への参加

生成AIと共に未来を切り拓く準備を、今日から始めてみましょう。

AI×DX支援サービスのご案内

「AIを使って業務のデジタル化や自動化を進めたいけれど、どのツールを使えばいいのかわからない」「運用できる人材が社内にいない」というお悩みはありませんか？
freedoor株式会社では、単なるAIツール導入のご提案にとどまらず、企業全体のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進するための総合支援を行っています。システム開発、Webマーケティング、コンサルティングなど、幅広い分野で培ったノウハウを活かし、最先端のAI技術とビジネス課題のベストマッチを実現。自社内のみで完結しづらい部分を外部パートナーとしてサポートし、企業の持続的な成長を強力にバックアップします。

特に、昨今需要が高まっているAIによる動画生成や画像生成、チャットボットをはじめとしたさまざまなAIソリューションにも対応。これまでに培った総合力をもって、貴社が抱える経営課題・現場課題に合わせたオーダーメイドのDX化支援プランをご提案いたします。

AI導入支援

「どのAIツールを選定するべきか」「自社のシステムに合うカスタムモデルを開発できるか」「導入後の運用フローをどう構築するか」など、AI導入時に生じる悩みをトータルでサポートします。試行段階のPoC（概念実証）から本格導入、既存業務とのシステム統合に至るまで、幅広く対応。DX推進の鍵となるAI活用を、スピード感を持って実現します。

WEB/システム開発

自社サイトや既存の業務システムへAI機能を組み込む場合、ユーザー体験設計やセキュリティ面、運用管理など、多岐にわたる専門的知見が必要です。freedoorはシステム開発やアプリケーション構築の実績が豊富なため、「AIを活かせる開発環境」をスムーズに整備。分析基盤の構築やAPI連携、クラウドインフラの最適化など、DX推進に欠かせない技術面を幅広くサポートします。

WEBマーケティング・SNS運用代行

AIで生成したコンテンツを効果的に運用するには、ユーザー属性や市場動向を捉えたマーケティング戦略が欠かせません。freedoorでは、SEO対策やSNS運用代行、広告運用まで一気通貫でサポート。AIで生み出した魅力的なコンテンツを最大限活用し、顧客との接点拡大やブランド価値向上、海外展開サポートなど、ビジネス成長に直結する戦略を提案いたします。

オンラインアシスタントサービス

AI活用をはじめ、日々の運用タスクや業務サポートを任せたいというお客様には、オンラインアシスタントサービスを提供しています。業務の効率化やチーム全体の生産性向上を目指し、ルーチン業務の代行やスケジュール管理、リサーチなど、幅広い業務を支援いたします。

これらのサービスを柔軟に組み合わせることで、AI導入の試行段階から企業のDX化へと、一貫性のある戦略的なステップを踏むことが可能です。freedoor株式会社は、お客様にとって最適なAI・システム・マーケティング体制を構築し、ビジネスの持続的成長と競争力強化を実現します。

ご相談はこちら