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【図解】生成AIとAIの違いとは？仕組み・使い分け・ビジネス活用例を解説
「AIと生成AI、結局何が違うの？」と疑問に感じていませんか？
一言でお伝えすると、これらはAI（人工知能）という大きな枠組みの中に、特定の作る能力を持った「生成AI」が含まれているという関係性です。
本記事では、非エンジニアの方でも直感的に理解できるよう、両者の違いを仕組みや活用シーンの観点から詳しく解説します。
📝【結論】生成AIとAIの違いを一言でいうと？
従来型のAIが、既存のデータをもとに分類や予測を行う用途を得意とするのに対し、生成AIは、学習したパターンをもとに文章や画像などの新しいコンテンツを生み出せる点が特徴です。
✔️アウトプットの違い
従来のAIは、与えられた膨大なデータの中からパターンを見つけ出し、それが何であるかを識別したり、次に何が起こるかを予測したりすることを得意としています。
例えば、迷惑メールを振り分けたり、過去の売上から来月の数字を予測したりするイメージです。
一方、生成AIはクリエイティブな領域に足を踏み入れています。
人間が指示（プロンプト）を与えることで、文章や画像、音楽、プログラミングコードなどを、学習したパターンに基づいて新たに生成できます。
✔️役割の違い
ビジネスの現場において、従来のAIは判断の自動化や分析の高度化を支えてきました。
膨大なログから不正を検知する、工場の検品を自動化するといった、正確性が求められるタスクが主役です。
対して生成AIは生産性の向上とアイデアの拡張を担います。
企画書のドラフト作成やメールの返信案、キャッチコピーの作成など、人間が時間をかけてきた作業の初稿を短時間で用意しやすくなります。
🧠そもそもAI（人工知能）とは？生成AIとの関係を整理
「AI」という言葉は非常に広い意味を持っており、生成AIはその中の一部にすぎません。まずは、私たちが普段AIと呼んでいるものが、どのような構造で成り立っているのかを整理してみましょう。
全体像
AIの中には、データからパターンを学ぶ機械学習があり、その代表的な手法の一つがディープラーニングです。
生成AIは、新しいコンテンツの生成を目的とするAIの総称で、現在主流のサービスではディープラーニングが広く活用されています。
- AI：コンピュータに人間のような知能を持たせる技術全体の総称。
- 機械学習：AIの中でも、データから学習して法則を見つけ出す手法。
- ディープラーニング：多層のニューラルネットワークを使って、データの特徴やパターンを学習する機械学習の手法。
- 生成AI：学習データのパターンや関係性をもとに、文章や画像などの新しいコンテンツを生成するAI。現在主流のサービスでは、ディープラーニングを用いた大規模なモデルが活用されています。
つまり、すべての生成AIはAIの一種ですが、すべてのAIが生成AIというわけではありません。
技術の進化
私たちがスマートフォンで顔認証を使ったり、ネットショップで「おすすめ商品」を見たりする際にも、広義のAIが働いています。
これらは主に「機械学習」や「ディープラーニング」によって、あなたの顔の特徴や購入履歴を学習・判定しています。
生成AIは、ディープラーニングなどを活用し、分類や予測だけでなく、文章や画像といったコンテンツの生成を可能にした技術です。
大量の文章や画像に含まれるパターンや関係性を統計的に学習することで、指示に対して自然な続きの文章や新しい画像を出力できるようになったのです。
🎨そもそも生成AIとは？新しいコンテンツを生み出す仕組みと特徴
生成AIは、英語で「Generative AI（ジェネレーティブAI）」と呼ばれます。その名の通り、「生成する（Generate）」ことに特化したAIです。ここでは、なぜ生成AIが新しいものを作れるのか、その正体に迫ります。
仕組み
生成AIは、公開情報やライセンスを受けたデータなど、大量のテキストや画像を含むデータからパターンや関係性を学習します。
ただし、学習した情報を検索データベースのように、そのまま取り出しているわけではありません。
例えば、「空は」という言葉に続きやすい表現を学ぶように、大量のデータから単語や画像の特徴、文脈などの関係性を学習しています。
この仕組みにより、人間が「青い空の下でピクニックをしている風景の文章を書いて」と指示すると、学習した無数のパターンを組み合わせ、その場に最適な新しい文章を紡ぎ出すことができるのです。
これは、登録された情報を探し出して提示する検索とは異なり、学習したパターンをもとに出力を組み立てるプロセスです。
なお、生成AIサービスの中には、Web検索などを組み合わせて回答するものもあります。
※使われるデータの種類や範囲は、モデルによって異なります。
特徴
生成AIがこれほどまでに普及した大きな要因は、専門的なプログラミング言語を使わず、私たちが普段使っている「言葉（自然言語）」で指示ができるようになったことです。
この指示文を「プロンプト」と呼びます。
プロンプトエンジニアリングという言葉も生まれるほど、指示の出し方一つでAIのアウトプットは大きく変わります。
「誰に向けた文章か」「どんなトーンで書くか」を具体的に指定することで、目的に近いコンテンツを生成しやすくなります。
ただし、意図と異なる出力になることもあるため、確認や調整は欠かせません。
関連記事：【コピペOK】生成AIプロンプトの書き方完全ガイド！精度の高い回答を引き出すコツとテンプレート
📊生成AIと従来AIの違いを3つのポイントで比較
それぞれの特性を理解することで、業務への適切な導入判断が可能になります。
✔️目的の違い
従来型のAIは、学習したデータをもとに分類や予測、異常検知などを行うのが得意です。
一方、生成AIは、学習したパターンをもとに文章や画像、コードなどのコンテンツを生成する用途に強みがあります。
過去のデータを素材にして、新しいアイデアや表現をアウトプットすることに長けています。
✔️アウトプットの違い
アウトプットの形態も大きく異なります。
従来のAIが出すのは「この画像は猫である確率98%」といった判定結果や「来月の売上は100万円」といった予測値です。
対して生成AIは、実際に「猫がピアノを弾いている画像」を描いたり、「売上向上のための施策案」を文章で書き上げたりします。
✔️学習データの違い
従来型のAIは、売上データのような構造化データだけでなく、画像や音声、文章などの非構造化データも扱います。
生成AIも構造化・非構造化の両方を扱えますが、特に大量の文章や画像などから複雑なパターンを学び、多様な形式のコンテンツを生成できる点が特徴です。
🛠️代表的な生成AIツール3選
ビジネスでも広く利用されている代表的な生成AIサービスとして、ChatGPT、Claude、Geminiの3つをご紹介します。機能や利用条件を確認し、目的に合ったサービスを選びましょう。
［1］ChatGPT
🗣️文章・画像・音声などを扱える汎用的な生成AI
生成AIブームの火付け役であり、高い知名度を誇ります。
テキストだけでなく画像や音声も扱えるほか、特定の目的に合わせて設定された「GPTs」を利用できます。
対応するワークスペースでは、社内規定などを参照する問い合わせ用GPTsを構築することも可能です。
利用時は、機密情報の扱いやアクセス権限を事前に確認しましょう。
※GPTsを新たに作成できるかどうかは、契約プランやワークスペースの設定、権限によって異なります。
関連記事：GPTsでできること！GPTs活用法を実務で試した結果とその効果
［2］Claude
🗣️長文の読解や文章作成に活用しやすい生成AI
Anthropicが提供する生成AIで、日本語での文章作成や要約にも利用できます。
長いコンテキストを扱えるモデルもあり、長文資料の要約や内容整理に活用できます。
ただし、読み込める量や利用できるモデルはプランによって異なるため、事前に仕様を確認してください。
関連記事：文章生成AIの強みを徹底比較！ChatGPT、Claude、Geminiの実務活用法
［3］Gemini
🗣️Googleエコシステムとのシームレスな連携
Googleが提供する生成AIで、対応する環境ではGmail、Googleドキュメント、GoogleドライブなどのGoogle Workspaceサービスと連携できます。
例えば、メールの内容を要約したり、返信案の作成を支援させたりすることが可能です。
YouTubeの公開情報を参照して動画の内容を整理できる場合もあります。
※利用できる連携機能は、アカウントの種類や地域、言語、端末などによって異なります。
関連記事：GeminiのYouTube拡張機能｜要約のやり方、連携できない時の対処法を徹底解説
🤖Yoomは生成AIを活用した業務を自動化できます
普段から生成AIを使っていても、実際は出力内容をコピペして別のツールへ貼り付けて……という作業が発生しがちで、思ったほど楽にならないケースが少なくありません。
そんなとき、「AIと業務ツール間の手作業」を自動化するのがYoomです。
[Yoomとは]
AIワーカーを組み込んだ、以下のようなテンプレートを活用して、次世代の自動化を体験してみてください。
■概要最新情報のキャッチアップや社内共有のために、定期的なニュースレター配信は有効ですが、その作成には手間がかかるものです。特にトレンドの収集から要約、配信までを手作業で行うと、多くの時間を費やしてしまいます。このワークフローを活用すれば、AIエージェント（AIワーカー）がChatGPTで定期的にトレンド情報を収集し、要約・整形してGmailでAIニュースレターを配信する一連の流れを自動化し、情報共有の効率化を実現します。■このテンプレートをおすすめする方- 最新トレンドの収集や社内共有のプロセスに、手間や時間を要していると感じている方
- AIエージェントやChatGPTを活用し、ニュースレターの作成・配信業務を効率化したいと考えている方
- 定期的な情報発信を通じて、チームや組織内の情報共有を活性化させたいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット- スケジュールに合わせて自動で情報収集から配信までが完了するため、手作業でニュースレターを作成していた時間を短縮し、コア業務に集中できます。
- AIがトレンド収集と要約を担うことで、担当者のスキルに依存せず、安定した品質の情報共有が定期的に行えるため、業務の属人化を防ぎます。
■フローボットの流れ- はじめに、ChatGPTとGmailをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、フローボットを起動したい日時や頻度を設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、トレンドの収集、内容の要約、そしてGmailでの配信を行うための一連のマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- スケジュールトリガーでは、ニュースレターを配信したいタイミングに合わせて、毎日、毎週、毎月など、フローボットが起動する日時や頻度を任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、収集したい情報のジャンルやキーワード、要約の文字数、配信先のメールアドレス、件名や本文のトーンなど、目的に応じて自由にカスタマイズが可能です。
■注意事項- ChatGPT、GmailのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
- ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
■概要競合調査や情報収集のためにYouTubeの動画を定期的に確認し、その内容を手作業でまとめる作業に時間を要していませんか。このワークフローは、指定したキーワードに関連する動画がYouTubeに投稿されると自動で検知し、GeminiのAIが動画を分析してGoogle スプレッドシートに記録するプロセスを自動化します。手作業による動画分析の手間を省き、効率的な情報収集を実現します。■このテンプレートをおすすめする方- 競合や市場の動向を把握するため、YouTubeの動画を常にチェックしているマーケティング担当者の方
- Geminiを活用し、YouTube動画の分析を効率化したいと考えている方
- 動画コンテンツからの情報収集を自動化し、リサーチ業務の生産性を高めたいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット- 指定したキーワードの動画が投稿されると自動で分析が実行されるため、手動での検索や内容確認に費やしていた時間を短縮できます
- AIへの指示をあらかじめ設定しておくことで、分析の基準が統一され、担当者による判断のブレがなくなり、属人化を防ぎます
■フローボットの流れ- はじめに、Google スプレッドシートとYouTube Data APIをYoomと連携します
- 次に、トリガーでYouTube Data APIを選択し、「特定のキーワードに一致する動画が公開されたら」というアクションを設定します
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを起動し、取得したYouTube動画の分析やカテゴリ判定などを行ってGoogle スプレッドシートに記録するためのマニュアル（指示）を作成します
■このワークフローのカスタムポイント- YouTube Data APIのトリガー設定では、監視対象としたい検索キーワードを任意で設定してください。競合の製品名や特定のトピックなどを設定することが可能です
- AIワーカーでは、Gemini 3-Flashなど任意のAIモデルを選択し、動画の要約やポジネガ判定、キーワードの抽出など、目的に合わせた指示（プロンプト）を自由に設定してください
■注意事項- YouTube Data API、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- 最新トレンドの収集や社内共有のプロセスに、手間や時間を要していると感じている方
- AIエージェントやChatGPTを活用し、ニュースレターの作成・配信業務を効率化したいと考えている方
- 定期的な情報発信を通じて、チームや組織内の情報共有を活性化させたいと考えている方
- スケジュールに合わせて自動で情報収集から配信までが完了するため、手作業でニュースレターを作成していた時間を短縮し、コア業務に集中できます。
- AIがトレンド収集と要約を担うことで、担当者のスキルに依存せず、安定した品質の情報共有が定期的に行えるため、業務の属人化を防ぎます。
- はじめに、ChatGPTとGmailをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、フローボットを起動したい日時や頻度を設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、トレンドの収集、内容の要約、そしてGmailでの配信を行うための一連のマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガーでは、ニュースレターを配信したいタイミングに合わせて、毎日、毎週、毎月など、フローボットが起動する日時や頻度を任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、収集したい情報のジャンルやキーワード、要約の文字数、配信先のメールアドレス、件名や本文のトーンなど、目的に応じて自由にカスタマイズが可能です。
- ChatGPT、GmailのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
- ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
- 競合や市場の動向を把握するため、YouTubeの動画を常にチェックしているマーケティング担当者の方
- Geminiを活用し、YouTube動画の分析を効率化したいと考えている方
- 動画コンテンツからの情報収集を自動化し、リサーチ業務の生産性を高めたいと考えている方
- 指定したキーワードの動画が投稿されると自動で分析が実行されるため、手動での検索や内容確認に費やしていた時間を短縮できます
- AIへの指示をあらかじめ設定しておくことで、分析の基準が統一され、担当者による判断のブレがなくなり、属人化を防ぎます
- はじめに、Google スプレッドシートとYouTube Data APIをYoomと連携します
- 次に、トリガーでYouTube Data APIを選択し、「特定のキーワードに一致する動画が公開されたら」というアクションを設定します
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを起動し、取得したYouTube動画の分析やカテゴリ判定などを行ってGoogle スプレッドシートに記録するためのマニュアル（指示）を作成します
- YouTube Data APIのトリガー設定では、監視対象としたい検索キーワードを任意で設定してください。競合の製品名や特定のトピックなどを設定することが可能です
- AIワーカーでは、Gemini 3-Flashなど任意のAIモデルを選択し、動画の要約やポジネガ判定、キーワードの抽出など、目的に合わせた指示（プロンプト）を自由に設定してください
- YouTube Data API、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
🔍【検証】生成AIによる業務効率化の実力
ChatGPTの無料プランを使い、3つの実務シーンを想定して検証してみました。
検証1｜売上データの多角分析と改善案作成
まずは、ダミーの年間売上データを読み込ませ、売上が伸び悩む原因の分析と具体的な改善策をChatGPTに提案させてみます。
【プロンプト】
以下の売上データから、伸び悩んでいる原因の仮説を3つ立て、来月の売上を1.5倍にするための具体的なアクションプランを提案してください。
出力結果
※一部抜粋
単なる売上の集計にとどまらず、伸び悩みの要因として「新規顧客数の不足」という仮説を挙げ、具体的なアクションプランまで提示できました。
ただし、売上データだけで原因を断定することはできないため、実際の判断には顧客数や商談数などの関連データも必要です。
検証2｜業務プロセスのフロー図（Mermaid）生成
次に、新商品の受注から発送までの業務手順を渡して、Notionなどで図解化できるMermaid形式のフロー図を作らせてみます。
【プロンプト】
新商品の受注から発送、アフターフォローまでの業務フローを整理したいです。
テキストで手順を説明するので、これをMermaid形式のフローチャート図に変換してください。
出力結果
※一部抜粋
複雑な条件分岐を含む業務手順を読み取り、画面上で即座にフロー図へ構造化できる対応力は優秀です。全体の要約まで添えられており業務整理に重宝します。
一方で、生成された図を社内資料やNotionなどのドキュメントへ移すには、コードのコピペや画像の保存といった手動の移植作業が必要です。
検証3｜長文レビューの感情分析と優先課題抽出
最後は、顧客から届いたレビューを分析し、50文字での要約と要対応リスクの抽出ができるかの検証です。
【プロンプト】
お客様から届いた以下の長文レビューを50文字以内で要約し、ポジティブかネガティブか判定してください。
また、早急に対応すべき改善要望があれば抽出してください。
出力結果
褒め言葉と不満が混在する長文から、核心の不具合を抽出し、機会損失のリスクまで踏み込んで分析できる対応力が優秀です。
一方で、テキスト文章のみの出力では緊急度が直感的に伝わりにくいため、エンジニアへの修正依頼や社内共有がスムーズに行えるよう、優先度別の表形式やダッシュボード風の表示があるとさらに使いやすいと感じます。
検証のまとめ
今回の検証では、ChatGPTの無料プランでも、テキスト主体の業務で初稿作成を支援できることが確認できました。
売上データからの要因仮説の作成や要約、フロー図のコード化などに活用できます。
一方で、今回は文章を中心に検証したため、出力後の保存や社内共有には手作業が残りました。
ChatGPTでも表やグラフは作成できますが、結果を他のツールへ自動保存したり、関係者へ通知したりするには、Yoomのような業務自動化ツールとの連携が役立ちます。
🗺️結局どっちを使えばいい？シーン別の使い分けガイド
従来のAIと生成AI、どちらを導入すべきかは「得たい結果」によって決まります。
需要予測や検品・不正検知なら従来のAI
これらは、蓄積したデータをもとに一定の基準で予測や判定を行う領域です。
需要予測や検品、不正検知では、目的に合わせて構築・検証された専用モデルが適している場合があります。
ただし、従来型のAIにも予測誤差や誤判定はあるため、必要な精度を検証し、人による確認や例外処理を組み込むことが重要です。
記事作成・コード生成・アイデア出しなら生成AI
これらは、新しい文章やアイデアを形にする領域です。
生成AIを使えば、記事の構成案や初稿を短時間で作成できる場合があります。
完成原稿をそのまま求めるのではなく、人間が確認・修正するための叩き台を作る場面で活用しやすいでしょう。
関連記事：AIを使った記事作成のやり方とおすすめツール・プロンプトを徹底解説
🚀生成AIと従来AIを組み合わせるハイブリッド活用の例
生成AIと従来型AIは対立するものではなく、それぞれの得意分野を組み合わせることで、業務の幅を広げられます。
［例1］従来AIで予測し、生成AIでレポート作成する活用フロー
例えば、従来のAIで「来週、特定の商品が品薄になる」という予測を出したとします。
その予測データを生成AIに渡し、「この予測結果に基づいて、仕入れ担当者へ送る警告メールと、代替案の提案資料を作成して」と指示します。
これにより、「分析」から「アクション」までを自動化のサイクルに乗せることが可能です。
［例2］従来AIで自動仕分けし、生成AIで返信文作成する活用フロー
カスタマーサポートにおいて、まず従来のAI（分類モデル）で届いたメールを「配送遅延」「初期不良」「使い方の質問」などに自動仕分けします。
その後、仕分けられたカテゴリーに応じて、生成AIが顧客ひとりひとりの状況に合わせた返信メールのドラフトを作成します。
これにより、迅速かつ丁寧な対応が可能になります。
⚠️生成AIを使う前に知っておきたい注意点
生成AIは魔法の杖ではありません。ビジネスで利用する際には、守るべきルールとリスクを正しく理解しておく必要があります。
✔️ハルシネーションを防ぐファクトチェックの重要性
生成AIは、事実と異なる内容や根拠のない情報を、もっともらしく生成することがあります。
このような現象をハルシネーションと呼びます。
特に専門的な事実や最新のニュース、複雑な計算については、必ず人間が一次情報を確認する（ファクトチェック）工程を設けてください。
AIの出力を鵜呑みにしてそのまま公開するのは危険です。
✔️企業情報を守る入力データの取り扱いとセキュリティ対策
AIサービスに個人情報や機密情報を入力すると、サービス側にデータが送信・保存され、プランや設定によってはモデルの改善に利用される可能性があります。
情報漏えいや不適切な取り扱いを防ぐため、入力前に各サービスの規約やデータ利用方針を確認してください。
企業向けプランでは、入力データをモデルの学習に利用しないことを標準としているサービスもあります。
個人向けプランでも学習利用を停止できる場合があるため、設定を確認したうえで、社内ルールに従って利用しましょう。
✔️著作権侵害リスクを避ける生成物の利用ルール
生成AIが作った画像や文章について、既存の著作物との類似性や依拠性が認められる場合、意図せず著作権を侵害する可能性があります。
AI生成物に著作権が認められるかどうかは、人の創作意図や創作的な寄与の有無によって判断されます。
商用利用する際は、既存の著作物との類似性を確認するとともに、利用したプラットフォームの規約や権利の取り扱いも確認しましょう。
判断が難しい場合は、専門家への相談も検討してください。
❓よくある質問
ビジネスシーンや日常の会話で特によく受ける質問をピックアップしています。不明点を解消するヒントとしてお役立てください。
Q.生成AIとAIは結局同じもの？
厳密には違いますが、大きな括りでは同じです。
「AI」は果物の総称で、「生成AI」は「リンゴ」のような種類だと考えてください。
生成AIは、AIの中でも特に「新しいものを作る」という進化を遂げた一分野です。
Q.ChatGPTは生成AIですか、AIですか？
その両方です。
ChatGPTはAI技術を利用したサービスであり、文章や画像などの生成をはじめ、要約、分析、音声による対話などにも対応しています。
そのため、生成AIを活用した代表的なサービスの一つとされています。
Q.生成AIを導入すると人間の仕事はなくなる？
生成AIの普及によって、仕事が一律になくなるとは限りませんが、業務内容や求められるスキルは変化すると考えられます。
ドラフト作成や定型的な作業をAIが支援する一方で、人間には「AIに何を任せるかを決める」「出力の妥当性を確認する」「最終的な責任を持つ」といった役割が、これまで以上に求められる可能性があります。
✅まとめ
AIは、分類や予測、最適化、生成などを含む幅広い技術の総称です。
そのうち生成AIは、文章や画像、コードなどのコンテンツを生み出すことを主な特徴としています。
大切なのは、それぞれの得意不得意を理解し、目的に合わせて正しく使い分けることです。
最新の技術を賢く取り入れて、業務の効率化を次のステージへ進めましょう。
🛠️Yoomでできること
AIの力を最大限に引き出すなら、ツールの連携が鍵となります。
Yoomなら、今回ご紹介した生成AIを実務に直結させることが可能です。
これらのテンプレートを起点にして、ぜひ業務の効率化を体験してみてください。
■概要Slackでの活発なアイデア共有は素晴らしい反面、投稿された内容の整理や質の向上に手間を感じることはありませんか。このワークフローを活用すれば、Slackに投稿されたアイデアや課題を、OpenAIとGeminiを用いたAIのマルチエージェントが自動で分析・洗練させ、Google スプレッドシートに集約できます。煩雑な手作業をなくし、チームから生まれた貴重なアイデアを体系的に管理することが可能です。■このテンプレートをおすすめする方- Slackでのアイデアや課題の管理をより効率的に行いたいと考えているチームリーダーの方
- AIを活用したマルチエージェントシステムを導入し、業務の質を向上させたいDX推進担当者の方
- 複数のAIを連携させて、より高度なアウトプットを自動で生成したいと考えている企画担当者の方
■このテンプレートを使うメリット- Slackへの投稿後、マルチエージェントによる内容の洗練から転記までを自動化するため、手作業での集約や整理に費やしていた時間を短縮できます。
- 複数のAIが多角的にアイデアを評価・具体化することで、アウトプットの質を高め、属人化の解消にも繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、Google スプレッドシート、OpenAI、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでSlackを選択し、「メッセージがチャンネルに投稿されたら（Webhook）」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでAIワーカーを設定し、Slackの投稿内容をもとにアイデアを評価・具体化するためのマニュアル（指示）を作成します。
- 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートを選択し、「行を追加する」アクションで、AIによって洗練された内容を指定のスプレッドシートに追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- Google スプレッドシートで行を追加するアクションを設定する際に、アウトプット先となる任意のスプレッドシートIDとタブ（シート）名を設定してください。
- AIワーカーの設定では、利用したいGeminiのAIモデルを選択できます。また、どのような観点でアイデアを評価・具体化してほしいか、AIワーカーへの指示を任意の内容に設定してください。
■注意事項- Slack、OpenAI、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
■概要営業リストへの情報追加後、一件ずつ企業情報をリサーチする作業に手間を感じていませんか？手作業でのリサーチは時間がかかるだけでなく、情報の質にばらつきが生じることもあります。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートに行が追加されたら、AIワーカーがAnthropic（Claude）によるプロスペクトリサーチを自動で実行し、結果を反映させることが可能になり、リサーチ業務の効率化を実現します。■このテンプレートをおすすめする方- Google スプレッドシートで営業リストを管理しているインサイドセールスや営業担当者の方
- Anthropic（Claude）を活用し、手作業で行っているプロスペクトリサーチを自動化したい方
- 営業リサーチの質を均一化し、チーム全体の生産性を向上させたいマネージャーの方
■このテンプレートを使うメリット- Google スプレッドシートに行を追加するだけで自動でリサーチが実行されるため、これまで手作業に費やしていた時間を他のコア業務に充てることができます。
- AIが一定の基準でリサーチを行うため、担当者による情報の質や量のばらつきを防ぎ、営業アプローチの標準化と質の向上に繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、Anthropic（Claude）とGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Google スプレッドシートの追加行の情報を基にプロスペクトリサーチや営業戦略の立案を行い記録するための指示を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション■このワークフローのカスタムポイント- Google スプレッドシートのトリガー設定では、どのファイルを対象とするかを示す「スプレッドシートID」と、どのシートを監視するかを示す「シート名」を任意で設定してください。
- AIワーカーのオペレーションにおける調査や立案などの指示内容は、自由にカスタマイズしてください。
■注意事項- Google スプレッドシート、Anthropic（Claude）、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- AIワーカーで大容量のデータを処理する場合、処理件数に応じて膨大なタスクを消費する可能性があるためご注意ください。
- Slackでのアイデアや課題の管理をより効率的に行いたいと考えているチームリーダーの方
- AIを活用したマルチエージェントシステムを導入し、業務の質を向上させたいDX推進担当者の方
- 複数のAIを連携させて、より高度なアウトプットを自動で生成したいと考えている企画担当者の方
- Slackへの投稿後、マルチエージェントによる内容の洗練から転記までを自動化するため、手作業での集約や整理に費やしていた時間を短縮できます。
- 複数のAIが多角的にアイデアを評価・具体化することで、アウトプットの質を高め、属人化の解消にも繋がります。
- はじめに、Google スプレッドシート、OpenAI、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでSlackを選択し、「メッセージがチャンネルに投稿されたら（Webhook）」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでAIワーカーを設定し、Slackの投稿内容をもとにアイデアを評価・具体化するためのマニュアル（指示）を作成します。
- 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートを選択し、「行を追加する」アクションで、AIによって洗練された内容を指定のスプレッドシートに追加します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Google スプレッドシートで行を追加するアクションを設定する際に、アウトプット先となる任意のスプレッドシートIDとタブ（シート）名を設定してください。
- AIワーカーの設定では、利用したいGeminiのAIモデルを選択できます。また、どのような観点でアイデアを評価・具体化してほしいか、AIワーカーへの指示を任意の内容に設定してください。
- Slack、OpenAI、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
- Google スプレッドシートで営業リストを管理しているインサイドセールスや営業担当者の方
- Anthropic（Claude）を活用し、手作業で行っているプロスペクトリサーチを自動化したい方
- 営業リサーチの質を均一化し、チーム全体の生産性を向上させたいマネージャーの方
- Google スプレッドシートに行を追加するだけで自動でリサーチが実行されるため、これまで手作業に費やしていた時間を他のコア業務に充てることができます。
- AIが一定の基準でリサーチを行うため、担当者による情報の質や量のばらつきを防ぎ、営業アプローチの標準化と質の向上に繋がります。
- はじめに、Anthropic（Claude）とGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Google スプレッドシートの追加行の情報を基にプロスペクトリサーチや営業戦略の立案を行い記録するための指示を作成します。
- Google スプレッドシートのトリガー設定では、どのファイルを対象とするかを示す「スプレッドシートID」と、どのシートを監視するかを示す「シート名」を任意で設定してください。
- AIワーカーのオペレーションにおける調査や立案などの指示内容は、自由にカスタマイズしてください。
- Google スプレッドシート、Anthropic（Claude）、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- AIワーカーで大容量のデータを処理する場合、処理件数に応じて膨大なタスクを消費する可能性があるためご注意ください。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
